热连轧数据采集的多样本处理策略

• 作者: 丁敬国 张殿华 彭文 李旭
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 热连轧带钢 精轧 自学习 多样本处理 变异系数
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 材料与冶金
• 页码范围: 521-523,528
• 页数: 4页
• 分类号: TG335
• 字数: 2321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2014.04.015

摘要

热连轧带钢生产过程中,实测数据的处理方式影响到模型自学习的精度,最终影响到产品的控制精度.为解决此问题,建立了针对实测数据的多样本处理策略,采用变异系数的方式排除了高离散性的数据,并通过数据映射的方式将采集到的有效数据进行同步,最终获得了高可信度的自学习源数据,大大提高了模型自学习的有效性及预报精度.将该多样本处理策略应用到国内某热连轧生产线的精轧机组,现场实际应用效果表明:带钢头部的轧制力预报精度达到了2.33％,满足了自动厚度控制系统的控制要求,提高了产品的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁敬国	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	22	75	5.0	7.0
2	张殿华	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	189	1457	20.0	28.0
3	李旭	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	34	295	11.0	15.0
4	彭文	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	32	95	6.0	8.0