【摘要】：針對某熱軋帶鋼生產線時常會出現(xiàn)頭部拉窄現(xiàn)象,本文從實際生產數(shù)據(jù)出發(fā),首先采用動態(tài)彎曲時間算法將長度不同的各變量轉換為相同長度,然后采用信息熵特征選擇算法分析各生產過程變量對產品質量的影響程度,找出對頭部拉窄影響最大的前若干個過程變量,初步定位熱軋帶鋼頭部拉窄原因.結果表明:信息熵特征選擇方法可以有效初選熱軋帶鋼頭部拉窄原因,為生產調整提供方法支撐,將來還可推廣到其他質量異常定位,甚至其他工序或者其他應用領域.
[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.
【作者單位】： 北京科技大學國家板帶生產先進裝備工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51204018) 國家“十二五”科技支撐計劃項目(2015BAF30B00) 北京高等學校青年英才計劃(YETP0422) 中央高校基本科研業(yè)務費資助項目(FRF-TP-14-124A2)
【分類號】：TG335.11

【參考文獻】

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8 宿，

本文編號：2282428