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摘要:
为了快速精确地在线测量钢水温度,采用红外CCD相机测温技术来测量钢水表面温度.利用红外CCD相机采集钢水在不同温度下的图像,计算出图像中与热电偶测温相近位置点区域的灰度均值,引入黄金分割寻优法对广义回归神经网络中扩展系数的确定进行了改进,并用传统的最小二乘法与改进的广义回归神经网络方法对灰度比和温度之间的非线性关系拟合曲线进行对比.结果表明,用改进的广义回归神经网络建立的测温模型有效地提高了在线温度测量精度,使钢水温度测量误差控制在0.1%范围内,符合工业设计要求.该研究为广义回归神经网络应用在钢水测温领域提供了参考.
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文献信息
篇名 基于红外CCD的钢水红外测温模型分析
来源期刊 激光技术 学科 工学
关键词 测量与计量 广义回归神经网络测温 精度提高 灰度比值 最小二乘法
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 激光与光电子技术应用
研究方向 页码范围 562-566
页数 5页 分类号 TH811|TN219
字数 2801字 语种 中文
DOI 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2018.04.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马翠红 华北理工大学电气工程学院 60 91 5.0 7.0
2 杨友良 华北理工大学电气工程学院 45 96 4.0 8.0
3 刘爱旭 华北理工大学电气工程学院 3 4 2.0 2.0
4 连畅 华北理工大学电气工程学院 4 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
测量与计量
广义回归神经网络测温
精度提高
灰度比值
最小二乘法
研究起点
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期刊影响力
激光技术
双月刊
1001-3806
51-1125/TN
大16开
四川省成都市238信箱
62-74
1971
chi
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