【摘 要】
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为实现板带轧制过程的智能制造,对智能化的内涵进行了深入探索.针对具体问题,将无监督学习与强化学习理论用于生产实践具有重要意义.以板带轧制过程中的板形检测数据为研究对象,通过无监督学习理论中的自编码器进行板形基本模式的自动学习,从而降低板形数据的存储与传输量,实现板形分布的抽象表示,为后续板形异常检测、智能预报和智能控制奠定基础.与基于勒让德多项式模式的传统板形数据降维方法相比,此方法可显著提高板形重构精度,实现板形数据的近似无损压缩.
【机 构】
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燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北秦皇岛066004;燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北秦皇岛066004;燕山大学亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室,河北秦皇岛
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为实现板带轧制过程的智能制造,对智能化的内涵进行了深入探索.针对具体问题,将无监督学习与强化学习理论用于生产实践具有重要意义.以板带轧制过程中的板形检测数据为研究对象,通过无监督学习理论中的自编码器进行板形基本模式的自动学习,从而降低板形数据的存储与传输量,实现板形分布的抽象表示,为后续板形异常检测、智能预报和智能控制奠定基础.与基于勒让德多项式模式的传统板形数据降维方法相比,此方法可显著提高板形重构精度,实现板形数据的近似无损压缩.
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