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工业大数据驱动的宽厚钢板质量动态在线识别方法及装置
摘要文本
本发明公开了一种工业大数据驱动的宽厚钢板质量动态在线识别方法及装置，属于宽厚钢板制造工业大数据自动识别及数据计算技术领域。方法包括步骤：采集宽厚钢板制造全流程中工艺质量信息数据，构建样本数据集；计算过程质量信息，对样本数据集进行扩充；进行特征筛选与变换，确定样本数据集的特征变量；通过计算互信息，确定特征变量与力学性能之间的相关程度，筛选特征变量并构建特征变量数据集；对不同钢种进行聚类，确定力学性能识别所需的子数据集；建立力学性能区间估计模型；通过在线采集宽厚钢板制造全流程工艺质量信息数据，利用力学性能区间估计模型对宽厚钢板的质量进行在线识别。本发明提高了宽厚钢板质量在线识别的准确性。
申请人信息
- 申请人:山东钢铁股份有限公司
- 申请人地址:271104 山东省济南市钢城区府前大街99号
- 发明人: 山东钢铁股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 工业大数据驱动的宽厚钢板质量动态在线识别方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410223546.7 |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117807424A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06F18/213 |
| 权利人 | 山东钢铁股份有限公司 |
| 发明人 | 周平; 黄少文; 张长宏; 徐强; 张学民; 亓国栋; 尹训强; 李相前 |
| 地址 | 山东省济南市钢城区府前大街99号 |
专利主权项内容
1.一种工业大数据驱动的宽厚钢板质量动态在线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集宽厚钢板制造全流程中工艺质量信息数据，对采集的工艺质量信息数据进行数据清理处理后构建样本数据集；基于采集的工艺质量信息数据，融合宽厚钢板制造过程中的冶金工艺学原理计算过程质量信息，对样本数据集进行扩充和丰富；对扩充后的样本数据集进行特征筛选与变换，确定样本数据集的特征变量；通过计算互信息，确定样本数据集的特征变量与力学性能之间的相关程度，根据相关程度筛选特征变量并构建特征变量数据集；按照紧致性原则对特征变量数据集中的不同钢种进行聚类计算，确定力学性能识别所需的子数据集；面向每个子数据集建立基于统计重采样的力学性能区间估计模型；通过在线采集宽厚钢板制造全流程工艺质量信息数据，利用力学性能区间估计模型对宽厚钢板的质量进行在线识别。 马 克 数 据 网