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第6期 姚林等：基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法 .631 监控的能力也是有限的，解决这个问题的关键在于 供了有效的统计分析手段 生产工艺流程设计时，需要考虑哪些工艺参数必须 受控且易于取样，这样有利于建立分析模型，对实际 参考文献 生产提供决策支持， [1]李九岭.带钢连续热镀锌.2版：北京：冶金工业出版社， 2001.275 (2)与神经网络、支持向量机等方法相比，偏最 [2]余宗森，袁泽喜，李定秀，等.鞍钢钢材成分与其力学性能的 小二乘回归建模方法简单、有效，其回归系数在质量 定量关系.北京科技大学学报，1997,15(9)：510 监控中有非常明确的物理意义，与传统的多元线性 [3]王惠文.偏最小二乘法回归及其应用，北京：国防工业出版 回归建模方法相比，虽然从回归精度上说二者较接 社，1999：2 近，但由于偏最小二乘回归方法通过提取对因变量 [4]de Jong S.SIMPLS:an alternative approach to partial least 解释性最强的综合成分进行回归建模，因而具有较 squares regression.Chemometr Intell Lab Syst.1993.18:251 [5]Svante W,MichaelS,Lennart E.PLS-regression:a basic tool of 好的模型鲁棒性和模型预测精度. chemometrics.Chemometr Intell Lab Syst,2001.58:109 4 结论 []苟淑云·生产工艺对低碳铝镇静钢热镀锌钢板性能的影响 钢铁，2006,41(2)：34 本文提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热 [7]程国平，袁明生，张红。连续热镀锌工艺对F钢力学性能的 镀锌产品质量监控方法，以热镀锌带钢的力学性能 影响.宝钢技术，2001(2)：9 [8]余宗森.钢的成分，残留元素及其性能的定量关系，北京：冶 和锌层质量为实例，给出了在工艺过程参数与产品 金工业出版社，2001：8 质量之间建立回归模型的方法，并运用回归模型对 [9]王景川·热镀锌工艺对超深冲板性能的影响.四川冶金，2003 锌层质量建立了产品质量预测模型，现场数据的实 (5):15 验结果表明，基于偏最小二乘回归方法建立的带钢 [10]初元璋，祁鹏，张娅.宝钢F钢大生产产品性能预测。北京科 热镀锌产品质量监控模型与实际生产经验和工艺特 技大学学报，2001,23(1)：48 [11]王丹民，李华德，周建龙，热轧带钢力学性能预测模型及其应 性相吻合，为新工艺的生产调试和产品质量控制提 用.北京科技大学学报，2006,28(7)：687 Quality monitoring method of strip hot dip galvanizing based on partial least squares regression YAO Lin).YANG Jianhong),XU Jinwu).WANG Zhi) 1)Mechanical Engineering School.University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Anshan Iron and Steel Group Corporation.Anshan 114021.China 3)Cold Rolling Plant.Angang Steel Company Limited.Anshan 114030.China ABSTRACI A quality monitoring method for strip hot-dip galvanizing based on partial least square regression was proposed.Taking the quality monitoring of mechanical properties and zinc coating mass in strip hot-dip gal- vanizing as the investigated subject,a regression model between process parameters and quality results was con- structed through partial least square method.With the regression model,the capability of production process control was analyzed and a production quality prediction method was presented.Real field data from strip hot-dip galvanizing production in Angang Steel Company Limited were used for validation.The results show that partial least square regression has a better predicting precision than traditional multiple linear regression,and that the zinc coating mass prediction model based on partial least square regression has a relative prediction error of 5.93%. KEY WORDS strip hot-dip galvanizing:partial least square;quality monitoring:prediction method监控的能力也是有限的．解决这个问题的关键在于 生产工艺流程设计时需要考虑哪些工艺参数必须 受控且易于取样这样有利于建立分析模型对实际 生产提供决策支持． （2） 与神经网络、支持向量机等方法相比偏最 小二乘回归建模方法简单、有效其回归系数在质量 监控中有非常明确的物理意义．与传统的多元线性 回归建模方法相比虽然从回归精度上说二者较接 近但由于偏最小二乘回归方法通过提取对因变量 解释性最强的综合成分进行回归建模因而具有较 好的模型鲁棒性和模型预测精度． 4 结论 本文提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热 镀锌产品质量监控方法以热镀锌带钢的力学性能 和锌层质量为实例给出了在工艺过程参数与产品 质量之间建立回归模型的方法并运用回归模型对 锌层质量建立了产品质量预测模型．现场数据的实 验结果表明基于偏最小二乘回归方法建立的带钢 热镀锌产品质量监控模型与实际生产经验和工艺特 性相吻合为新工艺的生产调试和产品质量控制提 供了有效的统计分析手段． 参 考 文 献 ［1］ 李九岭．带钢连续热镀锌．2版．北京：冶金工业出版社 2001：275 ［2］ 余宗森袁泽喜李定秀等．鞍钢钢材成分与其力学性能的 定量关系．北京科技大学学报199715（9）：510 ［3］ 王惠文．偏最小二乘法回归及其应用．北京：国防工业出版 社1999：2 ［4］ de Jong S．SIMPLS：an alternative approach to partial least squares regression．Chemometr Intell Lab Syst199318：251 ［5］ Svante WMichael SLennart E．PLS-regression：a basic tool of chemometrics．Chemometr Intell Lab Syst200158：109 ［6］ 苟淑云．生产工艺对低碳铝镇静钢热镀锌钢板性能的影响． 钢铁200641（2）：34 ［7］ 程国平袁明生张红．连续热镀锌工艺对 IF 钢力学性能的 影响．宝钢技术2001（2）：9 ［8］ 余宗森．钢的成分、残留元素及其性能的定量关系．北京：冶 金工业出版社2001：8 ［9］ 王景川．热镀锌工艺对超深冲板性能的影响．四川冶金2003 （5）：15 ［10］ 初元璋祁鹏张娅．宝钢 IF 钢大生产产品性能预测．北京科 技大学学报200123（1）：48 ［11］ 王丹民李华德周建龙．热轧带钢力学性能预测模型及其应 用．北京科技大学学报200628（7）：687 Quality monitoring method of strip hot-dip galvanizing based on partial least squares regression Y AO L in 12）Y A NG Jianhong 1）XU Jinw u 1）WA NG Zhi 3） 1） Mechanical Engineering SchoolUniversity of Science and Technology BeijingBeijing100083China 2） Anshan Iron and Steel Group CorporationAnshan114021China 3） Cold Rolling PlantAngang Steel Company LimitedAnshan114030China ABSTRACT A quality monitoring method for strip hot-dip galvanizing based on partial least square regression was proposed．Taking the quality monitoring of mechanical properties and zinc coating mass in strip hot-dip galvanizing as the investigated subjecta regression model between process parameters and quality results was constructed through partial least square method．With the regression modelthe capability of production process control was analyzed and a production quality prediction method was presented．Real field data from strip hot-dip galvanizing production in Angang Steel Company Limited were used for validation．The results show that partial least square regression has a better predicting precision than traditional multiple linear regressionand that the zinc coating mass prediction model based on partial least square regression has a relative prediction error of 5∙93％． KEY WORDS strip hot-dip galvanizing；partial least square；quality monitoring；prediction method 第6期 姚 林等： 基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法 ·631·