基于案例学习的PC轧机板形智能设定方法

发布时间：2018-05-09 06:34

  本文选题：热轧带钢 + 板形控制　； 参考：《钢铁研究学报》2017年08期

【摘要】：热轧板形模型大都建立在大量简化与假设基础之上,计算精度存在瓶颈。借鉴聚类分析和案例学习等数据挖掘方法,利用历史数据建立热轧板形PC角设定案例库,提出一种热轧板形PC角的智能设定方法。首先,对大量轧制历史数据进行聚类分析,挖掘出带钢板形控制良好的轧制案例,建立一个初始的轧制案例库。接着,在日常生产中不断对该案例库进行迭代学习,将更优秀的轧制案例分层别更新到案例库;使用时,通过相似度计算从案例库中找到与当前带钢最接近的轧制案例,取出其对应的PC角进行在线板形设定。该方法已成功应用于宝钢1580热连轧机组,在线应用表明可以有效提高热轧带钢板形控制精度。
[Abstract]:Most of the hot strip shape models are based on a large number of simplifications and assumptions, and there are bottlenecks in calculation accuracy. Based on cluster analysis and case study, a case base of PC angle setting for hot rolled strip was established by using historical data, and an intelligent setting method of PC angle for hot rolling was put forward. Firstly, a large number of rolling history data are analyzed by cluster analysis, and the rolling cases with good strip shape control are excavated, and an initial rolling case library is established. Then, in the daily production, iterative learning is carried out to update the better rolling cases to the case base. In use, the rolling cases closest to the current strip steel are found from the case base through similarity calculation. Take out the corresponding PC angle to set the shape on line. The method has been successfully applied to Baosteel 1580 hot strip mill. The on-line application shows that it can effectively improve the shape control accuracy of hot rolled strip.
【作者单位】： 武汉科技大学信息科学与工程学院;武汉科学大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心;武汉科技大学管理学院;东北大学研究院;
【基金】：湖北省教育厅科学技术研究计划重点资助项目(D20161103) 武汉市青年科技晨光计划资助项目(2016070204010099) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(16YJCZH056) 湖北省教育厅人文社会科学研究青年基金资助项目(17Q034)
【分类号】：TG334.9

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 马磊;王鹏飞;王东城;刘宏民;;板形闭环控制系统的最优化算法[J];钢铁研究学报;2015年07期

2 邱华东;田建艳;杨双庆;魏爱雪;杨连宏;;基于案例推理的热轧融合模型控制[J];钢铁;2015年04期

3 张秀玲;赵文保;张少宇;徐腾;;基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法[J];中南大学学报(自然科学版);2013年02期

4 王雪松;张跃飞;田士平;董占斌;;PC轧机板形板凸度控制策略[J];钢铁;2012年11期

5 邵健;何安瑞;杨荃;;热轧板形控制模型开发过程与应用[J];金属世界;2010年05期

6 片锦香;柴天佑;;热轧带钢层流冷却过程混合智能控制方法[J];东北大学学报(自然科学版);2009年11期

7 潘天红;薛振框;李少远;;基于减法聚类的多模型在线辨识算法[J];自动化学报;2009年02期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 朱琪;基于减法聚类的混合算法研究[D];湖南科技大学;2015年

2 于生龙;PC轧机板形控制精度研究[D];大连理工大学;2014年

3 姜丽丽;热连轧板形设定模型优化与控制[D];辽宁科技大学;2012年

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 胡小进;;浅谈快速提高高中学生英语词汇量的方法与技巧[J];中学生英语;2017年18期

2 吕楠楠;;抓好词汇扩展,搞好高中英语词汇教学[J];疯狂英语(教学版);2016年05期

3 宋欢;;高中英语词汇教学问题与对策探讨[J];中学生英语(初中版);2014年17期

4 郭钰;;快速提高职业高中学生英语词汇量的方法和技巧[J];现代阅读(教育版);2013年10期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 陈俊秀;;高中英语词汇教学的有效途径[J];现代阅读(教育版);2012年18期

2 李转风;;联想想象记忆法在大学英语词汇教学中的运用[J];现代阅读(教育版);2012年13期

3 侯敏华;林周婧;;高中英语教师教学行动研究系列(一) 依托语境潜移默化地学习词汇[J];中小学外语教学(中学篇);2009年06期

4 邢春苗;;从英语词汇中的外来词汇——漫谈英语词汇中的希腊文化[J];大众文艺(理论);2009年08期

5 魏恒健;;新课程理念下的高中英语词汇教学[J];中小学外语教学(中学篇);2007年02期

6 彭艳虹;;现代图式理论对英语词汇联想记忆的启示[J];长沙大学学报;2006年01期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 熊俊伟;徐光;赵嘉蓉;张云祥;成小军;;热轧板卷板形质量分析方法[J];武汉科技大学学报(自然科学版);2006年06期

2 钟春生,庞玉华,毛小春;板形检测方法研究趋向浅析[J];重型机械;1998年06期

3 钟春生，，岳利明，任明孝;新的板形检测方法及其装置[J];钢铁;1995年01期

4 贾春玉,尚志东;冷轧板形目标曲线的补偿设定[J];钢铁研究学报;2000年04期

5 赵启林;王军生;王国栋;;一种板形检测值处理方法的开发及应用[J];材料与冶金学报;2009年04期

6 刘佳伟;张殿华;王鹏飞;王军生;;板形测量辊输出信号处理方法的研究与应用[J];钢铁研究学报;2010年02期

7 陈军;;冷轧目标板形设定技术的研究与应用[J];世界钢铁;2013年03期

8 段大勇;汤芳大;华仲新;;分片式张力分段检测板形仪的研究[J];重型机械;1984年01期

9 龚喜根;;铝带轧制中的板形测量和控制[J];上海金属.有色分册;1986年05期

10 庞玉华,钟春生,王经涛,罗子健;浅谈板形仪的研究动向[J];钢铁研究;2000年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 刘建;王益群;王丹;胡晓军;;冷轧板形测控系统基础实验研究[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年

2 刘宏民;彭艳;于丙强;杨利坡;;整辊智能型冷轧板形仪及其工业应用[A];2010钢材质量控制技术、形状、尺寸精度、表面质量控制与改善学术研讨会文集[C];2010年

3 崔席勇;梁勋国;岳洪亮;袁超;何立;;冷轧板形反馈控制系统的软件开发[A];全国冶金自动化信息网2013年会论文集[C];2013年

4 邢福吉;刘世宇;;铝板带箔板形检测及判断方法[A];2010'全国铝板带箔技术交流会论文集[C];2010年

5 何炳林;龙建军;司振军;吴百海;;热轧带钢板形质量可视化研究[A];机床与液压学术研讨会论文集[C];2004年

6 何炳林;龙建军;司振军;吴百海;;热轧带钢板形质量可视化研究[A];第三届全国流体传动及控制工程学术会议论文集（第二卷）[C];2004年

7 王安苏;许瑞璋;周一中;谢懋亮;崔桦;万建发;;高强度钢板提升板形质量与降低成本的探寻[A];2009年全国热轧板带生产技术交流会论文集[C];2009年

8 周国平;谷田;于世川;杨青;;唐钢1700冷连轧板形目标曲线的研究与应用[A];第十四届中国科协年会第8分会场：钢材深加工研讨会论文集[C];2012年

9 周国平;谷田;于世川;杨青;;唐钢1700冷连轧板形目标曲线的研究与应用[A];2012年全国轧钢生产技术会论文集（上）[C];2012年

10 王东升;吴建峰;刘献东;;宝钢1580热轧板形动态控制模型优化[A];2001中国钢铁年会论文集（下卷）[C];2001年

中国重要报纸全文数据库 前6条

1 王国栋;协同创新结硕果 板形技术大突破[N];中国冶金报;2012年

2 邵健 何安瑞 周明伟 成小军;预警+控制 减少板形质量异议[N];中国冶金报;2014年

3 王东城 王鹏飞 于华鑫;冷轧带材板形检测与控制技术[N];世界金属导报;2014年

4 记者 宋家辰 刘敬元 通讯员 曹洪儒;鞍钢：打破国外冷轧板形控制系统技术垄断[N];中国冶金报;2012年

5 陈涛;中铝河南铝表彰技术创新优秀项目[N];中国有色金属报;2012年

6 何安瑞;“全身调理”让高品质钢更有“形”[N];中国冶金报;2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 杨铁林;高精度气动板形仪基础技术的研究[D];燕山大学;2002年

2 陈飞;基于GAPSO-BP算法的高阶板形在线模式识别及其检测系统[D];燕山大学;2016年

3 刘建;气动板形仪测控系统实验研究及板形理论建模仿真[D];燕山大学;2008年

4 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年

5 于丙强;整辊智能型冷轧带钢板形仪研制及工业应用[D];燕山大学;2010年

6 贾春玉;高精度宽带钢冷轧机板形模糊神经控制的研究[D];燕山大学;2006年

7 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年

8 何海涛;宽带钢冷轧机板形在线控制智能模型的研究与应用[D];燕山大学;2005年

9 赵永磊;面向冷轧机的板形预测模型与广义预测控制算法研究[D];燕山大学;2010年

10 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 王志爽;接触式板形仪动态标定及信号补偿模型[D];燕山大学;2015年

2 王嘉伟;冷轧带钢非对称板形调控方法的研究[D];燕山大学;2015年

3 武幸华;分段式压电板形辊辊环间隙设计及板形缺陷的研究[D];燕山大学;2016年

4 叶高旗;热轧带钢板形及冷轧商品卷边鼓机理和对策研究[D];燕山大学;2016年

5 武晓斌;压电板形仪综合分析平台及板带浪形缺陷研究[D];燕山大学;2016年

6 侯晓芳;基于六西格玛理论的BG镀锡板形质量改进研究[D];东北大学;2014年

7 刘星;基于BP神经网络的热轧板形设定模型研究[D];大连理工大学;2016年

8 党凯;气动板形仪动态标定及板形控制性能研究[D];燕山大学;2008年

9 张雪伟;基于智能方法的板形识别与控制[D];济南大学;2010年

10 谢云鹏;板形检测与板形控制研究[D];西安理工大学;2002年

本文编号：1864962