嵌入式DSP冷轧带钢板形信号处理系统研制

针对冷轧带钢在线板形检测问题,基于整辊镶块式板形仪,研制了嵌入式DSP板形信号处理软硬件系统.利用高速DSP技术、信号隔离屏蔽技术和动态信号补偿算法等,提高板形检测信号的稳定性和可靠性,实现了冷轧带钢原始板形信号的实时高速处理,使其准确反映真实的冷轧带钢在线板形状况,为冷轧带钢在线板形闭环控制提供科学依据.该系统应用于...     

热轧带钢板形改善方法的研究与应用

针对莱钢1500mm热轧带钢存在的板形缺陷问题,分析带钢板形的影响因素,提出板形改善方法,并介绍板形自动控制的应用.     

探析热轧平整机组的板形控制

热轧带钢的板形平整度是衡量带钢产品质量的一项关键指标,如果带钢板形存在质量缺陷将给钢铁生产企业造成巨大的经济损失。因此,在热轧带钢平整过程中,应对带钢的板形进行有效控制,以确保符合行业质量标准要求。本文将对热轧带钢板常见的板形缺陷以及采取的控制措施展开论述。     

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling, Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。     

热轧带钢中板形的计算和控制

热轧带钢中保持良好的板形是生产过程中极其重要的问题。首先,介绍了板形的基础知识包括板形的概念和计算,以及目前生产中板形控制方面实际存在的问题。在此基础上,讨论了影响板形的因素和控制策略,并对由带钢温度引起的缺陷,经过层流冷却获得良好板形的策略做了重点的讨论。从预防的角度阐明了板形的控制方法,并且介绍了一种实际生产中热轧带钢中浪板形控制方法,即PC设定控制方法的具体流程和实际应用效果。     

层流冷却过程混合智能参数辨识

热轧层流冷却过程带钢温度难以连续检测,其换热系数具有随工况频繁变化而变化、动态特性具有时变、强非线性等综合复杂特性.正确辨识热轧层流冷却过程带钢温度的离散动态模型中的换热系数是提高模型精度的关键.本文将案例推理技术和神经网络技术相结合,提出了混合智能参数辨识方法.采用某钢铁公司热轧层流冷却过程实际运行数据对所提出的方法进行实验研究.结果表明本文提出的混合智能参数辨识方法大大提高了层流冷却过程带钢温度预报精度.     

工业互联网智能制造边缘计算 模型与验证方法

智能制造是先进制造过程、系统与模式的总称,边缘计算是横跨通信、计算机、自动控制等多领域的综合性技术,可以满足智能制造在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。文章首先介绍了工业互联网智能制造的基本状况,其次介绍了边缘计算的发展现状,之后详细描述了工业互联网智能制造边缘计算模型,最后给出了工业互联网智能制造边缘计算模型的测试方法。     

复杂工业系统的多传感器信息融合智能技术研究

本文研究了复杂工业系统的现场数据检测与信息融合、控制、管理与决策及运行状态等特征,提出了实现复杂工业系统的多传感器信息融合处理的智能方法和技术,给出了复杂融合处理的应用实例.     

煤矿提升机智能监控及故障诊断技术的研究

针对煤矿提升机传统监控系统存在控制效率低、监控不全面、故障诊断耗时较长以及远程运维困难等问题,本文通过分析煤矿提升机结构以及常见故障,提出了一种煤矿提升机智能监控系统及故障诊断技术方案。采用先进的传感检测技术、工业互联网技术以及上位机监控系统实现对煤矿提升机运行状态的实时监控与故障智能诊断,完成硬件系统选型和软件编程。结果表明,本文提出的煤矿提升机智能监控与故障诊断技术实现了对矿井提升机运行参数的实时监控,响应时间为2.89 s,并且能及时发现设备运行异常参数并进行报警,取得了较为满意的应用结果。     

工控系统安全监测及溯源系统的设计与实现

随着工控系统和互联网的交叉融合与边界模糊,边界部署的安全设备无法进行有效防护。已有的安全检测平台和系统,对工控系统安全事件的理解和整合能力不足。在深入理解工控系统的工业属性以及安全需求的基础上,结合深度数据包检测、网络威胁情报感知、协议解析及数据挖掘等人工智能方法,设计工控网络安全监测分析及溯源系统,实现数据驱动的工业互联网态势感知、检测预警、攻击溯源及反制,有效提升工控系统的安全实时检测、感知预警与防护水平。     

工业互联网环境下的智能制造全过程实时监控系统研究

为实现对工业智能生产制造的实时监控,开展工业互联网环境下的智能制造全过程实时监控系统的设计研究。合理选择传感器、服务器、监控器、PLC等硬件,设计监控系统架构；在硬件设备的支撑下,针对各个基础设施所需传输的信息,构建对应的通信信息模型,确定可被公开的信息,建立工业互联网环境下智能制造车间实时通信连接；在终端监控界面中,操作主屏,按下System功能键,选择制造单元远程监控程序,进入系统实时监控界面,实现对制造单元的远程监控；建立数据库,更新数据库信息,实现对实时反馈数据的管理。设计对比实验,实验结果证明：该系统可以在实现对智能制造生产车间工况高精度监控的同时,控制监控数据的反馈时延。     

过程控制计算机的超薄热带板形控制模型

从机械设备配置和机电控制手段阐述超薄带钢生产的板形控制的特点,重点是板形过程控制系统的控制方法及最终的控制效果。板形控制数学模型的核心数学模型控制程序是PC和弯辊设定模型程序,即SAU数学模型程序。该模型通过五次预计算及三次设定PC角和弯辊力,实现控制板带产品的凸度和平直度,使其最终达到目标凸度及目标平直度值。     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

板带钢表面质量实时监测体系研究

板带钢市场竞争的日益激烈,传统的检测方法正逐渐退出应用舞台,更稳定高效表的面检测解决方案成为国内外钢铁企业的找寻目标.针对实际应用的需要,从表面缺陷采集系统,缺陷处理和识别系统、质量智能评价与推理系统等3个方面首次系统地阐述了板带钢表面质量实时监测体系,以期推动目前我国板带钢表面缺陷的在线监测研究水平.     

基于射频识别的电子车证系统设计

结合智能交通系统体系框架和RFID应用系统架构,提出了一种基于射频识别的电子车证系统架构,并根据电子车证应用需求,在架构中引入了数据融合、实时事件检测和数据分析等技术。该架构可实现交通流数据的实时采集、可靠传输和智能处理。同时通过实际电子车证系统的实施,证明了该架构的可行性。     

工业互联网支持下的数字孪生车间

随着信息时代的发展,数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。首先说明了数字孪生的产生背景,数字孪生技术是实现信息空间和物理空间信息数据融合的重要方法、手段。接着从模型、数据、应用等不同方面,对智能车间数字孪生技术进行了探讨,同时比对了不同公司对数字孪生技术在车间应用的侧重点。通过比较智能车间相关概念,得出了数字孪生车间是一种新的车间运行模式,其关键问题是实时数据传输。工业互联网是一种将人、数据和设备等连接起来的网络技术,通过物联网等技术可以实现实时数据传输。分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持,最后对数字孪生技术的发展进行了展望。随着数字孪生技术在车间中的运用,数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。     

面向厚板板形质量监控与异常诊断的大数据可视分析

随着信息技术和传感技术的发展与应用,工业制造已迈入“大数据”时代,分析工业大数据和提取价值信息已成为大数据研究的重要挑战.板形作为厚板生产的重要质量指标,其控制复杂度高,与生产工艺参数密切相关.由于厚板生产具有多品种小批量特点,且厚板大数据具有规模大、多源异构等特性,现有单一的大数据分析方法难以直接应用.对此,采用工业大数据可视分析方法,以数据可视化为窗口,融合人的感知、分析和推理能力以及数据分析算法,提出“可视+交互+算法”融合模式的厚板板形质量监控与异常诊断方法,并研发厚板生产大数据可视分析系统,解决面向厚板板形质量监控的大数据综合分析与利用问题.实验验证结果表明了所提出方法与系统的有效性.     

江西盐业集团晶昊盐化5G+智慧工厂项目

<正>1项目概述江西盐业集团晶昊盐化5G+智慧工厂项目依据晶昊盐化生产运行实际需求,及推进信息化、数字化与公司业务全面融合的诉求,基于工业互联网、5G网络、人工智能、云计算、大数据、移动应用等先进技术,打造了“平台+5G+应用”的新一代智能工厂。PaaS平台把晶昊日常生产管理的人机料法环各个环节以及生产、能源、质量、安全、环保、设备等业务的多元数据进行联通、融合、组织、标准化,赋予了集中集成、实时计算、智能分析、物联网接入、可视化等核心能力；     

基于STMR-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

为了提高工业热轧带钢表面缺陷检测的检测精度,将深度学习研究领域的前沿技术应用于带钢表面缺陷检测.提出了一种以Swin Transformer作为骨干特征提取网络,级联多阈值结构作为输出层的热轧带钢表面缺陷检测算法.将Transformer结构应用于带钢表面缺陷检测领域,与单纯基于卷积网络的深度学习目标检测算法相比,能够达到更加精确的检测效果.首先,使用Swin Transformer作为骨干特征提取网络代替常规的残差网络结构,增强特征网络对隐含在图像中的深层语义信息的摄取能力.其次设计多级联检测结构,设置逐级的IoU阈值,实现检测精度与阈值提升的权衡.最后使用柔性非极大值抑制(Soft-NMS)、FP16混合精度训练和SGD优化器等训练策略加速模型收敛和提升模型性能.实验结果表明:本文算法在工业热轧带钢数据集(NEU-DET)上相较于YOLOv3、YOLOF、DeformDetr、SSD512和SSDLit等深度学习算法都有更好的检测效果,在裂纹(crazing, Cr)、夹杂(inclusion, In)、斑块(patches, Pa)、麻点(pitted surface, PS)、...     

数据库技术在带钢质量分析系统中的应用

针对传统带钢出口参数笔录仪在维护和使用方面的缺陷,研究如何利用数据库技术来管理数据;并以数据库设计理论为指导,以宝钢热轧带钢质量分析系统为应用背景,设计开发了一个数据库应用系统,并成功取代了笔录仪。