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本文標題："鋼鐵生產工藝參數與質量分析計量圖像顯微鏡"
新聞來源：未知 發(fā)布時間：2016-6-30 21:13:40 本站主頁地址：http://www.y7853.cn
鋼鐵生產工藝參數與質量分析計量圖像顯微鏡
且變量間具有強相關性的連續(xù)過程，基于大數據的多變量統(tǒng)計過程
控制系統(tǒng)主要用于質量控制、過程監(jiān)控、質量預測和質量診斷等。
由于鋼鐵生產過程本身的復雜性，工藝參數問、質量指標間、工藝
參數與質量指標之間往往存在多重相關性，因此在工藝參數與質量指標
間不可避免地存在著非線性的關系。采用常規(guī)的線性分析方法會造成質
量診斷和質量預測過程的偏差，這時需要采用非線性分析方法。基于主
成分分析、偏最小二乘法、獨立分量分析等多變量統(tǒng)計過程控制方法均
為線性方法。最近幾年，核函數映射方法、非線性主元分析等為解決多
變量的非線性統(tǒng)計過程控制提供了新的途徑。例如，核主成分分析應用
于多變量統(tǒng)計過程控制中，且針對生產狀態(tài)隨時間變化的情況，提出了
加窗核主成分分析方法對生產過程進行監(jiān)控；利用嚴圖對熱沖壓成型過
程的成品尺寸進行生產過程的監(jiān)控，再利用貝葉斯神經網絡方法給出過
程參數與質量指標間的因果關系，達到質量診斷的目的。
為了進一步改善產品質量監(jiān)控模型，王建國、黎敏等提出了基于流
形學習的半監(jiān)督核嶺回歸產品質量預測模型，解決了因數據缺失以及輸
入變量和輸出變量之間的非線性映射關系造成的模型誤差，提高了質量
模型的泛化能力；提出了基于神經網絡規(guī)則抽取方法的工藝規(guī)范優(yōu)化技
術，從生產數據中采用粒子群優(yōu)化算法對產品質量模型中的過程控制參
數進行迭代尋優(yōu)，提取生產過程中工藝規(guī)范標準。何飛、徐金梧等提出
了利用核主成分分析提取的SPE(Squared Prediction Error)統(tǒng)計量監(jiān)
控生產過程方法，并分析了熱軋帶鋼頭部拉窄原因。此外，還提出了基
于核費希爾判別的產品質量分類方法和基于核熵成分分析的生產過程聚
類方法，解決了工藝參數間存在非線性耦合關系的生產過程狀態(tài)識別和
診斷問題，為產品改判和工藝規(guī)范的制定提供了新的方法。
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