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冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型
引用本文:魏立新,高江曼,麻诚,车海军,杨景明.冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型[J].钢铁,2015(6).
作者姓名:魏立新  高江曼  麻诚  车海军  杨景明
作者单位:1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北 秦皇岛 066004; 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北 秦皇岛 066004
2. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北 秦皇岛 066004; 新兴铸管股份有限公司格板部,河北 邯郸 056000
3. 新兴铸管股份有限公司格板部,河北 邯郸,056000
基金项目:国家自然科学基金钢铁联合基金资助项目(U1260203);河北省高等学校创新团队领军人才培育计划资助项目
摘    要:冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析,确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推,采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减,并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明,系统预测的绝对误差平均值为0.014 9,与其他方法相比具有明显的优越性,并且系统具有在线自适应的能力,能够随着时间而进化。

关 键 词:表面粗糙度  灰色关联度分析  在线  稀疏  最小二乘支持向量

Attenuation model for working roll’s surface roughness in cold rolling temper mill
WEI Li-xin,GAO Jiang-man,MA Cheng,CHE Hai-jun,YANG Jing-ming.Attenuation model for working roll’s surface roughness in cold rolling temper mill[J].Iron & Steel,2015(6).
Authors:WEI Li-xin  GAO Jiang-man  MA Cheng  CHE Hai-jun  YANG Jing-ming
Abstract:
Keywords:surface roughness  grey relational analysis  on-line  sparsification  least squares support vector machine
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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