基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能仿真系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

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1、摘要伴隨著第一臺(tái)計(jì)算機(jī)的誕生和以相似理論為基礎(chǔ)的模擬技術(shù)的應(yīng)用，仿真作為一種研究和發(fā)展新產(chǎn)品、新技術(shù)的科學(xué)手段，在航空、航天、造船、兵器等國(guó)防科研及其相關(guān)行業(yè)中首先發(fā)展起來(lái)。經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)仿真已發(fā)展為一種真正的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)科學(xué)，在計(jì)算機(jī)、控制理論等迅猛發(fā)展的推動(dòng)下其應(yīng)用進(jìn)一步拓寬并日趨成熟。仿真技術(shù)集成了當(dāng)代科學(xué)技術(shù)中多種現(xiàn)代化頂尖手段，正在極大地?cái)U(kuò)展著人類的視野、時(shí)限和能力，被認(rèn)為是當(dāng)今可能引起世界技術(shù)變革的重要技術(shù)之一。軋鋼過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的生產(chǎn)過(guò)程，也是較早引入仿真技術(shù)進(jìn)行輔助研究、開(kāi)發(fā)的領(lǐng)域之一，已取

2、得了大量的仿真應(yīng)用成果。但是過(guò)去的仿真研究大多停留在單機(jī)架、局部環(huán)節(jié)以及靜態(tài)機(jī)理模型的仿真。隨著社會(huì)發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，用戶對(duì)鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量、品種、性能的要求越來(lái)越高，鋼材質(zhì)量指標(biāo)已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的程度。雖然傳統(tǒng)的軋制理論在軋制技術(shù)的發(fā)展中起到了積極的作用，但是它遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了現(xiàn)在軋制技術(shù)發(fā)展的需要，我們必須尋求新的、更有效的方法來(lái)解決這些技術(shù)難題。人工智能技術(shù)(ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI)與傳統(tǒng)方法不同，它避開(kāi)了過(guò)去那種對(duì)軋制過(guò)程深層規(guī)律無(wú)止境的探求，通過(guò)模擬人類思維方式來(lái)處理那些實(shí)實(shí)在在的問(wèn)

3、題，以事實(shí)和數(shù)據(jù)為根據(jù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程的優(yōu)化控制。而數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM，或KDD，KnowledgeDiscoveryinDatabase)是近年來(lái)隨著人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一門新興的技術(shù)，可以從大量事實(shí)和數(shù)據(jù)中挖掘人們感興趣的知識(shí)和有用的信息，是從應(yīng)用中發(fā)展起來(lái)的邊緣學(xué)科。本文以冷連軋軋制過(guò)程動(dòng)態(tài)仿真及控制優(yōu)化課題為背景，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于仿真系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化，建立基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能仿真平臺(tái)，并構(gòu)建包括多種數(shù)據(jù)挖掘方法的模型庫(kù)。仿真人員可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)仿

4、真的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理和分析，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到對(duì)生產(chǎn)和模型的真正指導(dǎo)作用。主要研究?jī)?nèi)容有：(1)綜述了系統(tǒng)仿真的概念和發(fā)展、軋鋼領(lǐng)域仿真發(fā)展的概況、人工智能技術(shù)在軋鋼中的應(yīng)用情況、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀；(2)研究討論了系統(tǒng)類型、建模方法和模型的VV&A，以及智能仿真的重要性，并提出了智能化仿真的總體方案，設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)方法；(3)研究了數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程和主要技術(shù)，概述了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，在此基礎(chǔ)上，理論推導(dǎo)了分類支持向量機(jī)、回歸支持向量機(jī)和SMO算法的原理和實(shí)現(xiàn)。并針對(duì)工業(yè)過(guò)程仿真模型的建模

5、與優(yōu)化問(wèn)題，以冷連軋生產(chǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)為例，說(shuō)明了研究生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)模型分析優(yōu)化的重要性：(4)以冷連軋生產(chǎn)過(guò)程為研究對(duì)象，針剝仿真系統(tǒng)中建模機(jī)理的局限性，在對(duì)系統(tǒng)建模理論，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，冷連軋生產(chǎn)基本過(guò)程以及對(duì)冶金工業(yè)過(guò)程仿真系統(tǒng)研究分析的基礎(chǔ)上，提出了構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工業(yè)過(guò)程模型優(yōu)化的智能仿真平臺(tái)的思想。并給出了設(shè)計(jì)方案和功能組成結(jié)構(gòu)，對(duì)主要功能模塊進(jìn)行了描述；(5)針對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能仿真平臺(tái)開(kāi)發(fā)中涉及的主要關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究與開(kāi)發(fā)應(yīng)用。包括仿真模型庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、接口技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。在MATLA

6、B仿真平臺(tái)上，設(shè)計(jì)構(gòu)造和實(shí)現(xiàn)了冷連軋仿真模型庫(kù)：創(chuàng)建適合于智能仿真平臺(tái)運(yùn)行和模型管理的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，并設(shè)計(jì)了模型庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的接口以及分布式仿真平臺(tái)的通信；研究了數(shù)據(jù)挖掘算法在冷連軋力能參數(shù)分析中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)采集預(yù)處理、回歸計(jì)算和模型適用性分析。關(guān)鍵詞：系統(tǒng)仿真；智能仿真；冷連軋；數(shù)據(jù)挖掘：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論；支持向量機(jī)AbstractAsascientificapproachofresearchinganddevelopingnewproductsandtechnologies，simulationtechnologyh

7、asbeendevelopingindefenceandmanyotherfields，suchasaeronauticsandastronautics，shipbuilding，weaponetc．Afterthedevelopmentofmorethanhalfcentury，systemsimulationhasbeenakindofexperimentmeansandoneofthekeytechnologiesthatcangeneratenewrevolution．Steelrollingisaverycom

8、plexindustrialprocess．Andsimulationtechnologyisinvolvedtostudyanddevelopsteelrollingproductionmanyyearsago，whichhasachievedalotHowever，simulationstudieswerelim