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正文內(nèi)容

0107004基于小波分析的板型缺陷識(shí)別方法(文件)

 

【正文】 用小波分析進(jìn)行板形缺 陷識(shí)別不僅能有效地對(duì)復(fù)合缺陷進(jìn)行正確分類,而且能分辨出缺陷程度,這為確定正確的控制策略提供了重要依據(jù); ⑶在輸入信號(hào)不完整以及輸入信號(hào)帶有噪聲情況下,仍能正確判斷出板形缺陷和進(jìn)行正確的識(shí)別。 對(duì)辯識(shí)后所得的四類模型分別計(jì)算相應(yīng)的殘差 e e2和 e3。 大連 143 ⑴直線型模型 M1: y=ax+。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)利用 Smy 小波變換和一層分解重構(gòu)消噪的效果比較好。 本文討論采用小波分析方法對(duì)上述六種板形缺陷進(jìn)行識(shí)別的可能性。 大連 142 (a): 左偏 (b): 右偏 (c): 中浪 ( d) : 邊浪 (e): 1/4 浪 (f): 邊中復(fù)合浪 圖 2 六種主要板形缺陷 從六種典型的板形缺陷可看出,前四種可由 2210 xaxaa ?? 來(lái)描述,對(duì)后兩種缺陷很難由多項(xiàng)式來(lái)描述。所以消噪過(guò)程可按如下方法進(jìn)行處理:首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解(如進(jìn)行三層分解,分解過(guò)程如圖 1 所示),則噪聲部分通常包含在 CD1, CD2, CD3(高頻部分)中,因而,可以以門限閾值形式對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理,然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)即可以達(dá)到消噪的目的。 小波分析用于信號(hào)消噪處理 管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究新 進(jìn)展 —— 第 6 屆全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集 2021 年 母小波 ??t? 經(jīng)伸縮和平移后,就可以得到小波序列。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率,在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率。 為此,本文提出了用小波分析來(lái)識(shí)別冷軋板形缺陷。采用“四次多項(xiàng)式分解法”分析復(fù)雜的板形缺陷,由于其自身的模型過(guò)于簡(jiǎn)單,因而導(dǎo)致精度不高。在相應(yīng)的控制策略中,一次項(xiàng)采用調(diào)整壓下偏斜;二次項(xiàng)采取彎輥與CVC 工作輥軸向移動(dòng)同向接力,以消除二次浪形缺陷;對(duì)于四次項(xiàng)則舍棄 。寶鋼冷軋廠則從德國(guó)引進(jìn)了全部板形控制和控制系統(tǒng)。然后,利用四類模型進(jìn)行缺陷識(shí)別。管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究新 進(jìn)展 —— 第 6 屆全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集 2021 年 該方法解決了缺陷中的 1/4 浪和邊中復(fù)合浪無(wú)法識(shí)別的問(wèn)題,本文著重介紹了五項(xiàng)式模型識(shí)別方法,該方法的有效性和準(zhǔn)確性非常明顯,具有一定的使用價(jià)值。其板形控制主要集中在第五機(jī)架并采用了 CVC 板形控制新技術(shù)。這種“四次多項(xiàng)式分解法”作為板形缺陷識(shí)別的方法,存在的問(wèn)題有: ⑴對(duì)于板形測(cè)量?jī)x出現(xiàn)“錯(cuò)誤信號(hào)”時(shí),板形缺陷識(shí)別模型便無(wú)法進(jìn)行有效識(shí)別,這時(shí)系統(tǒng)不得不放棄對(duì)板形的控制。 因此有必要采用更先進(jìn)的方法,對(duì)板形缺陷進(jìn)行有效的識(shí)別。 2 基于小波分析的板型缺陷識(shí)別 小波分析理論是近年來(lái)從 FOURIER分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一個(gè)時(shí)頻嶄新的時(shí)局部化信號(hào)分析理論,具有許多其他手段,(如 FOURIER 變換, GABOR 變換等),所不具有的優(yōu)良特性。正是這種特性,是小波變換具有對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)性。 對(duì)于連續(xù)小波序列為 ?????? ???? aataBA 1),( 0, ?? aRba ; ( 2) 其中 a 為伸縮因子, b 為平移因子。 大連 141 運(yùn)用小波分析進(jìn)行一維信號(hào)消噪處理是小波分析的一個(gè)重要應(yīng)用之一。對(duì)信號(hào) S(i)消噪的目的就是要抑制信號(hào)中的噪聲部分,從而在 S( i)中恢復(fù)出真實(shí)信號(hào) )(if
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