无畏，坚守，突破140AVI03000有福之州-福建福州
入口测厚仪检测出来料厚度偏差ΔH，对轧机的压下实行前馈控制。出口测厚仪测出厚度不断修正和标定P－AGC以提高其控制精度，起监控的作用。通过粗调系统的控制，基本上应该消除了来料的厚度偏差，以保证终成品的精度。精调AGC由轧机测厚系统及轧机和卷曲机组成张力AGC精调系统。精调AGC常用张力调厚的方法。由轧机出口测厚仪发出信号来反馈控制张力。由于张力调节范围有限，当厚度较大时，需将偏差信号补充反馈给粗调AGC系统。加减速阶段厚度补偿系统轧机在加减速阶段，速度变化很大，采用根据速度值来调整轧机辊缝及附加系统。这实际上是一种速度过程控制。当轧件速度变化时，支撑辊油膜轴承的变形区的摩擦系数也相应变化。这使空载辊缝和轧制压力变化，因而使带钢厚度产生偏差。这时应进行油膜厚度的张力补偿。头尾端的失张补偿通常采用压下过程控制实现失张补偿。稳速轧制阶段，恒张力控制对于开卷机及卷曲机和轧辊之间设有独立的恒张力控制系统，保证在整个稳速轧制阶段期间张力恒定。
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[冲压模具设计]冲压模具水平状况近年来，我国冲压模具水平已有很大提高。大型冲压模具已能生产单套重量达5多吨的模具。为中档轿车配套的覆盖件模具国内也能生产了。精度达到1~2μm，寿命2亿次左右的多工位级进模国内已有多家企业能够生产。表面粗糙度达到Ra≦1.5μm的精冲模，大尺寸（Φ≧3mm）精冲模及中厚板精冲模国内也已达到相当高的水平。模具CAD/CAM技术状况我国模具CAD/CAM技术的发展已有2多年历史。
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人工神经网络(ANN)起源于2世纪4年代，它从某些方面反映了人脑的基本特征，但并不是人脑的真实描写，而只是它的抽象、简化和模拟，网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型，并对其进行训练与学习，直至达到符合要求为止，即寻找的神经网络结构与权值。然而，神经网络的学习，需要一定的实验样本，同时，还需要运行成千上万次才能获得结构。有时获得的是一个局部解，而不是全局解，因方法的局限性，同样，也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。
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