提出了一种基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法,利用BP神经网络算法进行模型训练和状态识别。通过对历史数据的分析和学习,建立了液压HGC状态与传感器数据之间的映射关系。然后,利用训练好的神经网络模型对实时数据进行监测和预测,从而实现对液压HGC系统状态的实时监测和故障预警。该方法能够准确监测液压HGC系统的状态,并提供及时的预警信息,为轧机运行维护和产品质量提升提供了有效的支持。

论述了大型轧机自动辊缝控制 (AGC)伺服缸的摩擦力对系统工作性能的影响 ,提出了一种带速度无扰动自动切换的力闭环控制的测试方案。该方案能准确测量大型伺服缸的摩擦力 。

钢铁板带是钢坯经高温加热后通过板带轧机轧制而成。由于板带轧机采用液压系统进行控制,液压缸的运行精度对轧制板带具有重要的作用。在应用过程中,由于摩擦力的变化,会引起液压缸性能的变化,从而对板带的成型造成影响。因此,针对液压缸的摩擦力变化搭建相应的实验系统,对摩擦力的变化作用进行分析,从而为液压缸的运行维护提供指导。

考虑板带轧机垂直振动对液压压下系统中四通伺服电磁阀非线性流量的影响,推导出非线性流量变化下的液压缸的非对称分段弹簧力,并建立了板带轧机液压压下-垂直振动动力学方程.运用平均法求解出该轧机振动系统的幅频响应方程,并利用奇异性理论求解了轧机在动态轧制过程的分岔特性,得到4组不同的转迁集及其对应的分岔图,分析了开折参数对轧机分岔特性的影响.最后以实际轧机参数为例,通过仿真发现系统幅频曲线在分段处出现拐弯特性,调整伺服阀响应时间可降低系统振幅不稳定频率区域,通过调整外激励幅值与阻尼比等参数可有效改善系统共振情况,为进一步抑制轧机辊系振动提供理论参考.

本文介绍了液压ＡＧＣ的特点，设备组成，伺服阀切换，控制原理，动态设定ＡＧＣ模型及在宝钢２０５０热轧厂的应用。

该文利用OpenGL图形库在Visual C++6.0环境下实现板带轧机三维机构空间模型的构造并实现板带轧机的交互式实时仿真重点研究了在板带轧机实时仿真过程中动画模拟的实现方法.

这方面的工况也很多，如文中前面提到的板带冷轧轧机需要乳化液作为工艺轧制液，轴承座尤其是靠辊颈的部位经常受乳化液的冲刷，还有很多设备也处在类似的环境运行，如酸洗、碱洗、涂镀、钝化、切削等等，这些部位的轴承会受到水、乳化液、切削液、酸、碱、钝化液或其它有害流体的侵蚀，轴承寿命较短，其它润

本文在综合分析轧机液压弯辊控制系统的组成及系统管道布局结构的基础上建立了包括控制管道在内的系统动态模型并研究了在不同的控制方案中管道动特性对系统的影响.实践表明:管道动特性对系统的影响不可忽略通过优化系统结构可以提高系统性能.

根据液压压下系统开发及其工业实践的成功经验,简介了自动辊缝控制(AGC)系统的控制功能,分析了液压压下系统的控制特点及其对油液清洁度的要求,探讨了伺服阀的失效模式及原因,提出了综合污染控制及其保证措施,给出了过滤系统的设计实例及使用效果.

在综合考虑伺服阀的非线性、管道的动特性、板带的塑性变形参数的基础上,建立了三自由度板带轧机液压压下系统的数学模型,将缸位移和内辊缝相区分,使其适用于不同的控制方式,进而分析了不同工况下液压压下系统的动态特性,得出了一系列结论,对此类系统的设计与分析有参考价值.