硅钢常化退火炉辊印缺陷预测分类预警方法研究

• 作者: 居蒋昊 黄望芽 赵斌
• 来源期刊: 电工钢
• 学科: 工学
• 关键词: 硅钢 辊印 数据分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TG142.77|TG335.5
• 语种: 中文

摘要

针对宝钢硅钢常化退火过程中产生的退火炉辊印缺陷问题,通过实际生产的大数据与产品质量问题相结合,将数据挖掘、数据分析方法应用到实际,一定程度上解决了现场实际生产中的痛点,为现场生产提供决策支撑,避免了以前通过人工识别判定存在疏漏和无法定量判断的问题,形成了一套具有鲁棒性和可操作性的钢铁生产过程数据分析方法.通过智慧决策系统平台获取实际生产和表检仪数据,基于Pearson相关系数算法进行变量挑选和特征工程,并应用随机森林算法对数据建立分类预测模型,实现了质量问题的溯源和监控,通过数据量化预测了炉辊印缺陷是否可通过轧制消除的质量问题,识别准确率达到96.43％.