基于支持向量机的冷连轧轧制参数在线预报

摘要

冷连轧生产是一个多变量、强耦合的非线性时变控制过程.由于冷连轧的加减速过程中带钢的力学性能波动较大,直接按照传统的冷轧机理模型加常规自学习和自适应的方法计算辊缝、速比等因素对厚度和张力的影响,很难保证加减速过程中的带钢精度.为了定性地和定量地研究这些因素对冷轧钢厚度精度的具体影响,分析带钢冷连轧加减速过程的动态特性,提出了一种基于机器学习的数据模型与机理模型相结合的综合轧制特性分析模型.该方法通过运用支持向量机,从大规模数据中把辊缝、速比等对厚度和张力的影响挖掘出来,求出补偿公式,最终与机理模型结合建立参数自适应的目标函数.