热轧轧件组织性能软测量系统研究及应用

"这篇论文主要研究了热轧过程中轧件组织与性能的软测量系统，探讨了辅助变量的选择、数据预处理方法以及系统架构的建立。通过结合机理模型和人工神经网络，实现了对轧件微观组织和性能的精确在线测量。" 在热轧制造过程中，轧件的组织和性能对其最终产品的质量至关重要。"热轧过程中轧件组织与性能软测量系统的研究 (2007年)" 是一篇深入探讨这一领域的学术论文。该研究由何纯玉、赵宪明和吴迪等人进行，他们都是东北大学的专家，其中何纯玉是讲师，赵宪明和吴迪是教授，吴迪还担任博士生导师。论文受到了国家自然科学基金的支持。 论文首先介绍了软测量系统的构成和作用，这是用于实时监测和预测轧件组织与性能的先进系统。软测量系统的核心在于它能通过对大量生产数据的处理和分析，实现对不可直接测量参数的估算。在选择辅助变量时，研究人员考虑了热轧工艺的物理机制和现场控制需求，选择了如温度场、再结晶等关键因素。 在数据预处理方面，论文讨论了如何有效地清洗和转换数据，以便更好地输入到预测模型中。这里，机理模型被用来计算微观组织，而轧件的化学成分作为另一关键输入。论文采用人工神经网络作为核心算法，构建了预测模型的多层次结构，使得模型能够模拟复杂的非线性关系。 论文进一步阐述了在实际应用中，如何通过短期和长期的自学习策略来优化校正模型，提高测量系统的精度，确保其能满足在线检测的严格要求。这种自学习方法使得系统能够随着时间推移不断适应和改进，以应对生产过程中的变化。 关键词如“软测量”、“温度场”、“再结晶”、“人工神经网络”和“在线校正”揭示了论文的关键研究方向。"软测量"强调了基于数据和模型的间接测量方法，"温度场"和"再结晶"涉及热轧过程中的关键物理现象，而"人工神经网络"和"在线校正"则代表了现代数据分析和控制技术的应用。 这篇论文为热轧行业的过程控制提供了理论支持和技术方案，对于提升热轧产品质量和生产效率具有重要的实践意义。通过将机理模型与神经网络结合，它成功地解决了在线预测轧件组织和性能的挑战，对于工业界和学术界都具有深远的影响。