一种基于数据驱动的冷连轧板带厚差预测及优化控制方法

本发明提出了一种基于数据驱动的冷连轧板带厚差预测及优化控制方法，涉及板带生产技术领域。旨在解决冷连轧过程中厚度偏差难以控制的问题。该方法通过采集和清洗轧机历史生产数据，构建厚差预测模型，分析厚差分布规律，并构建动态调整的厚差阈值报警模型。本方法利用One‑Class SVM算法实现厚差预测，结合模型预测控制(MPC)算法，动态调整生产参数，确保厚度偏差控制在最优范围内。该方法解决了冷连轧过程中厚度偏差难以控制的问题，显著提升了厚度控制的精准性和稳定性，最终提高冷连轧工艺的生产效率和产品质量。