基于数据挖掘的冷轧轧制力优化方法研究

发布时间：2017-07-01 14:07

  本文关键词：基于数据挖掘的冷轧轧制力优化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对广泛应用的Bland-Ford-Hill冷轧轧制力工艺模型,通过挖掘现场实际数据隐含的规律,对其变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化,以提高轧制力计算精度。首先,推导由轧制力计算变形抗力和摩擦因数的逆计算算法,采用L-M非线性多项式回归方法对变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化回归计算,建立轧制力优化算法;然后,根据现场海量的实际数据,采用数据挖掘的方法,使用上述优化方法计算更加符合现场实际的变形抗力和摩擦因数的模型参数。优化结果在线运行后,轧制力精度明显提高。
【作者单位】： 北京首钢自动化信息技术有限公司自动化研究所;
【关键词】： 冷轧轧制力优化 变形抗力 摩擦因数 逆计算 L-M非线性多项式回归 数据挖掘
【分类号】：TG335.12
【正文快照】： 0引言轧制力模型是冷轧工艺控制的核心模型,模型的计算精度决定了轧制过程控制精度、轧制过程稳定性和最终产品的厚度和板形质量。轧制力计算精度取决于轧件的变形抗力和摩擦因数的计算精度,而试验获得的变形抗力和摩擦因数与实际轧制工艺数据有差别,不能反映轧制过程的真实状

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