[发明专利]一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法

摘要

本发明公开了一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，首先根据经验知识，针对不同的冷轧带钢质量问题进行相关过程参数选择配置，然后基于网格密度的K‑means方法的生产过程建立标准模型库，其次检测带钢冷轧生产过程中质量问题的发生，获取质量问题发生信息，再次将各个过程参数和控制上下限进行比较，再次若没有过程参数超过上下限，则基于改进的主元分析(PCA)方法的质量问题发生原因参数的分析，计算各个参数对质量问题发生的影响率，并确定质量问题发生的原因参数以及非原因参数，根最后据得到的非原因参数识别匹配标准模型，确定质量问题发生原因参数的控制方式。分析结果可靠，使生产过程能够长时间持续、稳定。

主权项

一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)配置质量问题参数：将不同的质量问题与该质量问题发生相关的过程参数进行关联；2)建立标准模型库：首先从冷轧带钢生产过程积累的数据信息中选取没有质量问题发生阶段的工艺参数，然后对没有质量问题发生阶段的工艺参数进行聚类分析，得到标准模型库；3)获取质量问题发生信息：在带钢冷轧生产过程中采集质量问题数据，并对质量问题数据进行分析获取质量问题发生的类型、时间、位置和级别信息；4)过程参数一次处理：根据质量问题发生的时间，提取质量问题发生前的若干个与该质量问题发生相关的过程参数的样本点为分析目标，将过程参数与该过程参数的上下限进行比对，如果过程参数超过了上下限，则认为该过程参数是质量问题发生的原因参数；若没有过程参数超过上下限，则执行步骤5)；5)过程参数二次处理：以质量问题发生前的若干个与待分析的质量问题关联的过程参数为原始数据，先对原始数据进行标准化处理，然后运用主元分析方法对原始数据进行降维处理，最后利用方差累积贡献率法来确定主元个数；6)计算贡献率和每个主元中每个参数的负荷值的乘积和，将结果作为各个过程参数对质量问题发生的影响率，根据影响率对过程参数进行排列，取其中影响率超过阈值的过程参数作为引起质量问题发生的原因参数，影响率未超过阈值的过程参数为正常参数；7)将正常参数在步骤2)建立的标准模型库中进行模式识别，确定模型后将原因参数与模型中的标准参数进行比较，确定原因参数的偏差大小和控制方式。