【摘 要】
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近些年来，现代钢铁工业发展迅速，工业设备日益趋于大型化和复杂化。在轧钢过程中，加热炉是一个十分重要的设备，因此对加热炉生产过程监测和钢坯出炉温度模型建立的研究变得十分重要。然而，加热炉的生产过程数据具有非线性和非高斯性，并且因为轧制节奏的不同导致批次数据间长度不等。由于传统的批次等长处理，过程监测和钢温建模方法很难同时处理这些复杂特性，因此实施和应用变得较为困难。 为了克服上述问题，本文在传统方
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近些年来，现代钢铁工业发展迅速，工业设备日益趋于大型化和复杂化。在轧钢过程中，加热炉是一个十分重要的设备，因此对加热炉生产过程监测和钢坯出炉温度模型建立的研究变得十分重要。然而，加热炉的生产过程数据具有非线性和非高斯性，并且因为轧制节奏的不同导致批次数据间长度不等。由于传统的批次等长处理，过程监测和钢温建模方法很难同时处理这些复杂特性，因此实施和应用变得较为困难。
为了克服上述问题，本文在传统方法的基础上，提出了一些新的基于混合数据特征分析的监测与建模方法。主要分为以下几个部分:
(1)针对加热炉过程数据的复杂特性，采用基于混合数据特征分析(MDFA)的方法进行数据预处理。首先结合加热炉的工艺机理知识，分析并提取每个批次数据的统计特征和熵特征，并将这些特征组成等长的混合数据特征向量。该方法可以极大程度地压缩数据规模，并消除过程数据的非线性和非高斯性以及批次间数据不等长的问题。
(2)针对加热炉的过程监测问题，本文提出基于混合数据特征分析的主元分析方法(MDFA-PCA)。数据经过预处理后转换为新的特征数据，再采用主元分析法进行过程监测分析。
(3)针对加热炉过程的钢温建模问题，本文提出基于混合数据特征分析的偏最小二乘方法(MDFA-PLS)。采用偏最小二乘方法捕捉预处理后的过程特征数据和钢坯出炉温度之间的关系，建立钢坯出炉温度模型。
为了证明提出算法的有效性，本文分别选用基于动态时间规整的多向主元分析(DTW-MPCA)和多向偏最小二乘(DTW-MPLS)方法进行性能对比。基于大量实测数据的仿真实验结果表明，本文提出的算法在加热炉过程的过程监测和模型建立方面有更好的性能。
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