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题名基于机器学习的轧机辊缝检测与预测技术研究
被引量：1
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作者
郎福星
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机构
天津钢管制造有限公司
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出处
《冶金与材料》
2023年第8期64-66,共3页
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文摘
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。
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关键词
机器学习
轧机辊缝检测
预测技术
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分类号
TG333
[金属学及工艺—金属压力加工]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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