Cleveland Kidder張力傳感器M846-13510-200

文獻(xiàn)4采用S5的PLC和Profibus-DP總線對(duì)分切機(jī)放卷段進(jìn)行了自適應(yīng)張力控制的研究; 文獻(xiàn)5采用遞推小二乘法估計(jì)參數(shù),，對(duì)車速突變進(jìn)行了自適應(yīng)前饋補(bǔ)償?shù)难芯?，并?yīng)用于復(fù)卷機(jī)中。 3. 解耦控制(Decoupling Control)通過(guò)設(shè)計(jì)合適的解耦補(bǔ)償器,，使得一個(gè)有強(qiáng)耦合的多變量系統(tǒng)轉(zhuǎn)化成無(wú)耦合的多個(gè)單變量系統(tǒng),。卷繞系統(tǒng)中張力和速度的強(qiáng)耦合使得解耦控制在其中的應(yīng)用成為可能。 　以熱軋現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)為依據(jù)，提出了BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)解耦控制策略,，對(duì)調(diào)節(jié)輥的高度和張力進(jìn)行了解耦,，仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(Neural Network S Control)不依賴于對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,，能適合于任何不確定性系統(tǒng),，又無(wú)需任何先驗(yàn)知識(shí)，它本身具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,，針對(duì)張力系統(tǒng)的特點(diǎn),，一些學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 

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鐵磁元件在被測(cè)物重力作用下發(fā)生機(jī)械變形時(shí)，內(nèi)部產(chǎn)生應(yīng)力并引起導(dǎo)磁率變化,，使繞在鐵磁元件（磁極）兩側(cè)的次級(jí)線圈的感應(yīng)電壓也隨之變化,。測(cè)量出電壓的變化量即可求出加到磁極上的力，進(jìn)而確定被測(cè)物的質(zhì)量,。磁極變形式傳感器的準(zhǔn)確度不高,，一般為1/100，適用于大噸位稱量工作,，稱量范圍為幾十至幾萬(wàn)千克,。

振動(dòng)式

彈性元件受力后，其固有振動(dòng)頻率與作用力的平方根成正比,。測(cè)出固有頻率的變化,，即可求出被測(cè)物作用在彈性元件上的力，進(jìn)而求出其質(zhì)量,。振動(dòng)式傳感器有振弦式和音叉式兩種,。