本文介绍了钢轨的生产流程和研究状况,分析了当前具有代表性的钢轨生产的发展趋势,论述了数据挖掘算法。根据某轨梁厂高速钢轨万能轧制的特点和要求,运用数据挖掘对钢轨万能法轧制表参数数据进行研究,开发了一套基于数据挖掘的钢轨轧制参数优化系统。该系统对轧制表中可控参数进行数据挖掘,寻找影响轧制钢轨规格尺寸精度的主要因素,并优化出这些主成分的优势区间,用到的数据挖掘算法主要是主成分分析(Principal Component Analysis简称PCA)和优势区间控制算法。轧制表参数通过数据挖掘之后,可以将各个可控参数的预设值缩小到一定区间范围,使相应的各机架操作人员有一个确定的范围来调整设定这些主要因素的取值,不至于将这些因素由于主观的设定而过高或过低,导致轧制出的钢轨不合格。根据本系统参数的优势区间,在轧制过程中可以对设定条件进行动态的修正,对提高钢轨最终形状尺寸的精度和减少废钢产品率有很大意义。该系统从体系结构上分为数据采集层、数据挖掘层和专家数据库生成层;从功能上分为四大功能:①系统具有采集数据功能;②系统能对影响万能法轧制钢轨规格尺寸的可控参数进行主成分分析,并能在分析的同时实现数据显示、数据预处理、数据保存等功能;③系统能对影响万能法轧制钢轨规格的主成分甚至所有的可控参数进行优势区间分析,在数据优势区间分析的同时进行历史数据回放、优势区间显示、显著性分析以及专家建议等;④本系统还具有专家数据库生成功能,以各参数的优势区间、显著性以及专家建议等生成专家数据库,同时还有生成报表功能。该系统在软件设计方面,以Microsoft Visual C++6.0为开发平台,通过MATCOM与Matlab6.5接口进行编程,综合了VC和Matlab两种开发软件的优点,采用SQL Server 2000数据库技术,对系统信息、设备信息、采样数据进行有效管理;系统结合了Windows操作系统的多线程与多视图技术,实现了各功能模块并行处理模式,这种模式的运用既保障了系统数据采集的实时性,又可以现场进行各种分析,充分利用、发挥了Windows操作系统的优势,具有良好的界面友好性。文章最后详细阐述了高速钢轨轨轧制参数优化系统的仿真及工业应用情况,验证了系统的可行性、高效性,为进一步的研究打下了良好的基础。