[发明专利]一种热连轧产品生产流程的工艺参数预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁冶金行业热连轧控制技术领域，特别涉及一种热连轧产品生产流程的工艺参数预测方法。

背景技术

热连轧生产技术是钢铁领域生产钢材的一种最常用的方式，它广泛采用薄板坯连铸连轧技术，从炼钢，连铸经均热后坯料直接进入轧线，具有短流程、能耗低、生产效率高的工艺特点。设计人员在进行热连轧新型产品的设计时，为了达到新产品质量的标准，设计人员往往要在生产车间采用已有的原材料，对生产流程加工方式进行多次调整来进行试验，以找到最符合要求的原材料和加工方式。但是这种热连轧产品生产方式不仅大量浪费了生产的资源，消耗了设计人员大量的精力，不满足热连轧新产品能量消耗低，高效率且成本低的特点，而且没有充分利用前人在以往生产过程中产生的数据和累积的经验知识，造成了这些宝贵资源的极大浪费。

随着计算机技术的发展，目前基本上所有的热轧带钢厂都实现了电子化信息化管理，热连轧生产流程中各个中间过程的数据都可以收集起来。现有的热连轧新产品设计方式无法充分利用这些数据进行指导生产，且对设计人员的依赖性较大，具有一定的局限性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是对热连轧产品生产流程的工艺参数提出一种预测方法，提供一种从产品数据中挖掘知识的方式，并指导热连轧生产人员进行新产品的设计。

为实现上述目的，本发明的具体实施步骤如下：

步骤一：收集属性数据，形成案例数据库；其中，案例数据库中每个案例包括热连轧产品生产的化学元素成分和含量、工艺参数和产品的力学性能；

步骤二：基于化学元素含量对案例库中的案例进行聚类，获得簇Ai；基于力学性能对案例库中的案例进行聚类，获得簇Bi；

步骤三：以基于化学元素含量形成的簇Ai为行，以力学性能形成的簇为列，构建矩阵，矩阵的交点为所在行的簇与所在列的簇的交集；

步骤四：对矩阵中不为空的的交点中的案例，基于所有化学元素含量和力学性能对每个工艺参数进行相关性分析，得到每个工艺参数与所有化学元素含量和力学性能的相关性系数的大小，若存在工艺参数的相关性系数不小于设定值，计算相关性系数最大的工艺参数的回归函数；

之后对没有得到回归函数的工艺参数基于化学元素含量和力学性能以及已有回归函数的工艺参数进行相关性分析，在剩余工艺参数中找到相关性系数最大的工艺参数，得到它的回归函数，并重复这一过程直到得到所有工艺参数的回归函数；

步骤五：按照目标产品的力学性能在案例库中与已有案例中进行匹配，若匹配成功，则直接给出匹配案例相应的化学元素含量和工艺参数；若匹配不成功，利用步骤四中的矩阵来确定化学元素含量和工艺参数，具体包括以下步骤：

5.1先将目标案例的力学性能分配到基于力学性能的簇Bi中，找到该簇Bi所在列中不为空的交点，则与每一个交点中化学元素含量相应的原材料经过一定加工方式的热连轧工艺可得到目标产品的力学性能要求；

5.2利用步骤四得到的矩阵的回归函数分别对每一种原材料的化学元素含量计算相应的工艺参数，选择得到热连轧目标产品的原材料和加工方式的工艺参数。

优选地，步骤一和步骤二之间还包括分析数据步骤，从数据中得到热连轧产品生产的特点，可知不同的原材料经过一定的工艺参数的加工工艺方式，能得到相同的力学性能，同时，相同的原材料经过不同的工艺参数的工艺方式可以得到不同的力学性能；同时也可知工艺参数不仅与原材料的化学元素和产品的力学性能有关，同时也与某些其他的工艺参数有关。

优选地，步骤一还包括对案例数据库中的案例的属性数据进行数据预处理。

优选地，所述预处理包括标准化、缺失值处理和去噪.

优选地，步骤二中对案例数据库中的案例进行聚类前还包括将各案例中的化学元素含量按照化学元素的含量与力学性能的相关性大小进行加权处理。

优选地，在步骤四中：若交点中案例所有的工艺参数与所有化学元素含量和力学性能的相关性系数都小于设定值，且交点中的案例个数不小于某个数，则对原矩阵进行嵌套，以该交点的案例为总数据，重新按照化学元素含量和力学性能分别聚类，构建一个嵌套的矩阵，得到该嵌套的矩阵的回归函数。

优选地，步骤5.2中分别对每一种可能的化学元素含量计算相应的工艺参数，进一步是对工厂已有的原材料的化学元素含量计算相应的工艺参数；所述选择进一步为选择最符合人员需要且成本最低的热连轧新目标产品的原材料和加工方式的工艺参数。