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带钢冷轧过程辊系径向变形的数据挖掘与预报

带钢冷轧过程辊系径向变形的数据挖掘与预报

Data Mining and Prediction for the Radial Deformation of Rollers in the Steel Strip Cold Rolling Process

Data Mining and Prediction for the Radial Deformation of Rollers in the Steel Strip Cold Rolling Process

doi:
10.3901/JME.2011.06.069
摘要:
在带钢冷轧过程中,辊系径向变形会影响带钢的厚度精度,并且难以在线检测.依据自动厚度控制(Autogaugecontrol,AGC)系统固有的测试系统,充分利用采集到的出口厚度、压下位移、轧制力、轧制速度等数据,根据厚差公式进行数据挖掘,对辊系的变形进行挖掘计算.为了解决由于测厚仪安装距离造成的厚差信号滞后问题,在挖掘计算前依据轧制速度进行数据重新匹配和整理,在挖掘计算后采用指数平滑法对计算结果进行平滑,并按照趋势外推法进行当前辊系径向变形值的预报.采用平滑系数自适应算法进一步提高预报精度.将辊系径向变形值的挖掘和预报方法在某四辊轧机轧制数据上进行应用,取得比较清晰的变形规律和完整变形过程.为进一步研究轧辊辊系径向变形规律和补差方法,进而提高厚度控制精度奠定了基础.
作者 刘涛 王益群 薛志勇
Author: LIU Tao WANG Yiqun XUE Zhiyong
作者单位 燕山大学机械工程学院,秦皇岛,066004
期 刊: 机械工程学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
年,卷(期) 2011, 47(6)
分类号 TG331
关键词: 冷轧 知识脉络 变形 知识脉络 数据挖掘 知识脉络 指数平滑 知识脉络
机标分类号 TG3 TP3
基金项目 河北省自然科学基金
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