彭開香，周東華，李　娜
清華大學自動化系，北京

北京科技大學信息工程學院，北京

摘　　　要：帶鋼熱連軋過程控制是鋼鐵制造過程極其復雜的過程，近年來隨著市場對帶鋼產品質量要求的日益提高，提高熱連軋帶鋼質量具有廣泛的經濟和社會效益。為了確保熱連軋過程安全運行，同時提高產品質量，有必要對熱連軋過程的異常狀況或故障進行檢測、診斷和消除。以多元統計過程監控技術（ＭＳＰＭ）為理論指導，以主元分析（ＰＣＡ）和偏較小二乘方法（ＰＬＳ）為依托，研究和分析了ＰＣＡ和ＰＬＳ以及二者與核函數結合構成的核主元分析方法（ＫＰ�玻茫粒┖秃似�較小二乘方法（ＫＰＬＳ）在熱連軋機質量相關的故障分析與檢測，通過現場數據及實驗驗證，在厚度質量相關的故障檢測與診斷中取得較好的效果。

關　鍵　詞：故障檢測與診斷；主元分析（ＰＣＡ）；偏較小二乘方法（ＰＬＳ）；熱連軋

１　引　言
帶鋼熱連軋是一種高產量和高效益的軋鋼生產工藝，現代化的帶鋼熱連軋生產線是生產效率很高的全自動化生產作業線，一條寬度為１７００ｍｍ的熱連軋生產線年產量約為３５０萬噸左右，帶鋼的軋制速度較高可達到２０ｍ／ｓ，薄規格厚度尺寸能達到１�保担恚怼３善穾т摰谋砻尜|量、內部缺陷、板形、厚度、寬度及組織性能直接影響帶鋼的深加工和材料性能，影響帶鋼表面質量的過程變量５５個，影響帶鋼內部缺陷的過程變量４０個，影響帶鋼板形、板厚、板寬這３個耦合變量的過程變量３６個，影響組織性能的變量更多達１０８個［１］。帶鋼的板形、厚度和寬度這類尺寸精度的監測雖然有相應的儀表，但由于生產過程極其復雜，這類儀表只能安裝在精軋機架出口，由于大滯后，在線進行反饋控制較困難；盡管在過程控制中往往基于機理模型進行板形、厚度和寬度的質量預測，但由于工況復雜，影響因素甚廣，板形和寬度的預測一般不太理想，利用軋制過程豐富的信息進行質量監控是可行途徑。在基于數據的方法中，研究論文和應用案例數量較多的是基于統計的方法。在過去的二十年里，多元統計過程監控技術（ＭＳＰＭ）在諸多不同的工業過程控制領域得到了成功的應用，包括化工過程，高分子聚合物，微電子制造等等［２］。本文以帶鋼熱連軋生產過程厚度質量控制為背景，主要將主元分析與偏較小二乘算法應用于帶鋼熱連軋機厚度質量相關的故障檢測與診斷，為帶鋼熱連軋機厚度控制方法的診斷提供一條思路。

登錄網站后可下載文件