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热连轧精轧设定模型的试验研究
文档格式:PDF 文档大小:961.03KB 文档页数:13
本文应用我院的计算机控制四机架热连轧试验机组进行了模型试验研究,确定了能耗、温降、轧制力等模型系数,试验研究了设定模型的控制效果和模型系统自适应校正等问题
纳微米级孔隙气体流动数学模型及应用
文档格式:PDF 文档大小:502.38KB 文档页数:7
对纳微米级孔隙多孔介质内的气体流动进行了研究.利用克努森数划分流态,绘制了流态图版,阐明了不同区域的流动特征.基于Beskok-Karniadakis模型,对渗透率校正系数进行了改进,引入多项式修正系数,将Beskok-Karniadakis模型简化为二项式方程,并利用最小二乘法分段拟合得出多项式修正系数的取值.模型对比显示,简化后的模型具有较高的精确度.应用此模型推导出了纳微米级孔隙气体流量的计算公式.进行了室内微观渗流模拟实验,得到气体平面单向渗流规律,与由纳微米级孔隙气体流量公式计算所得渗流特征进行对比,结果显示本模型与实验数据拟合较好.采用本模型进行编程计算,对其影响因素进行分析,发现气体流量随压力平方差增加而增大,且增加趋势越来越快,并随多孔介质渗透率和克努森扩散系数的增加而增大
感应电动机矢量变换控制的鲁棒性分析和参数自适应实现
文档格式:PDF 文档大小:433.8KB 文档页数:5
采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果
钳式行星轧机的发展
文档格式:PDF 文档大小:1.58MB 文档页数:10
钳式行星轧机是一种新型结构的行星轧机。它的上下行星辊的同步机构既简单又可靠。它不用庞大笨重的框形机架又具有较大的刚度。出现带钢头部上下弯曲现象时,非常易于调整和校正。这种轧机是北京钢铁学院附属钢厂于1960年首先初步试验成功的。以后于1963及1966年又在重钢三厂先后建成了250及700毫米钳式行星轧机,进行了中间试验,取得了预期的效果,并通过了国家的鉴定
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(各章节自测题)第七章 线性离散系统的分析与校正
文档格式:DOC 文档大小:169KB 文档页数:6
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(各章节自测题)第七章 线性离散系统的分析与校正
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(重点难点与例题解析)第七章 线性离散系统的分析与校正
文档格式:DOC 文档大小:1.45MB 文档页数:43
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(重点难点与例题解析)第七章 线性离散系统的分析与校正
板形方程与辊系刚度的研究
文档格式:PDF 文档大小:1.02MB 文档页数:16
本工作采用“弹性基础梁理论定方程的结构,统计分析实验资料对理论解给以校正”的方案,建立了四辊冷带轧机的辊系刚度模型。结合热辊型研究,给出了能正确反映物理规律、有一定精度并且便于在线板型控制应用的板型方程
原子吸收分析中标准曲线校直计算
文档格式:PDF 文档大小:609.56KB 文档页数:8
原子吸收分析中多数元素的标准曲线线性范围较窄,高含量中测量值往往落在曲线弯曲部分,为了扩大测量范围,现多数仪器具有曲线校直装置,但它操作调整烦杂,效果也不理想。本文提出的曲线校直计算,方法简便。作图法与线性回归法原理相合。先求出校直系数K,然后对试样测量的吸光度进行校直计算,经过校正后的吸光度在标准曲线直线部分延伸线上查得含量。文中通过测定高锰实例计算,证明方法简便可行,便于推广应用
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 控制系统的综合与校正
文档格式:PPT 文档大小:1.35MB 文档页数:117
西安石油大学电子工程学院:《自动控制理论 Modern Control System》精品课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 控制系统的综合与校正
复杂环境下一种基于SiamMask的时空预测移动目标跟踪算法
文档格式:PDF 文档大小:1.21MB 文档页数:9
随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用,以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中,操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点,在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题,提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合,根据目标时空关系的在线学习,预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正,实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明,所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响,将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧,比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧,算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求,对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义
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