-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104942010B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510385903.0
申请日：2015-07-03
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B28/00
Abstract: 一种板带轧机颤振的建模方法，它主要包括如下步骤：(1)建立板带轧机“轧件‑轧辊”耦合振动物理模型；(2)根据步骤(1)所建的耦合振动物理模型建立“轧件‑轧辊”耦合振动数学模型：①建立所述耦合振动数学模型的摩擦因数模型；②建立辊缝轧件水平振动动力学平衡方程和建立轧辊垂直振动平衡方程；通过摩擦因数的耦合作用，对两部分振动方程进行联立得到“轧件‑轧辊”耦合振动方程组。本发明快速、简便，能有效控制和预防断带和设备损坏事故。
-
公开(公告)号：CN104361195A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410468343.0
申请日：2014-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种针对水泥篦冷机的三维流热耦合建模方法，该建模方法将篦冷机内水泥熟料层视为多孔介质，应用渗流力学理论进行建模，包括以下步骤：根据熟料在篦冷机内的冷却情况建立水泥篦冷机的三维流热耦合物理模型，根据物理模型与质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律建立篦冷机的三维流热耦合数学模型。本发明的有益效果是：考虑到篦床速度、供风风速、边壁散热、进料温度、熟料粒径等因素，可以方便准确的计算出熟料的三维温度分布，并通过调整各工况参数模拟不同的冷却策略，从而获得使篦冷机高效、合理运行的最优策略，提高篦冷机的热回收效率，达到节能减排的目的。本发明是应用于确定篦冷机出料温度相对较低而回收风温相对较高的最佳熟料冷却策略。
-
公开(公告)号：CN106202946A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610561692.6
申请日：2016-07-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度信念网络模型来预测水泥熟料fCaO的方法，其内容为：初步选取能反映水泥熟料烧成情况的主要变量为辅助变量集合，预测变量为水泥熟料fCaO的含量；通过现场仪表和操作员记录表分别采集各个辅助变量和水泥熟料fCaO含量的现场数据，采用灰色关联度分析方法对初始辅助变量集合降维；根据深度信念网络的算法及样本数据量确定深度信念网络结构中的参数：训练深度信念网络的参数，进而实现对整个网络权重和偏置的优化；采用反向传播算法对所确定的深度信念网络结构中的参数进行误差校正，进而确定水泥熟料fCaO的预测模型；采集辅助变量集合的实时数据，并将得到的辅助变量集合的实时数据进行3δ准则剔除误差；进而预测出水泥熟料fCaO含量。
-
公开(公告)号：CN105223811A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510578180.6
申请日：2015-09-11
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于极端学习机的水泥熟料烧成系统变增益模型辨识方法，该建模方法以窑头喂煤量、高温风机挡板开度为输入量，以烟室氮氧化物含量、氧气含量作为输出量。在采样数据基础上，采用极端学习机辨识水泥熟料烧成系统的稳态模型，最小二乘法辨识水泥熟料烧成系统的ARX动态模型，利用烧成系统极端学习机稳态模型获取烧成系统增益Ks，并利用增益Ks对烧结系统ARX动态模型参数矩阵进行在线矫正，使ARX动态模型增益与系统增益保持一致，从而可以准确的描述水泥熟料烧成系统的非线性动态特性。本发明能有效的提高水泥熟料烧成系统的辨识速度与辨识精度，为控制水泥熟料烧成系统提供了准确的多变量非线性模型。
-
公开(公告)号：CN104942010A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510385903.0
申请日：2015-07-03
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B28/00
Abstract: 一种板带轧机颤振的建模方法，它主要包括如下步骤：(1)建立板带轧机“轧件-轧辊”耦合振动物理模型；(2)根据步骤(1)所建的耦合振动物理模型建立“轧件-轧辊”耦合振动数学模型：①建立所述耦合振动数学模型的摩擦因数模型；②建立辊缝轧件水平振动动力学平衡方程和建立轧辊垂直振动平衡方程；通过摩擦因数的耦合作用，对两部分振动方程进行联立得到“轧件-轧辊”耦合振动方程组。本发明快速、简便，能有效控制和预防断带和设备损坏事故。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.015 seconds)
