导读:本文包含了弯辊量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矫直机,弯辊量,板形识别,自适应模型
弯辊量论文文献综述
李雯琼[1]（2014）在《中厚板矫直机智能弯辊量模型系统的研究与实现》一文中研究指出金属板材在轧制、运输或冷却等过程中，不可避免地会发生扭曲变形，产生边浪、中浪或者瓢曲等板形缺陷。矫直机的作用就是对这些板形缺陷进行矫正。它的核心技术为矫直模型，矫直模型又主要由压弯模型和弯辊模型组成。关于压弯量的设定及研究已相对比较完善，但国内的弯辊模型资料却很少，且不能精确反映板形缺陷对其的影响。因此，本课题针对现有弯辊模型存在的不足，完成了以下研究工作：（1）采用图像处理技术识别板形缺陷。该部分通过比较现有成熟图像处理算子的效果，并且从中挑选中值平滑滤波和Canny边缘检测技术对现场采集的板形图像进行处理；然后使用RBF分类器对处理后的边缘灰度图像进行特征值的提取，辨识出板形缺陷的类型；最后对板材侧面图像进行处理，通过计算得出板形不平度。（2）使用模糊理论完成弯辊量补偿。该部分以周存龙教授的弯辊量模型为基础，以模糊算法为理论依据，对矫直前和矫直后的板形缺陷进行模糊处理，得出具有智能调整的模糊弯辊量补偿量，完善现有解析模型的不足，这种方法不仅在现有模型中加入了板形缺陷这一重要因素，而且使模型具有了智能自适应能力。（3）弯辊量模型工艺软件的开发。该部分采用VC++作为主要编程工具，配合后台的Oracle10g数据库完成模糊自适应弯辊补偿量系统的开发。该系统不仅可以实时调整弯辊量模型，而且还可以方便地获取现场图像和板形识别结果，便于现场工作人员的调用，同时系统还预留OPC通信接口，为下一步的矫直机全线自动化奠定了基础。最后通过在全液压矫直机上的实验得出此系统能准确的识别板形缺陷，并可以对中浪、边浪等待矫直板形的解析模型弯辊量做出较好的补偿。(本文来源于《太原科技大学》期刊2014-05-01）
李雯琼,胡鹰[2]（2013）在《基于FNN的中厚板矫直机弯辊量自适应整定》一文中研究指出中厚板矫直过程是一种多变量、非线性及压下量和弯辊量相互耦合的过程,很难建立完全反应实际矫直过程的数学模型。本文提出了基于模糊神经网络的弯辊量自适应整定模型,其在实际的应用过程中不依赖具体的数学模型,能很好的解决非线性、时变、强耦合的问题。实验研究表明,此弯辊量自适应模型具有很好的整定效果。(本文来源于《重型机械》期刊2013年06期）
杨红光[3]（2012）在《基于神经网络的矫直机弯辊量自适应控制系统》一文中研究指出由于板材在加热、轧制和冷却过程中受到多种因素的影响，所以轧制出的板材存在中浪、边浪和瓢曲等板型缺陷，欲消除此类板型缺陷，矫直机需配备弯辊装置。中厚板辊式矫直机的弯辊系统是决定板材质量、提高矫直效率的关键环节。由于矫直过程是多变量、非线性、慢时变、强耦合的一个过程，而采用传统技术构建的弯辊量模型并未涉及时变因素和耦合因素的影响。所以本文将现有的弯辊量模型和神经网络技术相结合构造弯辊量自适应模型，使其具有自适应性和自学习的能力。本文的主要研究内容如下：（1）弯辊量样本值管理系统的设计与实现。该部分的创建是以临钢十一辊全液压强力矫直机的二级监控系统为背景，该二级监控系统由自动化站、主操作站、主监控站、工程师站和服务器集群共同构成的分布式的计算机控制系统。本文以此为基础创建样本值管理系统，此系统具备管理应用样本表中现有样本值、通讯数据及实时数据的功能，也具有根据一定条件查询样本表中的样本值和添加、删除样本值的功能。（2）弯辊量自适应模型的设计和实现。该部分创建了由解析数学模型和神经网络自学习系统构成的具有自适应功能的智能弯辊模型。通过神经网络模型将历史数据及标准样本对系统的影响导入模型，提高了模型的精确性和适应能力。通过试验对神经网络自学习系统的传递函数、学习函数、训练函数和隐层神经元个数进行了设计，使弯辊量自适应模型具有学习速度快、精度高和泛化能力强的特性。（3）弯辊量自适应模型的应用。利用数据库技术、OPC技术、工业现场总线技术等，将弯辊量自适应模型、矫直机二级控制系统及基础自动化系统有机地结合起来，从而构建了完整的矫直机智能工艺设定系统。系统通过OPC，指挥矫直机监控系统控制PLC，再由PLC控制矫直机弯辊装置中的液压缸，进行对应的弯辊操作，以改善板型。整个系统在某厂的大型第叁代全液压中厚板矫直机控制系统中投入应用。(本文来源于《太原科技大学》期刊2012-07-01）
弯辊量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
中厚板矫直过程是一种多变量、非线性及压下量和弯辊量相互耦合的过程,很难建立完全反应实际矫直过程的数学模型。本文提出了基于模糊神经网络的弯辊量自适应整定模型,其在实际的应用过程中不依赖具体的数学模型,能很好的解决非线性、时变、强耦合的问题。实验研究表明,此弯辊量自适应模型具有很好的整定效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
弯辊量论文参考文献
[1].李雯琼.中厚板矫直机智能弯辊量模型系统的研究与实现[D].太原科技大学.2014
[2].李雯琼,胡鹰.基于FNN的中厚板矫直机弯辊量自适应整定[J].重型机械.2013
[3].杨红光.基于神经网络的矫直机弯辊量自适应控制系统[D].太原科技大学.2012