基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法技术

本发明专利技术公开一种基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法，该方法首先收集连铸生产过程的正常工况数据和夹渣故障数据，建立类间散度与类内散度，并结合损失函数建立散度约束核判别分析模型，然后利用Representer Theorem计算得到模型解析解，并建立夹渣缺陷实时预报模型。相比传统算法，本发明专利技术可以大大提高连铸坯皮下夹渣缺陷实时预报的准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法
本专利技术属于工业过程控制领域，特别涉及一种基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法。
技术介绍
连铸是钢铁工业的重要工序，在连铸工艺中，转炉钢水通过钢水包和中间罐进入结晶器，并加入保护渣(钢水页面顶部的保护渣具有保温、防止钢水二次氧化、吸收杂质等作用)。在结晶器内，钢水被冷却、凝固成为具有一定坯壳厚度的软钢坯，随后被矫直机、引锭装置进行拉坯和矫直，最后被火焰切割机切割成钢坯；图1为连铸过程示意图。皮下夹渣是众多钢坯质量缺陷中发生频率最高的缺陷之一。皮下夹渣缺陷指的是铸坯表面或者表面以下2mm-10mm嵌入大块、不规则、不连续的渣子。在连铸工序中，夹渣会影响初生坯壳导热性能，降低凝固壳厚度，容易导致结晶器外发生“漏钢”，造成严重生产事故；在后续工序中，皮下夹渣的钢坯会导致热轧和冷轧产品出现严重的表面缺陷，如黑线、起皮、鼓包等，是优质冷轧薄板最主要的表面缺陷。因此，皮下夹渣缺陷的相关问题是钢铁公司亟需解决的重要问题，世界范围内学术界和工业界均对皮下夹渣缺陷展开了深入研究。对皮下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤一：收集连铸生产过程的正常工况下的数据和发生夹渣故障时的数据，得到建模用的训练样本集

【技术特征摘要】
1.一种基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一：收集连铸生产过程的正常工况下的数据和发生夹渣故障时的数据，得到建模用的训练样本集其中xi∈RP，N为训练样本总数，P为过程变量数，R为实数集,yi代表xi的类别信息；
步骤二：对训练样本集进行预处理和归一化；
步骤三：在重构核希尔伯特空间中，建立散度约束核判别分析模型，所述的具体算法如下：
(1)对每一个类别t，选择一个代表点
(2)假设采样点xi缺陷预报结果为f(xi)，对每一个类别t，计算类内散度



(3)根据下式计算总体类内散度σW



其中T为类别数量；
(4)根据下式计算总体类间散度σB



(5)基于σW与σB，根据下式计算散度约束ReScatter



(6)构建损失函数V(yi,f(xi))；
(7)建立散度约束核判别分析模型



其中，Hκ为重构核希尔伯特空间，γ为权重系数；
步骤四：计算散度约束核判别分析模型的解；
步骤五：建立夹渣缺陷实时预报系统；
步骤六：收集新的过程数据并对其进行与建模数据相同的预处理和归一化，得到xnew；
步骤七：将xnew代入夹渣缺陷实时预报系统，计算得到夹渣缺陷预报结果f(xnew)。


2.根据权利要求1所述的基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺陷预报方法，其特征在于，所述的步骤三中的代表点的选取按照如下步骤进行：
(1)对每一个类别t，计算其均值点Gt为类别t所有采样点的集合，Nt为Gt所含采样点的数量；
(2)在Gt中选择与最近的建模点，作为类别t的类别代表点





3.根据权利要求1所述的基于散度约束核判别分析的连铸坯皮下夹渣缺...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋执环，魏驰航，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33