基于机器学习的轧机辊缝检测与预测技术研究

文章基于机器学习的方法,研究轧机辊缝的检测与预测技术。首先,对轧机辊缝的检测方法进行了探究,构建出轧机辊缝的检测模型,并与传统方法进行对比;其次,文章将向量机算法应用于轧机辊缝的预测,根据历史数据进行训练,并利用异常检测算法对异常数据进行筛选和修复,得出预测结果。实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可行性,对于提高轧机辊缝的维修效率和节省成本有着积极的促进作用,为轧机运行与维护提供了全新的思路和解决方案。

轧机辊缝与层流冷却对轧制速度与产品性能的交互影响

为了提高金属轧制工业的生产效率和产品质量,文章旨在探讨轧机辊缝与层流冷却技术的相互关系。通过介绍轧机辊缝和层流冷却技术的基本原理与应用,以及其在金属轧制过程中的作用,分析了对轧制速度和产品性能的影响。研究结果表明,合理调整轧机辊缝并优化层流冷却系统可以显著改善轧制速度和产品性能,为金属轧制工业提供了关键性的生产效率和产品质量的提升途径。

轧机辊缝尺寸优化在中厚板轧制中的应用

中厚板在工业生产中具有广泛的应用,其制造过程中的质量和性能关乎各行各业的生产与发展。而轧制作为中厚板加工的关键工艺之一,其轧机辊缝尺寸在制造过程中的优化对产品的表面质量、机械性能、厚度均匀性以及生产效率等方面产生深远影响。文章旨在探讨轧机辊缝尺寸优化在中厚板轧制中的应用,通过分析不同辊缝尺寸对产品性能的影响,揭示其在提升产品质量与生产效率方面的潜力。通过对中厚板轧制工艺的深入研究,将为工业制造提供更可靠的工艺改进方法和技术支持。

基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识

模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提高轧机辊缝动态的辨识精度,提出了一种基于动态递归模糊神经网络的辨识模型。轧制仿真结果表明,该模型具有很高的辨识精度。

TMB轧机辊缝调节系统的应用

采用速度和位置的双层闭环控制,通过速度控制性能优越的伺服传动装置,实现了双模块轧机辊缝的自动调节。通过对轧机出口侧轧件在线测径仪实时数据的采集、分析,计算出轧机辊缝的调节数据,实现了双模块轧机辊缝在轧制过程中的自动调节。

Identification and optimization for hydraulic roll gap control in strip rolling mill

In order to improve the control performance of strip rolling mill, theoretical model of the hydraulic gap control(HGC) system was established. HGC system offline identification scheme was designed for a tandem cold strip mill, the system model parameters were identified by ARX model, and the identified model was verified. Taking the offline identified parameters as the initial values, online identification using recursive least square was carried out with model parameters changing. For the purpose of improving system robustness and decreasing the sensitivity due to model errors, the HGC system based on generalized predictive control(GPC) was designed, and simulation experiments for traditional controller and GPC controller were conducted. The results show that both controllers acquire good control effect with model matching. When the model mismatches, for the traditional controller, the overshot will increase to 76.7% and the rising time will increase to 165.7 ms, which cannot be accepted by HGC system; for the GPC controller, the overshot is less than 8.5%, and the rising time is less than 26 ms in any case.