【摘 要】
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轧机振动是影响轧制过程稳定性的关键因素。本文利用数据挖掘技术研究轧机振动问题,提出基于BP-AdaBoost的轧机振动预测模型和POS-SVM的轧机振动预测模型,并通过某钢厂热连轧
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFB0306402、2017YFB0304103);国家自然基金资助(51375424)
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轧机振动是影响轧制过程稳定性的关键因素。本文利用数据挖掘技术研究轧机振动问题,提出基于BP-AdaBoost的轧机振动预测模型和POS-SVM的轧机振动预测模型,并通过某钢厂热连轧系统振动实测数据对两种预测模型进行训练和检验,证明了利用数据挖掘技术能够实现轧机振动的预测;通过比较验证数据,得出POS-SVM轧机振动预测模型预测结果优于BP-AdaBoost轧机振动预测模型;最后分析了轧制工艺参数对轧机振动的影响规律,提出抑振措施,达到了抑振效果。
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