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名稱：無錫市利國機械制造有限公司
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| 矯直機研究的主要工作及內(nèi)容 | | 發(fā)布者：admin 點擊：4355 | 基于矯直機存在的問題和不足，研究在攻關重點科技新產(chǎn)品試產(chǎn)計劃“矯直機工藝控制專家系統(tǒng)”資助下，以矯直機系統(tǒng)為對象，重點研究了板形檢測技術和支持向量機等智能化學習算法，結合矯直機現(xiàn)場工作過程要求，提出了一種基于激光三角測量法的改進型實時板形在線檢測方案；提出了一種批量樣本的在線增量式學習算法（簡稱BIO-SVR算法）；根據(jù)板形在線檢測方案和算法構建了矯直機的控制系統(tǒng)模型與檢測體系；結合實際測試數(shù)據(jù)，對檢測體系的正確性進行應用與驗證。
研究工作主要包括以下內(nèi)容：
l)通過查閱大量與板形檢測技術和智能化學習理論相關的文獻資料，結合國內(nèi)外相關領域?qū)＜揖桶逍螜z測和矯直機工藝參數(shù)選擇問題進行了深入的探討，為項目的開展打下了扎實的理論基礎。
2)針對板材在線檢測要求，在前人研究的基礎上，綜合各種檢測方案的優(yōu)缺點，提出一種基于激光三角測量法的改進型實時在線板形檢測方案。以此獲得板材表面各縱向纖維條的平直度信息及板形三維信息，作為板材矯直工藝參數(shù)選取的依據(jù)。
3)研究和運用多種圖形圖像處理技術，包括圖像的噪聲過濾、灰度化、邊緣檢測、輪廓提取等，提取出圖像中的光條信息，并對其進行量化，改進了Canny算法，構建了適用于板材板形檢測分析的圖像處理流程。
4)在對多種智能化樣本學習算法比較的基礎上，對傳統(tǒng)的支持向量機回歸算法進行改進，提出BIO-SVR算法。鑒于矯直機工作現(xiàn)場的檢測流程要求樣本學習算法必須具有增量性、批量性及在線性的特點，對傳統(tǒng)支持向量機的回歸算法進行改進，提出了一種批量樣本的增量式在線學習算法，即BIO-SVR算法。
5)構建了一種基于SVR-CA混合算法的上藝參數(shù)選擇系統(tǒng)，將B10-SVR算法和遺傳算法相結合建立了一種新的參數(shù)選擇的核心算法。經(jīng)過大量樣本訓練后的BIO-SVR算法學習機，作為SVR-GA混合算法的適應度評價函數(shù)，發(fā)揮了遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，建立了的工藝參數(shù)。
6)設計和實現(xiàn)了矯直機智能控制系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)應用于工業(yè)化生產(chǎn)之中，通過實測數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行了驗證，證明所開發(fā)的系統(tǒng)能夠滿足實際生產(chǎn)的需要。(圖/文www.n9955.com) | 上一頁：如何對矯直機進行矯直調(diào)整？
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