高速钢轧辊在太钢热连轧的开发与应用

对太钢热连轧SIEMENS模型控制结构及过程数据进行了研究分析,在高速钢轧辊开发方面提出了神经元网络分类建模的控制方法,以适应高速钢轧辊与高铬镍铸铁轧辊的轧制;同时,考虑到高速钢轧辊磨损的遗传性和累加性,改进了轧辊磨损凸度计算方法,快速、高效地投入高速钢轧辊控制。     

轧辊磨床颤振的变速抑制方法与动力学建模

轧辊磨削过程中受磨削参数和外界因素的影响,会诱发颤振导致轧辊表面产生振纹,严重影响磨削质量与效率。为了解决磨削中颤振带来的磨削质量问题,基于磨床双时延模型,考虑轧辊与砂轮转速的周期性变化,推导了变速工况下磨削力求解公式,建立了轧辊磨床砂轮与轧辊变速动力学模型。仿真分析了不同转速变化周期、幅值时轧辊磨床的振动特征,模拟了轧辊磨床不同磨削阶段的轧辊磨床颤振抑制方法。同时,将仿真数据与试验数据进行对比,验证了模型的有效性和准确性,为有效地抑制颤振和提高磨削质量提供了一个新的方法与手段。     

矿压观测伪数据的剔除与修正方法

本文对传统的异点剔除方法加以扩充，提出了一种适合一般数据序列的异点剔除方法，然后利用趋势逼近的观点对伪数据予以修正，为矿压观测序列计算机准确识别提供了可靠的保证。     

PC轧机轧辊磨损预报

采用分段离散的方法,对宽带钢热连轧过程进行了模拟仿真,分析了PC轧机精轧轧制过程中交叉角、弯辊力对辊间压力和轧制压力分布以及轧辊磨损的影响,并结合轧辊磨损实测数据,对轧辊磨损进行了预报研究,研究结果对于板形控制有一定的借鉴作用.     

基于DBSCAN算法的浮动车数据预处理

针对现有浮动车数据预处理方法中存在算法复杂和精度低等缺点,提出一种基于DBSCAN(DensityBased Spatial Clustering of Applications with Noise)算法的浮动车数据预处理方法。该算法操作简单,仅需原始GPS数据中的纬度和经度就能去除浮动车数据中的轨迹漂移点。首先,在数据库中对浮动车数据进行剔除经纬度越界数据、剔除异常数据、剔除重复数据和剔除不完整数据处理;然后,使用DBSCAN算法剔除浮动车数据中的轨迹漂移点。利用该方法对武汉市浮动车数据进行预处理,能够快速有效去除浮动车数据中的轨迹漂移点。     

浅谈轧辊探伤中超声波的应用

利用超声波探伤原理,根据超声波在轧钢厂轧辊探伤中的实际应用,本文对探头仪器的选择轧辊的检验和轧辊裂纹深度的确定等方法进行了具体详细的论述,对以后轧辊检验与探伤提供了理论依据。     

差分辅助中值滤波外弹道野值检测与剔除方法

针对中值滤波对连续型野值检测与剔除性能不理想的问题,提出了一种差分辅助中值滤波方法,并将其应用于外弹道测量数据的野值检测与剔除工作中。中值滤波方法对孤立型野值检测和剔除表现出很好的稳健性,但是当观测数据中野值点连续分布时,中值滤波方法往往无效。利用差分方法可以改变观测数据中野值点的分布。在此基础上利用中值滤波方法进行野值检测和剔除可获得更好的效果。计算机仿真和实测数据处理结果证明,差分辅助中值滤波野值剔除方法不仅对孤立型野值有效,同样适用于连续型野值检测和剔除。     

考虑异常数据剔除的产品可靠性评估

提出一种考虑异常数据剔除的产品可靠性评估方法,主要是依据异常数据剔除准则将由试验误差和样本分散性造成的异常数据予以剔除。基于加速退化试验数据外推产品伪寿命数据获取产品寿命数据,并对寿命数据进行分布拟合优度检验确定寿命最优分布。结合工程中常用加速模型利用最小二乘估计法进行模型参数估计,将高应力下伪寿命折算到正常应力水平下的寿命值,再依据异常数据剔除准则将不合群寿命数据予以剔除。然后将寿命数据进行分布拟合得到产品寿命分布,进而对产品进行可靠性评估以及可靠寿命估计。以某型加速度计为例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

测控数据实时处理中小波分析方法的应用

针对测控系统实时数据处理中数据抖动问题，提出了基于样条小波分析的实时数据处理方法。通过预先对数据奇异值的剔除，对实时数据进行滤波。该方法结合自适应门限奇异值剔除方法，扩展了小波分析在实时数据处理方面的应用。通过对真实测量数据的处理证实了本方法的有效性。     

剔除变形监测粗差数据的新方法——数据跳跃法

当观测值中有多个粗差时拉依达法则一次只能剔除一个粗差,并且多个粗差之间互差不满足一定条件时拉依达法则失效.针对此问题在拉依达法则基础上提出了一种剔除变形监测粗差数据的新方法数据跳跃法.数据跳跃法克服了拉依达法则的部分局限性,可将含有粗差的变形监测值批量剔除,为一次剔除多个粗差提供了解决方法.采用该方法对实际监测数据进行了处理,取得了较好的效果.数据跳跃法为利用程序进行粗差判定与剔除提供了理论依据和算法.     

卡尔曼滤波器在炮位侦察雷达中的应用

本文讨论了有关炮位侦察雷达的数据处理问题,设计了一个处理飞行弹丸观察数据的卡尔曼滤波器,提出了一种剔除鸟、飞机等假目标的方法,最后讨论了弹道外推的方法和结果。     

中厚板轧机轧辊磨损预测

基于对中厚板轧辊磨损模型的分析,探讨了适合在线应用的轧辊磨损回归解析模型·采用现场实际的轧辊磨损数据,将轧辊的磨损沿辊身分布上进行统计,将轧辊磨损量考虑为沿轧辊长度方向的函数并用来预测下一轧制周期内的轧辊磨损·对首钢3500mm中厚板轧机的轧辊磨损进行了预测和实际的测量,并进行了解析分析·应用结果表明:磨损预测值与实测值吻合较好,能够比较显著地提高磨损模型的预报精度,从而为中厚板的厚度精度、板形和板凸度控制提供了良好的基础·     

物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法

针对目前重复数据批量剔除方法中提升压缩比和降低数据开销之间的矛盾,提出一种物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法.首先将物联网感知信息采集数据文件组织作为数据位图的排列形式,结合滑动分块算法对系列形式进行更新,以列的形式读取数据信息,组成新的数据块.然后计算不同数据之间的相似度,通过量子粒子群优化算法优化BP神经网络,组建重复数据批量剔除模型,通过模型完成重复数据剔除.最后进行性能测试,实验结果表明,所提方法能够有效提升平均压缩比,降低平均时间开销和重复数据批量剔除错误率.     

针对多波束测深数据的抗差稳健估计滤波算法研究

多波束测深是获取水底地形的重要方法,针对多波束测深数据受到测船运动、假回声信号以及缺少检核条件而导致的异常值难以探测和剔除的问题,本文采用基于抗差的稳健估计滤波对测深异常值进行探测和剔除.对使用Seabat8125多波束测深系统测得的数据进行仿真处理,分别在平坦、倾斜和起伏这三种典型水底地形中随机加入不同幅度的异常值,然后基于抗差稳健估计滤波使用不同大小的滑动窗口对测深数据异常值进行探测和剔除,最后将处理结果与中值滤波和趋势面滤波进行对比分析.结果表明基于抗差的稳健估计滤波方法相比于其他两种方法可以更加有效的探测和剔除各种幅度的测深数据异常值且不受窗口大小的影响,进而为获取海水底地形提供准确的测深数据.     

浅谈轧辊磨床磨削轧辊

本文主要是对轧辊磨削工艺和磨削时经常容易出现的问题进行研究,阐述了磨削热对轧辊磨削的影响以及在这样的影响下怎样提高轧辊磨床磨削精度;国内外磨削技术的成果和进展,新的磨削工艺和方法以及现代轧辊磨床的发展趋势和新产品的应用。     

一对数据的剔除对边界条件下线性模型的影响

文[1]建立了度量数据的剔除对边界条件下线性模型影响的几个统计量,该文主要讨论一对数据的剔除时约束模型的交叉影响,找到了一组数据的剔除与一对数据剔除时影响度量之间的关系。     

改进的布料模拟算法在多波束点云粗差剔除中的应用

针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法（cloth simulation filtering,CSF）基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF算法的参数,再构建布料滤波模型剔除粗差点,最终将分割后的点云拼接生成水下地形点云数据。结果表明,本文算法与CSF算法相比,克服了过度滤波现象,而且对于不同地区与人工方法粗差点剔除比分别从1.03下降到1.01和从1.46下降到1.19;与人工剔除粗差相比,避免了遗漏粗差点,人工干预很少。     

边界条件下线性模型中的二个影响度量

文「１」讨论了数据对边界条例上线性模型的影响。本文建议了一种新的影响度量,并研究了它的统计意义,同时找到了剔除一组数据时的Ａ－Ｐ统计量与剔除二级数据时的Ａ＝Ｐ统计量之间的关系。     

计算机在三辊联合穿轧机轧辊及顶头设计中的应用

本文详细叙述了Φ５０ 三辊联合穿轧机的轧辊及顶头的设计方法、穿轧无缝钢管的轧制表制定方法。提出并实现了该轧机轧辊及顶头的计算机ＳＰＴ 设计程序。并简述了该程序的研制过程、程序的功能及特点等。实践证明,本文介绍的方法和程序实用可行,具有一定的实用意义。     

冷硬铸铁轧辊的高速磨削

本文对NiCrMo冷硬铸铁轧辊的磨削进行了试验研究。采用高速磨削技术可有效地提高轧辊磨削效率,降低砂轮磨损。借助于显微镜,对不同磨削速度下砂轮磨削表面状态进行了分析,研究了砂轮磨削表面的堵塞类型,说明了高速磨削轧辊的可行性。通过材料性能对比试验,分析了轧辊磨削的本质特征。本文的试验研究将有助于提高现场轧辊磨削效率及新型轧辊磨床的设计。