基于Adaboost加权支持向量机的热轧板带弯曲性能质量预警

发布时间：2018-04-16 20:32

  本文选题：带钢弯曲性能 + 质量预警　； 参考：《中南大学学报(自然科学版)》2017年10期

【摘要】：针对热轧带钢弯曲性能质量监控与预警过程中因正常样本与异常样本的比例严重失衡而导致质量监控过程中预警不灵敏、异常检出率较低的问题,从数据层面和算法层面研究不平衡样本数据的质量预警问题,提出基于Adaboost加权支持向量机的热轧带钢弯曲性能质量预警方法。研究结果表明:采用该方法所得平均异常检出率提高至88.58%,误判率为0.63%。该方法具有较强的异常检出能力,能够为热轧板带生产过程的质量预警提供保障。
[Abstract]:In the process of quality monitoring and early warning of bending performance of hot rolled strip, due to the serious imbalance between normal sample and abnormal sample, early warning is insensitive and abnormal detection rate is low.The quality early warning problem of unbalanced sample data is studied from the aspect of data and algorithm, and a quality early warning method for bending performance of hot rolled strip based on Adaboost weighted support vector machine is proposed.The results showed that the average abnormal detection rate was increased to 88.58 and the misjudgment rate was 0.63.This method has strong abnormal detection ability and can provide guarantee for early warning of hot strip production process.
【作者单位】： 北京科技大学工程技术研究院;北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51204018) “十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAF30B01) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(TW201711,FRF-TP-16-018A1)~~
【分类号】：TG335.5;TP18

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本文编号：1760471