摘要
本申请公开了一种提高精轧模型设定精度的温度控制方法及系统,涉及热连轧自动化控制技术领域,解决了现有技术忽略了由于板坯、中间坯在辊道运输时,头端和空气的接触以及抖动温降现象,使得采样温度与中间坯头端温度不符导致成品头部轧制效果不佳的技术问题;通过构建三维温度补偿表;基于精轧数据从三维温度补偿表中获取温度补偿值并以此生成精轧控制参数和温度影响长度;基于温度影响长度更新FDT采样点;基于温度影响长度更新三维温度补偿表,通过历史精轧数据构建三维温度补偿表,在未进行精轧时提前将温度补偿值和精轧数据通过预训练的参数设定模型动态生成精轧控制参数,降低钢种头端温度和采样点温度的偏差,提高了钢种的精轧效果。
技术关键词
温度控制方法
采样点
补偿值
偏差
人工智能模型
机器学习模型
非线性最小二乘拟合
热连轧自动化
序列
数据分析模块
精度
预训练模型
调控单元
训练集
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参数
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精轧设备
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