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钢铁生产工艺参数与质量分析计量图像显微镜
所属分类：显微镜百科 点击次数：154 发布日期：2022-06-20
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钢铁生产工艺参数与质量分析计量图像显微镜 且变量间具有强相关性的连续过程，基于大数据的多变量统计过程控制系统主要用于质量控制、过程监控、质量预测和质量诊断等。 由于钢铁生产过程本身的复杂性，工艺参数问、质量指标间、工艺参数与质量指标之间往往存在多重相关性，因此在工艺参数与质量指标间不可避免地存在着非线性的关系。采用常规的线性分析方法会造成质量诊断和质量预测过程的偏差，这时需要采用非线性分析方法。基于主成分分析、偏最小二乘法、独立分量分析等多变量统计过程控制方法均为线性方法。最近几年，核函数映射方法、非线性主元分析等为解决多变量的非线性统计过程控制提供了新的途径。例如，核主成分分析应用于多变量统计过程控制中，且针对生产状态随时间变化的情况，提出了加窗核主成分分析方法对生产过程进行监控；利用严图对热冲压成型过程的成品尺寸进行生产过程的监控，再利用贝叶斯神经网络方法给出过程参数与质量指标间的因果关系，达到质量诊断的目的。 为了进一步改善产品质量监控模型，王建国、黎敏等提出了基于流形学习的半监督核岭回归产品质量预测模型，解决了因数据缺失以及输入变量和输出变量之间的非线性映射关系造成的模型误差，提高了质量模型的泛化能力；提出了基于神经网络规则抽取方法的工艺规范优化技术，从生产数据中采用粒子群优化算法对产品质量模型中的过程控制参数进行迭代寻优，提取生产过程中工艺规范标准。何飞、徐金梧等提出了利用核主成分分析提取的SPE(Squared Prediction Error)统计量监控生产过程方法，并分析了热轧带钢头部拉窄原因。此外，还提出了基于核费希尔判别的产品质量分类方法和基于核熵成分分析的生产过程聚类方法，解决了工艺参数间存在非线性耦合关系的生产过程状态识别和诊断问题，为产品改判和工艺规范的制定提供了新的方法。
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