前馈厚度控制的外部自激励定量反馈调节

分析了板材轧制过程中出口厚度变化的成因.将不确定扰动的影响归结为轧机刚度系数摄动和轧件塑性系数摄动,建立了双摄动厚度控制模型.综合考虑轧机系统的外部不确定扰动,针对轧制道次间的不确定性,在频域内将板厚信息转化为轧机系统边界性能指标,设计抑制前馈扰动的外部自激励定量反馈控制器.仿真实验表明,设计的控制器能有效抑制轧制过程中的外部扰动,具有良好的鲁棒性能,并能直观保证系统调整时的鲁棒稳定性,适于工业生产.     

热轧工艺对钢管壁厚差的影响

阐述了穿孔毛管产生同管壁厚差的原因,研究了穿孔和轧管工艺对钢管同管壁厚差的影响。     

连轧机万向接轴集油盒损坏机理

运用遥测系统对轧机扭振和轴向振动做了现场综合测试和信号分析,利用ANSYS软件中谐响应模块进行计算机仿真研究.结果表明:轧机万向接轴轴向振动导致了万向接轴上的集油盒轴承频繁损坏,同时发现集油盒轴承的轴向振动是由电机轴的扭振产生的,即万向接轴的轴向振动是由主传动系统的扭振引发的.通过改进集油盒轴承结构,使轴向振动承载能力提高,大大延长了集油盒轴承的使用寿命.     

冷连轧机组负荷分配智能优化新方法

提出基于免疫遗传算法与BP网络混合模型的冷连轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算.实验证明了该方法的有效性.     

三辊斜轧穿孔的轧制压力测定和分析

按上界法三角形速度场解析求得三辊斜轧穿孔机的轧制压力计算公式,并用其分析计算了实验室的三辊斜轧穿孔过程,结果与实测值对比,误差约在+1.0～15.0％。     

超细煤系煅烧高岭土粉体制备的工艺参数优化

以盘式搅拌磨为超细粉碎设备,系统地研究了粉碎法制备超细煤系超煅烧高岭土粉体的工艺参数,结果表明,矿浆浓度,磨矿时间,研磨介质添加量和配比,叶轮搅拌速度是制备超细煤系煅烧高岭土粉体的重要工艺参数,合理地选择这些工艺参数,才能制备出粒度－２μｍ含量大于９０％的超细煤系煅烧市高岭土粉体。     

超宽冷轧机带钢板形特征聚类分析

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴“大数据”的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征。以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果。提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础。     

宽带钢热连轧机组的板形方程

以工业轧机为对象,建立了实用的板形方程即凸度传递模型,该方程能反映热连轧板形生成及控制的特点,并满足热连轧机组板形控制的需要,同时给出了建立板形方程所需的一整套完整分析工具,取样数据与该模型仿真计算结果的对比表明,该模型是可行的。     

基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析

为了确定板带连轧中多台轧机振动的起振顺序,首先在形态非抽样小波一般框架的基础上,构造了一种基于多尺度平均滤波器的形态非抽样小波.然后通过仿真实验,得到此形态非抽样小波尺度与频率之间的关系.最终利用基于多尺度平均滤波器的形态非抽样和S变换的方法对轧机振动信号进行分析,成功提取了故障频率的起振时间,确定了轧机的起振顺序.     

Impact chaos control and stress release -A key for development of ultra fine vibration milling

Through our previous experimental and analytical studies, it has been discovered that the key for the development of vibration milling is the impact chaos control and stress release. The necessities for the chaos control and stress release are: (i) to strictly eliminate the sub-harmonics; (ii) to control the super-harmonics to a lower level and (iii) to load the system compressively with relatively higher period, in order that the vibration energy can be absorbed by the particles effectively and sufficiently. A new vibration model for ultra fine milling is proposed, which has wide applications in preparing ultra fine particles.