摘要
头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取方法,建立了基于优化相对变换偏最小二乘法(Relative Transformation-Partial Least Squares, RT-PLS)的带钢头部厚差诊断模型。实例表明:优化RT-PLS诊断模型能够准确查找出导致带钢头部厚差超限的主要特征参数,指导生产现场的调节,成功降低了后续带钢的头部厚差,使厚度命中率由92.18%提升至97.13%,为带钢头部厚差的诊断研究提供了一种有效的诊断方法。
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