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工业数据驱动的轧机振动预测和工艺优化

崔金星  邓烁  彭艳  邢建康  
【摘要】:为研究动态轧制过程轧机振动复杂工艺机理和工艺优化方法,利用生产过程工艺数据和设备状态数据建立数据模型,研究了工业数据在轧机稳定预测和控制中的应用方法。以某1 580 mm热连轧机F3机架垂直振动为研究对象,跟踪记录和采集板带生产过程轧辊振动数据和轧制工艺参数,并完成工业生产数据筛选、清洗和归一化处理工作;搭建机理数据双向驱动的贝叶斯神经网络数据模型,用动态工艺参数和工作辊垂直振动加速度完成数据训练和验证。仿真分析结果表明:通过贝叶斯分类器和神经网络数据模型相结合的方法,可实现应用工业生产过程工艺参数对轧机运行状态高精度预测的目的。根据模型揭示的工业数据关系,分析了轧制力和轧制速度合理控制范围,通过数据模型验证了抑振效果显著。本研究对实现工业数据在轧制过程智能化控制中的应用具有参考意义。

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