板材矯直機(jī)智能控制及應(yīng)用

前言

工業(yè)界的相關(guān)行業(yè)對(duì)原料板材的平直度提出的要求越來(lái)越高，而生產(chǎn)過(guò)程中板材平直度的調(diào)節(jié)由矯直環(huán)節(jié)來(lái)完成。在板材的矯直過(guò)程中，對(duì)平直度的精度起決定性作用的設(shè)備是連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)。通過(guò)對(duì)板材進(jìn)行拉伸和彎曲變形，在彎曲應(yīng)力和拉應(yīng)力的共同作用下，使板材縱向纖維延伸，從而達(dá)到消除板材原有波浪和翹曲，提高板材平直度的目的。由于耗能小、精度高、適用范圍廣，連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)已廣泛應(yīng)用于鋼帶、有色金屬帶等薄帶板材的生產(chǎn)中。隨著自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展，矯直機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一定程度的自動(dòng)化，但現(xiàn)有關(guān)于矯直機(jī)自動(dòng)化的研究主要集中在使用PLC控制電路代替工人的手工操作上。板材矯直過(guò)程中，矯直機(jī)各項(xiàng)工藝參數(shù)的選擇是決定矯直后板材質(zhì)量的核心因素。而關(guān)于矯直機(jī)工藝參數(shù)自動(dòng)化選擇的研究在國(guó)內(nèi)尚未見(jiàn)到相關(guān)研究成果的發(fā)表，實(shí)際生產(chǎn)中通常由操作人員憑個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和機(jī)械矯直理論對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行配置。這種配置方法受太多人為因素的限制（如專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)積累狀況，用人的肉眼對(duì)板形測(cè)量的精度等），從而很難再進(jìn)一步提高板材平直度和矯直機(jī)控制的自動(dòng)化程度。支持向量機(jī)、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法的出現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于板材的生產(chǎn)過(guò)程中，為矯直機(jī)工藝參數(shù)的自動(dòng)化選擇提供了理論依據(jù)；同時(shí)通過(guò)板形檢測(cè)系統(tǒng)和矯直機(jī)PLC控制電路可以從工廠實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中收集到足夠多的樣本，為矯直機(jī)工藝參數(shù)的智能化選擇提供了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。金屬板材的平直度是衡量一個(gè)國(guó)家工業(yè)化水平的標(biāo)志之一，而矯直機(jī)是提高金屬板材平直度的重要設(shè)備。在板材矯直過(guò)程中，多種工藝參數(shù)的選擇是決定矯直后板材平直度的關(guān)鍵因素。工藝參數(shù)選擇方法的研究熱點(diǎn)集中在利用智能化方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化參數(shù)的選擇上。隨著原料板材平直度要求的提高和矯直機(jī)控制系統(tǒng)的不斷自動(dòng)化，需要一種更加精確、自動(dòng)化程度更高的工藝參數(shù)選擇方法來(lái)替代傳統(tǒng)手工參數(shù)選擇法。將矯直機(jī)工藝參數(shù)選擇模型應(yīng)用于連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)的控制過(guò)程中，可以提高控制精度且在一定程度上實(shí)現(xiàn)矯直機(jī)的自動(dòng)化控制；同時(shí)參數(shù)選擇模型的提出為操作人員提供了存儲(chǔ)和傳播其控制經(jīng)驗(yàn)的平臺(tái)，以解決矯直機(jī)的新老操作人員的更替問(wèn)題。

內(nèi)容概要

本書(shū)是作者從事板材矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)研究工作的總結(jié)，系統(tǒng)地介紹了有關(guān)板材矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)研究的最新成果，較全面地反映了這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)水平。全書(shū)共分九章，介紹了矯直機(jī)工藝參數(shù)選擇方法的發(fā)展過(guò)程和研究現(xiàn)狀；系統(tǒng)介紹了板材矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)；研究了矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)；提出了基于激光測(cè)量的板形樣本獲取方法和基于激光測(cè)量的板形樣本獲取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；分析了激光板形檢測(cè)中的關(guān)鍵問(wèn)題；研究了矯直過(guò)程知識(shí)提取的樣本學(xué)習(xí)算法和矯直工藝參數(shù)選擇系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)；給出了矯直機(jī)控制系統(tǒng)的應(yīng)用舉例?！　”緯?shū)取材新穎，研究結(jié)合實(shí)際，注意將理論研究和工程實(shí)際結(jié)合、數(shù)值分析和實(shí)驗(yàn)研究結(jié)合。本書(shū)可作為高等院校機(jī)電工程專業(yè)的教師和研究生教學(xué)參考，并可供從事板材矯直機(jī)智能控制研究的工程技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

劉凱，男，1957年11月生，日本國(guó)近畿大學(xué)工學(xué)博士，西安理工大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，副校長(zhǎng)。主要從事機(jī)械傳動(dòng)的理論和應(yīng)用研究，MEMS的理論與應(yīng)用研究。承擔(dān)了原機(jī)械工業(yè)部基金、“九五”、“十五”、“十一五”國(guó)家重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目等共15項(xiàng)縱向課題和10多項(xiàng)橫向課題研究。

書(shū)籍目錄

前言 第1章　緒論 　1.1　研究背景和意義 　1.2　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題 　　1.2.1　矯直機(jī)工業(yè)控制現(xiàn)狀 　　1.2.2　板形檢測(cè)研究現(xiàn)狀 　　1.2.3　目前研究中存在的問(wèn)題 　1.3　研究的主要工作及內(nèi)容 第2章　板材矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù) 　2.1　連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)的原理及結(jié)構(gòu) 　　2.1.1　連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)的矯直原理 　　2.1.2　連續(xù)式拉伸彎曲矯直機(jī)的組成結(jié)構(gòu) 　2.2　板形及檢測(cè)技術(shù) 　　2.2.1　板形的描述方法 　　2.2.2　基于結(jié)構(gòu)光的板形檢測(cè)技術(shù) 　2.3　圖像采集及處理技術(shù) 　　2.3.1　基于DirectShow的視頻采集技術(shù) 　　2.3.2　圖像處理技術(shù) 　　2.3.3　圖像邊緣檢測(cè)技術(shù) 　2.4　智能控制技術(shù) 　　2.4.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP模型 　　2.4.2　支持向量機(jī) 　　2.4.3　統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論 　　2.4.4　支持向量機(jī)的原理 　　2.4.5　支持向量機(jī)的關(guān)鍵參數(shù) 　　2.4.6　支持向量機(jī)的特點(diǎn) 　　2.4.7　遺傳算法 　　2.4.8　遺傳算法的原理 　　2.4.9　遺傳算法的特點(diǎn) 　2.5　本章小結(jié) 第3章　矯直機(jī)智能控制系統(tǒng) 　3.1　傳統(tǒng)板形樣本獲取方法應(yīng)用于智能控制的局限性 　3.2　矯直機(jī)的智能控制系統(tǒng)需求 　3.3　矯直機(jī)的智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 　3.4　本章小結(jié) 第4章　基于激光測(cè)量的板形樣本獲取方法研究 　4.1　參數(shù)選擇系統(tǒng)對(duì)板形數(shù)據(jù)的要求 　4.2　板形樣本獲取方法的研究 　　4.2.1　激光三角法測(cè)量技術(shù)針對(duì)線板形檢測(cè)應(yīng)用的改進(jìn) 　　4.2.2　幾種主要板形檢測(cè)方法比較 　　4.2.3　板形樣本的特征模式 　4.3　樣本篩選 　4.4　板形樣本獲取方案 　　4.4.1　板形樣本獲取系統(tǒng)組成 　　4.4.2　板形樣本獲取系統(tǒng)的處理流程 　4.5　本章小結(jié) 第5章　激光板形檢測(cè)中關(guān)鍵問(wèn)題分析 第6章　板形樣本獲取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 第7章　矯直過(guò)程知識(shí)提取的樣本學(xué)習(xí)算法研究 第8章　矯直機(jī)工藝參數(shù)選擇系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 第9章　矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：5）構(gòu)建了一種基于SVR-GA混合算法的工藝參數(shù)選擇系統(tǒng)，將BIO-SVR算法和遺傳算法相結(jié)合建立了一種新的參數(shù)選擇的核心算法。經(jīng)過(guò)大量樣本訓(xùn)練后的BIO-SVR算法學(xué)習(xí)機(jī)，作為SVR-GA混合算法的適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)，發(fā)揮了遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，建立了最佳的工藝參數(shù)。6）設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)化生產(chǎn)之中，通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證，證明所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。本書(shū)的章節(jié)安排如下：第1章緒論：介紹了選題的背景和意義，以及矯直機(jī)工藝參數(shù)選擇方法的發(fā)展過(guò)程和研究現(xiàn)狀。第2章板材矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)：對(duì)矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)的相關(guān)原理和技術(shù)進(jìn)行研究，包括拉伸彎曲矯直機(jī)的相關(guān)原理、板形及檢測(cè)技術(shù)、圖像采集及處理技術(shù)、支持向量機(jī)算法和遺傳算法等。第3章矯直機(jī)智能控制系統(tǒng)：本章研究了矯直機(jī)控制系統(tǒng)的相關(guān)原理和技術(shù)，以及板形的表示方法和檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)矯直機(jī)控制方法的分析，提出了矯直機(jī)自動(dòng)化控制問(wèn)題，然后給出了矯直機(jī)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的三個(gè)主要功能，并設(shè)計(jì)了自動(dòng)化控制系統(tǒng)的總體框架。第4章基于激光測(cè)量的板形樣本獲取方法研究：結(jié)合智能控制對(duì)樣本參數(shù)選取的要求，以及對(duì)傳統(tǒng)板形檢測(cè)方法的研究，并結(jié)合工業(yè)應(yīng)用需求提出了一種適用于矯直工藝參數(shù)智能選取的板形樣本獲取方案。第5章激光板形檢測(cè)中關(guān)鍵問(wèn)題分析：本章主要對(duì)一種基于Sobel算法的激光板形檢測(cè)方法的原理和主要算法進(jìn)行了分析和研究，并對(duì)這種檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行了分析。針對(duì)模糊圖像邊緣檢測(cè)存在的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)Canny邊緣檢測(cè)算法的研究，改進(jìn)了Canny算法中邊緣閾值選擇的算法，并對(duì)其中邊緣的細(xì)化算法也進(jìn)行了改進(jìn)。第6章板形樣本獲取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：采用面向?qū)ο蟮拈_(kāi)發(fā)方法，給出了系統(tǒng)中各個(gè)功能模塊的實(shí)現(xiàn)類圖，并對(duì)每個(gè)類進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)，給出了類中關(guān)鍵方法的代碼片段，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的原型。第7章矯直過(guò)程知識(shí)提取的樣本學(xué)習(xí)算法研究：在全面分析實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境對(duì)參數(shù)選擇算法的影響的基礎(chǔ)上，對(duì)經(jīng)典的支持向量機(jī)回歸算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了滿足樣本學(xué)習(xí)過(guò)程三大特點(diǎn)的BIO-SVR算法，并將。BIO-SVR算法與遺傳算法相結(jié)合得到了矯直機(jī)工藝參數(shù)選擇算法。

編輯推薦

《板材矯直機(jī)智能控制及應(yīng)用》是由機(jī)械工業(yè)出版社出版的。

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