[發明專利]一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法

在審

• 申請號: 202010989141.6
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112231368A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 耿天增;潘鵬;王偉兵;賈永坡;金浩;李仁華;李亞
• 申請（專利權）人: 邯鄲鋼鐵集團有限責任公司;邯鄲市邯鋼集團信達科技有限公司
• 主分類號: G06F16/248
• 分類號: G06F16/248;G06F16/25;G06F16/28;G06F17/11;G06F17/18
• 代理公司: 石家莊冀科專利商標事務所有限公司 13108
• 代理人: 趙幸

1.一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于包含以下步驟：

步驟1：基于大數據，采集煉鋼、熱軋和冷軋生產數據；

步驟2：清洗無效數據，將有效數據存儲在大數據平臺；

步驟3：基于一元線性回歸分析算法，建立一元線性回歸分析模型；

步驟4:基于建立好的一元線性回歸模型，自動分析選取的多個參數兩兩之間的關聯性；

步驟5；將分析結果圖和所使用的分析數據結合展示，為生產質量提升決策提供支持。

2.根據權利要求1所述的一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于：所述步驟1中，基于大數據ETL工具，對生產工序煉鋼、熱軋和冷軋中產生的數據進行數據采集，采集來源為生產一級、生產二級、MES和其他系統的日志文件，統一分類成關系型數據、基于時間的數據、基于長度的數據和基于文件的數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于：所述步驟2中，鋼鐵生產過程中可能會因為測量設備故障等因素造成數據丟失或者失真，在提取階段結束后，立即通過清理程序將這些值標記為N/A；對于大多數的物理測量，從儀表數據表和工藝實踐中獲得一個有效的范圍，對超出有效范圍的值進行去除；多個數據源的數據存儲格式不同、采集時間不同、單位不同，進行統一標準的處理，以方便上層應用使用。

4.根據權利要求1所述的一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于：所述步3中，建立一元線性回歸分析模型，其模型算法如下:

式中，xt代表t期自變量的值；代表t期因變量的值；a、b代表一元線性回歸方程的參數；a、b參數由下列公式求得(用∑代表)：

為簡便計算，做如下定義：

式中：

這樣定義a、b后，參數由下列公式求得：

將a、b代入一元線性回歸方程Yt＝a+bxt，建立預測模型，那么，只要給定xt值，即可求出預測值

在回歸分析算法中，需要對X、Y之間的相關程度作出判斷，這就要計算相關系數r，其公式如下：

相關系數r的特征有：

①相關系數r取值范圍為：-1≤r≤1；

②r與b符合相同，當r0，稱正線性相關，Xi上升，Yi呈線性增加；當r0，稱負線性相關，Xi上升，Yi呈線性減少。

5.根據權利要求1所述的一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于：所述步驟4中，數據代入一元線性回歸分析模型，根據生產時間、產線、內部牌號、規格和生產班組查詢出產品列表，再從中選擇兩項工藝參數作為x、y代入上述算法模型，計算出相應的r值和畫出線性分析圖；將r值、計算公式和所選數據統一展示，提供給品質管理人員；鋼卷生產過程中會出現分卷的情況，在選中的鋼卷卷號出現分卷情況時，系統會將其分卷卷號拿到，判斷頭中尾的位置，然后合并成一卷，根據合并之后的卷號拿到對應的值再代入公式進行計算；在計算的過程中，系統也會判斷自變項和因變項的數據類型。如果是單值，會直接代入公式計算，如果是連續值，則會判斷其特殊情況，處理之后拿到數據再進入計算；如果讀取到的數據是被標記為N/A的，為了不影響最后方程式的結果，系統會跳過被標記的數據。

6.根據權利要求1所述的一種基于鋼鐵生產大數據的一元線性回歸分析方法，其特征在于：所述步驟5中，根據一元線性回歸方程計算出工藝項的關系，同時系統也會計算出工藝項的平均值，最大值，最小值和標準差；在生產工藝中，頭尾數據不易于控制，可能會采集到不合理的數據，為了得到較為合理的數據，對頭尾部分數據進行剔除，取中間部分進行取值計算。