【摘 要】
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将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测
【机 构】
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北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心,北京科技大学机械工程学院,
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将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现.
The kernel principal component analysis method is introduced into the monitoring and diagnosis of the hot rolling production process, and the production process monitoring is carried out according to the squared prediction error statistics. Then, the process parameters are obtained by combining the data reconstruction and the optimized neighborhood selection strategy Square prediction error statistics, the main process parameters that cause process anomalies are analyzed, and the simulation and actual production data of hot strip are used in the experiment.The results show that the square error prediction statistics based on kernel principal component analysis can accurately diagnose the process Of the anomalies, and can identify the cause of the anomaly, to provide method support for the adjustment of the production process, to prevent the emergence of defective products.
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