[发明专利]一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法

说明书

本发明涉及钢铁企业连续退火机组的自动控制技术领域，提供一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法，包括：建立面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定问题模型；基于自适应多目标多因子差分进化算法求解模型：首先初始化相关参数，将带钢的控制变量设定方案均作为个体并初始化种群；然后按照各变异算子的选择概率和交配策略生成子代种群，并更新子代种群中每个个体的技术因子；接着评价联合种群中的每个个体，留存适应度高的个体；最终将求解得到的多组控制变量设定方案提供给连退生产现场来指导生产。本发明能够利用不同优化任务间的信息交流对多个钢卷的生产过程工艺参数进行并行优化，提升了工艺参数优化设定的效率和效果。

技术领域

本发明涉及钢铁企业连续退火机组的自动控制技术领域，特别是涉及一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法。

背景技术

连退是钢铁企业冷轧厂的一道重要工序。由于连退工艺复杂，环境参数和控制变量众多，有些变量之间还具有耦合关系，因此采用人工经验的方法对控制变量进行设定很难达到最优控制的效果。为实现连退生产过程的最优控制，需对连退生产过程的工艺参数优化设定问题进行研究，得到最佳的工艺参数设定方案，从而指导实际生产，提升企业经济效益。

在实际生产过程中，调度层下达到连退机组的生产调度方案一般会同时包含多个钢卷，进而多个钢卷被连续生产加工。然而以往针对连退生产过程工艺参数设定的技术，如授权公告号为CN104714519B的中国专利《一种连续退火机组生产过程工艺参数设定与在线优化方法”》，主要是面向单个钢卷，即一次只优化确定一个钢卷的最佳生产工艺参数；该技术通过串行的方式多次进行优化，逐一得到每个钢卷的最佳工艺参数设定方案，无法面向多个钢卷的加工过程进行并行优化，从而无法实现同时优化得到每个钢卷的生产过程最佳工艺参数设定方案。以往生产过程最佳生产工艺参数设定技术的不足之处在于：(1)采用串行的方式多次进行优化，效率低于采用并行方式同时优化多个钢卷的方法；(2)连退机组的生产是连续过程，不同钢卷之间的加工信息具有相似性，单独优化确定一个钢卷的生产过程工艺参数，无法利用其他钢卷的参数优化信息，而在优化过程中，能将这些信息进行合理利用是有意义的。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法，能够利用不同优化任务间的信息交流对多个钢卷的生产过程工艺参数进行并行优化，提升了工艺参数优化设定的效率和效果。

本发明的技术方案为：

一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤1：建立面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定问题模型；

步骤1.1：基于数据解析的方法，建立带钢质量在线预测模型；

步骤1.1.1：将带钢硬度作为衡量带钢质量的指标，带钢质量在线预测模型即为带钢硬度在线预测模型；

步骤1.1.2：构建训练样本集：在连退机组正常生产的工况下，采集一段时间内N个带钢的生产过程数据，构成训练样本集L；其中，所述生产过程数据包括带钢的环境参数数据、控制变量数据、带钢硬度数据；

步骤1.1.3：建立带钢硬度在线预测模型：以带钢的环境参数数据和控制变量数据为输入、带钢硬度为输出，基于最小二乘支持向量机构建带钢硬度在线预测模型，用训练样本集L对带钢硬度在线预测模型进行训练，得到训练后的带钢硬度在线预测模型为y＝LSSVR(E,X)；其中，E为带钢的环境参数数据，X为带钢的控制变量数据，y为根据环境参数数据E和控制变量数据X进行生产时获得的带钢硬度；

步骤1.2：建立面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定问题模型为