唐智雁 史 懿 王顯鵬

(寶山鋼鐵股份有限公司1 ,上海 200431;上海寶鋼工業(yè)技術(shù)服務(wù)有限公司2，上海 201900;東北大學(xué)工業(yè)工程與物流優(yōu)化研究所3,遼寧 沈陽(yáng) 110819)

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連續(xù)退火機(jī)組SF段帶鋼跑偏混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型

唐智雁1史 懿2王顯鵬3

(寶山鋼鐵股份有限公司1,上海 200431;上海寶鋼工業(yè)技術(shù)服務(wù)有限公司2，上海 201900;東北大學(xué)工業(yè)工程與物流優(yōu)化研究所3,遼寧 沈陽(yáng) 110819)

針對(duì)寶鋼1 220 mm連續(xù)退火機(jī)組均熱爐(SF)段帶鋼經(jīng)常發(fā)生跑偏或打滑的問(wèn)題，提出了一個(gè)基于最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的帶鋼跑偏分類模型。使用改進(jìn)粒子群算法對(duì)其模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，再將LSSVM分類模型與主元分析(PCA)方法相結(jié)合；并基于動(dòng)態(tài)時(shí)間窗思想，提出了一個(gè)SF段帶鋼跑偏的混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型，開(kāi)發(fā)了SF段帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)?；趯?shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明，所提出的LSSVM模型具有較高的分類精度；相較于單一方法，混合監(jiān)測(cè)模型能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)帶鋼跑偏進(jìn)行分析和預(yù)警。

連續(xù)退火機(jī)組 混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè) 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 最小二乘支持向量機(jī) 主元分析 改進(jìn)粒子群算法 徑向基函數(shù)

0 引言

寶鋼1 220 mm連退機(jī)組是一條鍍錫板連退生產(chǎn)線，機(jī)組速度快、帶鋼薄。帶鋼出現(xiàn)跑偏的因素較多，例如板型、張力、輥?zhàn)颖砻娲植诙?、輥?zhàn)拥耐苟鹊萚1-3]。帶鋼張力的波動(dòng)是一個(gè)非常重要的因素。目前，機(jī)組爐內(nèi)張力波動(dòng)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，薄料在均熱爐(soaking furnace,SF)段經(jīng)常發(fā)生跑偏或打滑。SF段共有24根爐輥，但該爐段只在出口處設(shè)置1套張力計(jì)，其他輥?zhàn)由系膸т搹埩鶡o(wú)法獲得；但各爐輥的扭矩Ti(t)和速度vi(t)，以及SF段的爐溫等生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)獲得。我們可以利用這些生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶鋼跑偏程度的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)和監(jiān)測(cè)。

本文基于這些生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(least square support vector machine,LSSVM)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)帶鋼跑偏的在線預(yù)警。使用粒子群算法來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型的預(yù)測(cè)精度。然后，將該模型與主元分析(principal component analysis,PCA)方法相結(jié)合，再基于動(dòng)態(tài)時(shí)間窗思想，提出了一種連續(xù)退火機(jī)組SF段帶鋼跑偏的混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型，以解決單一方法可能存在誤報(bào)警的問(wèn)題，并使得模型能夠更好地跟蹤實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程的變化。在此基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了SF段帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并使用了實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

1 基于LSSVM的帶鋼跑偏預(yù)警建模

針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的建模，通常包括基于生產(chǎn)過(guò)程機(jī)理建模和基于生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)建模2種方法。

基于生產(chǎn)過(guò)程機(jī)理的建模，要求對(duì)所研究的生產(chǎn)過(guò)程的工藝機(jī)理有非常深刻的認(rèn)識(shí)，能夠通過(guò)能量守恒、物質(zhì)守恒、物理定理、化學(xué)定理等規(guī)律，建立起該生產(chǎn)過(guò)程的嚴(yán)格數(shù)學(xué)解析表達(dá)式[4-8]。該方法的優(yōu)勢(shì)是能夠準(zhǔn)確地反映整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)。但是該方法也存在明顯的缺陷，即只能適用于工藝機(jī)理已知的生產(chǎn)過(guò)程，并且機(jī)理模型的求解需要大量的計(jì)算時(shí)間。

如前文所述，連續(xù)退火生產(chǎn)過(guò)程中SF段帶鋼跑偏的過(guò)程機(jī)理非常復(fù)雜，目前還沒(méi)有成熟的工藝機(jī)理模型。然而，隨著多數(shù)鋼鐵企業(yè)信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，當(dāng)前已經(jīng)可以獲得大量的SF段生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著大量的、與帶鋼跑偏相關(guān)的有用信息。

與傳統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法需要大量樣本的要求不同，LSSVM方法是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，它的泛化能力要明顯優(yōu)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法，并且已經(jīng)在模式識(shí)別、生物醫(yī)療、石油化工等許多工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了較好的效果[9-11]。因此，本文采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的LSSVM建模方法，建立了SF段帶鋼跑偏程度的預(yù)測(cè)模型。

1.1 LSSVM建模過(guò)程

在SF段中，導(dǎo)致帶鋼打滑與跑偏的主要原因在于溫差、張力輥扭矩和轉(zhuǎn)速變化而導(dǎo)致帶鋼張力波動(dòng)，如果某個(gè)輥?zhàn)觟與下一個(gè)輥?zhàn)?i+1)之間的帶鋼張力Fi小于該輥?zhàn)优c前一個(gè)輥?zhàn)?i-1)之間的帶鋼張力Fi-1，那么就會(huì)使得帶鋼的秒流量差增大(即流向輥?zhàn)觟的帶鋼量大于從輥?zhàn)觟上流出的帶鋼量)，易導(dǎo)致帶鋼在輥?zhàn)觟上打滑，引起跑偏。因此，本文采用如下生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)作為帶鋼跑偏預(yù)警模型的輸入量：帶鋼規(guī)格、中央段速度、帶鋼溫度、SF段內(nèi)溫度、帶鋼入口張力、帶鋼出口張力、各輥?zhàn)拥呐ぞ睾娃D(zhuǎn)速、當(dāng)前帶鋼在糾偏輥上的偏移量。輸出量為0或者1:0表示正常生產(chǎn)，1表示帶鋼出現(xiàn)跑偏。

基于以上輸入/輸出變量，LSSVM預(yù)警模型的建模過(guò)程可以描述如下。

①?gòu)膶?shí)際連退生產(chǎn)過(guò)程中提取SF段的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，包括輸入變量及其對(duì)應(yīng)的輸出變量，剔除異常樣本后，形成樣本集合，然后再將樣本集合分為訓(xùn)練樣本集合和測(cè)試樣本集合。

②對(duì)樣本集合進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

③使用LSSVM方法，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并使用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)LSSVM模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。

④使用測(cè)試樣本集合對(duì)所得到的LSSVM模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.2 基于改進(jìn)粒子群算法的LSSVM模型參數(shù)尋優(yōu)

在LSSVM的建模過(guò)程中，其正規(guī)化參數(shù)γ和徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)參數(shù)σ2對(duì)于模型的預(yù)測(cè)精度產(chǎn)生非常重要的影響。本文將這一模型參數(shù)選擇問(wèn)題作為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行處理，并采用基于改進(jìn)粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)LSSVM模型的正規(guī)化參數(shù)和核參數(shù)的尋優(yōu)。LSSVM模型參數(shù)優(yōu)化選取問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型可以描述如下：

MinER1/N1+ER2/N2

(1)

(2)

γmin≤ γ ≤ γmax

(3)

(4)

針對(duì)該問(wèn)題，提出了一個(gè)改進(jìn)的PSO算法。在傳統(tǒng)的PSO算法中，粒子的進(jìn)化是通過(guò)對(duì)個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解的學(xué)習(xí)進(jìn)行的。這種進(jìn)化方式使得PSO算法具有較快的收斂速度，但是也可能導(dǎo)致種群早熟的問(wèn)題，即如果粒子的個(gè)體最優(yōu)解和當(dāng)前的全局最優(yōu)解持續(xù)得不到更新，那么粒子的進(jìn)化將陷入局部最優(yōu)，并且整個(gè)種群也將出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象。因此，為了改進(jìn)PSO算法的性能，本文提出了一個(gè)改進(jìn)的PSO算法。該算法的思想是：在PSO算法中引入“個(gè)體最優(yōu)解集合”和“全局最優(yōu)解集合”的概念。針對(duì)每個(gè)粒子，個(gè)體最優(yōu)解集合記錄該粒子在搜索過(guò)程中所找到的最優(yōu)的5個(gè)解，全局最優(yōu)解集合則記錄整個(gè)種群在搜索過(guò)程中所找到的最優(yōu)的10個(gè)解。

在粒子X(jué)i= (xi,1,…,xi,n)的更新方程中，使用下面的改進(jìn)公式：

(5)

xi+1,j=xi,j+vi+1,j

(6)

所提出的改進(jìn)粒子群算法的流程描述如下。

①設(shè)置當(dāng)前迭代次數(shù)g=1。初始化算法參數(shù)：種群大小為100，個(gè)體最優(yōu)解集合大小為5，全局最優(yōu)解集合大小為10，并設(shè)置100個(gè)個(gè)體最優(yōu)解集和全局最優(yōu)解集為空。隨機(jī)產(chǎn)生每個(gè)粒子的速度。

②初始化種群，種群中的每個(gè)解在可行域內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生。針對(duì)每個(gè)粒子，使用所對(duì)應(yīng)的LSSVM模型計(jì)算式(1)，作為粒子的適應(yīng)度值。

③將每個(gè)粒子拷貝到其個(gè)體最優(yōu)解集中，將當(dāng)前種群中的最優(yōu)解拷貝到全局最優(yōu)解集中。

⑤使用當(dāng)前種群中的最優(yōu)解來(lái)更新全局最優(yōu)解集。

⑥設(shè)置g=g+1。如果g>1 000，停止并輸出全局最好解所對(duì)應(yīng)的LSSVM模型參數(shù)；否則，轉(zhuǎn)到步驟④。

在上述個(gè)體最優(yōu)解集和全局最優(yōu)解集的更新過(guò)程中，如果當(dāng)前解集的大小未超過(guò)其最大容量，則將新解直接加入到解集中；否則，對(duì)比新解的適應(yīng)度值與當(dāng)前解集中最差的解的適應(yīng)度值。如果新解優(yōu)于這個(gè)最差解，則用它替換最差解；否則，不進(jìn)行更新。

2 帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)方法

2.1 PCA生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)測(cè)

PCA方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程的監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)中[12-13]，其基本思想是利用生產(chǎn)過(guò)程在正常運(yùn)行時(shí)所獲得的多個(gè)具有相關(guān)性的過(guò)程數(shù)據(jù)，通過(guò)降維，在盡量保留能夠反映原變量大部分信息的前提下，將其轉(zhuǎn)化為僅含有少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)變量的多元統(tǒng)計(jì)模型。

在利用PCA進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)測(cè)時(shí)，一般是使用T2統(tǒng)計(jì)量和SPE統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述生產(chǎn)過(guò)程的基本特征。其中，T2統(tǒng)計(jì)量用來(lái)衡量每個(gè)主成分在變化趨勢(shì)以及變化幅值上偏離正常模型的程度，而SPE統(tǒng)計(jì)量則用來(lái)衡量輸入變量當(dāng)前的測(cè)量值對(duì)正常主元模型的偏離程度。

使用PCA進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)測(cè)的主要過(guò)程是：首先，針對(duì)所提取的正常生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，計(jì)算T2統(tǒng)計(jì)量和SPE統(tǒng)計(jì)量的控制限。然后，針對(duì)從生產(chǎn)過(guò)程采集到的實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，計(jì)算其所對(duì)應(yīng)的T2統(tǒng)計(jì)量和SPE統(tǒng)計(jì)量的值。如果這兩個(gè)值都在相應(yīng)的控制限之內(nèi)，即說(shuō)明當(dāng)前生產(chǎn)過(guò)程是正常運(yùn)行；否則，則認(rèn)為當(dāng)前的生產(chǎn)過(guò)程出現(xiàn)了異常，需要向操作人員預(yù)警。

2.2 基于PCA和LSSVM的混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法

由于PCA本質(zhì)上是一個(gè)線性建模方法，在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中所采集到的樣本數(shù)據(jù)在一定程度上還無(wú)法滿足所有的要求[13]。此外，PCA方法是一個(gè)靜態(tài)的建模方法，而實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程則是動(dòng)態(tài)變化的。這使得PCA方法在應(yīng)用到實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)測(cè)中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)警的情況。因此，本文提出將具有非線性特點(diǎn)的LSSVM與PCA進(jìn)行結(jié)合，同時(shí)使用兩種方法對(duì)連續(xù)退火機(jī)組的SF段帶鋼跑偏進(jìn)行監(jiān)測(cè)。只有當(dāng)2個(gè)模型同時(shí)報(bào)警時(shí)，才認(rèn)為生產(chǎn)過(guò)程出現(xiàn)了異常，防止單一模型容易出現(xiàn)誤報(bào)警的問(wèn)題。

此外，為了更好地適應(yīng)生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)變化，引入了動(dòng)態(tài)時(shí)間窗口的機(jī)制，對(duì)LSSVM模型和PCA模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，從而增強(qiáng)了模型對(duì)生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)能力。

3 仿真試驗(yàn)

3.1 LSSVM帶鋼跑偏預(yù)警模型測(cè)試

為了測(cè)試所提出的LSSVM帶鋼跑偏預(yù)警模型的性能，在試驗(yàn)中采集了12卷帶鋼的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，包括這些帶鋼在跑偏之前的正常樣本數(shù)據(jù)以及出現(xiàn)跑偏之后的故障樣本數(shù)據(jù)。針對(duì)每卷帶鋼，其正常樣本數(shù)據(jù)數(shù)量和故障樣本數(shù)據(jù)數(shù)量均為200。我們使用前7卷帶鋼的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，后5卷帶鋼的樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)所提出的LSSVM模型進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 LSSVM模型測(cè)試結(jié)果

從表1可以看出，所建立的LSSVM帶鋼跑偏模型的總誤報(bào)率均≤0.75%，平均總誤報(bào)率在0.55%左右，具有較高的識(shí)別精度。

3.2 PCA與LSSVM混合監(jiān)測(cè)方法測(cè)試

為了驗(yàn)證混合監(jiān)測(cè)方法的性能，在試驗(yàn)中使用了5組測(cè)試數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)中都包含500個(gè)采樣點(diǎn)。為了突出混合監(jiān)測(cè)方法的性能，我們又在其中隨機(jī)插入了20個(gè)帶鋼跑偏時(shí)所得到的故障采樣點(diǎn)。

測(cè)試比較結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，LSSVM相比PCA，其平均總報(bào)警次數(shù)要小很多(分別為24.2和29.4)，而混合方法由于只有在2個(gè)方法均判斷帶鋼出現(xiàn)跑偏時(shí)才進(jìn)行報(bào)警，其平均總報(bào)警次數(shù)為22，因而具有更高的準(zhǔn)確率。

表2 測(cè)試比較結(jié)果

3.3 SF段帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

基于所提出的模型和方法，開(kāi)發(fā)了連續(xù)退火機(jī)組SF段帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、帶鋼跑偏在線監(jiān)測(cè)3個(gè)模塊。其中，數(shù)據(jù)處理主要完成從生產(chǎn)過(guò)程中提取過(guò)程數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模主要包括LSSVM建模，即使用改進(jìn)的粒子群算法，基于當(dāng)前時(shí)間窗的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，優(yōu)化確定LSSVM模型參數(shù)，以及基于正常生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)建立PCA模型，從而構(gòu)成混合監(jiān)測(cè)模型；此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模模塊還具有動(dòng)態(tài)更新生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的能力，即使用滾動(dòng)時(shí)間窗的方法來(lái)提高模型對(duì)生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)能力。帶鋼跑偏在線監(jiān)測(cè)模塊主要用來(lái)實(shí)時(shí)采集連續(xù)退火機(jī)組SF段內(nèi)的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，并利用基于PCA和LSSVM的混合監(jiān)測(cè)模型，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的異常工況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)出現(xiàn)異常工況時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警。根據(jù)PCA模型的貢獻(xiàn)圖方法，將可能導(dǎo)致該異常的過(guò)程變量提供給現(xiàn)場(chǎng)操作人員，再利用現(xiàn)場(chǎng)操作人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，以快速確定排除異常工況的調(diào)整策略。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)連續(xù)退火機(jī)組SF段內(nèi)帶鋼由于張力波動(dòng)容易出現(xiàn)跑偏，而當(dāng)前對(duì)于帶鋼跑偏沒(méi)有可供參考的嚴(yán)格機(jī)理模型的實(shí)際情況，提出了一個(gè)基于LSSVM和PCA數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的SF段帶鋼跑偏混合監(jiān)測(cè)方法。在實(shí)際應(yīng)用中，只有當(dāng)這2個(gè)監(jiān)測(cè)模型均監(jiān)測(cè)到異常工況時(shí)，混合模型才進(jìn)行報(bào)警。在LSSVM的建模過(guò)程中提出了一個(gè)改進(jìn)的粒子群算法來(lái)優(yōu)化該分類模型的參數(shù)。此外，基于滾動(dòng)時(shí)間窗方法，實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)模型對(duì)生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)能力。使用實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果表明，所提出的混合監(jiān)測(cè)方法的誤報(bào)警次數(shù)要小于單一監(jiān)測(cè)方法。最后，基于所提出的模型和算法，開(kāi)發(fā)了連續(xù)退火機(jī)組SF段帶鋼跑偏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)對(duì)于鋼鐵企業(yè)提高SF段生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和連續(xù)性，具有較好的參考價(jià)值。

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Hybrid Dynamic Monitoring Model of Strip Steel Running Deviation for SF Section in Continuous Annealing Line

In soaking furnace (SF) section of Baosteel 1220mm continuous annealing line,running deviation or slipping of the strip steel occurs very often,to solve this problem,based on LSSVM,the classification model of running deviation is proposed.The parameters of the model are optimized by using improved particle swarm optimization algorithm,and the LSSVM classification model is combined with the principal component analysis (PCA) method; based on the idea of dynamic time window,a hybrid dynamic monitoring model of strip steel running deviation in SF section is proposed,and the monitoring system of the running deviation is developed.The results of simulation based on practical productive data show that the LSSVM model proposed has higher classification accuracy,comparing with the unitary method,the hybrid monitoring model is more accurate for warning and analyzing the running deviation of strip steel.

Continuous annealing line Hybrid dynamic monitoring Neural network LSSVM Principal component analysis (PCA) Improved particle swarm optimization Radial basis function

國(guó)家自然科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目 (編號(hào)：61573086)。

唐智雁(1978—)，男，2015年畢業(yè)于東北大學(xué)自動(dòng)控制專業(yè)，獲碩士學(xué)位，工程師； 主要從事冷軋領(lǐng)域電氣設(shè)備技術(shù)的管理工作。

TH7;TP277

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201611004

修改稿收到日期：2016-05-25。