基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法
陈聪1
吴敏2
陈略峰3
章文
杜胜
1.中国地质大学(武汉)自动化学院,湖北武汉4300742.复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉4300743.地球探测智能化技术教育部工程研究中心,湖北武汉430074
摘要：板形是衡量淬火后钢板质量的重要指标之一,板形的预报对高质量钢板的持续稳定生产具有重要的指导意义.本文提出一种基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法,为淬火生产控制决策提供参考依据.首先对淬火过程进行特性分析;然后采用模糊C均值聚类算法对淬火过程进行工况识别,使用支持向量机建立各工况的板形预报模型,并运用改进的粒子群优化算法提高模型的精度;最后利用工业生产数据进行实验,结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.
关键词：辊式淬火板形预报工况识别支持向量机粒子群优化算法
资助基金：湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA010)高等学校学科创新引智计划计划)(B17040)
论文发表日期：2021-09-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1407-1413 )
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