【摘 要】
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在连轧过程中实现计算机对生产过程的控制,依据以下三个基本要素:数学模型;控制系统;检测仪器。数学模型是计算的基础,决定了未来的轧制过程的状态特点;而且可使轧制过程的状
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在连轧过程中实现计算机对生产过程的控制,依据以下三个基本要素:数学模型;控制系统;检测仪器。数学模型是计算的基础,决定了未来的轧制过程的状态特点;而且可使轧制过程的状态特征依最佳设定值运行,取得最佳控制效果。数学模型是影响计算机控制效果的关键因素,也是提高控制系统性能的重要手段。本文在文献的基础上,利用模糊数学相关知识建立根据一组工艺参数进行轧制性能预测的数学模型。 本文首先引入了引入大连理工大学陈守煜教授提出的相对隶属函数与绝对隶属函数,相对隶属度、相对状态(级别)特征值的概念,在此基础上,对常用的 FCM(Fuzzy C-Means)模糊聚类迭代算法,即现在被广泛使用的模糊聚类 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data)贝狄克迭代式进行改进。联合应用模糊聚类、模糊模式识别、类别(或级别)变量特征值,与概率统计相关分析等模型,得到类别变量特征值与预测对象之间的相关关系,建立了模糊预测模型,以此作为对轧制性能预测的基础。 其次,依据上面的算法,介绍了 16Mn 钢中厚板轧制性能预测软件的总体设计,重点介绍了该算法所使用模块化的编程思想及实现。最后,针对从重庆钢铁集团公司 16Mn 钢中厚板轧制现场采集的数据,通过编程计算、分析表明,对其性能预测的其误差在 5%左右;取得了较好的预测效果。
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