發(fā)布時(shí)間：2018-10-20 07:11

【摘要】：針對(duì)某熱軋帶鋼生產(chǎn)線時(shí)常會(huì)出現(xiàn)頭部拉窄現(xiàn)象,本文從實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)出發(fā),首先采用動(dòng)態(tài)彎曲時(shí)間算法將長(zhǎng)度不同的各變量轉(zhuǎn)換為相同長(zhǎng)度,然后采用信息熵特征選擇算法分析各生產(chǎn)過(guò)程變量對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響程度,找出對(duì)頭部拉窄影響最大的前若干個(gè)過(guò)程變量,初步定位熱軋帶鋼頭部拉窄原因.結(jié)果表明:信息熵特征選擇方法可以有效初選熱軋帶鋼頭部拉窄原因,為生產(chǎn)調(diào)整提供方法支撐,將來(lái)還可推廣到其他質(zhì)量異常定位,甚至其他工序或者其他應(yīng)用領(lǐng)域.
[Abstract]:In view of the phenomenon of head narrowing in a hot rolled strip production line, the dynamic bending time algorithm is first used to convert the variables of different lengths into the same length, starting from the actual production data. Then the information entropy feature selection algorithm is used to analyze the influence degree of each production process variable on the product quality, and the first several process variables which have the greatest influence on the head narrowing are found out, and the reasons for the head narrowing of the hot rolled strip are preliminarily located. The results show that the information entropy feature selection method can effectively select the causes for the narrowing of hot rolled strip head, provide method support for production adjustment, and can also be extended to other abnormal quality positioning, even other processes or other application fields in the future.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)國(guó)家板帶生產(chǎn)先進(jìn)裝備工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51204018) 國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAF30B00) 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃(YETP0422) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(FRF-TP-14-124A2)
【分類號(hào)】：TG335.11

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 宿，

本文編號(hào)：2282428