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针对目前热轧模型应用过程中存在的小批量特殊规律轧制钢种适应能力差的问题,在深入研究现有热轧模型建立与优化的基础上,结合机理计算公式和先进的模型控制技术,提出基于案例推理的热轧小批量轧制钢种融合建模方法。针对小批量钢种的工况特征,详细阐述了案例推理模型的建立及实际应用过程,并根据实际生产经验给出了建模过程中的一些针对性的研究和参数调试过程。应用结果表明,这种融合建模方法可以有效提高小批量轧制钢种的模型控制精度,从而提高产品质量。

In view of the existing problems of poor adaptability for the small special steel grade modeling,based on the re-search of the foundation and optimization of existing hot mill model,a fusion modeling aiming at the small special steel grade in hot strip mill based on case-based reasoning was proposed combined with the mechanism-theory formula and ad-vanced model control technology. According to the condition characteristics of small special steel grade,the model estab-lishing process of the special steel grade rolling in hot strip mill with case-based reasoning was explained in details. With the practical production experience,this model has got continuous optimization,and the proper control parameter has been confirmed. This fusion modeling method can effectively enhance the control precision of the small special steel grade roll-ing and enhance the product quality.

参考文献

[1] 陈应耀.我国宽带钢热连轧工艺的实践和发展方向[J].轧钢,2011(02):1-8.
[2] 崔海涛,胡贤磊,许磊,王国栋.中厚板轧制过程中的温度修正模型[J].中国冶金,2010(03):21-23.
[3] 祝夫文,胡贤磊,刘相华.中厚板生产的道次间辊缝动态修正模型[J].中国冶金,2008(09):23-26.
[4] 于斌,王义栋,杨旭,郭宝安,刘宏民,王东城.热连轧带钢断面形状的修正模型及其应用[J].钢铁,2014(6):43-47.
[5] 徐祖宏,陈超超,邵健.概率神经网络在热轧轧制节奏评价中的应用[J].中国冶金,2014(03):27-30.
[6] 李振垒,胡啸,李海军,袁国,王昭东,王国栋.热轧带钢超快冷模型及自适应控制系统的研究和开发[J].钢铁,2013(02):44-48.
[7] 宋璐.人工神经网络在热轧生产线中的应用[J].机械工程与自动化,2012(01):189-191.
[8] 孙铁强,唐瑞尹,何鸿鲲.应用CBR技术对热风炉送风温度的预测[J].微计算机信息,2005(06):49-51.
[9] 铁鸣,柴天佑,岳恒,张振山,郑秀萍.冷连轧动态过程混合智能建模方法[J].自动化学报,2007(01):104-108.
[10] 汪红兵;艾立翔;徐安军 等.基于案例推理的竖炉故障预报系统[J].北京科技大学学报,2012,34(03):264.
[11] 严爱军;柴天佑;王普 .基于案例推理预测精炼开始钢水温度[J].控制与决策,2008,23(02):177.
[12] Fei He;Anjun Xu;Hongbing Wang;Dongfeng He;Naiyuan Tian .End Temperature Prediction of Molten Steel in LF Based on CBR[J].Steel Research International,2012(11):1079-1086.
[13] 侯玉梅,许成媛.基于案例推理法研究综述[J].燕山大学学报:哲学社会科学版,2011(04):102-108.
[14] 姜丽红;刘豹 .案例推理在智能化预测支持系统中的应用研究[J].决策与决策支持系统,1996,6(04):63.
[15] 韩敏,沈力华.基于微粒群的案例推理方法研究[J].控制与决策,2011(04):637-640.
[16] 谭明皓,柴天佑.基于案例推理的层流冷却过程建模[J].控制理论与应用,2005(02):248-253,260.
[17] 李泽辉.基于案例推理的高炉制粉系统煤粉粒度软测量方法[J].冶金自动化,2013(03):13-15,22.
[18] 戢晓峰,刘澜.基于案例推理的交通拥挤管理方法[J].西南交通大学学报,2009(03):415-420.
[19] 杨双庆 .热轧带钢宽度的组合智能建模研究[D].太原理工大学,2012.
[20] 彭良贵,刘恩洋,张殿华,杨贵玲,郭宏伟,王丰祥.基于案例推理的层流冷却自学习方法研究[J].钢铁,2011(12):40-43.
[21] 付新哲,张优云,朱永生.滚动轴承故障诊断的案例推理方法[J].西安交通大学学报,2011(11):79-84.
[22] LIU D H;WANG H B;XU A J.Predicting the end temperature of molten steel using CBR[J].Applied Mechanics and Materials,2012(164):7.
[23] 韩敏,王心哲,李洋,童年.基于贝叶斯粗糙集和混合专家模型的CBR系统[J].控制与决策,2013(01):157-160.
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