摘要
文章基于机器学习的方法,研究轧机辊缝的检测与预测技术。首先,对轧机辊缝的检测方法进行了探究,构建出轧机辊缝的检测模型,并与传统方法进行对比;其次,文章将向量机算法应用于轧机辊缝的预测,根据历史数据进行训练,并利用异常检测算法对异常数据进行筛选和修复,得出预测结果。实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可行性,对于提高轧机辊缝的维修效率和节省成本有着积极的促进作用,为轧机运行与维护提供了全新的思路和解决方案。
出处
《冶金与材料》
2023年第8期64-66,共3页
Metallurgy and Materials
