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钢铁生产过程辊表面粗糙度(微米)计量粗糙度仪 |
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钢铁生产过程辊表面粗糙度(微米)计量粗糙度仪无量纲化处理 在实际工程应用中,不同变量的单位往往是不一样的。板厚(mm)、光整辊表面粗糙度(微米)的单位是不一样的。在这样的情况下,如何计算两个样本点间的距离?若简单地使用欧氏距离则会造成结果的不准确,因为板厚的测量单位较大,坐标图上的变异就显得很大,而光整辊表面粗糙度的测量单位较小,在坐标图上的变异范围就很小。计算欧氏距离时,就会夸大板厚的作用,而忽略了光整辊表面粗糙度的作用。事实上,板厚的这种大的变异是由其测量单位较大造成的,而不能真正反映数据本身的变化情况,因此称这类大的变异方向为假变异方向。影响产品质量的主要因素 (1)输入环节:主要是原料准备,如铁水、钢水成分,板坯质量等; (2)外部因素:如环境温度、湿度、尘埃等,尤其对高端产品需考虑环境影响; (3)工艺参数:设置合理的过程控制的工艺参数是确保产品质量的关键因素; (4)参数关联:在非线性、强耦合情况下,需掌握工艺参数间及工艺参数与质量间的关系; (5)设备工况:设备在服役过程中工况会发生变化,使产品质量出现偏移; (6)时间延滞:在慢过程中,控制变量的瞬间变化存在时间滞后,需考虑延滞性。 在钢铁生产过程中,各工序将根据不同产品的质量要求制定多项质量规范要求,而影响这些质量规范的工艺参数也是多方面的,主要包括原料的各种参数、操作过程工艺参数等。如果将某一工序的生产过程看成是一个系统,则所有的工艺参数(包括原料参数)可作为系统的输入,产品质量指标作为系统的输出,而工艺装备的过程能力和工况、外部环境因素、操作人员水平等可视为系统的特征。产品质量的监控模型就是寻求在确定的系统特征下,建立生产过程中各种工艺参数与产品的各种质量指标之间的关系,即根据生产过程的输入输出数据建立质量监控系统的数学模型。但是,由于冶金生产过程的复杂性,常常难以建立系统的机理模型,因此基于实际生产数据建立统计过程质量控制模型成为必然的选择
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