无缝钢管被广泛应用于汽车、航空、石油、化工、建筑、锅炉和军工等各个部门，在国民经济中具有很重要的地位，故被人们称为工业的血管。随着经济的快速发展，无缝钢管的使用领域在不断扩大，对产品质量的要求也越来越高。项目拟利用钢厂丰富的生产数据，对无缝钢管生产过程提出了一整套各工序的质量建模和控制方案，具体如下：（1）针对管坯穿孔过程的复杂性，可将其分为一次不稳定穿孔、稳定穿孔和二次不稳定穿孔三个子时段。针对穿孔生产时段建立多个预测模型，且每个预测模型包含当前时段及其之前全部子时段的数据特性。应用表明，基于步进子时段MICR方法模型比传统的MPLS模型具有更高的回归和预测精度，为斜轧穿孔生产的毛管质量的提高提供了更有效的手段。（2）连轧荒管生产过程是一种批量生产方式，属于快速间歇生产过程。针对连轧生产过程的多时段特性，将其分为咬钢、稳定轧制和抛钢三个子时段。提出了基于步进均值子时段MPLS方法，并利用其建立了荒管质量预测模型。应用表明，基于步进均值子时段MPLS方法模型比传统的MPLS模型具有更高的回归和预测精度，为连轧荒管质量的提高提供了更有效的手段。（3）无缝钢管减径生产过程是一个典型的快速间歇生产过程。减径生产过程的数据呈梯形分布。减径过程产品规格众多，单一模型难以反映生产实际，所以需要针对各种规格产品建立预报模型。同时由于生产产品规格经常变换，对于同一种规格的产品很难保证机架的调整与上次完全相同，这会引起模型出现一定的时变。针对这种多规格、时变、快速间歇生产过程的特点，提出了自适应RMPLS算法建立减径生产质量预报模型，在保证模型具有较高精度的情况下，具有更高的灵活性和自适应性。（4）为了便于实验研究，建立了各生产阶段的DEFORM仿真模型，便于批量产生数据，并验证建模和控制算法。

无缝钢管被广泛应用于汽车、航空、石油、化工、建筑、锅炉和军工等各个部门，在国民经济中具有很重要的地位，故被人们称为工业的血管。随着经济的快速发展，无缝钢管的使用领域在不断扩大，对产品质量的要求也越来越高。项目拟利用钢厂丰富的生产数据，结合现场的实际生产工艺情况，利用改进的统计学方法和先进控制算法，来建立连轧钢管的质量模型，控制和提高无缝钢管的产品质量，进而降低其加工损耗和生产成本。而且该项目的实际应用成本较低，且与现有技术相互兼容、互不影响，使得该技术很容易在各大钢厂进行推广应用，经济价值和社会效益明显。项目属于数据驱动技术与工业实际生产相结合的研究课题。从理论上看，解决无缝钢管生产过程的建模与控制问题涉及非线性间歇过程建模、批次生产过程的智能控制等学科分支，因此，本项目的研究具有较大的实际意义和学术价值。

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