压电板形仪综合分析平台及板带浪形缺陷研究

发布时间：2018-01-09 20:28

  本文关键词：压电板形仪综合分析平台及板带浪形缺陷研究　出处：《燕山大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 压电板形仪 板形检测 Elman神经网络 模式识别

【摘要】：随着冷轧带钢市场占有率的提高,高技术含量、高品质的板带材产品越来越受到用户的欢迎。板形在线检测和板形模式识别技术作为提高板带材产品质量的重要技术环节,具有重要的研究意义。本文在国家自然科学基金重点项目(编号:51027003)资助下,以课题组自主研发的内封闭压电板形仪(专利号:CN101497084A)和压电板形仪综合检测平台(专利号:CN101518787A)为对象,通过实验验证分析了板形检测过程中各种因素对检测结果的影响,进行了板带浪形缺陷的实验研究以及板形模式识别方法的研究。在完成板形辊动态标定的基础上,通过调节板形辊转速来研究带钢速度对板形检测的影响,通过实验分析发现当带钢速度达到一定值后板形辊检测信号稳定,不会随带钢速度变化而变化;通过调节带钢张力,分析了带钢张力对板形检测的影响;首次进行了板带浪形发生装置的测试分析,通过改变带钢局部张力,研究带钢的前张力分布变化以及引起的板形缺陷。本文还对板形模式识别的方法进行了研究,建立了基于Elman神经网络的板形模式识别系统,利用板带浪形发生装置的测试数据对该识别系统进行了测试,证明了该模式识别系统的可行性,利用Matlab的GUI开发工具设计了基于实验平台的板形模式识别用户界面。
[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.
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG334.9

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本文编号：1402535