信息熵特征选择方法定位热轧带钢头部拉窄原因

发布时间：2018-10-20 07:11

【摘要】：针对某热轧带钢生产线时常会出现头部拉窄现象,本文从实际生产数据出发,首先采用动态弯曲时间算法将长度不同的各变量转换为相同长度,然后采用信息熵特征选择算法分析各生产过程变量对产品质量的影响程度,找出对头部拉窄影响最大的前若干个过程变量,初步定位热轧带钢头部拉窄原因.结果表明:信息熵特征选择方法可以有效初选热轧带钢头部拉窄原因,为生产调整提供方法支撑,将来还可推广到其他质量异常定位,甚至其他工序或者其他应用领域.
[Abstract]:In view of the phenomenon of head narrowing in a hot rolled strip production line, the dynamic bending time algorithm is first used to convert the variables of different lengths into the same length, starting from the actual production data. Then the information entropy feature selection algorithm is used to analyze the influence degree of each production process variable on the product quality, and the first several process variables which have the greatest influence on the head narrowing are found out, and the reasons for the head narrowing of the hot rolled strip are preliminarily located. The results show that the information entropy feature selection method can effectively select the causes for the narrowing of hot rolled strip head, provide method support for production adjustment, and can also be extended to other abnormal quality positioning, even other processes or other application fields in the future.
【作者单位】： 北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51204018) 国家“十二五”科技支撑计划项目(2015BAF30B00) 北京高等学校青年英才计划(YETP0422) 中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-TP-14-124A2)
【分类号】：TG335.11

【参考文献】

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【共引文献】

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8 宿，

本文编号：2282428