【摘 要】
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板形是衡量淬火后钢板质量的重要指标之一,板形的预报对高质量钢板的持续稳定生产具有重要的指导意义.本文提出一种基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法,为淬火生产控制决策提供参考依据.首先对淬火过程进行特性分析;然后采用模糊C均值聚类算法对淬火过程进行工况识别,使用支持向量机建立各工况的板形预报模型,并运用改进的粒子群优化算法提高模型的精度;最后利用工业生产数据进行实验,结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.
【机 构】
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中国地质大学（武汉）自动化学院,复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,地球探测智能化技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA010),高等学校学科创新引智计划项目(B17040)资助。
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板形是衡量淬火后钢板质量的重要指标之一,板形的预报对高质量钢板的持续稳定生产具有重要的指导意义.本文提出一种基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法,为淬火生产控制决策提供参考依据.首先对淬火过程进行特性分析;然后采用模糊C均值聚类算法对淬火过程进行工况识别,使用支持向量机建立各工况的板形预报模型,并运用改进的粒子群优化算法提高模型的精度;最后利用工业生产数据进行实验,结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.
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