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矯直機研究的主要工作及內容

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基于矯直機存在的問(wèn)題和不足，研究在攻關(guān)重點(diǎn)科技新產(chǎn)品試產(chǎn)計劃“矯直機工藝控制專(zhuān)家系統”資助下，以矯直機系統為對象，重點(diǎn)研究了板形檢測技術(shù)和支持向量機等智能化學(xué)習算法，結合矯直機現場(chǎng)工作過(guò)程要求，提出了一種基于激光三角測量法的改進(jìn)型實(shí)時(shí)板形在線(xiàn)檢測方案；提出了一種批量樣本的在線(xiàn)增量式學(xué)習算法（簡(jiǎn)稱(chēng)BIO-SVR算法）；根據板形在線(xiàn)檢測方案和算法構建了矯直機的控制系統模型與檢測體系；結合實(shí)際測試數據，對檢測體系的正確性進(jìn)行應用與驗證。 研究工作主要包括以下內容： l)通過(guò)查閱大量與板形檢測技術(shù)和智能化學(xué)習理論相關(guān)的文獻資料，結合國內外相關(guān)領(lǐng)域專(zhuān)家就板形檢測和矯直機工藝參數選擇問(wèn)題進(jìn)行了深入的探討，為項目的開(kāi)展打下了扎實(shí)的理論基礎。 2)針對板材在線(xiàn)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(diǎn)，提出一種基于激光三角測量法的改進(jìn)型實(shí)時(shí)在線(xiàn)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選取的依據。 3)研究和運用多種圖形圖像處理技術(shù)，包括圖像的噪聲過(guò)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(jìn)行量化，改進(jìn)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(xué)習算法比較的基礎上，對傳統的支持向量機回歸算法進(jìn)行改進(jìn)，提出BIO-SVR算法。鑒于矯直機工作現場(chǎng)的檢測流程要求樣本學(xué)習算法必須具有增量性、批量性及在線(xiàn)性的特點(diǎn)，對傳統支持向量機的回歸算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種批量樣本的增量式在線(xiàn)學(xué)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選擇系統，將B10-SVR算法和遺傳算法相結合建立了一種新的參數選擇的核心算法。經(jīng)過(guò)大量樣本訓練后的BIO-SVR算法學(xué)習機，作為SVR-GA混合算法的適應度評價(jià)函數，發(fā)揮了遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，建立了的工藝參數。 6)設計和實(shí)現了矯直機智能控制系統，并將該系統應用于工業(yè)化生產(chǎn)之中，通過(guò)實(shí)測數據對系統進(jìn)行了驗證，證明所開(kāi)發(fā)的系統能夠滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)的需要。(圖/文www.opmzo.com)

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