基于Copula函数的热轧支持辊健康状态预测模型

• 作者: 付文鹏 何安瑞 强毅 李天伦 谢向群 邵健
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持辊 健康状态预测 Copula函数 数据驱动 板形
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 787-795
• 页数: 9页
• 分类号: TG333.7
• 语种: 中文

摘要

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主.本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型.首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果.提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	强毅		24	51	4.0	5.0
2	何安瑞	北京科技大学工程技术研究院	128	1145	17.0	25.0
3	邵健	北京科技大学工程技术研究院	53	220	8.0	11.0
4	李天伦	北京科技大学工程技术研究院	1	0	0.0	0.0
5	付文鹏		2	1	1.0	1.0
6	谢向群		3	1	1.0	1.0