模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

刍议机床电气线路系统维修方法

机床,是一种技术含量很高的机、电、仪一体化的高效复杂的自动化机床,机床在运行过程中,零部件不可避免地会发生不同程度、不同类型的故障,因此,熟悉机械故障的特征,掌握数控机床机械故障诊断的常用方法和手段,对确定故障的原因和排除有着重大的作用。     

自动超声波成像检测系统的软件设计

水浸超声C扫描的计算机配套软件智能输出图像信号,对于科研而言,其精度和准确性是明显不够的,因此在此基础上重新设计软件,不仅实现了原有软件的功能,包括手动控制功能,自动控制功能,图像采样功能和图像显示功能,更添加了一个图像分析功能,把实验得到的数字信号转换为图像的同时,可以对此图像进行定量的分析,可以方便的显示出扫描结果的X或Y轴的剖面图,因此会更有利于观察实验结果.     

俄入世后黑龙江省发展对俄原木贸易问题探索

俄罗斯入世后,黑龙江省对俄原木贸易面临重要发展机遇,但也必须面对日、韩等国家原木采购商的竞争以及黑龙江省对俄原木贸易企业走出去困难、规模小、抗风险能力弱等挑战。黑龙江省发展对俄原木贸易,应积极推动波格拉尼奇内-绥芬河模式上升到国家层面、建设物流通道、促进原木贸易专业化等,使得黑龙江对俄原木贸易前景可期。     

独立分量分析法降噪技术研究

研究了在超声检测时利用独立分量分析法对检测信号进行噪声处理技术,在试验中采用Matlab软件对人工加工的焊缝缺陷检测出来的源信号数据进行独立分量分析迭代分离后,再将所得的信号数据分离出源信号与噪声信号,经处理后恢复的缺陷图像明显可以改善之后的焊缝质量评定准确度.结果表明,采用独立分量分析法对噪声分离后更能精确识别检测信号中的缺陷信息,减少由于源信号与噪声的重叠造成了对焊缝缺陷的误判.     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数. 本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度. 在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力. 在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数. 实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.