摘要
本发明涉及一种基于人工标签的智能热轧工艺优化方法,包括进行标签化影响因素分析,指定标签化判定标准,认定标签化责任人,进行标签化工艺标准规范,进行标签化数据采集,数据清晰及数据前处理,构建机器学习方案,进行数据训练,将当前设备工况标签输入HMI,最优化工艺求解及应用;本发明利用训练出的模型进行实时在线的轧制力预测,提高轧制力预测精度,充分考虑了设备的不可控因素,通过人工标签化的形式,将设备的不可控因素引入到机器学习的算法中,更加符合真实情况,决策结果也更加准确,使训练数据与最新状态不同时,也可以得到较好的训练结果。
技术关键词
热轧工艺
设备工况
构建决策树
标签化数据
自动化控制系统
轧辊偏心
热轧轧机
样本
板形缺陷
轧辊轴承
机器学习算法
机器学习模型
热轧带钢
轧辊表面
预测类别
轧制
数据平台
节点