基于数据挖掘的热轧带钢质量分析方法

发布时间：2018-09-13 15:49

【摘要】：带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路.
[Abstract]:Strip hot strip rolling is a multi-stage production process in which there are nearly 100 control and target parameters directly related to product quality. How to find the information between control parameters and target parameters to improve the quality of hot strip is always the goal of researchers and engineers. The results show that the method of data mining is combined with the industrial characteristics of hot strip production to extract latent, useful and ultimately understandable technological knowledge, and to obtain the corresponding relationship between the quality defects and the control state. Through comprehensive analysis of control variable weight vector and data mining high risk association state set, the causes of strip quality problems can be quickly located, key control variables can be adjusted, economic losses can be reduced, and production efficiency can be improved. It provides a scientific and accurate way of thinking for the quality analysis of hot rolled strip products.
【作者单位】： 北京科技大学冶金工程研究院;
【分类号】：TG335.5

【参考文献】

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