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将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

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本文提出了一个利用复合码与和码来辨识H模型和前馈非线性系统的方法,而这些伪随机码是由相位相差1/2半周期的逆重复m序列所组成。采用此方法进行辨识时,即使非线性元件的奇次系数全为零,仍然能够辨识出线性系统的脉冲响应和非线性元件的偶次系数。文中附有辨识H模型的数字仿真结果,验证了所提方法的正确性

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定义6设A为n阶方阵,如果ATA=1,就称A为正交 定理4A为n阶正交矩阵的充分必要条件是A的 证设

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性