發(fā)布時間：2018-01-09 20:28

  本文關鍵詞：壓電板形儀綜合分析平臺及板帶浪形缺陷研究　出處：《燕山大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 壓電板形儀 板形檢測 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡 模式識別

【摘要】：隨著冷軋帶鋼市場占有率的提高,高技術含量、高品質(zhì)的板帶材產(chǎn)品越來越受到用戶的歡迎。板形在線檢測和板形模式識別技術作為提高板帶材產(chǎn)品質(zhì)量的重要技術環(huán)節(jié),具有重要的研究意義。本文在國家自然科學基金重點項目(編號:51027003)資助下,以課題組自主研發(fā)的內(nèi)封閉壓電板形儀(專利號:CN101497084A)和壓電板形儀綜合檢測平臺(專利號:CN101518787A)為對象,通過實驗驗證分析了板形檢測過程中各種因素對檢測結(jié)果的影響,進行了板帶浪形缺陷的實驗研究以及板形模式識別方法的研究。在完成板形輥動態(tài)標定的基礎上,通過調(diào)節(jié)板形輥轉(zhuǎn)速來研究帶鋼速度對板形檢測的影響,通過實驗分析發(fā)現(xiàn)當帶鋼速度達到一定值后板形輥檢測信號穩(wěn)定,不會隨帶鋼速度變化而變化;通過調(diào)節(jié)帶鋼張力,分析了帶鋼張力對板形檢測的影響;首次進行了板帶浪形發(fā)生裝置的測試分析,通過改變帶鋼局部張力,研究帶鋼的前張力分布變化以及引起的板形缺陷。本文還對板形模式識別的方法進行了研究,建立了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的板形模式識別系統(tǒng),利用板帶浪形發(fā)生裝置的測試數(shù)據(jù)對該識別系統(tǒng)進行了測試,證明了該模式識別系統(tǒng)的可行性,利用Matlab的GUI開發(fā)工具設計了基于實驗平臺的板形模式識別用戶界面。
[Abstract]:With the increase of market share of cold-rolled strip, high-tech content. High quality strip products are more and more popular with users. Shape online detection and shape pattern recognition technology is an important technology to improve the quality of plate and strip products. This paper is supported by the National Natural Science Foundation of China (No.: 51027003). The objects are the inner closed piezoelectric flatness instrument (patent number: CN101497084A) and the integrated testing platform (patent number: CN101518787A), which were independently developed by the research group. The influence of various factors on the test results is analyzed by experimental verification. On the basis of completing the dynamic calibration of the strip roll, the influence of strip speed on the shape detection is studied by adjusting the rotational speed of the strip roll. Through the experimental analysis, it is found that when the strip speed reaches a certain value, the detection signal of the strip roll is stable and will not change with the change of the strip speed. The influence of strip tension on strip shape measurement is analyzed by adjusting strip tension. For the first time, the test and analysis of the plate and strip wave generating device were carried out, and the local tension of the strip was changed. This paper also studies the method of shape pattern recognition and establishes the shape pattern recognition system based on Elman neural network. The identification system is tested by the test data of the plate and strip wave generator, and the feasibility of the pattern recognition system is proved. The user interface of flatness pattern recognition based on experimental platform is designed by using GUI development tool of Matlab.
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG334.9

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本文編號：1402535