基于案例推理的热轧融合模型控制

 针对目前热轧模型应用过程中存在的小批量特殊规律轧制钢种适应能力差的问题,在深入研究现有热轧模型建立与优化的基础上,结合机理计算公式和先进的模型控制技术,提出基于案例推理的热轧小批量轧制钢种融合建模方法。针对小批量钢种的工况特征,详细阐述了案例推理模型的建立及实际应用过程,并根据实际生产经验给出了建模过程中的一些针对性的研究和参数调试过程。应用结果表明,这种融合建模方法可以有效提高小批量轧制钢种的模型控制精度,从而提高产品质量。     

探讨计数器设计的授课思路与方法

根据作者多年来的教学实践经验，探讨了数字逻辑电路中二进制、十进制和任意进制计数器设计方面的一些授课思路与方法。     

一种新的基于综合相似度的区间值模糊推理方法

在深入分析已有的基于相似度的模糊推理算法的基础上,针对其计算复杂、未考虑规则前件权重及规则激活方法可能导致结论不全面的问题,提出一种基于综合相似度的区间值模糊推理算法。引入综合相似度、规则阈值、规则可信度等概念,给出新的模糊规则激活方法及推理结论可信度的计算方法。通过算例说明了新方法在多重多维模糊推理的情况下具有还原性,且计算简单,适用于实际应用。     

一种神经元网络的硬件实现及仿真研究

本文设计了一个实际电路,用它来实现一种可以求解矩阵方程Au=B的神经元网络模型,并着重研究了该电路的硬件实现。经过大量实际测试及仿真实验证明:该电路确实能够用来求解矩阵方程,而且由于Hopfield网络具有极强的快速计算能力,因而被解方程的阶次越高,用神经元网络硬件代替软件计算这一方法的有效性越大。     

基于流形结构的多源自适应迁移学习算法及应用研究

迁移学习是将源域的知识迁移解决目标域问题的方法,能有效解决数据分布不一致的问题.针对多源域迁移时传统方法缺乏对多源域的可迁移性的合理分析和迁移效果的有效处理问题,提出一种基于流形结构的多源自适应迁移学习的方法,旨在提高单源域迁移效果的同时实现多源域的有效迁移.首先,对多源域进行可迁移性分析,选择可迁移的源域;然后,适配边缘分布和条件分布并引入均衡因子得到均衡分布适配,同时利用流形正则化约束数据结构,使单源域的信息使用最大化;最后,通过加权因子对不同源域分类器进行自适应加权,充分利用多源域的信息求解目标域问题.将该算法应用于滚磨光整加工中滚抛磨块的优选,通过建立滚抛磨块的相似度匹配方法,构建基于流形结构的多源自适应迁移学习的滚抛磨块优选模型.大量对比实验表明所提出方法表现更佳,准确率最高至73.44%,可以为滚磨光整中滚抛磨块的选择提供更有效的决策指导.     

基于主成分分析和变权相似性的粉体混合均匀性判断

为判断烧结型滚抛磨块制备过程中粉体原料的混合均匀性, 提出基于多图像相似性的粉体混合均匀度检测方法。 首先设计粉体采样装置在线采集粉体样本, 并利用数字显微镜采集粉体样本图像。 然后提取基于灰度直方图的图像灰度分布统计特征作为粉体图像特征参数, 采用主成分分析法(PCA)对特征参数降维, 并构建粉体图像特征矩阵。 最后计算每组图像中各粉体图像与样本密度中心的变权重相似度, 取其最小值作为该组图像的相似度, 并设定合适阈值判断粉体是否混合均匀。 试验结果表明: 该方法可以较为准确地判断混合终点, 并确定最佳混合时间, 适用于磨块粉体原料混合均匀性的判断, 从而提高生产效率和磨块质量, 提高经济效益。      

TELEPERM—ME闭环控制模块中调节算法的剖析

主要对西门子ＴＥＬＥＰＥＲＭ－ＭＥ闭环控制模块６ＤＳ１４１２中的调节算法功能块ＲＥＫ进行了剖析,以便进一步了解Ｔ－ＭＥ ＤＣＳ闭环控制系统的设计方法及设计技巧,从而能够更好地开发和应用Ｔ－ＭＥ系统。     

ZXT高炉透气性指数测量系统

１高炉生产中的炉况异常由于高炉炉内固体、液体、气体三相共存 ,且物理、化学反应异常复杂 ,因此 ,高炉生产过程是一个连续的、大规模的、高温生产过程 ,它是一种复杂的、具有多变量、多环节的被控对象。虽然实际操作中已有许多丰富的经验和熟练的技术 ,但发生炉况异常（包括悬料、崩料、管道行程喷料以及炉温骤降等）也是难以避免的。为了预报和避免炉况异常 ,就必须了解炉况异常的机理及其相关参数 ,发现隐患 ,及早排除。与炉况异常有关的参数有 :炉顶压力、热风压力、风量、炉顶温度等 ,其中由于温度是一个滞后很大的参数 ,一般不作为迅…     

基于偏差组合专家PID的过渡包内压力智能控制

针对超薄非晶合金生产过程中过渡包内压力波动较大时会引起超薄非晶合金厚度不均匀且过渡包内压力受多种因素影响，常规PID控制效果不佳的问题，提出一种基于偏差组合专家PID的控制策略。分析过渡包内压力影响因素，提出一种自适应粒子群算法，用于优化BP神经网络的权值和阈值，构建过渡包内压力预测模型，得到过渡包内压力预测值，计算预测偏差；由设定值和测量值得到压力测量偏差，并将预测偏差和测量偏差通过权重因子进行组合；最后采用偏差组合后的专家控制器，在线调整PID系数，实现基于偏差组合专家PID的过渡包内压力控制。以某钢厂实际生产数据进行研究，结果表明：提出的控制方法上升时间小于30 s，超调量小于1%，稳态误差小于0.05 kPa，且可以稳定地跟踪过渡包内压力设定曲线，跟踪误差小于0.05 kPa，满足现场生产要求。与其他算法相比，该方法的控制效果更好，可用于超薄非晶合金生产过程中过渡包内压力控制。