针对顺义冷轧机组在生产板带钢过程中出现的各种板形质量问题、板形控制方案单一与板形质量影响因素不明确等问题,进行冷轧机组板形大数据分析与挖掘利用的研究。
基于顺义冷连轧的历史大数据并结合板形控制机理和经验知识,从数据挖掘和系统分析角度揭示板形质量的影响因素,以此进行板形控制及工艺优化。对历史大数据进行预处理工作并建立数据集。通过对现场板形描述方法进行调研和分析,针对性提出了新的板形缺陷描述方法;基于数据集运用机器学习算法建立了板形分类与定量预测模型,并对板形进行异常监测和分析;对板形控制相关资料进行了消化整理,对顺义冷轧板形反馈控制策略进行了仿真分析;在上述工作基础上,系统地总结了目前机组板形大数据存在的问题及可能产生的原因,提出了相应的对策并针对可实施的对策方案进行了现场实验。