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冷軋過程數字化建模與智能優化

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出版社：冶金工業出版社出版時間：2024-06-01
開本： 其他 頁數： 213
本類榜單：工業技術銷量榜
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冷軋過程數字化建模與智能優化 版權信息

  • ISBN：9787502498696
  • 條形碼：9787502498696 ; 978-7-5024-9869-6
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

冷軋過程數字化建模與智能優化 內容簡介

本書主要介紹冷連軋過程數據驅動的高精度數字孿生模型，系統介紹基于數據感知的酸洗拉矯智能控制、數據驅動的軋制過程數字孿生模型、軋制規程多目標優化與自適應控制、冷軋板形與邊部減薄建模及協調控制、非穩態過程感知與厚度-張力協調優化、冷軋全流程速度全局協調優化等系列數字化關鍵技術及其工業化應用。本書可供鋼鐵企業管理層和工程技術人員閱讀，也可供冶金自動化技術的科研、設計、生產維護人員以及大專院校的自動化、計算機、機電專業師生參考。

冷軋過程數字化建模與智能優化 目錄

1 冷軋工藝與自動化控制 1.1 板帶材冷軋生產工藝 1.2 冷連軋工藝與裝備 1.2.1 酸洗 1.2.2 冷連軋 1.3 冷連軋自動化控制系統 1.3.1 冷連軋控制系統概述 1.3.2 過程自動化控制系統 1.3.3 基礎自動化控制系統 參考文獻 2 數據驅動的冷軋軋制力預測模型 2.1 軋制力相關理論模型 2.1.1 軋制力模型 2.1.2 變形抗力模型 2.1.3 摩擦系數模型 2.2 智能建模數據獲取與處理 2.2.1 數據采集 2.2.2 變形抗力的軟測量 2.2.3 數據預處理 2.3 基于灰狼算法優化SVR的變形抗力預測研究 2.3.1 GWO-SVR算法介紹 2.3.2 實驗分析 2.3.3 模型效果分析 2.3.4 GWO-SvR模型對不同鋼種的預測效果 2.4 LightGBM軋制力預測模型 2.4.1 基于互信息的特征選擇 2.4.2 LightGBM模型介紹 2.4.3 LightGBM軋制力模型建立 參考文獻 3 冷軋軋制規程的多目標優化設計 3.1 傳統的軋制規程制定方法 3.1.1 傳統方法的軋制策略 3.1.2 傳統方法制定軋制規程的流程 3.2 軋制規程多目標優化 3.2.1 軋制規程目標函數結構設計 3.2.2 單目標函數的建立 3.2.3 多目標函數的建立 3.2.4 軋制規程的優化計算 參考文獻 4 冷軋非穩態過程厚度控制 4.1 基于粒子群優化的支持向量機 4.2 支持向量機 4.3 粒子群優化算法 4.3.1 粒子群優化算法的基本理論 4.3.2 帶壓縮因子的粒子群算法 4.4 策略驗證與分析 4.4.1 實驗過程與分析方法 4.4.2 實驗對比與分析 4.4.3 軋輥輥縫補償模型 參考文獻 5 冷軋厚度-張力協調優化控制 5.1 基于模型預測控制的單獨機架厚度-張力策略 5.1.1 預測控制的基本原理 5.1.2 預測控制器設計 5.1.3 擾動觀測器 5.1.4 預測控制器仿真與分析 5.2 基于鄰域優化的分布式模型預測控制策略 5.2.1 冷連軋軋制全過程優化問題 5.2.2 基于鄰域優化的分布式模型預測控制設計 5.2.3 控制策略仿真與分析 參考文獻 6 冷連軋過程帶鋼板形分布預測 6.1 CNN建模相關理論 6.1.1 殘差學習 6.1.2 聚合多尺度殘差變換理論 6.2 冷連軋板形分布預測網絡模型構建 6.3 數據采集與模型訓練細節 6.3.1 數據集構建 6.3.2 模型訓練細節 6.3.3 學習優化算法選擇與確定 6.4 網絡模型預測結果對比分析 6.4.1 模型評估指標 6.4.2 網絡預測性能對比 6.4.3 網絡模型性能討論 參考文獻 7 數據驅動的板形調控功效建模與計算 7.1 冷連軋機的板形控制策略 7.2 基于調控功效的多變量*優板形閉環反饋控制系統 7.2.1 板形調控功效系數 7.2.2 多變量*優板形控制算法 7.3 基于數據驅動的板形調控功效計算 7.3.1 主成分分析算法的數學模型 7.3.2 基于主成分分析法的*小二乘回歸建模 7.3.3 主成分分析算法獲取調控功效系數 7.3.4 偏*小二乘回歸原理 7.3.5 偏*小二乘回歸建模 7.3.6 正交信號校正法改進的偏*小二乘算法 7.3.7 基于OSC-PLS算法獲取調控功效系數 7.4 板形調控功效系數計算結果分析 7.4.1 預測模型的性能評估指標 7.4.2 板形調控功效系數計算結果 7.4.3 板形調控功效系數精度的驗證 7.4.4 板形調控功效系數應用測試實驗 參考文獻 8 冷軋機振動信號處理與預測建模 8.1 軋機振動監測系統建立 8.1.1 軋機振動信號采集 8.1.2 軋制過程工藝參數采集 8.1.3 振動監測系統驗證 8.2 振動數據預處理 8.2.1 數據時刻匹配 8.2.2 異常值剔除 8.2.3 Z-score標準化 8.3 軋機振動異常信號降噪處理 8.3.1 經驗模態分解原理 8.3.2 變分模態分解原理 8.3.3 改進的自適應變分模態分解 8.3.4 降噪結果分析 8.4 軋機振動預測建模 8.4.1 卷積神經網絡介紹 8.4.2 多維度多模態振動時間序列預測模型 8.4.3 數據集構建與網絡優化 8.5 模型預測結果分析 參考文獻 9 冷軋過程穩定性優化控制 9.1 基于數據驅動的工藝參數對振動的影響規律 9.1.1 主成分分析求解變量貢獻率 9.1.2 XGBoost算法求解變量貢獻率 9.1.3 軋制工藝參數對軋機振動影響的效果分析 9.2 提高軋制穩定性的軋制工藝參數優化及分析 9.2.1 基于摩擦機理模型的工藝參數優化 9.2.2 基于振動預測模型的工藝參數優化 參考文獻 附錄 網絡輸入68維變量的帶鋼冷連軋工藝參數列表 索引
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