k-NN自学习模型在中厚板轧后冷却温控中的应用

• 作者: 郑芳垣
• 来源期刊: 钢铁
• 关键词: k-NN 中厚板冷却 自学习模型 温度控制
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 炼钢
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20150616

摘要

在中厚板生产过程中，轧后冷却的温度控制是决定产品组织性能的关键工艺技术。换热系数是温度控制模型的核心参数，由于其影响因素多且复杂，故很难有一个固定的模型来计算。提出一种简单有效的换热系数的自学习模型：先通过参数节点化和插值法得出全范围内的各换热系数影响因素的特征值；再基于k-NN原理，寻找待冷目标钢板与各已冷样本钢板之间的相似度；最后，通过IDW加权平均算法，预估出目标冷却钢板所需的换热系数。现场实际的应用情况表明，使用该自学习模型相比以往可提高控制精度约5%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑芳垣		1	1	1.0	1.0