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基于T-S模糊神经网络模型的高炉铁水温度预测建模

崔桂梅 , 李静 , 张勇 , 李仲德 , 马祥

钢铁

针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于TS模糊神经网络的高炉铁水温度预测模型.最后,应用某高炉数据进行模型验证,并将该模型与T-S模糊多元回归模型以及BP神经网络模型进行比较研究,仿真结果表明T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性.

关键词: 高炉铁水温度 , T-S模糊回归 , T-S模糊神经网络

基于EEMD的轧辊偏心补偿控制

李仲德 , 徐翔宇 , 崔桂梅 , 李爱莲

钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20150270

针对傅里叶变换、小波算法等传统信号处理方法在非线性信号的提取与重构中存在的缺陷,提出了基于聚合经验模态分解的轧辊偏心信号提取新方法。另外,针对传统自动厚度控制系统(AGC)在偏心补偿控制中的不足,设计了有偏心补偿环节的 AGC系统。新方法将轧制力信号分解为多个不同特征模态函数,从中提取表征偏心信号的特征模态函数,并用此重构偏心信号,最后将新方法重构的偏心信号投入到此系统中控制轧件厚度。仿真及实验结果表明,利用聚合经验模态分解方法重构得到的轧辊偏心模型可以很大程度减小厚度波动,补偿效果优于小波算法。

关键词: 轧辊偏心 , 聚合经验模态分解 , 信号处理 , 自动厚度控制系统

基于无线传感器扭矩检测的轧机扭振前馈控制

崔桂梅 , 赵继威 , 李仲德

钢铁

针对轧机轧辊反复正反转咬钢抛钢受到突然强有力的冲击时扭振现象极为严重的情况,研究采用扭矩无线传感器实时采回负载干扰值,解决了现有的扭振抑制方法中采用扭振预估器计算扭振时容易出现偏差的问题;利用前馈能在扰动发生时提前做出干扰补偿的原理,在大型轧机交交变频调速系统定子转矩电流与转速双闭环的基础上,在转矩控制器的输入端加入负载扭矩扰动补偿,提前控制定子电流转矩分量而达到控制扭振的目的,并用Simulink对上述过程进行仿真.结果表明:基于无线传感的扭振前馈抑制方式对扭振的控制效果非常明显,几乎可以彻底消除扭振,更贴近实际.

关键词: 轧机 , 扭矩检测 , 扭振 , 前馈控制 , 无线传感器

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