一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法与流程

技术特征：

1.一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)配置质量问题参数：将不同的质量问题与该质量问题发生相关的过程参数进行关联；

2)建立标准模型库：首先从冷轧带钢生产过程积累的数据信息中选取没有质量问题发生阶段的工艺参数，然后对没有质量问题发生阶段的工艺参数进行聚类分析，得到标准模型库；

3)获取质量问题发生信息：在带钢冷轧生产过程中采集质量问题数据，并对质量问题数据进行分析获取质量问题发生的类型、时间、位置和级别信息；

4)过程参数一次处理：根据质量问题发生的时间，提取质量问题发生前的若干个与该质量问题发生相关的过程参数的样本点为分析目标，将过程参数与该过程参数的上下限进行比对，如果过程参数超过了上下限，则认为该过程参数是质量问题发生的原因参数；若没有过程参数超过上下限，则执行步骤5)；

5)过程参数二次处理：以质量问题发生前的若干个与待分析的质量问题关联的过程参数为原始数据，先对原始数据进行标准化处理，然后运用主元分析方法对原始数据进行降维处理，最后利用方差累积贡献率法来确定主元个数；

6)计算贡献率和每个主元中每个参数的负荷值的乘积和，将结果作为各个过程参数对质量问题发生的影响率，根据影响率对过程参数进行排列，取其中影响率超过阈值的过程参数作为引起质量问题发生的原因参数，影响率未超过阈值的过程参数为正常参数；

7)将正常参数在步骤2)建立的标准模型库中进行模式识别，确定模型后将原因参数与模型中的标准参数进行比较，确定原因参数的偏差大小和控制方式。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，所述步骤2)建立标准模型库的具体包括以下步骤：

2.1)取质量问题发生前的J个过程参数的样本为原始数据，与待分析的质量问题关联的过程参数有n个，则原始数据表示为：

O＝O₁×O₂×O₃×…×O_n (1)

其中，O_i(i＝1，2，3，…，n)为第i维空间；

将每维数据空间划分为等长的R段，记为：

O_i＝O_i,1∪O_i,2∪O_i,3∪…∪O_i,R (2)

将每维数据等长划分后，每个网格单元由O_1,i1×O_2,i2×O_3,i3×…O_n,in组成，其中，O_n,in表示第n维空间第in段；

2.2)对步骤2.1)获得数据进行聚类分析，得到标准模型库。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，所述步骤2.2)中首先将每个网格单元中的数据按密度方法进行聚类，找出超过阈值的数据簇，将获得的数据簇的个数作为K-means方法的聚类中心的个数，然后用K-means方法进行聚类，将聚类中心作为标准模型数据，即一个类代表一种标准的生产过程；如果网格单元中的数据不存在超过该阈值的数据簇，则网格中的数据直接作为标准模型数据；最后将每个网格单元中获得标准模型数据存入标准模型库。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，所述步骤6)具体包括以下步骤：

6.1)根据主元分析贡献图法，当原始数据的SPE统计量超过其控制限后，第i个变量在第j个时刻对SPE统计量的贡献为SPE_ij；

6.2)标准化后的原始数据的协方差的特征值为λ₁>λ₂>λ₃>….>λ_m，以及与其相对应的单位特征向量p₁，p₂，p₃，…p_m，其中m为主元个数；

6.3)根据步骤6.1)和6.2)的结果，过程参数影响数权重计算公式如下：

$w_i={\mathrm{\Σ}}_{h=1}^m{\mathrm{\λ}}_h{p}_{hi}---\left(3\right)$

其中，λ_h为第h个主元的得分值，p_hi为第h个主元第i个参数的负荷值，h＝1，2，3…m；

则在j个时刻，过程参数对质量问题发生的影响数为：

ER_i＝w_i*SPE_ij (4)

6.4)按照计算结果ER_i对过程参数进行排列，ER₁>ER₂>ER₃>…>ER_n，将每个过程参数对应的影响数与总的影响数的比作为该过程参数对质量问题发生的影响率；

6.5)确定质量问题发生的原因参数的计算公式为：

$ERV\left(K\right)=\frac{{\Σ}_{i=1}^k{\mathrm{ER}}_i}{{\Σ}_{i=1}^n{\mathrm{ER}}_n}\×100\%\>80\%---\left(5\right)$

若前K个过程参数的影响率百分比均超过设定的阈值，则认为该K个过程参数是质量问题发生的原因参数，剩余的M-K个过程参数为正常参数。

5.根据权利要求4所述的一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，所述步骤7)中模式识别具体包括：

7.1)利用M-K个正常参数在标准模型库中进行模式识别匹配，匹配计算公式如下：

$MD\left(l\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=k+1}^n{w}_i|A_i-M_{li}|---\left(6\right)$

其中MD(l)为第l个模型的匹配数的计算结果，w_i为第i个参数权重，A_i为第i个参数的实际值，M_li为第l个模型中第i个参数的值；

7.2)将获得的MD(l)中的最小值所对应的模型作为匹配结果的最佳模型，对K个原因参数进行控制。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进PCA的带钢冷轧质量问题溯源及控制方法，其特征在于，所述原因参数的控制包括确定偏差大小和控制方向，计算公式为：

c(i)＝M_Li-A_i (7)

其中，c(i)为参数控制值，若计算结果为正，则控制方向为使参数增大；若计算结果为负，则控制方向为使参数减小；M_Li为最佳匹配模型第i个参数的值。