基于SVM的鋁帶坯晶粒度軟測(cè)量模型的研究.pdf

1、在鋁電磁鑄軋生產(chǎn)過程中，鋁帶坯晶粒度是衡量鋁帶坯生產(chǎn)質(zhì)量的重要指標(biāo)。但是目前鋁帶坯晶粒度無法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)，一般采用金相分析法進(jìn)行離線檢測(cè)，造成測(cè)量滯后，影響了鋁帶坯質(zhì)量的在線檢測(cè)與控制。因此，研究一種快速而準(zhǔn)確的檢測(cè)方法預(yù)測(cè)出鋁帶坯晶粒度，對(duì)提高鋁電磁鑄軋產(chǎn)品的質(zhì)量具有重要意義。 本文在分析鋁電磁鑄軋生產(chǎn)現(xiàn)狀和工藝機(jī)理的基礎(chǔ)上，研究了影響鋁電磁鑄軋生產(chǎn)過程中鋁帶坯晶粒度的電磁因素和鑄軋因素。針對(duì)鋁電磁鑄軋工藝過程的復(fù)雜性，選擇軋

2、輥直徑、鑄軋速度、冷卻水溫度、電流幅值、倒相周期、諧波分量等輔助變量，研究了基于SVM（Support Vector Machine，支持向量機(jī)）的鋁帶坯晶粒度軟測(cè)量模型，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模仿真。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)SVM算法存在的缺陷，采用改進(jìn)的SVR（Improved Support Vector Regression）算法建立了基于ε-SVR的鋁帶坯晶粒度軟測(cè)量模型；隨后又針對(duì)ε-SVR算法的限制和約束條件，進(jìn)一步提出了v-SVR的訓(xùn)練算法，并