摘要：板带轧机中上下支撑辊偏心信号是较为典型的一种频率相近的周期波,如果仍采用传统的快速傅立叶变换(FFT)辨识该偏心信号就很难保证结果的精准性与可靠性。对此,在本课题中,笔者经过广泛且深入地探索与研究推出了可有效解决此问题的新辨识方法,即最小二乘法(LS),该算法的实现过程依托经典且成熟的观测矩阵理论,利用2范数最小的终止准则完成求解操作,并从中确定出最相近的特征参数。算例计算结果显示:当上下支撑辊的频率差为和,FFT所辨识的幅值和相角均严重失真,而LS方法所辨识的幅值精度分别可达0.064%和0.127%,相角的辨识精度分别为0.076%和0.0286%。同时利用某四机架板带连轧生产的实际采集的轧制力数据作为辨识目标,通过分析各个机架的轧辊偏心的影响,可以看出在246Hz处的轧辊偏心信号被很好地辨识。因此笔者提出的这种新方法可提供准确、可靠的辨识结果,而且不容易受外部干扰,进而从源头上提高了识别效率,保证了识别的精准度。

摘要：伴随“一带一路”倡议的持续推进,沿线共建国家大量机械制造业的投入对相关领域的高水平国际化专业人才的需求与日俱增。梧州作为广西的东大门,成为沿线国家来华留学生心中的热门城市,近年来梧州学院接收来自“一带一路”沿线国家的留学生呈逐年攀升的趋势。该研究以机械设计制造及其自动化专业留学生班为例,通过分析来华留学生的培养现状,并从制度支持、文化适应、师资力量和立德树人4个方面探索解决当前问题的办法和途径,以期为培养民心相通的高水平、国际化“文化使者”提供有益探索和实践支撑。