一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，属于轧钢加热炉优化控制方法技术领域。本发明专利技术的技术方案是：将板坯加热最优目标参数和板坯加热过程历史数据组成样本，将所有的样本组成样本集，并确定确定聚类簇数；从样本集中随机选择k个样本作为初始均值向量，计算样本与各均值向量的距离，根据距离最近的均值向量确定簇标记；将样本划入相应的簇计算新均值向量，最终得到最优理想向量，此向量包含最优板坯加热过程参数。本发明专利技术的有益效果是：通过使用机器学习板坯加热生产中的历史数据，选出板坯加热最优的目标参数和过程参数，以实现对板坯加热工序参数的优化，进一步提高板坯加热质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，属于轧钢加热炉优化控制方法。

技术介绍

1、在热轧板带生产过程中，板坯加热是必要生产流程，板坯加热的质量直接影响了热轧板带的商品质量。现有的加热炉控制系统是基于热传导学理论模型和自动化控制系统来实现板坯加热过程自动化控制，整个系统中的过程和目标参数大多采用静态设定模式，缺少必要的学习控制方法进行过程参数的优化和调整，造成设定参数无法适应设备和环境变化，严重影响着产品的生产质量。

技术实现思路

1、本专利技术目的是提供一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，通过使用机器学习板坯加热生产中的历史数据，选出板坯加热最优的目标参数和过程参数，以实现对板坯加热工序参数的优化，进一步提高板坯加热质量，有效地解决了
技术介绍
中存在的上述问题。

2、本专利技术的技术方案是：一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，包含以下步骤：

3、(1)板坯加热目标参数优化，板坯历史数据组成样本，将所有的样本组成样本集，并确定聚类簇数，从样本集中随机选择本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤（1）中，板坯历史数据包括板坯物理属性、主要化学成分、加热过程中的各区段炉气温度、加热过程时间、板坯出炉温度和板坯终轧温度参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤（2）中，板坯加热最优目标参数包含最优板坯加热后平均温度、板坯Ⅰ区段温度、板坯Ⅰ区段加热时间、板坯Ⅱ区段温度、板坯Ⅱ区段加热时间、板坯Ⅲ区段温度、板坯Ⅲ区段加热时间、板坯Ⅳ区段温度和板坯Ⅳ区...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤（1）中，板坯历史数据包括板坯物理属性、主要化学成分、加热过程中的各区段炉气温度、加热过程时间、板坯出炉温度和板坯终轧温度参数。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢明杨，宋志斌，郭大伟，程航，姜坤江，曹昀，白晗，李杰，
申请(专利权)人：河钢股份有限公司承德分公司，
类型：发明
国别省市：