【摘 要】
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目前钢铁工业各工序遗留的质量问题通常属于多变量耦合问题,现有系统缺乏高效的质量诊断、分析与优化技术。为快速、精准定位并发现问题根源,热轧质量数据分析系统利用机理模型、数据驱动算法和可视化方式,开发了面向质量稳定性和高精度提升的过程诊断优化集群系统工具和一键式解决方案,将大量、长期工艺模型积累的专家经验转化成智能化控制手段,完善对产线问题的预警、诊断、分析、优化的定制化功能,着力实现工序间或工序内部
【机 构】
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首钢集团有限公司技术研究院冶金过程研究所
【出 处】
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第十三届中国钢铁年会论文集——11.冶金自动化与智能化
论文部分内容阅读
目前钢铁工业各工序遗留的质量问题通常属于多变量耦合问题,现有系统缺乏高效的质量诊断、分析与优化技术。为快速、精准定位并发现问题根源,热轧质量数据分析系统利用机理模型、数据驱动算法和可视化方式,开发了面向质量稳定性和高精度提升的过程诊断优化集群系统工具和一键式解决方案,将大量、长期工艺模型积累的专家经验转化成智能化控制手段,完善对产线问题的预警、诊断、分析、优化的定制化功能,着力实现工序间或工序内部窗口的智能决策,避免质量缺陷频繁、重复发生,助力企业对产品质量进行控制与提升。
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