CN117655118A - 多模融合的带钢板形控制方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种多模融合的带钢板形控制方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取轧制生产过程数据集；步骤S2、根据轧制生产过程数据集，构建集成预测模型；步骤S3、根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA‑BP神经网络，得到第二板形预测值；步骤S4、根据第二板形预测值进行板形控制。采用本发明的技术方案，构建多种智能算法融合的集成预测模型，并通过凸度反馈和平直度反馈实现了对轧制过程板形质量的动态调控，保证了带钢全长的板形质量。
Description
技术领域
本发明属于轧制控制技术领域，尤其涉及一种多模融合的带钢板形控制方法和装置。
背景技术
随着现代化工业轧制技术的发展，人们对轧制带钢板形质量的要求越来越高，在实际生产中，板形受大量非线性因素的影响，如轧辊原始凸度、轧辊冷却水布置、轧辊磨损、轧辊材质、弯辊力、轧制速度、温度、轧制力、张力分布等因素的影响。对轧制过程板形质量进行精准的动态调控是目前亟待解决的一个重要问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种多模融合的带钢板形控制方法和装置，对轧制过程板形质量的动态调控，保证了带钢全长的板形质量。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种多模融合的带钢板形控制方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取轧制生产过程数据集；
步骤S2、根据轧制生产过程数据集，构建集成预测模型；
步骤S3、根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
步骤S4、根据第二板形预测值进行板形控制。
作为优选，步骤S1中，还包括对轧制生产过程数据集进行升维处理，步骤S2中根据升维处理后的轧制生产过程数据集得到集成预测模型。
作为优选，对轧制生产过程数据集进行升维处理具体为：将轧制生产过程数据集输入到神经网络中，对轧制生产过程数据集进行升维处理。
作为优选，根据升维处理后的轧制生产过程数据集得到集成预测模型为：将经过升维处理后的轧制生产过程数据集作为输入，将板形凸度、平直度作为输出，分别训练随机森林预测模型、多输出支持向量回归预测模型、高斯过程回归预测模型、极端梯度提升树预测模型，并通过异质集成策略进行加权处理，构建集成预测模型。
作为优选，得到第二板形预测值包括：
对集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据进行残差序列处理，得到第一板形误差值；
将第一板形误差值输入到GA-BP神经网络，得到第二板形误差值；
将第二板形误差值补偿给第一板形预测值，得到第二板形预测值。
作为优选，根据第二板形预测值，通过凸度反馈和平直度反馈实时控制机架间的弯辊调节量。
作为优选，所述轧制生产过程数据集包含：现场直接采集的生产数据和根据现场直接采集的生产数据通过轧制机理模型计算得到的机理数据，所述轧制机理模型包含：金属板带塑形变形模型、板带轧制过程中温度场模型、板带变形抗力模型和轧机工作辊磨损模型。
本发明还提供一种多模融合的带钢板形控制装置，包括：
获取模块，用于获取轧制生产过程数据集；
构建模块，用于根据轧制生产过程数据集，得到集成预测模型；
预测模块，用于根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
控制模块，用于根据第二板形预测值进行板形控制。
本发明获取轧制生产过程数据集；根据轧制生产过程数据集，构建集成预测模型；根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；根据第二板形预测值进行板形控制。本发明构建多种智能算法融合的集成预测模型，运用误差补偿的方法以提高预测模型的精度，通过凸度反馈和平直度反馈实现了对轧制过程板形质量的动态调控，保证了带钢全长的板形质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例多模融合的带钢板形控制方法流程图；
图2为本发明实例中集成预测模型的预测流程图；
图3为本发明实施例中的板形控制流程图。
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。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
如图1所示，本发明实施例提供一种多模融合的带钢板形控制方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取轧制生产过程数据集；
步骤S2、根据轧制生产过程数据集，构建集成预测模型；
步骤S3、根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
步骤S4、根据第二板形预测值进行板形控制。
作为本发明实施例的一种实施方式，轧制生产过程数据集包含：现场直接采集的生产数据和根据现场直接采集的生产数据通过轧制机理模型计算得到的机理数据，所述轧制机理模型包含：金属板带塑形变形模型、板带轧制过程中温度场模型、板带变形抗力模型和轧机工作辊磨损模型。
进一步，根据金属弹塑性理论，在轧制过程中金属内部发生滑移和剪切，建立金属板带塑形变形模型，具体为：
其中，为板带轧制过程中前张力横向分布，/>为板带轧制过程中后张力横向分布，/>为平均横向前张应力，/>为平直度偏差，/>为出口板宽中点厚度，/>为入口板宽中点厚度，/>为板带宽度，/>为板厚出口均值，/>为板厚入口均值，/>为长度均值，/>为入口横向位移函数，/>为板带横向平均后张应力，/>为来料板形的入口长度横向分布值，为板带宽度变化量，/>为板带的泊松比，/>为板带的横向位移增量分布值，/>为轧制后的板带宽度，/>为轧制前的板带宽度。
进一步，在轧制过程中，温度直接影响板带的尺寸精度，变形制度，加热制度，轧机负荷的合理分配和轧后的冷却方式，根据热交换理论和有限差分法，建立板带轧制过程中温度场模型，具体为：
其中，为单位时间内板带单位体积吸收的热量，/>为板带边部的温度，/>为导热系数，/>为板带的密度，/>为板带的比热。
进一步，考虑金属材料的化学成分以及轧制过程中金属变形的物理条件，影响板带变形抗力的主要因素是板带的原始性能和变形程度的大小，建立板带变形抗力模型，具体为：
其中，为初始变形抗力，/>为回归系数，/>为累加变形抗力。
累加变形抗力公式如下：
其中，为加权系数；/>为机架入口形变程度，/>，/>为机架出口形变程度，/>，/>为退火状态下板带厚度，/>为某机架入口板带厚度，/>为某机架出口板带厚度。
基于金属板带轧制过程中的磨损机理，工作辊磨损由于轧制时轧辊与板带发生相对滑动进而造成磨损和与支承辊间的相对滑动及相对滚动所造成的磨损两部分组成，建立轧机工作辊磨损模型，具体为：
其中，为工作辊辊身硬度，/>为工作辊负载半径分布值，/>为支承辊的负载半径分布值，/>为工作辊公称半径，/>为支撑辊公称半径，/>为工作辊直径，/>为轧制前滑系数，/>为金属横向流动函数，/>为工作辊与轧件接触的滑动磨损系数，/>为所施加轧制力沿辊身方向的分布值，/>为工作辊与板带接触的滚动磨损系数，/>为工作辊与板带的接触弧长，/>为工作辊与支承辊间的接触压扁宽度，/>为工作辊与支承辊间单位宽度接触压力横向分布值，/>为工作辊与支承辊接触的滑动磨损系数，/>为负荷影响指数，/>为轧制温度，/>、/>为轧制温度影响系数，/>为轧制速度，/>为轧制速度影响系数，/>为轧制板带的长度，/>为工作辊与支承辊接触的滑动磨损系数，/>为轧辊与板带间的相互滑动距离。
作为本发明实施例的一种实施方式，步骤S1中，还包括对轧制生产过程数据集进行升维处理，包括：将轧制生产过程数据集输入到神经网络中，对轧制生产过程数据集进行升维处理；对轧制生产过程数据集进行升维处理中，将轧制生产过程数据集非线性地投射到高维的空间中，更容易判定决策边界和超平面，从而提高集成预测模型的精度。选择使用Center Loss函数和CrossEntropyLoss交叉熵函数组合作为损失函数，通过神经网络实现数据升维，CrossEntropyLoss交叉熵函数公式如下：
其中，表示真实标签值，N表示总类别数；
训练过程中损失函数公式如下：
其中，为表示系数，决定升维模型最终算法倾向于哪种损失的优化方向；
选用ReLu激活函数作为神经网络中的激活函数。
作为本发明实施例的一种实施方式，步骤S2中，根据升维处理后的轧制生产过程数据集得到集成预测模型为：如图2所示，对经过升维处理后的轧制生产过程数据集进行预处理，所述预处理包含：使用pauta标准进行异常值剔除并进行归一化操作，将经过预处理的升维后轧制生产过程数据集作为输入，将板形凸度、平直度作为输出，分别训练随机森林预测模型、多输出支持向量回归预测模型、高斯过程回归预测模型、极端梯度提升树预测模型，并通过异质集成策略进行加权处理，构建集成预测模型；利用Pearson相关系数准则的计算得到各个模型的Pearson相关系数，从而确定各个模型的权重系数；利用集成预测模型对板形凸度和板形平直度进行预测。
所述Pearson相关系数的计算公式为：
其中，为Pearson相关系数；/>为板形凸度和平直度的实测值；/>为板形凸度和平直度的预测值；n为样本数量。
所述权重系数的计算公式为：
其中，为第i个基本模型权重系数；/>为第i个基本模型Pearson相关系数；N为基本模型个数。
集成预测模型的计算公式为：
其中，为集成预测模型；/>为第i个基本预测模型；/>为第i个基本模型权重系数。
作为本发明实施例的一种实施方式，步骤S3中，得到第二板形预测值包括：
对集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据进行残差序列处理，得到第一板形误差值；
将第一板形误差值输入到GA-BP神经网络，得到第二板形误差值；
将第二板形误差值补偿给第一板形预测值，得到第二板形预测值。
进一步，将升维后的轧制生产过程数据集作为BP神经网络的输入，将第一板形预测值与目标值（该目标值为理论上得到的板形质量结果）的偏差作为输出，通过遗传算法GA来优化BP神经网络的结构和参数，进行选择、交叉、变异操作，将最优权值和阈值赋给BP神经网络进行训练，直到达到设定的BP神经网络误差值，最终得到用于板形误差值预测的GA-BP神经网络，将第一板形误差值输入到GA-BP神经网络中，得到第二板形误差值，将第二板形误差值与第一板形预测值相叠加，得到第二板形预测值。
作为本发明实施例的一种实施方式，步骤S4中，根据第二板形预测值，通过凸度反馈和平直度反馈实时控制机架间的弯辊调节量。
如图3所示，根据第二板形预测值与目标值的偏差对板形进行板形设定控制，计算出各机架的基准弯辊力和窜辊量大小并进行调节，消除一次板形；根据带钢进入轧机后的轧制压力波动及轧辊热凸度的变化进行板形前馈控制，补偿弯辊力，改变辊缝形状，保证出口带钢的平直度；根据凸度仪和平坦度仪实测的板形值与目标值的偏差，进行凸度反馈和平直度反馈，通过弯辊机构实时控制机架的弯辊调节量，完成带钢在轧制过程中的反馈控制，实现对带钢轧制工况的动态调节，获得合理的综合性能、保持良好的板形。
实施例2：
本发明实施例还提供一种多模融合的带钢板形控制装置，包括：
获取模块，用于获取轧制生产过程数据集；
构建模块，用于根据轧制生产过程数据集，得到集成预测模型；
预测模块，用于根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
控制模块，用于根据第二板形预测值进行板形控制。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取轧制生产过程数据集；
步骤S2、根据轧制生产过程数据集，构建集成预测模型；
步骤S3、根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
步骤S4、根据第二板形预测值进行板形控制。
2.如权利要求1所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，步骤S1中，还包括对轧制生产过程数据集进行升维处理，步骤S2中根据升维处理后的轧制生产过程数据集得到集成预测模型。
3.如权利要求2所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，对轧制生产过程数据集进行升维处理具体为：将轧制生产过程数据集输入到神经网络中，对轧制生产过程数据集进行升维处理。
4.如权利要求3所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，根据升维处理后的轧制生产过程数据集得到集成预测模型为：将经过升维处理后的轧制生产过程数据集作为输入，将板形凸度、平直度作为输出，分别训练随机森林预测模型、多输出支持向量回归预测模型、高斯过程回归预测模型、极端梯度提升树预测模型，并通过异质集成策略进行加权处理，构建集成预测模型。
5.如权利要求4所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，得到第二板形预测值包括：
对集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据进行残差序列处理，得到第一板形误差值；
将第一板形误差值输入到GA-BP神经网络，得到第二板形误差值；
将第二板形误差值补偿给第一板形预测值，得到第二板形预测值。
6.如权利要求5所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，根据第二板形预测值，通过凸度反馈和平直度反馈实时控制机架间的弯辊调节量。
7.如权利要求6所述的多模融合的带钢板形控制方法，其特征在于，所述轧制生产过程数据集包含：现场直接采集的生产数据和根据现场直接采集的生产数据通过轧制机理模型计算得到的机理数据，所述轧制机理模型包含：金属板带塑形变形模型、板带轧制过程中温度场模型、板带变形抗力模型和轧机工作辊磨损模型。
8.一种多模融合的带钢板形控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取轧制生产过程数据集；
构建模块，用于根据轧制生产过程数据集，得到集成预测模型；
预测模块，用于根据集成预测模型输出的第一板形预测值与实际测量数据，通过GA-BP神经网络，得到第二板形预测值；
控制模块，用于根据第二板形预测值进行板形控制。
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