基于多模态和加权支持向量机的热轧轧制力智能预报

• 作 者: 何飞 石露露 黎敏 徐金梧
• 机 构: 北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心,
• 出 处: 工程科学学报
• 发表日期: 2015年04期
• 关键词: 轧制力模型 支持向量机 精轧机组 多模态 平均相对误差 加权最小二乘 正则化参数 线性可分 数据修正 生产状态

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求.

In order to improve the presetting accuracy of the rolling force in the hot rolling production process, the rolling force needs to be predicted with high accuracy.In this paper, the approximate value of the rolling force is calculated by the mechanism formula and a large amount of actual production data is collected to correct the rolling First, make use of clustering method to distinguish different production states, and then use weighted least square support vector machine to calculate the correction coefficient of rolling force in the same production state, and finally use the multiplication method to correct the rolling force to achieve high precision The results show that the average relative error of the prediction of the rolling force is 3.2%, which meets the production requirements of the site.