【摘 要】
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为了减少轧制过程温度测量不准引发的钢产品质量问题,该文采用DBN网络和EEMD模态分析相结合的方法,建立精轧后测温传感器故障诊断与分类模型。首先建立DBN的温度预报模型,对
【机 构】
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邯钢集团公司邯宝炼钢厂,东北大学信息科学与工程学院
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为了减少轧制过程温度测量不准引发的钢产品质量问题,该文采用DBN网络和EEMD模态分析相结合的方法,建立精轧后测温传感器故障诊断与分类模型。首先建立DBN的温度预报模型,对精轧后温度进行预测;其次对预报温度与实际温度的差值进行EEMD特征提取;最后,构建DBN故障诊断与分类模型,用方差、方差百分比、能量、能量百分比方法分别或者联合的方法构建特征向量集,并将这些向量集作为故障模型的输入,对正常情况、漂移、精度下降、冲击、固定偏差等故障进行诊断与分类。以六架精轧机组的带钢生产为例进行仿真实验,结果表明,建立的
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