[發明專利]基于主成分分析控制器的帶鋼頭部厚差過程參數優化方法

有效

• 申請號: 202011188389.9
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112287550B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 邵健;李勇;彭功狀;何安瑞
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20;G06N3/006;G06N5/01;G06F18/2135;G06F18/27;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發明提供一種基于主成分分析控制器的帶鋼頭部厚差過程參數優化方法，屬于軋鋼技術領域。該方法首先獲取頭部厚差參數，通過隨機森林算法選出前20％的參數；然后用主成分分析法提取特征，保留特征值貢獻率85％的主成分，利用T²和SPE統計量檢測頭部厚差狀況；再通過繪制各參數貢獻圖確定頭部厚差原因；最后用主成分分析控制器優化過程參數，并給出調整量。通過該方法對影響熱軋帶鋼頭部厚差的過程參數進行重要度排序和特征提取，再通過控制圖和貢獻圖對頭部厚差進行檢測和診斷，最終通過主成分分析控制器優化過程參數，可以快速分析頭部厚差原因，并優化過程參數使頭部厚差回到合理區間。

技術領域

本發明涉及軋鋼技術領域，特別是指一種基于主成分分析控制器的帶鋼頭部厚差過程參數優化方法。

背景技術

在熱連軋生產過程中，帶鋼厚度質量影響后續工序的帶鋼質量，帶鋼整體厚度精度主要受帶鋼頭部厚度制約，而頭部厚度質量主要決定于厚度設定模型的精度。頭部厚度設定模型中的關鍵參數大多是經過假設或簡化，模型計算完成后，都會引入自適應計算模型，進一步對預設定模型進行修正，提高預設定模型精度。

厚度設定模型建立在數學機理模型和統計學模型基礎之上，目前廣泛應用于熱連軋機組模型系統中。由于需求方所提訂單需求的不同，產品在換輥、換規格、換鋼種后軋制情況發生較大變化，原有的厚度設定模型較易出現給定參數不準確的現象，最終導致頭部厚度偏差過大。在實際生產過程中，一旦熱軋帶鋼出口頭部厚度出現較大偏差，鎖定厚度設定模型中相應給定不準確的工藝參數和模型參數是提高頭部厚度精度的基本要求之一。

隨著傳感器和計算機技術的發展，帶鋼生產過程中采集和存儲豐富數據成為可能，基于數據驅動的方法應用于提升熱軋帶鋼頭部厚度質量成為可能。對大量生產歷史數據采用主成分分析算法進行建模后，發現原有厚度設定模型參數給定不準確或者多個參數之間的相關關系給定不準確導致頭部厚度偏差過大。

現有較多的文獻對提升厚度精度進行了研究，但主要都是運用統計學的方法，針對單一變量給定不準的問題提升設定模型精度，包括改善變形抗力及溫度等自學習系數、精軋入口溫度、張力補償等方法，進而改善軋制力預報精度，以達到改善頭部厚度質量的目的。論文《熱軋無取向硅鋼首塊鋼頭部厚度超差原因及控制對策》(河南冶金,2019)主要介紹了對精軋入口高溫計進行調整，運用最小二乘法求解與溫度相關的變形抗力修正系數的三個影響因子與軋制力的增量關系以及對各鋼種單獨建立自學習TRD等，但是這些方法都只考慮了單一變量對提升厚度精度的作用。發明專利《通過張力補償提升精軋帶鋼軋制力和厚度精度的綜合控制方法》(申請號201310102345.3)通過張力補償提升精軋帶鋼軋制力和厚度精度的綜合控制方法，但是該方法只考慮了提升在三種不同張力狀態下熱軋帶鋼軋制力模型與輥縫模型的設定精度，進而提升厚度精度。上述文獻和專利中的方法均未能考慮各變量之間的相關性給定不準確導致的帶鋼頭部厚度偏差過大，容易導致調整一個參數導致各參數均發生變化，進而導致頭部厚度偏差較大的狀況。

針對優化單一變量以提升軋制力預報模型精度進而提升厚度精度的方法存在的缺陷，在熱軋生產過程中，收集生產過程中的軋制過程數據和模型計算輸出日志等，對影響熱軋帶鋼頭部厚度偏差的過程參數進行重要度排序和主元提取，再通過控制圖和貢獻圖對頭部厚差進行檢測和厚差原因診斷，最終通過主成分分析控制器優化過程參數。快速自動鎖定頭部厚度超差的帶鋼并確定頭部厚度超差的原因，最終優化過程參數使頭部厚度偏差回歸至合理范圍內。

發明內容

本發明為了解決上述背景中提到的問題，做到頭部厚差的自動精確診斷并對過程參數進行優化，提供一種基于主成分分析控制器的帶鋼頭部厚差過程參數優化方法。