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摘要：一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，通过数据统计的方法，将大量采集的来料凸度值进行分类、分组处理，计算每组平均的来料凸度值、板形值，同时取所有来料凸度值中最大的Y个值分为一组，计算来料凸度的平均值、板形值以及边降值，最后建立优化目标函数，使其在不超过窜辊设定的最大板形值和边降值，获得各机架最佳窜辊量补偿值。一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，基于大数据的统计方法，以成品带钢板形质量为目的，在边降值允许的范围内，获得不同种类、不同规格的带钢最优窜辊补偿值，解决生产中高精度要求的问题。

主权项：1.一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，其特征在于：包括以下由计算机执行的步骤：a收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，包括：1-5#工作辊辊径Dwz，1-5#工作辊辊身长度Lwz，1-5#工作辊弯辊缸中心距lwz，1-5#支撑辊压下螺丝中心距lbz，1-5#工作辊的弹性模量E、1-5#工作辊的泊松比ν，z＝{1,2，…,5}表示机架数，来料宽度B，来料厚度h0，轧制压力设定值Pz，前张力设定值T1z，后张力设定值T0z；b采集n卷带钢的来料凸度值ai；c把n卷带钢的凸度值分为m组，j表示某一组带钢的组号，即各个组号为1,2,3,···,j,···,m，则每组含有个钢卷的凸度数据，N个钢卷中的某一卷带钢用k表示，即各个卷号为1,2,3,···,k,···,N，计算每组带钢的平均凸度值每组凸度所对应的板形值为Iqj；d取所有凸度值中最大的Y个值分为一组，共有卷带钢，用c表示该组中某一卷带钢，则此组带钢来料凸度的平均值为记此种情况下所对应的板形值为Ip，边降值为yp；e定义中间变量：最大板形值I*，各机架最优窜辊量δuz，各机架弯辊力最大值δzmax，各机架窜辊量优化步长Δδ，其中优化步长根据计算量的大小进行上下调整，各机架窜辊量增值参数kz，允许边降最大值定义优化目标函数为FX；f令k1＝0，FuX＝1010；g令δ1＝δ1+k1·Δδ，判断δ1＜δ1max是否成立，若成立，进入步骤h，若不成立，进入步骤t；h令k2＝0；i令δ2＝δ2+k2·Δδ，判断δ2＜δ2max是否成立，若成立，进入步骤j，若不成立，令k1＝k1+1，进入步骤g；j令k3＝0；k令δ3＝δ3+k3·Δδ，判断δ3＜δ3max是否成立，若成立，进入步骤l，若不成立，令k2＝k2+1，进入步骤i；l令k4＝0；m令δ4＝δ4+k4·Δδ，判断δ4＜δ4max是否成立，若成立，进入步骤n，若不成立，令k3＝k3+1，进入步骤i；n令k5＝0；o令δ5＝δ5+k5·Δδ，判断δ5＜δ5max是否成立，若成立，进入步骤p，若不成立，令k4＝k4+1，进入步骤m；p计算来料凸度取Y个最大值时的板形值Ip和边降值yp，判断Ip＜I*和是否同时成立，若成立，进入步骤q，若不成立，令k5＝k5+1，进入步骤o；q计算m组来料凸度各组的板形值Iqj，设定优化目标函数FX，系列窜辊设定值FuX，表示为式中λj为各组的加权系数，且λ1+λ2+···+λm＝1，可根据实际情况赋值，判断FX＜FuX是否成立，若成立，进入步骤r，若不成立，令k5＝k5+1，进入步骤o；r令FX＝FuX；s判断δ1＜δ1max是否成立，若成立，令k5＝k5+1，进入步骤o，若不成立进入步骤t；t输出目标函数最小时的各机架最佳窜辊量补偿值δzu，z＝{1,2，…,5}。

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