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东北大学学报（自然科学版） 2021年第9期42卷 1268-1274,1289页

作者：丁敬国郭锦华东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

为提高热连轧粗轧带钢生产过程中换钢种、换规格及换辊后的首块带钢宽度设定模型精度,本文提出一种基于主成分分析协同随机森林(PCA-RF)算法的宽度预测模型.采用主成分分析法对数据样本合理分析,通过计算特征值、主成分贡献度及累计贡... 详细信息

为提高热连轧粗轧带钢生产过程中换钢种、换规格及换辊后的首块带钢宽度设定模型精度,本文提出一种基于主成分分析协同随机森林(PCA-RF)算法的宽度预测模型.采用主成分分析法对数据样本合理分析,通过计算特征值、主成分贡献度及累计贡献度进行特征选择.在PCA筛选的变量数据集上训练最佳随机森林宽度预测模型.同时,使用支持向量机回归(SVR)、K-最近邻(KNN)模型进行对比验证.通过实际应用表明,PCA-RF各道次宽度模型R-squared值控制在99.9%~1,且96%以上样本点预测误差在-5~5 mm,从而证明该模型实现了换钢种、换规格及换辊后的首块钢宽度的高精度预测.

关键词：热连轧粗轧主成分分析特征选择宽度预测随机森林算法

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基于密度聚类协同深度残差网络的热连轧宽度预测

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冶金自动化 2022年第6期46卷 67-77页

作者：丁敬国倪晔孙丽荣李贺李旭张殿华东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室山东钢铁集团日照有限公司热轧厂

在热连轧轧制规程设定中，因在换辊后首卷、产品换钢种、换规格、润滑条件和温度波动等非稳态轧制过程中，模型预测误差较大，造成带钢三维尺寸波动大等问题。本文提出了一种基于密度聚类协同深度残差网络的热连轧宽度预测方法，提高热... 详细信息

在热连轧轧制规程设定中，因在换辊后首卷、产品换钢种、换规格、润滑条件和温度波动等非稳态轧制过程中，模型预测误差较大，造成带钢三维尺寸波动大等问题。本文提出了一种基于密度聚类协同深度残差网络的热连轧宽度预测方法，提高热轧带钢粗轧过程的宽度设定精度。首先，根据数据在高维特征中的密度分布将相似的数据归为同一类簇，并剔除数据采集误差导致的离群值。然后，将划分后的类簇单独训练，采用深度前馈全连接神经网络，并借助残差网络优化网络结构，改善深层网络的性能退化问题，训练最优模型进行预测。最后，将所构建的浅层网络与未优化的深层网络进行对比和结构优化，并将优化后的模型应用于热连轧粗轧过程狗骨回复和自由宽展预测模型，从而实现立辊开口度的精准设定。应用结果表明，基于支持向量回归(support vector regression, SVR)、深度神经网络(deep neural network, DNN)、深度残差网络(deep residual network, DRN)的模型宽度设定值与实测值偏差在8 mm以内的命中率分别为52.3%、79.6%、92.1%,在12 mm以内的命中率分别为59.1%、90.9%、96.2%,可以看出，基于密度聚类协同深度残差网络的热连轧宽度的预测，DRN模型精度明显优于SVR和DNN模型。

关键词：热连轧粗轧宽度预测神经网络深度学习聚类分析残差网络

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