一種適于交叉軋制的模型學(xué)習(xí)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于社鋼自動控制領(lǐng)域，尤其涉及一種適合于熱社帶鋼交叉社制的模型學(xué) 習(xí)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，國內(nèi)、外的熱連社廠采用的數(shù)學(xué)模型基本上有GE模型、西口子模型和日本 Η菱模型。Η菱模型采用經(jīng)典的金屬壓力加工公式，GE、西口子模型采用經(jīng)驗公式，其學(xué)習(xí) 方法都使用上次社制時的實際數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，無論是哪種模型都適合批量社制，批量越 大，同一鋼種、規(guī)格社制越多社制過程越穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量精度越高。反之交叉社制時，不僅規(guī) 格、鋼種交叉，爐序也交叉，都不同程度地存在社制不穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量精度低的問題。圍繞交 叉社制時如何提高社制的穩(wěn)定性，從而開發(fā)出一套適合交叉社制的模型學(xué)習(xí)方法，是一個 亟待解決的當(dāng)務(wù)之急。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明旨在提供一種能有效防止熱社帶鋼交叉社制過程中，因社制工況變化導(dǎo)致 模型學(xué)習(xí)趨勢錯誤引起的起套卡鋼事故，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)自由社制的模型學(xué)習(xí)方 法。
[0004] 為此，本發(fā)明所采取的解決方案是：
[0005] -種適于交叉社制的模型學(xué)習(xí)方法，其特征在于，用模糊數(shù)學(xué)方法對前后社制的 鋼種進(jìn)行聚類分析并歸類，采用模糊分布法求出其隸屬函數(shù)，建立模糊矩陣，根據(jù)模糊矩陣 值確定其相似程度，并最終確定其學(xué)習(xí)繼承的程度；具體方法和步驟為：
[0006] 1、確定模糊集；用數(shù)學(xué)方法定義模糊集論域U為前面社過的鋼的至少18種分類， 在系統(tǒng)內(nèi)存中開辟一緩存，存儲社過的至少18種鋼數(shù)據(jù)并隨時更新，建立模糊子集A的 隸屬函數(shù)，采用ZAD邸表示法來表示模糊集，即；
[0007] A = A(ul)/ul+A(u2)/u 化…+A(un)/un。
[0008] 2、進(jìn)行模糊聚類分析；隸屬函數(shù)是建立模糊集的基石，論域U上的隸屬函數(shù)就是 U到[0, 1]的一個實值函數(shù)，利用模糊分布法來確定隸屬函數(shù)，根據(jù)熱社生產(chǎn)線某一季度的 實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采集至少1. 8萬塊鋼的數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)按厚度、寬度、鋼種進(jìn)行分類，采 用MINKOWSKI距離貼近度法來對鋼種、規(guī)格的相似程度進(jìn)行聚類分析。
[0009] 3、確定模糊相似矩陣的截集水平及模糊規(guī)則數(shù)：根據(jù)鋼種、規(guī)格的分布情況，依 照T-S模糊建模算法，用黃金分割法確定滿意的模糊相似矩陣的截集水平，用最大樹法確 定截集水平對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)，提高聚類算法的收斂速度和聚類精度。
[0010] 4、建立模糊矩陣；將確定的滿意模糊相似矩陣的截集水平及對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)應(yīng) 用于社制線前滑學(xué)習(xí)模糊建模，最終確定的模糊矩陣為：
[0011]
[0012] 5、學(xué)習(xí)與繼承；矩陣值為鋼種、規(guī)格的相似程度，根據(jù)鋼種、規(guī)格的相似程度來確 定模型的繼承程度，將模糊計算結(jié)果與傳統(tǒng)的模型學(xué)習(xí)結(jié)果結(jié)合，對矩陣值為1的量，認(rèn)為 兩類鋼完全一致，學(xué)習(xí)可W完全繼承；對矩陣值為0的量，則認(rèn)為兩類鋼完全不一致，學(xué)習(xí) 不繼承。
[0013] 本發(fā)明的有益效果為：
[0014] 本發(fā)明方法打破了傳統(tǒng)的模型學(xué)習(xí)理念，將模糊數(shù)學(xué)控制算法引入熱社帶鋼交叉 社制的模型學(xué)習(xí)中，解決了已有技術(shù)存在的社制不穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量精度低的問題，不僅可增 加生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，有效防止熱社帶鋼交叉社制過程中，因社制工況變化導(dǎo)致模型學(xué)習(xí) 趨勢錯誤而引起的起套卡鋼事故，減少事故損失；而且能提高產(chǎn)品的質(zhì)量精度，實現(xiàn)自由社 巧||，滿足生產(chǎn)實際的需要。本發(fā)明具有較大的推廣應(yīng)用價值。
【具體實施方式】
[0015] 傳統(tǒng)的Η菱模型學(xué)習(xí)方法，根據(jù)上次社制本規(guī)格鋼的實際數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，考慮 因素比較單一，未全面考慮當(dāng)時的社制工況，因而學(xué)習(xí)效果不理想。
[0016] 本發(fā)明用模糊數(shù)學(xué)方法對前后社制的鋼種進(jìn)行聚類分析并歸類，采用模糊分布法 求出其隸屬函數(shù)，建立模糊矩陣，根據(jù)模糊矩陣值確定其相似程度，并最終確定其學(xué)習(xí)繼承 的程度。
[0017] 本發(fā)明的具體方法和步驟為：
[0018] 1、確定模糊集；用數(shù)學(xué)方法定義模糊集論域U為前面社過的鋼的至少18種分類， 在系統(tǒng)內(nèi)存中開辟一緩存，存儲社過的至少18種鋼數(shù)據(jù)并隨時更新，建立模糊子集A的 隸屬函數(shù)，采用ZAD邸表示法來表示模糊集，即；
[0019] A = A(ul)/ul+A(u2)/u 化…+A(un)/un。
[0020] 2、進(jìn)行模糊聚類分析；隸屬函數(shù)是建立模糊集的基石，論域U上的隸屬函數(shù)就是 U到[0, 1]的一個實值函數(shù)，利用模糊分布法來確定隸屬函數(shù)，根據(jù)熱社生產(chǎn)線某一季度的 實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采集至少1. 8萬塊鋼的數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)按厚度、寬度、鋼種進(jìn)行分類，采 用MINKOWSKI距離貼近度法來對鋼種、規(guī)格的相似程度進(jìn)行聚類分析。
[0021] 3、確定模糊相似矩陣的截集水平及模糊規(guī)則數(shù)：根據(jù)鋼種、規(guī)格的分布情況，依 照T-S模糊建模算法，用黃金分割法確定滿意的模糊相似矩陣的截集水平，用最大樹法確 定截集水平對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)，提高聚類算法的收斂速度和聚類精度。
[0022] 4、建立模糊矩陣；將確定的滿意模糊相似矩陣的截集水平及對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)應(yīng) 用于社制線前滑學(xué)習(xí)模糊建模，最終確定的模糊矩陣為：
[0023]
[0024] 5、學(xué)習(xí)與繼承；矩陣值為鋼種、規(guī)格的相似程度，根據(jù)鋼種、規(guī)格的相似程度來確 定模型的繼承程度，將模糊計算結(jié)果與傳統(tǒng)的模型學(xué)習(xí)結(jié)果結(jié)合，對矩陣值為1的量，認(rèn)為 兩類鋼完全一致，學(xué)習(xí)可W完全繼承；對矩陣值為0的量，則認(rèn)為兩類鋼完全不一致，學(xué)習(xí) 不繼承。
[00巧]將本發(fā)明方法投入到在線控制中，即可獲得提高生產(chǎn)過程穩(wěn)定性，實現(xiàn)自由社制 的滿意效果。
【主權(quán)項】
1. 一種適于交叉軋制的模型學(xué)習(xí)方法，其特征在于，用模糊數(shù)學(xué)方法對前后軋制的鋼 種進(jìn)行聚類分析并歸類，采用模糊分布法求出其隸屬函數(shù)，建立模糊矩陣，根據(jù)模糊矩陣值 確定其相似程度，并最終確定其學(xué)習(xí)繼承的程度；具體方法和步驟為： (1) 確定模糊集：用數(shù)學(xué)方法定義模糊集論域U為前面軋過的鋼的至少18種分類，在 系統(tǒng)內(nèi)存中開辟一緩存，存儲軋過的至少18種鋼數(shù)據(jù)并隨時更新，建立模糊子集A的隸屬 函數(shù)，采用ZADHl表示法來表示模糊集，即： A = A (ul)/ul+A (u2)/u2+…+A (un)/un ; (2) 進(jìn)行模糊聚類分析：隸屬函數(shù)是建立模糊集的基石，論域U上的隸屬函數(shù)就是U 到[〇，1]的一個實值函數(shù)，利用模糊分布法來確定隸屬函數(shù)，根據(jù)熱軋生產(chǎn)線某一季度的 實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采集至少1. 8萬塊鋼的數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)按厚度、寬度、鋼種進(jìn)行分類，采 用MINKOWSKI距離貼近度法來對鋼種、規(guī)格的相似程度進(jìn)行聚類分析； (3) 確定模糊相似矩陣的截集水平及模糊規(guī)則數(shù)：根據(jù)鋼種、規(guī)格的分布情況，依照 T-S模糊建模算法，用黃金分割法確定滿意的模糊相似矩陣的截集水平，用最大樹法確定截 集水平對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)，提高聚類算法的收斂速度和聚類精度； (4) 建立模糊矩陣：將確定的滿意模糊相似矩陣的截集水平及對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)應(yīng)用 于軋制線前滑學(xué)習(xí)模糊建模，最終確定的模糊矩陣為：(5) 學(xué)習(xí)與繼承：矩陣值為鋼種、規(guī)格的相似程度，根據(jù)鋼種、規(guī)格的相似程度來確定 模型的繼承程度，將模糊計算結(jié)果與傳統(tǒng)的模型學(xué)習(xí)結(jié)果結(jié)合，對矩陣值為1的量，認(rèn)為兩 類鋼完全一致，學(xué)習(xí)可以完全繼承；對矩陣值為〇的量，則認(rèn)為兩類鋼完全不一致，學(xué)習(xí)不 繼承。
【專利摘要】一種適于交叉軋制的模型學(xué)習(xí)方法，采用數(shù)學(xué)方法定義模糊集論域U，建立模糊子集A的隸屬函數(shù)，采用ZADEH表示法來表示模糊集，論域U上的隸屬函數(shù)就是U到[0,1]的一個實值函數(shù)，利用模糊分布法來確定隸屬函數(shù),采用MINKOWSKI距離貼近度法來對鋼種、規(guī)格的相似程度進(jìn)行聚類分析；用黃金分割法確定滿意的模糊相似矩陣的截集水平，用最大樹法確定截集水平對應(yīng)的模糊規(guī)則數(shù)，以此建立軋制線前滑學(xué)習(xí)模糊矩陣，對矩陣值為1的量，學(xué)習(xí)可以完全繼承；對矩陣值為0的量，則學(xué)習(xí)不繼承。本發(fā)明可提高生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，有效防止交叉軋制過程中因模型學(xué)習(xí)趨勢錯誤引起的起套卡鋼事故，提高產(chǎn)品質(zhì)量精度，實現(xiàn)自由軋制。
【IPC分類】G06F19/00, B21B37/00, G06F17/30
【公開號】CN105488319
【申請?zhí)枴緾N201410480123
【發(fā)明人】范垂林, 鄭英杰, 于生龍, 劉星, 王偉, 姜宇, 畢林, 張飛, 范業(yè)鑫
【申請人】鞍鋼股份有限公司
【公開日】2016年4月13日
【申請日】2014年9月19日