【摘 要】
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提出了基于相异度指标和对比格兰杰因果关系分析的热轧带钢头部拉窄根因诊断模型。采用核熵成分分析对原始数据进行特征提取,在降维基础上实现非线性关系下的相异度评估,判定
【机 构】
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北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,国家板带生产先进装备工程技术研究中心
【基金项目】
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工信部智能制造新模式项目,国家科技支撑计划资助项目(2015BAF30B01),轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开放课题基金资助项目(2018RALKFKT003),北京科技大学-台北科技大学联合基金资助项目(TW2019013)
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提出了基于相异度指标和对比格兰杰因果关系分析的热轧带钢头部拉窄根因诊断模型。采用核熵成分分析对原始数据进行特征提取,在降维基础上实现非线性关系下的相异度评估,判定生产状况是否异常;建立对比格兰杰因果关系模型,通过大量正常工况下的批次数据得到各因果关系的允许波动范围,并作为对应因果关系是否异常的标准,进而确定最终故障根因;最后,利用大量实际生产数据建立热轧带钢头部拉窄根因诊断模型,验证了方法的有效性。结果表明,该方法具有较好的性能,能够准确检测出异常批次并定位根因。
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