数据驱动的镀锌线平整机辊印预测与控制方法研究
杨逾1
张康武2
黄贯1
曲格3
秦路宇3
许朝阳4
徐扬欢4
1.广州JFE钢板有限公司,广东 广州 5114662.中国重型机械研究院股份公司,陕西 西安 7100183.西安重型技术有限责任公司,陕西 西安 7100184.华北理工大学机械工程学院,河北 唐山 063210
摘要：针对镀锌产线SKP辊印不良问题,本文提出了一种数据驱动与工艺优化深度融合的协同控制方法.首先,通过大数据分析揭示了外板长周期生产与辊印缺陷的量化关联.进而,构建了基于深度神经网络的辊面状态预测模型,实现了对辊印缺陷的精准事前预警.同时,提出了"周期性辊面刷新"的生产节奏智能优化策略,并建立了集成高分辨率扫描与渐进加载的上机辊全生命周期精细化管理体系.应用结果表明,该方法使异常换辊率显著降低,有效保障了高端外板的稳定生产.本研究为轧制过程质量控制提供了从"经验驱动"到"数据智能驱动"的可行性新路径.
关键词：镀锌平整机辊印表面质量换辊率
分类号：TG335.86(金属压力加工)
资助基金：河北省自然科学基金面上项目(E2023203065)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-04-01（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 22-27 )
英文信息