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| 基于正交信号校正和稳健回归的带钢酸洗浓度预测模型 | |
| 引用本文： | 何飞,王保健,黎敏,赵广满.基于正交信号校正和稳健回归的带钢酸洗浓度预测模型[J].北京科技大学学报,2013,35(2). |
| 作者姓名： | 何飞 王保健 黎敏 赵广满 |
| 作者单位： | 1. 北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心,北京100083;北京科技大学机械工程学院,北京100083 2. 北京科技大学机械工程学院,北京,100083 3. 鞍钢股份有限公司冷轧厂,鞍山,114030 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，高等学校博士学科点专项科研基金资助项目，"十二五"国家科技支撑计划资助项目，中央高校基本科研业务费专项 |
| 摘 要： | 为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型.首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分；然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响；最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82％降低到1.17％、从5.87％降低到4.73％.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求. |
| 关 键 词： | 冷轧 带钢 酸洗 浓度 预测 数学模型 |
Acid concentration prediction model of steel pickling process based on orthogonal signal correction and robust regression |
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