控制理论与应用

作者：陈聪,吴敏,陈略峰,章文,杜胜

单位：中国地质大学(武汉）自动化学院,中国地质大学(武汉）自动化学院,中国地质大学(武汉）自动化学院,中国地质大学(武汉）自动化学院,中国地质大学(武汉）自动化学院

关键词：辊式淬火; 板形预报; 工况识别; 支持向量机; 粒子群优化算法

基金：湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA010), 高等学校学科创新引智计划项目(B17040)

板形是衡量淬火后钢板质量的重要指标之一, 板形的预报对高质量钢板的持续稳定生产具有重要的指导意义. 本文提出一种基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法, 为淬火生产控制决策提供参考依据. 首先对淬火过程进行特性分析; 然后采用模糊C均值聚类算法对淬火过程进行工况识别, 使用支持向量机建立各工况的板形预报模型, 并运用改进的粒子群优化算法提高模型的精度; 最后利用工业生产数据进行实验, 结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.

来源：2021年第9期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2021年第9期