本文選題：熱軋帶鋼 + 板形控制��； 參考：《鋼鐵研究學報》2017年08期

【摘要】：熱軋板形模型大都建立在大量簡化與假設基礎之上,計算精度存在瓶頸。借鑒聚類分析和案例學習等數(shù)據(jù)挖掘方法,利用歷史數(shù)據(jù)建立熱軋板形PC角設定案例庫,提出一種熱軋板形PC角的智能設定方法。首先,對大量軋制歷史數(shù)據(jù)進行聚類分析,挖掘出帶鋼板形控制良好的軋制案例,建立一個初始的軋制案例庫。接著,在日常生產(chǎn)中不斷對該案例庫進行迭代學習,將更優(yōu)秀的軋制案例分層別更新到案例庫;使用時,通過相似度計算從案例庫中找到與當前帶鋼最接近的軋制案例,取出其對應的PC角進行在線板形設定。該方法已成功應用于寶鋼1580熱連軋機組,在線應用表明可以有效提高熱軋帶鋼板形控制精度。
[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.
【作者單位】： 武漢科技大學信息科學與工程學院;武漢科學大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心;武漢科技大學管理學院;東北大學研究院;
【基金】：湖北省教育廳科學技術研究計劃重點資助項目(D20161103) 武漢市青年科技晨光計劃資助項目(2016070204010099) 教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(16YJCZH056) 湖北省教育廳人文社會科學研究青年基金資助項目(17Q034)
【分類號】：TG334.9

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本文編號：1864962