基于張力—振幅的多傳感器融合板形檢測方法研究.pdf

1、板形是衡量冷軋帶鋼品質優(yōu)劣的重要評價指標之一，雖然我國鋼鐵產量呈良好的發(fā)展趨勢，但是帶材的整體質量不高，各大鋼材加工廠商均致力于板形控制以改善帶材的板形情況。取得良好板形的前提是實現(xiàn)板形的在線檢測，但是采用接觸式檢測方法易劃傷帶材表面，因此對于帶材板形非接觸式檢測方法的研究具有重要的現(xiàn)實意義。
　　為了在板形控制系統(tǒng)中得到準確、實時的板形信息，本論文根據(jù)實際軋鋼生產現(xiàn)場板形儀的技術要求提出了一種基于張力—振幅的多傳感器融合板形檢測

2、方法，其創(chuàng)新之處在于通過激振法分析板形與振動幅值的關系。在建立張力—振幅的函數(shù)模型過程中，與傳統(tǒng)有限元分析方法相比，本課題采用改進型BP神經網(wǎng)絡回歸算法有效的解決了精確函數(shù)模型難以建立問題。
　　本論文完成的主要工作有:
　　1、搭建了模擬板形檢測系統(tǒng)實驗平臺，根據(jù)安裝尺寸需求制作了電渦流傳感器陣列，在此基礎上設計了傳感器的信號放大、濾波電路。
　　2、對帶材進行靜態(tài)標定實驗，建立張力—振幅—吸附力的函數(shù)模型;在動態(tài)采

3、集實驗中運用多種軟件濾波算法對信號進行濾波、平滑以及特征值的提取，將實驗中測得的振幅、吸附力帶入已建立的函數(shù)模型中即可反向求出張力的大小。
　　3、對多個單一傳感器采集的張力值進行數(shù)據(jù)融合，描繪了帶材整體的張力分布曲線，同時保證了在某一傳感器失效時仍然能夠較為準確地獲得板形曲線。
　　4、最后設計了驗證性的實驗，將預測值與電阻應變片檢測真實張力值對比，并進行誤差分析，證明了該方法在實際應用中的可行性與準確性。為后期在線板形檢