钢铁热轧基于人工智能的多目标工艺参数逆向优化技术规范

1钢铁热轧基于人工智能的多目标工艺参数逆向优化技术规范本文件界定了钢铁热轧生产涉及的相关术语和定义及缩略语，确立了钢铁热轧产线多目标工艺参数逆向优化智能系统的总则，规定了技术要求、本文件适用于钢铁热轧产线多目标工艺参数逆向优化智能系统的研发GB/T709热轧钢板和钢带的尺寸、外形、重量及允许偏差GB/T3274碳素结构钢和低合金结构钢热轧钢GB/T37393数字化车间通用GB/T39466.1ERP、MES与控制系统之间软件互联互通接口第1部分：通用GB/T42127智能制造工业数据采集YB/T6131钢铁行业设备状态监测与故障预警系统技术要求YB/T6132钢铁行业轧钢产线能源管理系统技术3.13.2多目标工艺参数逆向优化reverseoptimizationofmulti-objective3.34缩略语MES：制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem）ERP：企业资源计划（EnterpriseResourcePlPLC：可编程逻辑控制器（ProgrammableLogicControll2——数据层：负责钢铁热轧全流程数据的采集、传输、存储与预处理，为模型层提供标准化数据——模型层：构建多目标逆向优化模型，实现目标指——应用层：提供模型部署、参数输出、效果监控、迭代更新等功能，支持与生产管控系统互联5.2.1数据要求本消耗等，数据采集方式和要求应符合GB/T421275.2.2模型要求％，5.2.3集成要求应支持与MES、ERP、PLC等系统互联互通，接口符合GB/T39466.1的规定，实现数据双向交互和控5.2.5可扩展性要求——原料数据：包括原料牌号、化学成分、尺寸规格、重量等；——工艺参数：包括加热温度、加热时间、轧制力、轧制速度、辊缝、冷却水量、冷却速度等全——设备状态数据：包括轧机、加热炉、冷却系统等关键设备的运行参数、振动、温度、负载率——质量数据：包括产品尺寸精度、表面质量、力学性能、金相组织等检测数据；——能耗数据：包括电、水、煤气等能源消耗数据，应符合YB/T6132的规定；——成本数据：包括原料消耗、轧辊消耗、辅材消耗、人工成本等数据。频开关信号不低于1次/s。质量检测数据可结合在线检测设备和实验室检测数据，实现全流程3——数据标准化：采用归一化或标准化方法统一数据量纲，确保模型训练稳定性；——特征工程：提取工艺参数关联性特征、时序特征、设——数据集划分：按比例划分为训练集、验证集、测试集，划分6.2优化目标设定产品的尺寸精度应符合GB/T709规定，力学性能、表面质量等质量目标应符合GB/T3274及其他特权重0.2，能耗目标权重0.2，成本目标权重0.2。权重调6.3逆向优化模型构建为适配多目标工艺参数逆向优化的不同技术需求，可选用以下——基础模型：采用深度学习模型构建工艺参数与目标指标的映射关系；——融合模型：支持机理模型与数据驱动模型融合，提升小样本加热温度、保温时间、轧制力、轧制速度、辊缝、冷却水量及冷却段分6.4模型训练与验证支持增量训练，新增样本量达到现有数据集的20％时自动触发模4集精度稳定3个迭代周期以上。过拟合抑制可采用正——质量指标预测精度：≥95%;——能耗或成本预测精度：≥92%;——多目标优化解的Pareto最优性：满足非支配解占比≥80%;要求CPU≥16核，内存≥64GB，GPU≥2块（显存≥16GB），存储容量≥1TB。支持WindowsServer或Linux操——验证阶段：支持方案的虚拟仿真验证或小批量试生产验证；——反馈阶段：采集生产实绩数据，评估优化效果，触发模型迭代。6.6数据安全要求6.6.1应建立数据访问权限管理机制，区分管理员、操作员、维护人员6.6.2数据存储采用加密方式，支7.2在线应用58.1.1应建立日常维护台账，记录维护时间、维护内容、维护人员等信息。8.1.2需每日检查数据采集设备运行状态、网络连接情况、模型运行日志；每周进行