基于DS-SVR模型的炉卷轧机厚度动态设定控制

基于DS-SVR模型的炉卷轧机厚度动态设定控制基于DS-SVR模型的炉卷轧机厚度动态设定控制摘要：炉卷轧机是钢铁生产中不可或缺的设备，控制其厚度对产品质量和生产效率具有重要影响。本文提出了一种基于DS

DS-SVR 基于模型的炉卷轧机厚度动态设定控制 基于DS-SVR模型的炉卷轧机厚度动态设定控制 摘要：炉卷轧机是钢铁生产中不可或缺的设备，控制其厚度对产品质量和生产效率具 有重要影响。本文提出了一种基于DS-SVR（Dual-StageSupportVector Regression）模型的炉卷轧机厚度动态设定控制方法。首先，通过数据采集和分析， 建立了炉卷轧机厚度与工作参数之间的关系模型。然后，将该模型与DS-SVR模型相 结合，通过迭代优化的方式，实现了对炉卷轧机厚度的动态设定控制。最后，通过实 验验证了该方法的有效性和实用性。 关键词：炉卷轧机；厚度控制；DS-SVR模型；动态设定 1.引言 炉卷轧机是钢铁行业中用于将热轧钢板或钢带调整至指定厚度的重要设备。精确的厚 度控制对产品质量和生产效率至关重要。然而，由于炉卷轧机工作条件的变化和不确 定性，传统的PID控制方法往往无法满足实际要求。因此，提出一种基于DS-SVR模 型的炉卷轧机厚度动态设定控制方法具有重要意义。 2.炉卷轧机厚度与工作参数关系模型 通过对大量的工艺参数和厚度数据进行采集和分析，可以得到炉卷轧机厚度与工作参 数之间的关系模型。这里采用多元回归分析的方法，建立了如下的模型： H=β0+β1*X1+β2*X2+...+βn*Xn 其中，H表示炉卷轧机的厚度，X1、X2、...、Xn表示不同的工作参数，β0、β1、 β2、...、βn表示各个参数的回归系数。 3.DS-SVR模型 支持向量回归（SupportVectorRegression，SVR）是一种利用支持向量机 （SVM）进行回归分析的方法。然而，SVR对非线性数据的拟合能力有限。为了提高 拟合能力，本文采用了DS-SVR模型。DS-SVR模型由两个级别的SVR模型组成，第 一级的SVR模型拟合原始数据，第二级的SVR模型拟合一阶差分数据。具体的模型 可以表示为： y=f(x)+g(x)