板材矯直機智能控制及應用（簡體書）

本書是作者從事板材矯直機智能控制系統研究工作的總結，系統地介紹了有關板材矯直機智能控制系統研究的最新成果，較全面地反映了這一領域的學術水平。全書共分九章，介紹了矯直機工藝參數選擇方法的發展過程和研究現狀；系統介紹了板材矯直機智能控制系統的相關技術；研究了矯直機智能控制系統；提出了基於激光測量的板形樣本獲取方法和基於激光測量的板形樣本獲取系統的設計與實現；分析了激光板形檢測中的關鍵問題；研究了矯直過程知識提取的樣本學習算法和矯直工藝參數選擇系統的研究與實現；給出了矯直機控制系統的應用舉例。
本書取材新穎，研究結合實際，注意將理論研究和工程實際結合、數值分析和實驗研究結合。本書可作為高等院校機電工程專業的教師和研究生教學參考，并可供從事板材矯直機智能控制研究的工程技術人員參考。

劉凱，男，1957年11月生，日本國近畿大學工學博士，西安理工大學教授，博士生導師，副校長。主要從事機械傳動的理論和應用研究，MEMS的理論與應用研究。承擔了原機械工業部基金、“九五”、“十五”、“十一五”國家重點科技攻關項目等共15項縱向課題和10多項橫向課題研究。近幾年在國內外學術期刊上發表論文50余篇，并被SCI、EI等檢索20余篇，出版英文專著1部。1998年獲“陜西省優秀留學回國人員獎”。現為中國機械工程學會機械傳動分會委員，無級變速傳動專業、齒輪傳動專業委員會委員，陜西省機械工程學會副理事長。

前言
第1章　緒論
　1.1　研究背景和意義
　1.2　國內外研究現狀及存在的問題
1.2.1　矯直機工業控制現狀
1.2.2　板形檢測研究現狀
1.2.3　目前研究中存在的問題
　1.3　研究的主要工作及內容
第2章　板材矯直機智能控制系統的相關技術
　2.1　連續式拉伸彎曲矯直機的原理及結構
2.1.1　連續式拉伸彎曲矯直機的矯直原理
2.1.2　連續式拉伸彎曲矯直機的組成結構
　2.2　板形及檢測技術
2.2.1　板形的描述方法
2.2.2　基於結構光的板形檢測技術
　2.3　圖像采集及處理技術
2.3.1　基於DirectShow的視頻采集技術
2.3.2　圖像處理技術
2.3.3　圖像邊緣檢測技術
　2.4　智能控制技術
2.4.1　人工神經網絡的BP模型
2.4.2　支持向量機
2.4.3　統計學習理論
2.4.4　支持向量機的原理
2.4.5　支持向量機的關鍵參數
2.4.6　支持向量機的特點
2.4.7　遺傳算法
2.4.8　遺傳算法的原理
2.4.9　遺傳算法的特點
　2.5　本章小結
第3章　矯直機智能控制系統
　3.1　傳統板形樣本獲取方法應用于智能控制的局限性
　3.2　矯直機的智能控制系統需求
　3.3　矯直機的智能控制系統設計
　3.4　本章小結
第4章　基於激光測量的板形樣本獲取方法研究
　4.1　參數選擇系統對板形數據的要求
　4.2　板形樣本獲取方法的研究
4.2.1　激光三角法測量技術針對線板形檢測應用的改進
4.2.2　幾種主要板形檢測方法比較
4.2.3　板形樣本的特徵模式
　4.3　樣本篩選
　4.4　板形樣本獲取方案
4.4.1　板形樣本獲取系統組成
4.4.2　板形樣本獲取系統的處理流程
　4.5　本章小結
第5章　激光板形檢測中關鍵問題分析
第6章　板形樣本獲取系統的設計與實現
第7章　矯直過程知識提取的樣本學習算法研究
第8章　矯直機工藝參數選擇系統的研究與實現
第9章　矯直機智能控制系統的應用
參考文獻