CN119406931A 一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法 （北京科技大学顺德创新学院）_第1页
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一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方降噪处理和分解重构后的数据集进行调控功效2获取轧机机组生产过程中的工业数据，对所述工业数据进行对所述数据集中的板形仪数据进行降噪处理和分解重构基于出口带钢长度将预处理后的所述过程记录数据和板形仪数据按照时间序列进行基于勒让德正交多项式将所述板形仪数据进行分解，获取各个板形基模式的系数λ1，λ23和λ4；用自适应矩估计算法对降噪处理和分解重构基于所述自适应矩估计算法，利用梯度的一阶、二阶矩估计矩估计的偏差修正定义变量x的更新计算模型，基于所述变量x的更新计算模型对变量x进34[0003]六辊CVC轧机中第五机架采用闭环反馈控制策略精调板形，是板形控制系统中最般分段冷却不能由公式求解且响应速度慢，常用来消除其它执行机构无法消除的板形偏5对降噪处理和分解重构后的数据集进行调控功效[0012]基于出口带钢长度将预处理后的所述过程记录数据和板形仪数据按照时间序列23和λ4；627[0049]小波是一种持续时间很短的时间函数。当可积函数ψ(t)的傅里叶变换满足下式[0059]将小波离散化，尺度因子取a=a;,平移因子取b=kh,a;,j,kez,j为控制尺度08[0066]利用小波变换去除噪声需要经过对原始信号的多层分解、小波系数的阈值处理、噪比(SNR)定义为原始信号去除噪声后重构信号的有效成分与噪声的比值，比值越大降噪9[0078]将常用的EEMD(EnsembleEmpiricalModeDecomposition)方法和未进行遗传算法优化的小波变换方法与本实施例提出的GA_WT方法进行比较，以SNR和RMSE作为评价指[0079]建立GA_WT模型首先需要选择合适的小波基函数，本实施例选择db8基函数，由[0084]采用勒让德正交多项式对步骤S3降噪处理后的板形仪数据进行基于一次浪形基δ1(x)=2flat=λ1δ1+λ2δ2+λ3δ3+λ4tMt-1为上一时刻t为当前时刻的梯度。t2

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