CN112749505A - 一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法 - Google Patents

一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于热轧控制技术领域，具体涉及一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，包括下列步骤：现场采集相关变量及特征数据；结合轧制过程数据建立轧制机理模型；计算轧制机理数据并对其增维处理，获得实验训练数据集合；对实验训练数据进行预处理，提高数据质量；建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M‑SVR预测模型。本发明通过分析热轧轧制过程中的诸多变量特征以及影响板凸度与板厚度的主要因素，从而现场采集相关变量及特征数据，同时计算有关机理数据并对其增维处理；并且本发明建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M‑SVR预测模型并采用NSGA‑II算法优化模型参数，进一步提高预测精度。本发明用于对热轧带钢截面形状的预测。

Description

一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法
技术领域
本发明属于热轧控制技术领域，具体涉及一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法。
背景技术
近年来，随着计算机科学以及大数据技术的兴起和蓬勃发展，机器学习方法在许多领域已得到普遍应用，包括轧制领域。随着厚度自动控制技术(AGC)的成熟应用，厚度控制精度作为衡量热轧带钢产品尺寸精度重要指标之一，已经很大程度上满足了市场要求，反观其板形控制却仍然存在控制精度不足的突出问题。因此，对热轧板形控制模型的研究和开发仍是板带轧制领域的热门方向。目前，大多数研究的焦点仍然是如何通过各种智能学习算法优化模型参数和变量特征来提高预测精度。机器学习(ML)能够通过输入特征和输出目标建立基于统计的直接相关性，但是没有考虑相关的机制特征，所用的数据源通常比较理想，较少考虑输入不确定性、多维性以及设备所处环境等复杂因素，影响预测结果。并且在模型预测过程中，由于机理信息的缺乏和对输入特征参数难以综合考虑，对数据库质量的依赖性增加，降低了模型的通用性。
发明内容
针对上述在模型预测过程中机理信息的缺乏和对输入特征参数难以综合考虑的技术问题，本发明提供了一种准确度高、通用性好、误差小的机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，包括下列步骤：
S1、现场采集相关变量及特征数据；
S2、结合轧制过程数据建立轧制机理模型；
S3、计算轧制机理数据并对其增维处理，获得实验训练数据集合；
S4、对实验训练数据进行预处理，提高数据质量；
S5、建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型。
所述S1中的采集相关变量及特征数据为：轧制力、弯辊力、辊缝值、窜辊量、轧制速度、轧制入口温度及出口温度、带钢的出口厚度和出口宽度以及计算机架间温度、轧辊的热凸度以及轧辊磨损量。
所述S2结合轧制过程数据建立轧制机理模型的方法为：包括以下步骤：
S2.1、根据实际测得的精轧区入口温度和出口温度，计算精轧区各机架出口对应的温度，计算公式为：
Figure BDA0002838952420000021
其中，i表示机架数；TRC为粗轧出口的温度；ΔTA、ΔTW、ΔTF、ΔTC、ΔTR分别是空气冷却下降的温度、水冷下降的温度、摩擦温升、接触温度下降、轧制的入口下降温度；
S2.2、建立轧辊的热凸度模型，先建立轧辊温度场，然后根据轧辊的温度场模型确定热变形模型；
S2.3、采用离散等距切分法建立工作辊磨损模型。
所述S2.2中确定热变形模型的方法为：包括下列步骤：
S2.2.1、采用二维差分法研究温度场，假设轧辊是各向同性的，不包含内部热源，则轧辊内部单元的热传导微分方程为：
Figure BDA0002838952420000022
所述T为轧辊温度场；所述t为时间；所述ρ、c、k分别代表轧辊密度、比热、导热系数；所述x、r是轴向坐标和径向坐标；
S2.2.2、轧辊直径热膨胀计算公式如下：
Figure BDA0002838952420000023
所述v、γ、R分别为泊松比、线膨胀系数、轧辊半径；所述T0为辊的初始温度。
所述S2.3中采用离散等距切分法建立工作辊磨损模型的方法为：将辊体均匀划分，得到工作辊的整体磨损分布，建立轧辊磨损计算模型结构公式如下：
Figure BDA0002838952420000024
所述P为单位宽度轧制力的影响项；所述F为不规则边磨损的影响项；所述T为辊面温度的影响项；所述D为接触弧长影响项；所述ΔyWij表示第i机架轧机轧辊每转一圈j片的磨损量；所述Pi为单位宽度的轧制力。
所述S3中获得实验训练数据集合的方法为：包括以下步骤：
S3.1、根据S2所建立的机架间温度、轧辊的热凸度、工作辊磨损理论模型，计算相应的轧制机理数据；
S3.2、将轧制机理数据以额外的向量维度结合轧制过程数据经数据处理后参与模型的训练过程。
所述S4中对实验训练数据进行预处理的方法为：包括以下步骤：
S4.1、使用pauta标准对所采集的数据进行数据清理；
S4.2、利用数据归一化对数据进行规范化或标准化处理。
所述S4.2中数据归一化公式为：
f:x→y＝[x-x(min)]/[x(max)-x(min)]
所述x、x(min)、x(max)为原始数据以及其最小值和最大值。
所述S5建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型的方法为：包括以下步骤：
S5.1、选择确定核函数，表达式如下：
Figure BDA0002838952420000031
所述xi为样本数据点，x为内核函数的中心点，σ为宽度参数；
S5.2、采用NSGA-II优化算法对M-SVR模型进行参数优化，将训练集数据与测试集数据按7：3比例分配，借助NSGA-II优化最佳M-SVR参数；
S5.3、建立M-SVR板凸度-厚度预测模型并对其预测结果进行分析。
所述S5.3中建立M-SVR板凸度-厚度预测模型的方法为：
采用均方误差MSE和相关系数R和来评价M-SVR模型的预测性能，公式如下：
Figure BDA0002838952420000032
Figure BDA0002838952420000033
所述m、i为样本数；所述msvri(xi)和yi分别为样本预测值和实测值；所述
Figure BDA0002838952420000034
分别表示的是msvri(xi)和yi的样本均值。
本发明与现有技术相比，具有的有益效果是：
本发明通过分析热轧轧制过程中的诸多变量特征以及影响板凸度与板厚度的主要因素，从而现场采集相关变量及特征数据；并且本发明建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型并采用NSGA-II算法优化模型参数，进一步提高预测精度。
附图说明
图1为本发明的总体流程示意图；
图2为本发明的增维处理模型描述简图；
图3为本发明的NSGA-II优化算法流程图；
图4为本发明的板凸度预测结果图；
图5为本发明的板厚度预测结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，如图1所示，包括下列步骤：
步骤1、分析热轧轧制过程中的诸多变量特征以及影响板凸度与板厚度的主要因素，从而现场采集相关变量及特征数据，包括轧制力、弯辊力、辊缝值、窜辊量、轧制速度、轧制入口温度及出口温度、带钢的出口厚度和出口宽度以及计算机架间温度、轧辊的热凸度以及轧辊磨损量。
步骤2、结合轧制过程数据根据轧制机理建立轧制机理理论模型。
步骤2.1、根据实际测得的精轧区入口温度和出口温度，计算精轧区各机架出口对应的温度，计算公式为：
Figure BDA0002838952420000041
其中，i表示机架数；TRC为粗轧出口的温度；ΔTA,ΔTW,ΔTF,ΔTC,ΔTR分别是空气冷却下降的温度，水冷下降的温度，摩擦温升，接触温度下降，轧制的入口下降温度。
步骤2.2、根据轧辊的温度场与热膨胀确定轧辊热变形；
步骤2.2.1、本发明采用二维差分法研究温度场，假设轧辊是各向同性的，不包含内部热源，则轧辊内部单元的热传导微分方程为：
Figure BDA0002838952420000042
式中，T为轧辊温度场；t为时间；ρ，c，k分别代表轧辊密度，比热和导热系数，x，r是轴向坐标和径向坐标；
步骤2.2.2、轧辊直径热膨胀计算公式如下：
Figure BDA0002838952420000051
式中，v，γ，R分别为泊松比、线膨胀系数和轧辊半径；T0为辊的初始温度。
步骤2.3、采用离散等距切分法计算工作辊磨损模型；
将辊体均匀划分，得到工作辊的整体磨损分布，建立轧辊磨损计算模型结构公式如下：
Figure BDA0002838952420000052
式中，P为单位宽度轧制力的影响项；F为不规则边磨损的影响项；T为辊面温度的影响项；D为接触弧长影响项；ΔyWij表示第i机架轧机轧辊每转一圈j片的磨损量；Pi为单位宽度的轧制力。
步骤3、如图2所示，计算轧制机理数据并对其增维处理，获得实验训练数据集合。
步骤3.1、根据步骤2所建立的机架间温度、轧辊的热凸度、工作辊磨损理论模型，计算相应的轧制机理数据；
步骤3.2、将轧制机理数据以额外的向量维度结合轧制过程数据经数据处理后参与模型的训练过程。
步骤4、对实验数据进行预处理，提高数据质量，包括以下步骤：
步骤4.1、使用pauta标准对所搜集的数据进行清理；
步骤4.2、利用数据归一化对数据进行规范化或标准化处理。数据归一化公式为：
f:x→y＝[x-x(min)]/[x(max)-x(min)]
其中，x,x(min),x(max)为原始数据以及其最小值和最大值。
步骤5、建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型，包括以下步骤：
步骤5.1、选择RBF核函数，表达式如下：
Figure BDA0002838952420000053
式中，xi为样本数据点，x为内核函数的中心点，σ为宽度参数。
步骤5.2、采用NSGA-II优化算法对M-SVR模型进行参数优化；
将训练集数据与测试集数据按7：3比例分配，借助NSGA-II优化最佳M-SVR参数，NSGA-II优化算法流程图如图3所示。
步骤5.3、建立M-SVR板凸度-厚度预测模型并对其预测结果进行分析；
步骤5.3.1、模型预测性能评价指标；
采用均方误差(MSE)和相关系数(R)和来评价M-SVR模型的预测性能，公式如下：
Figure BDA0002838952420000061
Figure BDA0002838952420000062
其中，m、i为样本数；msvri(xi)和yi分别为样本预测值和实测值；
Figure BDA0002838952420000063
分别表示的是msvri(xi)和yi的样本均值。
M-SVR模型预测结果如图4(板凸度预测结果)以及图5(板厚度预测结果)所示。
上面仅对本发明的较佳实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化，各种变化均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：包括下列步骤：
S1、现场采集相关变量及特征数据；
S2、结合轧制过程数据建立轧制机理模型；
S3、计算轧制机理数据并对其增维处理，获得实验训练数据集合；
S4、对实验训练数据进行预处理，提高数据质量；
S5、建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S1中的采集相关变量及特征数据为：轧制力、弯辊力、辊缝值、窜辊量、轧制速度、轧制入口温度及出口温度、带钢的出口厚度和出口宽度以及计算机架间温度、轧辊的热凸度以及轧辊磨损量。
3.根据权利要求1所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S2结合轧制过程数据建立轧制机理模型的方法为：包括以下步骤：
S2.1、根据实际测得的精轧区入口温度和出口温度，计算精轧区各机架出口对应的温度，计算公式为：
Figure FDA0002838952410000011
其中，i表示机架数；TRC为粗轧出口的温度；ΔTA、ΔTW、ΔTF、ΔTC、ΔTR分别是空气冷却下降的温度、水冷下降的温度、摩擦温升、接触温度下降、轧制的入口下降温度；
S2.2、建立轧辊的热凸度模型，先建立轧辊温度场，然后根据轧辊的温度场模型确定热变形模型；
S2.3、采用离散等距切分法建立工作辊磨损模型。
4.根据权利要求3所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S2.2中确定热变形模型的方法为：包括下列步骤：
S2.2.1、采用二维差分法研究温度场，假设轧辊是各向同性的，不包含内部热源，则轧辊内部单元的热传导微分方程为：
Figure FDA0002838952410000012
所述T为轧辊温度场；所述t为时间；所述ρ、c、k分别代表轧辊密度、比热、导热系数；所述x、r是轴向坐标和径向坐标；
S2.2.2、轧辊直径热膨胀计算公式如下：
Figure FDA0002838952410000021
所述v、γ、R分别为泊松比、线膨胀系数、轧辊半径；所述T0为辊的初始温度。
5.根据权利要求3所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S2.3中采用离散等距切分法建立工作辊磨损模型的方法为：将辊体均匀划分，得到工作辊的整体磨损分布，建立轧辊磨损计算模型结构公式如下：
Figure FDA0002838952410000022
所述P为单位宽度轧制力的影响项；所述F为不规则边磨损的影响项；所述T为辊面温度的影响项；所述D为接触弧长影响项；所述ΔyWij表示第i机架轧机轧辊每转一圈j片的磨损量；所述Pi为单位宽度的轧制力。
6.根据权利要求1所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S3中获得实验训练数据集合的方法为：包括以下步骤：
S3.1、根据S2所建立的机架间温度、轧辊的热凸度、工作辊磨损理论模型，计算相应的轧制机理数据；
S3.2、将轧制机理数据以额外的向量维度结合轧制过程数据经数据处理后参与模型的训练过程。
7.根据权利要求1所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S4中对实验训练数据进行预处理的方法为：包括以下步骤：
S4.1、使用pauta标准对所采集的数据进行数据清理；
S4.2、利用数据归一化对数据进行规范化或标准化处理。
8.根据权利要求7所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S4.2中数据归一化公式为：
f:x→y＝[x-x(min)]/[x(max)-x(min)]
所述x、x(min)、x(max)为原始数据以及其最小值和最大值。
9.根据权利要求1所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S5建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M-SVR预测模型的方法为：包括以下步骤：
S5.1、选择确定核函数，表达式如下：
Figure FDA0002838952410000023
所述xi为样本数据点，x为内核函数的中心点，σ为宽度参数；
S5.2、采用NSGA-II优化算法对M-SVR模型进行参数优化，将训练集数据与测试集数据按7：3比例分配，借助NSGA-II优化最佳M-SVR参数；
S5.3、建立M-SVR板凸度-厚度预测模型并对其预测结果进行分析。
10.根据权利要求9所述的一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，其特征在于：所述S5.3中建立M-SVR板凸度-厚度预测模型的方法为：
采用均方误差MSE和相关系数R和来评价M-SVR模型的预测性能，公式如下：
Figure FDA0002838952410000031
Figure FDA0002838952410000032
所述m、i为样本数；所述msvri(xi)和yi分别为样本预测值和实测值；所述
Figure FDA0002838952410000033
分别表示的是msvri(xi)和yi的样本均值。
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