中厚板轧线数字化技术研发与应用
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作者矫志杰,何纯玉,王君,丁敬国,田勇,王丙兴,李家栋,李勇 著
出版社冶金工业出版社
ISBN9787502499426
出版时间2024-09
装帧平装
开本其他
定价99元
货号1203462410
上书时间2024-12-13
商品详情
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目录
1轧区大数据信息处理平台构建和信息处理技术...PAGEREF_Toc111987742 \h1 1.1面向智能制造的轧区大数据管理信息系统...PAGEREF _Toc111987743 \h2 1.1.1大数据和计算机信息处理技术概述...PAGEREF _Toc111987745 \h2 1.1.2大数据环境下信息处理技术需解决的主要问题...PAGEREF _Toc111987746 \h2 1.1.3轧区大数据管理信息系统需求与主要特点...PAGEREF _Toc111987747 \h2 1.2面向应用的数据信息管理技术...PAGEREF _Toc111987748 \h2 1.2.1轧线信息管理系统特征分析...PAGEREF _Toc111987749 \h2 1.2.2轧线信息管理系统实现关键技术...PAGEREF _Toc111987750 \h2 1.2.3轧线信息管理系统设计与开发...PAGEREF _Toc111987751 \h2 1.3数据时空匹配算法溯源生产工艺...PAGEREF _Toc111987752 \h2 1.3.1轧线生产大数据分类...PAGEREF _Toc111987753 \h2 1.3.2多源数据时空匹配算法设计...PAGEREF _Toc111987754 \h2 1.3.3生产质量溯源算法设计与应用...PAGEREF _Toc111987755 \h2 1.4满足智能制造应用的轧机过程控制架构...PAGEREF _Toc111987756 \h2 1.4.1轧机过程控制架构概述...PAGEREF _Toc111987757 \h2 1.4.2轧机过程控制平台设计...PAGEREF _Toc111987758 \h4 1.4.3基于智能制造的轧机过程控制平台优化与改进...PAGEREF _Toc111987759 \h7 2基于动态数字孪生模型的工艺模型优化技术...PAGEREF_Toc111987760 \h9 2.1轧件全平面厚度精度的智能优化控制技术...PAGEREF _Toc111987761 \h9 2.1.1压下系统动态控制模型...PAGEREF _Toc111987762 \h9 2.1.2高精度厚度控制模型开发...PAGEREF _Toc111987763 \h13 2.1.3绝对AGC自适应厚度控制算法...PAGEREF _Toc111987764 \h18 2.1.4非稳定段智能化多点设定厚度控制技术...PAGEREF _Toc111987765 \h20 2.1.5基于多点设定方法的全长高精度厚度综合控制技术...PAGEREF _Toc111987766 \h25 2.2轧件宽度尺寸精度的智能控制技术...PAGEREF _Toc111987767 \h27 2.2.1中厚板轧制过程的宽度预测模型...PAGEREF _Toc111987768 \h27 2.2.2宽度智能控制技术...PAGEREF _Toc111987769 \h31 2.3轧件三维尺度的温度高精度预测与控制技术...PAGEREF _Toc111987770 \h37 2.3.1轧件温度预测与控制技术发展概况...PAGEREF _Toc111987771 \h37 2.3.2基于软测量的温度推理技术...PAGEREF _Toc111987772 \h38 2.3.3轧件温度预测和控制智能模型的应用...PAGEREF _Toc111987773 \h47 2.4复合智能化过程控制模型优化技术...PAGEREF _Toc111987774 \h49 2.4.1中厚板轧机过程控制模型的概况及发展趋势...PAGEREF _Toc111987775 \h49 2.4.2核心过程控制模型的智能优化...PAGEREF _Toc111987776 \h51 2.4.3核心工艺设定道次修正算法智能优化...PAGEREF _Toc111987777 \h61 2.4.4核心工艺设定自学习算法智能优化...PAGEREF _Toc111987778 \h63 2.4.5智能化过程控制模型的应用...PAGEREF _Toc111987779 \h66 3平面形状智能化检测与模型自适应学习控制技术...PAGEREF_Toc111987780 \h71 3.1平面形状检测辨识系统开发...PAGEREF _Toc111987781 \h71 3.1.1平面形状检测识别系统配置...PAGEREF _Toc111987782 \h71 3.1.2平面形状检测识别系统开发...PAGEREF _Toc111987783 \h72 3.2平面形状控制模型设定模型...PAGEREF _Toc111987784 \h87 3.2.1传统平面形状控制设定模型...PAGEREF _Toc111987785 \h87 3.2.2多维变尺度平面形状设定...PAGEREF _Toc111987786 \h93 3.3平面形状控制的智能优化技术...PAGEREF _Toc111987787 \h95 3.3.1基于视觉反馈的设定模型智能优化...PAGEREF _Toc111987788 \h95 3.3.2基于工业大数据的平面形状智能优化...PAGEREF _Toc111987789 \h97 4基于机器视觉的侧弯检测、控制与诊断技术...PAGEREF_Toc111987790 \h111 4.1基于图像处理算法的轧件侧弯检测辨识系统...PAGEREF _Toc111987791 \h111 4.1.1轧件侧弯检测辨识系统设计...PAGEREF _Toc111987792 \h111 4.1.2轧件侧弯检测辨识系统开发...PAGEREF _Toc111987793 \h111 4.2轧件侧弯反馈控制技术...PAGEREF _Toc111987794 \h111 4.2.1中厚板侧弯运动方程的建立和研究...PAGEREF _Toc111987795 \h111 4.2.2横向不对称辊系弹性变形模型的建立...PAGEREF _Toc111987796 \h116 4.2.3侧弯反馈控制模型及控制策略的研究...PAGEREF _Toc111987797 \h129 4.3轧件侧弯诊断控制技术...PAGEREF _Toc111987798 \h142 4.3.1中厚板侧弯影响规律的研究...PAGEREF _Toc111987799 \h142 4.3.2中厚板侧弯诊断策略...PAGEREF _Toc111987800 \h158 5基于机器视觉的翘扣头检测、预测与控制技术...PAGEREF_Toc111987801 \h165 5.1基于图像处理算法的轧件翘扣头检测辨识系统...PAGEREF _Toc111987802 \h165 5.1.1轧件翘扣头检测辨识系统设计...PAGEREF _Toc111987803 \h165 5.1.2轧件翘扣头检测辨识系统开发...PAGEREF _Toc111987804 \h168 5.2轧件翘扣头预测与控制技术...PAGEREF _Toc111987805 \h170 5.2.1中厚板厚向不对称变形机理...PAGEREF _Toc111987806 \h170 5.2.2中厚板不对称变形的影响因素...PAGEREF _Toc111987807 \h170 6轧区自动轧钢与轧制节奏智能控制技术...PAGEREF_Toc111987808 \h177 6.1基于有限状态机轧件微跟踪模型...PAGEREF _Toc111987809 \h177 6.1.1有限状态机的定义及描述方法...PAGEREF _Toc111987810 \h177 6.1.2中厚板轧线典型仪表布置...PAGEREF _Toc111987811 \h181 6.1.3中厚板轧件微跟踪方法建立...PAGEREF _Toc111987812 \h184 6.1.4基于PLC的有限状态机模型程序设计...PAGEREF _Toc111987813 \h188 6.2基于机器视觉中厚板轧件检测方法...PAGEREF _Toc111987814 \h191 6.2.1机器视觉检测系统的组成...PAGEREF _Toc111987815 \h191 6.2.2中厚板轧件检测软件设计...PAGEREF _Toc111987816 \h195 6.2.3中厚板轧件检测结果分析...PAGEREF _Toc111987817 \h206 6.3中厚板自动轧钢控制技术...PAGEREF _Toc111987818 \h211 6.3.1中厚板自动轧钢系统设计...PAGEREF _Toc111987819 \h212 6.3.2中厚板轧件微跟踪矫正技术...PAGEREF _Toc111987820 \h213 6.3.3中厚板柔性待温技术开发...PAGEREF _Toc111987821 \h216 6.3.4生产过程的数据微跟踪系统设计...PAGEREF _Toc111987822 \h216 6.4轧制节奏智能优化控制技术...PAGEREF _Toc111987823 \h221 6.4.1中厚板轧制节奏总体设计...PAGEREF _Toc111987824 \h221 6.4.2轧制节奏自适应方法研究...PAGEREF _Toc111987825 \h221 6.4.3中厚板轧制节奏智能化控制...PAGEREF _Toc111987826 \h221 7基于虚拟技术的生产系统仿真与智能诊断技术...PAGEREF_Toc111987827 \h222 7.1基于动态数字孪生的轧线虚拟轧钢系统...PAGEREF _Toc111987828 \h222 7.1.1轧线虚拟轧钢系统总体结构...PAGEREF _Toc111987829 \h222 7.1.2轧制过程动态模型建立...PAGEREF _Toc111987830 \h222 7.1.3基于动态数字孪生的虚拟轧钢系统应用...PAGEREF _Toc111987831 \h222 7.2关键设备故障三维智能化诊断技术...PAGEREF _Toc111987832 \h222 7.2.1轧线关键设备故障诊断分析...PAGEREF _Toc111987833 \h222 7.2.2设备故障诊断智能化算法概述...PAGEREF _Toc111987834 \h222 7.2.3设备三维智能化诊断技术研发...PAGEREF _Toc111987835 \h222 7.3基于仿真技术的虚拟轧制试验技术...PAGEREF _Toc111987836 \h222 7.3.1虚拟轧制系统数据支撑平台构建...PAGEREF _Toc111987837 \h222 7.3.2虚拟轧制系统总体结构设计...PAGEREF _Toc111987838 \h222 7.3.3仿真轧制过程数学模型...PAGEREF _Toc111987839 \h222 7.3.4动态轧制过程实时再现与仿真...PAGEREF _Toc111987840 \h222
内容摘要
本书主要介绍以“信息深度感知、精准协调控制、智能优化决策”的智能化为手段，以“高精度成型、高性能成性、减量化成分设计、减排放清洁工艺”的绿色化为目标，为研究与开发新一代的数字化中厚板轧制CPS系统。本书结合东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室多年来在中厚板轧制控制技术方面的研究成果与工程应用业绩，对中厚板轧制过程的智能制造关键技术进行了系统的梳理和总结，为进一步以“信息深度感知、精准协调控制、智能优化决策”的智能化为手段，以“高精度成型、高性能成性、减量化成分设计、减排放清洁工艺”的绿色化为目标，为研究与开发新一代的智能化绿色化中厚板轧制控制系统，总结经验、聚焦问题和开拓发展奠定坚实的基础。本书可供钢铁企业管理层和工程技术人员阅读，也可供冶金自动化技术的科研、设计、生产维护人员以及大专院校的自动化、计算机、机电专业师生参考。
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