《基於核方法的冷軋帶鋼產品質量監控與診斷研究》是依託北京科技大學，由何飛擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於核方法的冷軋帶鋼產品質量監控與診斷研究
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：何飛
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
冷軋帶鋼產品廣泛套用於建築、汽車、家電、機電產品等行業。我國每年生產8000萬噸冷軋帶鋼產品，但由於生產工藝複雜，高端產品質量與國外同類產品相比有一定差距。本課題針對冷軋帶鋼生產中多變數強耦合、變數類型混雜、過程非線性等特點，採用非線性統計建模中的核函式方法，研究生產工藝參數與產品質量之間的內在關係，建立產品質量監控模型，實現冷軋帶鋼產品質量診斷，定位異常工藝參數，縮小人工分析範圍。主要研究內容包括：研究基於核熵成分分析的建模方法，定位引起帶鋼寬度和厚度質量異常的工藝參數；研究基於流形距離核熵聚類和核統計特徵量模式分析的診斷方法，解決帶鋼板形識別與異常診斷問題；研究基於多核相關向量機的規則抽取建模方法，解決帶鋼表面質量異常下工藝參數的定位和調整問題。本課題的預期研究成果可以推廣到連鑄、熱軋等冶金生產過程，而且在石油、化工、機械製造等領域有著廣泛的套用前景，具有重要的理論價值和實際工程意義。
結題摘要
帶鋼產品是冶金工業中高附加值的主幹產品，其生產過程具有大型化、連續化、高速化和高精度等現代流程工業的典型特徵。為了提高產品質量，需要認識各因素與質量間的關係。將生產過程看作一個系統，則原料質量、工藝參數等就是系統的輸入，產品質量是系統的輸出。實際生產中因為機理模型較為複雜，套用中需要進行大量的簡化，而影響其準確性。利用大量的實際生產數據建立統計模型，是提高產品質量主要的解決途徑之一。 本項目主要採用大量的實際生產數據分析帶鋼產品的外部和內部質量，主要研究內容包括：（1）帶鋼熱鍍鋅生產中鋅層質量區間預測模型，採用小波相關向量機模型，利用氣刀的噴氣壓力、氣刀噴嘴到帶鋼的距離、機組運行速度和帶鋼厚度進行鋅層重量的預測，多組實際生產數據顯示相對預測誤差均小於5%，滿足實際控制需求；（2）帶鋼酸洗生產中酸液濃度多模態預測模型，根據酸濃度自變數分布的特點，數據在空間上分為若干個不同的類。因此，首先對數據進行聚類分析，然後在不同類別上利用壓差、溫度和電導率等工藝參數進行酸濃度的預測，相對預測誤差約為3%左右，滿足軟感測器的檢測需求；（3）基於多模態和支持向量機的熱軋帶鋼軋制力智慧型預測，因實際生產過程處於不同的生產狀態，利用聚類方法實現生產狀態的劃分，最後採用加權最小二乘支持向量機算法計算出軋制力的修正係數，通過機理模型和統計模型的結合來預報出高精度的軋制力值，平均相對誤差為3.2%，滿足了現場的生產要求；（4）熱軋帶鋼的彎曲性能異常診斷，選擇同一鋼種，同一厚度的帶鋼作為研究對象，採用主成分方法對生產過程進行監控和診斷，發現矽和硫的含量異常是導致彎曲性能異常的主要原因；（5）帶鋼凸度的敏感性分析研究，利用支持向量機對熱軋帶鋼出口凸度建模，在模型基礎上採用敏感性方法發現第一和第六機架的輥凸度是引起帶鋼凸度的主要原因；（6）冶金全流程質量監控與診斷平台初步建設，本平台通過質量分析，了解當前產品的質量情況；通過過程質量控制確保產品質量的穩定性；通過過程質量改進確保產品質量的持續提升，不斷提高顧客滿意度和企業持續競爭力。
