检索结果-南通市图书馆

基于小波分析的热连轧设备液压系统泄漏的实时监测方法

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自动化应用 2024年第3期65卷 175-177,180页

作者：赵庆浩荆丰伟刘恒文北京科技大学设计研究院有限公司北京100083 北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心北京100083

针对液压系统的泄漏问题,提出了一种基于小波分析技术的热连轧设备液压系统油液泄漏监测方法,详细介绍了该方法的设计原理、实验验证以及在工业生产中的应用效果。该方法通过计算液压系统各液压元件油量变化,并结合小波变换分析方法对... 详细信息

针对液压系统的泄漏问题,提出了一种基于小波分析技术的热连轧设备液压系统油液泄漏监测方法,详细介绍了该方法的设计原理、实验验证以及在工业生产中的应用效果。该方法通过计算液压系统各液压元件油量变化,并结合小波变换分析方法对油量趋势曲线进行分析,实现对液压系统中的泄漏情况的实时监测,提前发现潜在的漏油问题,降低维修成本,提高设备可用性。

关键词：小波分析热连轧液压系统漏油监测

基于自适应变异的粒子群优化BP神经网络的液压缸故障诊断方法

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机电产品开发与创新 2024年第4期37卷 103-107页

作者：赵庆浩周军荆丰伟北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心北京100083 南京钢铁股份有限公司江苏南京210031

本文创新性地探讨了一种液压缸故障诊断方法,该方法应用BP神经网络算法和自适应变异的粒子群优化方法,实现液压缸故障推理和判断。与传统的PSO-BP神经网络模型对比,该模型借鉴了遗传算法的思路,应用变异理论,使得粒子能够跳脱出先前搜... 详细信息

本文创新性地探讨了一种液压缸故障诊断方法,该方法应用BP神经网络算法和自适应变异的粒子群优化方法,实现液压缸故障推理和判断。与传统的PSO-BP神经网络模型对比,该模型借鉴了遗传算法的思路,应用变异理论,使得粒子能够跳脱出先前搜索到的最优位置,再次进行更广泛地搜索。这种搜索方式使得算法搜索空间有较大的提升,使得算法寻优能力大大提高,有效提升了BP神经网络液压缸故障诊断模型的效率。

关键词：自适应变异粒子群 BP神经网络液压缸故障诊断

基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型的设计与应用研究

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中国仪器仪表 2024年第1期 35-39页

作者：赵庆浩荆丰伟刘恒文北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心北京100083

本文旨在研究和应用大数据技术设计热轧辊道电机监测模型,以提高热轧辊道电机的运行效率和可靠性。通过借助大数据处理平台和相关算法提取有用的特征和模式,以及对热轧辊道电机数据的分析,并使用数据挖掘和机器学习算法来设计预测模型,... 详细信息

本文旨在研究和应用大数据技术设计热轧辊道电机监测模型,以提高热轧辊道电机的运行效率和可靠性。通过借助大数据处理平台和相关算法提取有用的特征和模式,以及对热轧辊道电机数据的分析,并使用数据挖掘和机器学习算法来设计预测模型,设计了基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型,为热轧板带企业提供了一个可靠的监测和预测工具。

关键词：大数据状态监测机器学习智慧运维

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面向宽厚板的停机节电制度自动监测方法研究

自动化应用 2024年第14期65卷 4-6,10页

作者：刘恒文刘昱轩李杰王凯荆丰伟北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

从管理层面、技术装备研发层面阐述能源精细管理手段和节电手段:管理层面,从运营的角度探讨节电管理方法;技术装备层面,从电气装备入手对装备技术进行升级改造,二者均有一定的效果。在钢铁冶金行业,智能制造正在不断发展,原有的管理手... 详细信息

从管理层面、技术装备研发层面阐述能源精细管理手段和节电手段:管理层面,从运营的角度探讨节电管理方法;技术装备层面,从电气装备入手对装备技术进行升级改造,二者均有一定的效果。在钢铁冶金行业,智能制造正在不断发展,原有的管理手段落实不到位,可通过现场信号采集、规则清单梳理、超限报警输出来对停机节电管理制度落实情况进行全方位的自动监测。通过研究面向宽厚板的停机节电制度执行情况自动监测方法,在能源精细化管理的基础上,通过制定用电设备停机停电制度,并对制度的执行情况进行自动监督与评价,对进一步降低企业电耗具有切实利益。

关键词：宽厚板停机节电消息总线

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Q235钢变形抗力模型及试验分析

物理测试 2024年第1期42卷 8-13页

作者：韩庆荆丰伟徐文龙王疆伟王鹏北京科技大学设计研究院有限公司北京100083 甘肃酒钢(集团)宏兴钢铁股份有限公司碳钢薄板厂甘肃嘉峪关735100

利用Gleeble-2000热模拟试验机对Q235钢进行等温热压缩变形试验,为确保试验数据的准确性和试验的合理性,对试验进行了保温时间的选择和重复性检验,合理确定了保温时间和验证了仪器精度。研究了不同的变形条件(变形温度、变形程度和变形... 详细信息

利用Gleeble-2000热模拟试验机对Q235钢进行等温热压缩变形试验,为确保试验数据的准确性和试验的合理性,对试验进行了保温时间的选择和重复性检验,合理确定了保温时间和验证了仪器精度。研究了不同的变形条件(变形温度、变形程度和变形速率)对变形抗力的影响,合理选择了变形抗力模型并利用试验数据回归了模型参数,通过现场数据验证,建立的变形抗力数学模型具有较好的预报精度。

关键词： Q235钢热模拟试验变形抗力数学模型

基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法

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工程科学学报 2022年第8期44卷 1338-1348页

作者：陈兆宇荆丰伟李杰郭强北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

针对水梁印识别困难且工作量大问题,提出一种基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法.该算法在降噪自编码器(Denoising auto-encoder, DAE)的基础上对编码层的每一层添加随机噪声,在隐藏层后添加分类层,并对数据... 详细信息

针对水梁印识别困难且工作量大问题,提出一种基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法.该算法在降噪自编码器(Denoising auto-encoder, DAE)的基础上对编码层的每一层添加随机噪声,在隐藏层后添加分类层,并对数据添加伪标签,在解码的同时进行分类训练,使得DAE具有半监督学习能力.通过提取热轧带钢粗轧出口温度数据中的温差特征,用相应特征对模型进行训练.实验结果表明,算法能够准确识别出带钢的水梁印,在模型精确度上,与主流分类识别模型对比,提出的模型在带标签样本数量较小时,分类精度相比其他模型高5.0%~10.0%;在带标签样本数量较大时,提出的模型分类精度达到93.8%,现场能够根据模型的识别结果提高生产效率.

关键词：热轧带钢降噪自编码器半监督学习水梁印加热炉

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数据驱动的热轧带钢头部终轧温度预计算优化

钢铁研究学报 2022年第7期34卷 655-663页

作者：荆丰伟冯莹陈兆宇孙文权张勇军北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

带钢头部终轧温度(finishing delivery temperature,FDT)的预计算是精轧设定中的一项重要内容。它不仅是带钢全长终轧温度控制的基础,而且关系到轧制速度、轧制力以及辊缝等模型参数的预设定,对成品带钢的质量控制起着关键性的作用。在... 详细信息

带钢头部终轧温度(finishing delivery temperature,FDT)的预计算是精轧设定中的一项重要内容。它不仅是带钢全长终轧温度控制的基础,而且关系到轧制速度、轧制力以及辊缝等模型参数的预设定,对成品带钢的质量控制起着关键性的作用。在实际生产中,带钢头部终轧温度主要是通过结合了统计经验和自适应修正的半机理模型来计算,但是由于带钢换热过程的复杂性难以用关系式精确表达,导致了带钢头部终轧温度的预计算精度不高。针对此问题,从数据驱动的角度出发,利用BP神经网络和改进粒子群优化算法(improved particle swarm optimization,IPSO),以半机理模型为主,IPSO-BP网络模型为辅,建立了一种混合优化模型。通过仿真实验和实际生产对比,结果表明:相比于单纯的神经网络模型或者半机理模型,混合优化模型的预计算精度和收敛速度均有了很大的提高,达到96.67%,具有良好的应用前景。

关键词：热轧带钢头部终轧温度 BP神经网络粒子群算法混合优化

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用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

系统仿真学报 2008年第15期20卷 4021-4024页

作者：赵云涛王京荆丰伟北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用。为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜... 详细信息

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用。为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用AntWalk和AntDiffusion技术,且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中。最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果。

关键词：蚁群算法连续域遗传算法收敛

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1+3形式炉卷轧机二级模型的研究及应用

冶金自动化 2022年第4期46卷 95-101页

作者：韩庆荆丰伟王鹏王疆伟北京科技大学设计研究院有限公司北京科技大学工程技术研究院

针对1+3布置形式炉卷轧机二级模型在国内外的研究和应用较少的现状，开发出一套适用于1+3炉卷轧机的二级模型系统。在介绍1+3炉卷轧机工艺特点的基础上，阐述了适用于此类轧机的二级模型控制系统，并提出了一系列专有数学模型。为精确... 详细信息

针对1+3布置形式炉卷轧机二级模型在国内外的研究和应用较少的现状，开发出一套适用于1+3炉卷轧机的二级模型系统。在介绍1+3炉卷轧机工艺特点的基础上，阐述了适用于此类轧机的二级模型控制系统，并提出了一系列专有数学模型。为精确跟踪进入卷取炉槽口的起飞长度，对不同前滑模型做了准确性分析，以保证穿带稳定性。该二级模型系统已成功应用于云南沃莱迪炉卷轧机产线，通过统计普碳钢和不锈钢的实际生产数据，得出头部厚度偏差在±0.1 mm内的命中率分别为98.5%和95.4%。

关键词：炉卷轧机过程控制模型负荷分配速度分配