基于数据挖掘的冷轧轧制力优化方法研究

• 作者: 王佃龙 王彦辉 郭立伟 高雷
• 来源期刊: 冶金自动化
• 关键词: 冷轧轧制力优化 变形抗力 摩擦因数 逆计算 L-M非线性多项式回归 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 系统与装置
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7059.2016.06.007

摘要

针对广泛应用的Bland-Ford-Hill冷轧轧制力工艺模型,通过挖掘现场实际数据隐含的规律,对其变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化,以提高轧制力计算精度.首先,推导由轧制力计算变形抗力和摩擦因数的逆计算算法,采用L-M非线性多项式回归方法对变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化回归计算,建立轧制力优化算法;然后,根据现场海量的实际数据,采用数据挖掘的方法,使用上述优化方法计算更加符合现场实际的变形抗力和摩擦因数的模型参数.优化结果在线运行后,轧制力精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雷		12	50	4.0	6.0
2	郭立伟		12	47	4.0	6.0
3	王彦辉		3	2	1.0	1.0
4	王佃龙		2	0	0.0	0.0