小波分析在板形缺陷识别中的应用

介绍了小波分析方法在冷轧板形缺陷识别中的应用。识别中首先利用小波变换、分解、重构达到消噪目的 ,然后利用 3类模型进行缺陷辨识。该方法解决了缺陷中的 1/

冷轧带钢板形缺陷的多项式回归及数学模型

本文就某钢厂2030mm冷连轧机板形控制的基本原理、冷轧板形缺陷的多项式回归及数学模型作了详细的介绍;并根据现场实测的带钢板形数据及国内外用户对某钢厂冷轧薄板的反映,对板形控制的实际效果作了简要分析。

基于人工神经网络的板形缺陷识别

根据带钢板形控制的要求,以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架四辊可逆式冷轧机为研究对象,运用人工神经网络理论,提出了一种智能板形识别方法,该方法提高了识别速度和精度。

安钢1780mm热连轧平整板形缺陷分析与改进

针对热连轧平整后板形问题,指出塑性应变造成的延伸差是形成板形缺陷的根本原因,分析了承载辊缝形状、平整工艺参数设定、下支撑辊单独驱动、带钢初始板形等因素对板形的影响。为了得到良好的最终板形,在控制策略上应避免将平整机作为解决所有板形问题的终端,通过改进支承辊辊型、调整平整作业计划、优化工作辊轧制吨位和辊径差、改善平整前初始板形、限制平整轧制压力等措施,可以有效改善平整后板形。

AG700L高强度热轧宽带钢板形缺陷分析与工艺改进

对高强热轧宽带钢AG700L开平后的板形缺陷进行了详细分析,讨论了精轧出口带钢板形和温度均匀性对开平板形的影响,分析了层流冷却系统中水比、侧喷、冷却模式、边部遮蔽对开平板形的影响以及优化措施。结果表明:带钢经过层流冷却时边部温降过快造成的边部压应力在开平后得到释放,是造成开平后板形缺陷的主要原因;通过优化水比为1:1.35、优化侧喷角度并提高压力至2.0 MPa、改进冷却模式、使用边部遮蔽可以提高层流均匀化冷却效果并解决开平后的板形缺陷问题。

基于数据挖掘技术的板形缺陷模式识别

介绍了建立带钢板形缺陷模式识别的数据挖掘过程。针对普通神经网络识别精度较低的缺陷,提出一种基于分层神经网络进行数据挖掘的新方法。该方法采用二叉树型结构,通过分层来细化预测范围并选用多个神经网络进行递推。实验结果证明了分层神经网络模型比普通神经网络模型的预测精度有较大提高,完全可以满足实际生产需要。

板形缺陷与板材横向厚度分布的映射研究

板形尺寸精度是板带轧制生产工艺中的重要质量指标。一般认为轧后出口板带材的横向厚度分布与轧辊有载辊缝的形状相同,文章根据体积不变原理,推导出板形(平直度)与板厚横向分布的关系;并采用影响函数法计算轧后板带材出口横向厚度分布,根据横向厚度分布与前张应力的关系,找出板形缺陷与板材横向厚度分布的映射关系;并通过实测板材横向厚度验证了板形缺陷与板材横向厚度分布映射关系的准确性。

基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX模型的板形缺陷识别

针对传统优化算法(SNPOM)在辨识RBF-ARX模型参数时易陷入局部最优解的问题,将云遗传算法(CGA)和SNPOM算法结合,提出一种混合优化算法CGA-SNPOM。并以某公司900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,设计了基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX的板形缺陷识别模型。分别用SNPOM算法和CGA-SNPOM算法对RBF-ARX模型参数进行优化,仿真验证表明,基于CGA-SNPOM优化的板形识别系统克服了SNPOM容易陷入局部极值的缺点,识别精度大幅提高,是一种有效的板形识别方案。

拉矫机矫正板形缺陷的工艺分析

拉矫机在改善、消除板形缺陷方面起到很重要的作用 ,通过对其工艺性能的分析以及从材料力学的观点出发 ,认为 :拉矫机的理想工艺状况应该是 :小张力、大弯曲 。

基于RBF神经网络的板形缺陷识别

以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架四辊可逆式冷轧机为研究对象 ,建立了基于 RBF神经网络的板形缺陷识别模型 ,以提高传统板形缺陷识别模型的精度。

压痕应变法在钢板板形缺陷诊断中的应用

应用压痕应变法对改进前后两次轧制工艺条件下未矫、初矫、复矫的车桥用钢残余应力分布情况进行了研究,结果表明:钢板表面残余应力的大小和分布与板形缺陷存在直接联系,当表面残余应力绝对值或者正反面残余应力的差值较大时,钢板容易在加工过程中出现瓢曲等板形缺陷。通过分析研究,B工艺在A工艺基础上对冷却参数进行了有针对性的调整后,B工艺生产的钢板表面残余应力大小和分布有了极大的改善,同时应用这一技术,对两种工艺条件下的矫直工艺进行了评价,并指导矫直工艺进行有针对性的优化。

4300mm厚板线板形缺陷控制

鞍钢股份中厚板厂4300 mm厚板生产线在生产过程中产生的板形缺陷主要有镰刀弯和不平度超差。对这两种板形缺陷产生的原因进行了分析,同时提出改进措施,即优化轧制操作过程和控冷过程。实施后板形缺陷得到了良好的控制。

冷轧带钢板形缺陷表达式回归及数学模型

介绍了武钢冷轧厂１２５０ｍｍＨＣ轧机板形控制基本原理及冷轧带钢板形缺陷的板形分量表达式的回归处理和数学模型

酒钢CSP热轧薄板板形缺陷研究

CSP技术,即紧凑式带钢生产技术。酒钢CSP采用薄板坯连铸连轧,由连铸机生产出高温的无缺陷板坯,无须加热或清理而直接轧制成材。该文介绍了酒钢CSP生产基本状况,根据2018年酒钢CSP生产冷轧基料和外销卷板形异常卷的统计数据,得出酒钢CSP生产板带板形缺陷主要是浪形,该文分析浪形出现的原因,并根据生产和设备的各方面情况,得到降低浪形缺陷出现概率的防范措施。

平整工序板形缺陷控制研究

针对薄板生产过程中平整工序出现的板形缺陷,采用鱼骨图,从人、机、料、法、环等多方面入手,分析了缺陷产生的原因,并分类制定了原料、设备、操作、工艺、辊型等方面提升改善措施。实施后,减少了平整工序因板形缺陷造成的返工重平量及不良品量,使平整工序板形重平率控制在3%以内。

铝合金热轧带材“中凸度超标+中间波浪”板形缺陷的原因分析与改进措施

试验研究了单机架双卷取四辊可逆热轧机生产5182铝合金时,产生"中凸度超标+中间波浪"缺陷的原因。结果表明:工作辊原始凸度太小、道次压下量不合理、乳液喷淋压力太小是导致产生该缺陷的主要原因。通过增大工作辊原始凸度、优化道次压下量、提高乳液喷淋压力可以消除此缺陷。

汽车大梁钢板形缺陷产生的原因及对策

汽车大梁钢板形问题具有一定的隐蔽性和复杂性,对钢厂生产和用户加工、使用均造成不良影响,制约着产品质量的进一步提升。为改善汽车大梁钢700L板形,分析了薄规格开平浪形和厚规格纵切侧弯的产生机理,结合河钢邯钢生产实践研究了横向冷却均匀性、层冷模式、冷却水比和层冷侧喷对板形的影响,并制定了相应的改善措施。研究表明开平浪形和纵切边部侧弯与带钢残余应力有关。通过采用微中浪轧制,优化层冷模式和冷却水比,投用边部加热器和中间辊道保温罩以及轧后入库缓冷等措施,成品板形明显改善,用户满意度提高。

基于卷积神经网络的板形缺陷识别

板形缺陷识别对于矫直机在矫直过程中具有重要意义,针对传统板形缺陷识别精度低、操作繁琐等问题,以AlexNet模型为基础,提出一种基于卷积神经网络的板形缺陷识别模型(OP-AlexNet)。在预处理阶段利用双立方插值算法对数据集中的图片进行尺寸的统一并进行标准化操作。对AlexNet模型结构进行优化,包括调整卷积核大小并减少两层卷积层,删除一层全连接层降低网络复杂度;对卷积层提取的特征批量归一化(batch normalization,BN)以加快网络的收敛速度,激活函数选择LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)替换原结构的ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数以减少静默神经元的出现。实验结果表明该模型最终识别精度达到91.3%,相比AlexNet模型提高了16.2%,并具有更好的鲁棒性,能够满足板形缺陷识别的要求。

冷轧板常见板形缺陷的形成机理成因分析及改善措施

当前阶段,我国工业随科技进步不断快速发展,诸多较为重要的生产领域对冷轧板质量的要求越来越高,而毫无疑问,冷轧板形作为影响冷轧薄板总体质量的核心因素,其面临着一些缺陷问题必须要得到有效解决和改善。文章结合现阶段我国冷轧板生产现状,对其常见缺陷形成机理冷轧板较为常见的板形缺陷进行分析,并且提出了合理化、科学化的相关的改善措施,以供参考,使得冷轧板轧制过程中的板形质量得以改善。