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基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测
被引量：
10
1
作者
陈楠
李旭
+3 位作者
栾峰
丁敬国
李影
张殿华
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期74-81,共8页
针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学...
针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。
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关键词
热
连轧板
凸度
模型
组合预测
机理
数据驱动
偏差量
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职称材料
题名
基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测
被引量：
10
1
作者
陈楠
李旭
栾峰
丁敬国
李影
张殿华
机构
轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学)
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期74-81,共8页
基金
国家自然科学基金(U20A20187)
“兴辽英才计划”项目(XLYC2007087)。
文摘
针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。
关键词
热
连轧板
凸度
模型
组合预测
机理
数据驱动
偏差量
Keywords
strip crown model of hot tandem rolling
combined prediction
mechanism
data-driven
deviation
分类号
TG335.56 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测
陈楠
李旭
栾峰
丁敬国
李影
张殿华
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
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