外文翻譯-熱軋鋼數(shù)據(jù)挖掘方法的缺陷尺度的預(yù)測【通過答辯畢業(yè)論文+CAD圖紙】

買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 附件 1 外文資料翻譯 譯文 1 熱軋鋼數(shù)據(jù)挖掘方法的缺陷尺度的預(yù)測 . . . O 500 要 規(guī)模缺陷是在熱軋鋼表面常見的缺陷。這種缺陷的原因并不簡單。隨著數(shù)據(jù)挖掘方法的提高，過程變量之間的依存關(guān)系多維化和產(chǎn)品成分可以被發(fā)現(xiàn)。 對于本研究中，一個高維數(shù)據(jù)集來自芬蘭的拉赫 司等資料得集合。數(shù)據(jù)同時載有平均價值和工藝價值測量的不同的頻率。同時該變量以及分配在鋼帶測量前建模階段得到解決。這項研究使軋制過程的模擬和規(guī)模缺陷得以可見。 自組織系統(tǒng)映射（ 被用于這些任務(wù)。 關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，熱軋鋼，規(guī)模 缺陷 1介紹 規(guī)模缺陷是一種常見的表面缺陷在熱軋鋼中，因此它是認識鋼表面風險重要的因素，從而導(dǎo)致對鋼鐵表面的規(guī)模缺陷。熱軋鋼帶被選為本研究中，由于其要求有嚴格的表面質(zhì)量。 鋼的氧化導(dǎo)致了 3 層礦組成的規(guī)模維氏體， 磁鐵礦和赤鐵礦 組成維氏體，它是最里層，只有在穩(wěn)定溫度高于 570 C 的在熱軋過程它構(gòu)成條件缺陷 規(guī)模大約 95。擁有幾個規(guī)模不同類型的機制形買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 成。軋在規(guī)模開發(fā)時或黑色更難氧化物滾到 1在表面整理過程。紅色規(guī)模主要與一高硅含量，雖然這不是一個必要條件 2。在紅色規(guī)模的檢測，只有一個小的可能性為混淆與其他一些缺陷紅色規(guī)模 4。當這兩種類型是一致時，它有可能推測出一些中規(guī)模缺陷將被忽略的檢測系統(tǒng)，并超過 硅含量，因此帶人調(diào)查只對紅色的規(guī)模和其他部分數(shù)據(jù)滾規(guī)模。 定額缺陷的起源一直是為許多研究項目感興趣的主題，但它仍然是很難找到造型上的缺陷相關(guān)的文獻。沒有規(guī)模的物理模型成立至今已制訂。對于這個問題建模是由于高維變組它們的相互作用。為形成規(guī)模的幾個原因在文獻中提到，包括對其的影響溫度和時間 1,3,5,6，軋制力和減少 1,6，鋼的成分 7和天 然氣的氣氛。硅含量和加熱溫度 3也有關(guān)的因素，因為熔融鐵橄欖石， 快結(jié)垢速率 2。此外，不平衡冷卻在 5 因素 中有人提到。然而，目前關(guān)于如何處理知識條件和鋼級的最終性能影響高等教育規(guī)模零散 1。溫度被認為是一個最明顯的潛在規(guī)模因素形成，但這一研究卻取得了自相矛盾的結(jié)果。 剪切機 破碎 溫計 卷材箱 高溫計 規(guī)模 表面檢查系統(tǒng) 圖 I 型精軋機布局圖 首次出版的按比例縮放表面質(zhì)量模型研究，引起的一項申請書（奧鋼聯(lián) - 日前出版發(fā)行 6。這種模式進行訓練與整個加工過程運用了大量的樣本，例如使用高溫 X 射線 量。該系統(tǒng)的預(yù)測能力等同規(guī)模階段，這些資料被利用在信息處理過程中。 本研究在許多細節(jié)中采取了不同的方法。我們的目標是找到高風險的過程和引起這一進程的一部分而導(dǎo)致規(guī)模缺陷的原因。高頻在軋制過程中的測量功能被激活在當分析規(guī)模缺陷對不同部位鋼 帶時。該攝像機的機反應(yīng)利用視覺系統(tǒng)在神經(jīng)培訓模型。預(yù)測模型被實在施神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知和自我組織地圖）。這項研究被激活在雙方的可視化軋制工藝和規(guī)模缺損模型中。 買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 2數(shù)據(jù)資料 在研究開始時，數(shù)據(jù)進行了收集和反復(fù)的分析。最后是收集數(shù)據(jù)集匯總在芬蘭拉赫 司，在 2003 年 8 月 15 日 8 月 27 日，它包括 1326 鋼帶和 59 變化的從診斷學的測量和 127 變量包含在內(nèi)的平均價值。平均價值如同反映復(fù)合鋼鐵的產(chǎn)品性能，目標值，尺寸和烤箱鑒定數(shù)。米爾診斷時間序列資料從粗軋機精軋溫度聚集。平均 值變量選擇與幫助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用專家的知識。前處理和變量的選擇使用數(shù)據(jù)集進行了超過 15000 條組成由兩個獨立的 1 個月的時間。平均有從每個軋線部分的價值，但由于有診斷信息可從各地精軋，其中一些人替換時間序列資料。診斷數(shù)據(jù)包括溫度，軋制力和速度，冷卻水流動的規(guī)模和斷路器的壓力。 在時間序列數(shù)據(jù)集測量間隔之間變化在 。因此，有數(shù)以萬計的高頻率測量數(shù)千變量每帶。熱軋帶鋼軋制是一個相當復(fù)雜的從過程的角度測量和數(shù)據(jù)：在這個過程中，一鋼板穿過塑料變形，從而增加其長度之間點測量不同的變量。此外， 軋制速度變化時，它是用來作為一個平均控制溫度。數(shù)據(jù)同步和分配問題帶鋼后方可數(shù)據(jù)分析解決。因此，對資料進行修改時，索引以距離為基礎(chǔ)的軸所有變量的共同信號。目標變量，即規(guī)模的缺陷數(shù)，記錄最后完成之間的看臺及冷卻段。該攝像機的機器視覺系統(tǒng)在表面質(zhì)量檢測， 迪斯 示在在圖 1 的權(quán)利。該地帶的頂部是分析，由于頂部的錄音更較可靠的底部。機器視覺系統(tǒng)能檢測多達 90的規(guī)模缺陷概率，并表明了各自的精確位置缺陷。有一個可能的缺點，但是，由于唯一的缺陷數(shù)為衡量，但無論是大小也不是在缺損區(qū)的嚴重性。 3方 法 一個預(yù)測系統(tǒng)預(yù)測誤差應(yīng)在其發(fā)生。由于大部分的診斷測量完成在精軋，但是，它是不可能的作出預(yù)測上限，以調(diào)整進程在帶鋼軋制參數(shù)。相反，由預(yù)測系統(tǒng)可以給出估計值與實測值執(zhí)行比對。該結(jié)果比較可能被用來促進決策關(guān)于軋機設(shè)定為以下剝離或?qū)Ψ?wù)的需求（預(yù)測維修）。 小心數(shù)據(jù)預(yù)處理是在前建模階段所必要的。從應(yīng)用領(lǐng)域涉及多個的問題，限制了特征提取可用性方法。首先，這個過程包含了一些爭議屬性。例如，表面溫度由于受規(guī)模厚度的影響，因為氧化層會降低傳熱 1。因此作用于剪切溫度測買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 量前的規(guī)模斷路器測量可能不準確。此外，規(guī)模厚度會使 降低軋制比例減少，但同時減少的數(shù)額會增加難度氧化物和缺陷，由于規(guī)模的缺陷可能引開裂。其次，變量的組合是巨大的。第三，嚴重缺乏處理故障導(dǎo)致了低數(shù)量規(guī)模的缺陷，這是一個從問題數(shù)據(jù)挖掘的觀點。該方法是收集未經(jīng)處理的實驗數(shù)據(jù)，例如通過減少規(guī)模斷路器壓力。但是，故意產(chǎn)生的故障情況不會有所幫助時正常工藝條件為基礎(chǔ)。由于?；南葲Q條件是相當苛刻的和由于樣本規(guī)模含量低，第一項任務(wù)是要找出影響最大的變數(shù)額的規(guī)模。 步性 進程狀態(tài)是不斷變化的過程和造型的困難原因在沒有告知關(guān)于進程的信息可用的動態(tài)力度變化情況下 8。高 頻測量要找出在整個地帶的條件長度。米爾傳感器位于不同的位置沿生產(chǎn)線和測量，因此在不同的時間記錄。同步的變量和對鋼材的測量分配地帶后方可數(shù)據(jù)分析解決。有在每一個時間序列的開始時間戳記，但由于引發(fā)了一系列測量前地帶到達適當?shù)奈恢?，該指示它的測量范圍內(nèi)的系列的一部分屬于加沙地帶的長度都必須解決。特征提取技術(shù)（如派生）的溫度和使用軋制力信號找到了加沙地帶的領(lǐng)先優(yōu)勢。此外，加沙地帶邊緣提取的滾動力信號被用來相稱的帶鋼速度站到線程之間的速度，這是一個絕對的價值。在不同的地點進行測量速度同步通過搜索最大相關(guān)在不同信號之間 的滯后值。基于知識的速度超過帶鋼長度和時間加沙地帶的前沿，其它測量可以找到。每一個變量的值是作為一個（測量，位置）為后續(xù)利用對例如在建模。 征提取與變流量減少 測量位置對進一步處理由計算方式為每個 10 米部分的功能描述性統(tǒng)計和傅立葉變換。的特點為平均值，標準差，最小值，最大值，衍生金融工具，能源在1 - 5頻率間隔和 5 - 20最大振幅和頻率與相關(guān)在 1 - 25敏。此外，絕對幅度規(guī)模缺損比例向加沙地帶面積段。 該功能必須與相連的規(guī)模缺陷資料，以便找到關(guān)鍵條件形成規(guī)模。阿高級官員會議 9采用可視化上規(guī)模的缺陷依存關(guān)系映射的變量對規(guī)模不同的變量組合缺陷。該亞太經(jīng)合組織高官會是可以想像的非線性依賴性，并如已被用于許多工業(yè)應(yīng)用至在鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量軋制模型 10,11。冗余和非影響因素的基礎(chǔ)上被拆除可視化。圖 2 顯示了變量和一些他們的共同生存與滾規(guī)模?？梢钥闯觯?頂買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 部冷卻， 少數(shù)量檢測規(guī)模。此外，高加工溫度， 乎并沒有產(chǎn)生負面影響，如果有足夠的冷卻輥之間的第一對。除垢精軋前應(yīng)清除所有大規(guī)模集結(jié)，這意味著在此之前，拖延點應(yīng)該不會造成大規(guī)模的缺陷。然而，延誤分 析，以驗證這一點，因為至少紅色規(guī)模編隊已連接到非規(guī)模完善搬遷的合物造成的 2。但是，有關(guān)規(guī)模效應(yīng)不顯著缺陷延誤被發(fā)現(xiàn)。 陷分析及規(guī)模預(yù)測 在早期分析階段，樣品進行了分類到 3 日和 5 質(zhì)量的基礎(chǔ)類的嚴重性規(guī)模缺陷。數(shù)據(jù)群集使用的 類器與集群的區(qū)別進行了研究?？梢暬挠嬎阋沧隽丝偨Y(jié)規(guī)模以上缺陷的價值觀不同范圍相每個變量。原來，錳含量不紅色形成規(guī)模影響，這是一個眾所周知的事實 2。錳紅色似乎影響形成規(guī)模，但進一步分析表明，所造成的影響是由 。當錳存在單獨的 數(shù)量紅色的規(guī)模很小。 預(yù)測模型是通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。兩個多層感知器，總綱發(fā)展藍圖 12，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了。 模型，基于 50 * 30 大小的地圖包含變量向量。權(quán)重地圖的單位被用來尋找最佳匹配單元，德國環(huán)境部，供參照樣本每個向量。在擦窗還包含了訓練數(shù)據(jù)均值規(guī)模缺陷變量，它被作為輸出使用模型。采用 型網(wǎng)絡(luò)患不均目標變量的分布，這是一個舉足輕重的小數(shù)目的缺陷。訓練算法盡量減少平均誤差，從而導(dǎo)致對窮人的推廣罕有。分配不偏可能沒有浪費太多的數(shù)據(jù)。因此，只有沒有缺陷的樣本數(shù)量是有限的一些分析。 對 規(guī)模在輥縫的行為是很難預(yù)測 13。因此，而不是物理神經(jīng)模型的使用模型是合理的。此外，它也是良好的基礎(chǔ)研究不同產(chǎn)品分別因報道規(guī)模大的變化，甚至失效機理與化學成分的微小變化 7。 表 1。范本客戶素質(zhì)。 作物剪之前和之后精軋溫度，分別。 買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 圖 2。 可視化的 9 變量。一組數(shù)據(jù)低 9 - 質(zhì)量的審查。 4結(jié)果 關(guān)于規(guī)模的形成溫度的影響被發(fā)現(xiàn)被視為復(fù)雜，在文獻中指出。雖然，在平均值軋制數(shù)據(jù)的規(guī)模與增長終軋溫度增加，有部分鋼材產(chǎn)品在那里 的影響不是那么簡單。這可能是由于不同的帶鋼冷卻策略，其中各有不同，帶材尺寸帳戶。在建模階段，這是考慮到由使不同的模型，其中一個有限的范圍內(nèi)一定范圍內(nèi)的尺寸和其他參數(shù)。 兩種不同的鋼質(zhì)量被選定為說明例子。他們研究了滾規(guī)模。上一平均軋制中規(guī)模觀察數(shù)質(zhì)量 和 量乙這些優(yōu)點，性能列于表 1。獨立設(shè)置的培訓和測試，以便挑選不能有從兩組相同地帶樣品。一個“警率”，為了方便和選擇無關(guān)以拒絕的風險，被選為 參數(shù)和各種不同的號碼組合進行了測試。取得最好 的結(jié)果 10 特點：錳，鈦，鉻， 文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 目標，滾規(guī)模。對于質(zhì)量 B 的最佳 型給出了一個正確的報警 44 次了 81，假警報數(shù)為 6。平均預(yù)測誤差為 練集的大小用的是4366 樣本，測試集包括 3390 樣品分別。相比之下，報誤差，并只能檢測的報警八十一分之一十三。除了該總綱發(fā)展藍圖為基礎(chǔ)模型給了 32 虛驚?？梢钥闯?，在圖 3 中最好 的 型發(fā)現(xiàn)缺陷峰的 7 / 8100 個樣本集。 圖三 預(yù)測（帶圓圈標出）和測量（灰色實線）的規(guī)模為 100 個樣本的質(zhì)量使用有機質(zhì)B 含量 5結(jié)論 非均勻數(shù)據(jù)和復(fù)雜性基本進程中取得的數(shù)據(jù)同步 1 具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，這是圓滿完成前的數(shù)據(jù)進行分析。此外，部分信息的信號，必須脫離診斷測量。此外，新的變數(shù)描述性統(tǒng)計和傅立葉變換是計算。前處理繼續(xù)與選擇最有意義的變量利用一個高級官員會議，以及變量的數(shù)目從 186 個減少至 10 日建模階段。 在建模的重點是在規(guī)模數(shù)量精軋機后，由于現(xiàn)有的規(guī)模缺陷檢測系統(tǒng)檢測后，才完成規(guī)模軋機。 模擬整個規(guī)模形成過程將所需的規(guī)模，在整個檢測軋制過程 安德費爾等。他們的文章中指出了 6認為分類表面檢測系統(tǒng)的準確性值得懷疑。事實上，在規(guī)模效益檢測系統(tǒng)是高度依賴環(huán)境條件，以及平均精度系統(tǒng)可能低于 90最佳。 買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 因此，它可以說是規(guī)模內(nèi)容建模盡可能利用高頻數(shù)據(jù)同步。該一項被稱為建模工具的使用是可行的高級官員。該方法本身是健全和更好地估計了與不均分布式比采用 出變量。 形成規(guī)模不同的產(chǎn)品之間的不同性質(zhì)，和造型都集中在一定的質(zhì)量組。因此，應(yīng)進一步分析更適用廣泛地向其他團體。作為知識大規(guī)模群體行為的不同質(zhì)量的增加，下一步將是一個聯(lián)機模式的實施。該模型應(yīng)該在網(wǎng)上學習，因為有一差異顯著的規(guī)模缺陷的數(shù)量從數(shù)據(jù)集之間的不同時期。 鳴謝 作者們想表達他們的感激先生米克熱胡拉與預(yù)處理的數(shù)據(jù)，并協(xié)助哈里霍爾凱斯托分析和在芬蘭的拉赫 生，支持他的專業(yè)知識。研究是由國家技術(shù)局資助。 參考文獻 1 F. H. X. S. F. of of of 2 T. H. Y. of 34(11) 1994, 9063 V. 1989) 4 in 1996). 5 of on of 27( 4), 2000, 476 J. D. R. K. J. D. G. in 003, 6th 買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 7 M. 2(7), 2001, 2508 Y. P. in 147(6), 2000, 6339 T. 1995). 10 E. J. O. J. 6(1), 1999, 3譯文 2 監(jiān)測系統(tǒng)防止停工 一個在線監(jiān)測系統(tǒng)安裝在 金尼格羅夫軋機上，在英國的重型機械設(shè)備中，發(fā)現(xiàn)兩個軸承故障在它的第一個星期的運作中。 一個軋鋼廠通過引入狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)避免了昂貴的故障數(shù)。 在英國近沙特伯恩，拜斯海斯金尼格羅夫工廠，是 團的一部分，生產(chǎn)土方機械，材料處理，造船和采礦業(yè)的熱軋鋼片。 支持主軸軸承的 6 對監(jiān)測雙機架可逆軋機以前就有工作人員在停機天進行維護。這涉及兩名工人剝離下來的軸承座及手動檢查他們。如果沒有新發(fā)現(xiàn)，同樣的軸承被重新組裝和改 裝入磨。 現(xiàn)在的任務(wù)是做旋轉(zhuǎn)，使每軸承配對視察每 6 個星期。 惡劣環(huán)境 在設(shè)備運作中，由于惡劣的環(huán)境，使軸承內(nèi)微粒污染在拆卸和再安裝過程中增加了風險。 該小組必須確保，當他們改裝了的軸承有正確的軸承間隙，而這需要很多時間。 買文檔就送您 紙全套， Q 號交流 401339828 或 11970985 專業(yè)論文設(shè)計圖紙資料在線提 供，優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，答辯無憂 2008 年初，繼從斯金尼格羅夫要求 鋼廠狀態(tài)監(jiān)測（ 小組進行巡邏監(jiān)測軸承。通過使用便攜式振動監(jiān)測設(shè)備以獲取數(shù)據(jù)軸承缺陷頻率，他們報告了一些有趣的發(fā)現(xiàn)。 在 商務(wù)開發(fā)工程師泰勒和伊恩說：“我們發(fā)現(xiàn)，從我們的手持設(shè)備中可以得到一些非?？煽康臄?shù)據(jù)，讓我們來了解 六對軸承和確定何時會失敗的情況?！?“不過由于健康和安全原因，要求我們安裝在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)?！?振動系統(tǒng) 2008 年