（1）现用轧制规程制定模型的解析，完成数据的采集

通过文献查阅和机组调研，了解5m厚板机组的轧制工艺流程与相应的操作规范，明确对稳定轧制道次问题的描述。对现用轧制规程模型进行解析。与现场操作人员进行交流，了解目前操作人员经验的参数调整方向。同时，完成对轧制过程工艺数据的采集，进行去噪、纠错处理。

（2）数据的筛选及预处理

根据稳定轧制道次数的模型开发任务，从数据仓库中提取所需的轧制工艺参数数据，在轧制理论分析和模型解析的基础上，对数据做相应的变量重组、数据规范化、标准化、降维等处理，建立适合轧制工艺规程数据挖掘操作的相关数据集。

（3）轧制道次数的影响因素分析，聚焦影响变量

在对现用轧制规程设定模型解析的基础上，分析影响轧制规程制定的主要因素。同时，通过对轧制工艺数据的析因分析，主成分分析等方法，研究并确定影响轧制道次数的主要因素、次要因素及各因素间的交互作用。最终，确定影响轧制道次数的主要因素，完成轧制工艺模型索引表格中变量的制定，确定表格输入、输出变量及格式。

（4）索引变量的分层研究及优化

由于轧制工艺过程参数较多，且变量变化范围较大。分层数过大，将导致索引数量过大，不利于后序模型在机组的实施；分层数过小，又不能完全反映变量变化对轧制规程的影响，从而导致模型的偏差较大。统计分析各主要变量的变化区间范围，研究分层数及区间对轧制道次的影响，建立并优化合理的索引表格中的变量分层及各层的区间范围，为模型的开发奠定基础。

（5）建模数据分析，输出预计算模型建议工艺参数文献综述

利用回归等方法对原始工艺数据（PDI）进行建模，同时，结合现场的操作经验与实际，对预计算模型根据索引表格输出建议工艺参数进行优化修正。

（6）典型产品轧制规程过程控制的优化分析，输出再计算模型建议工艺参数

利用大数据分析工具，结合现场调研对现场生产的典型产品对轧制过程工艺设定参数数据进行分析，根据道次规程的限制条件及质量要求择优选择道次的过程设定参数的最优方案，并通过现场验证可行性，以用于典型规格的过程设定，做到对再计算模型过程工艺设定参数的优化。

1。3。2研究的目的与意义

在5m厚板产线的实际轧制过程中，由于钢板尺寸、温度以及设备情况等工艺条件的波动，导致在轧制相同钢种、规格厚板产品时，不同班组的轧制道次存在一定的波动。由于轧制规程的变化，一方面影响了生产的稳定性，另一方面也导致了最终产品质量和性能稳定性的下降，直接影响用户的使用。

目前，在生产过程中，操作人员在模型自动计算结果的基础上调整工艺参数，以保证轧制产品的工艺要求。该方法人为的干扰因素较大，操作人员的习惯、经验起到了关键的作用。不同的班组及操作人员对于调整参数的设定在理解程度上也存在着一定的偏差，因此不能从根本上保证同一规格、工艺要求的钢板轧制道次规程的稳定性，对产品性能带来波动，影响质量。

另一方面，5m厚板机组经过了10多年的生产，积累了大量的轧制工艺数据。这些数据背后蕴含了大量的厚板轧制变形规律，同时也包含了现场操作人员多年操作经验，长期未能得到充分的利用。因此，本项目希望能够从大数据的角度，对积累的轧制工艺数据进行分析和挖掘，提出适应5m厚板机组的轧制工艺模型，提高厚板标准产品的轧制稳定性。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766- 大数据的厚板结构钢产品精轧标准道次模型研究(7):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_95144.html