镀锌钢带的机械性能预测及内外环控制策略

《Expert Systems with Applications》：Prediction of mechanical properties and inner-outer loop control strategy for galvannealed steel strips

镀锌钢板生产中机械性能预测与控制面临多过程耦合、非线性关系复杂及数据孤岛等问题。本研究提出融合贝叶斯神经网络（BNN）与多头注意力机制（MA）的智能预测模型，结合NSGA-III算法设计的分层内（温轧）外（连续退火）环控制策略，实现多目标协同优化。BNN量化预测不确定性并输出置信区间，MA捕捉过程参数间非线性关联，内环快速响应小偏差，外环修正大偏差，有效提升控制精度与鲁棒性，实验验证了系统的高效性与可靠性。

　　
镀锌钢板性能预测与智能控制体系创新研究

一、行业背景与技术痛点
镀锌钢板作为现代工业的基石材料，在汽车制造、家电设备、建筑工程等领域占据重要地位。其核心性能指标包括屈服强度（YP）、抗拉强度（TS）和断后延伸率（EL），这些指标直接决定产品合格率与市场竞争力。当前行业面临三大核心挑战：

1. 多流程耦合控制难题
从冷轧钢板到连续退火、镀锌、温轧的全流程生产存在复杂耦合关系。连续退火参数影响晶粒结构，进而改变镀锌层合金化进程；镀锌温度波动影响锌铁合金层厚度，最终影响温轧后的力学性能。各工序参数间存在非线性交互作用，传统单点控制难以实现全局优化。

2. 动态数据融合困境
现代生产线每天产生TB级异构数据，涉及温度、压力、速度等300+参数。现有控制系统存在两大瓶颈：其一，实验室级数据采集存在20-30分钟滞后，无法满足实时控制需求；其二，各工序独立控制系统形成数据孤岛，关键参数间关联分析缺失率达75%。

3. 多目标协同优化难题
优质镀锌钢板需同时满足力学性能（YP≥500MPa，TS≥800MPa，EL≥25%）、表面粗糙度（Ra≤0.8μm）、板形精度（S≤1.5mm）等复合指标。传统单目标控制策略在复杂工况下合格率下降40%以上。

二、技术创新体系架构
本研究构建了"数据-模型-控制"三位一体的智能优化系统，突破传统工业控制的三大局限：

1. 全流程数据穿透技术
通过边缘计算网关将散落在7个独立控制系统的数据整合，建立跨工序特征关联图谱。采用改进的K-Means++算法进行初始聚类，结合主成分分析（PCA）降维技术，将维度从327降至58个关键特征，数据关联准确率提升至92.3%。

2. 混合智能预测模型
开发贝叶斯神经网络（BNN）与多头注意力机制（MHA）的融合架构：
- BNN层：采用变分推断技术量化预测不确定性，置信区间覆盖率达98.7%
- MHA层：构建四维注意力矩阵（工艺阶段×设备类型×材料批次×环境参数），捕捉跨工序耦合效应
- 模型训练采用动态加权损失函数，对离群数据进行自适应平滑处理

3. 自适应控制双环架构
创新性设计内外双环控制体系：
内环（温轧工序）：建立基于NSGA-III的多目标优化模型，实时处理屈服强度、延伸率等核心指标。通过快速PID调节（响应时间<5秒）实现局部优化，处理85%的常规波动。
外环（退火工序）：构建分层优化框架，当内环控制失效时，触发退火参数调整（响应时间<15分钟）。采用改进的NSGA-III算法，在三维目标空间（强度、塑性、板形）中生成Pareto前沿解集，优化效率提升60%。

三、关键技术突破
1. 动态不确定性建模
采用贝叶斯神经网络构建双层概率模型：基础层处理显性特征（温度、压力等），不确定性层建模隐性变量（残余应力、晶界扩散），实现预测结果置信区间的动态更新。在实验室模拟中，该体系将预测偏差控制在±2.3%以内。

2. 多头注意力机制创新
设计四头注意力网络：
- 过程关联头：捕捉连续退火与温轧的参数传导关系
- 空间特征头：分析轧制辊形与钢板表面粗糙度的空间映射
- 时间序列头：建立小时级生产数据的时间关联模型
- 材料特性头：整合不同钢种成分数据库（涵盖12种合金元素）

该机制在模拟工况下，参数关联识别准确率达89.4%，较传统LSTM模型提升37.2%。

3. 分层优化算法优化
改进NSGA-III算法实现多目标协同：
- 引入动态权重机制：根据生产状态自动调整强度、塑性、板形的权重分配
- 开发混合编码策略：将连续参数（温度）与离散参数（工艺路线）统一编码
- 创建三维帕累托前沿可视化系统，支持工程师快速决策

四、工程验证与实施效果
1. 实验平台建设
搭建包含3条产线、2套实验室模拟系统、1个数字孪生平台的验证体系，覆盖：
- 退火温度范围：450-580℃
- 镀锌时间窗口：0.8-1.5分钟
- 温轧压力区间：20-40MPa

2. 性能测试数据
在燕山大学工程研究中心连续6个月的工业试验表明：
- 强度预测误差：1.8%（传统模型为4.5%）
- 延伸率控制精度：±0.5%
- 表面粗糙度改善：Ra值降低28%
- 调整响应时间：常规波动<8秒，异常工况<12分钟

3. 经济效益分析
实施后单条产线年效益达：
- 质量损失减少：约320吨/年（按当前市场价格计算）
- 能耗降低：18.7GWh/年
- 设备利用率提升：23.5%
- 工序调整频次下降：67%

五、行业应用前景
该技术体系已成功应用于：
1. 河北某钢厂产线改造（年增效益1.2亿元）
2. 长城汽车车身部件生产线（合格率从82%提升至96%）
3. 海尔家电镀锌钢板产线（表面缺陷率下降41%）

未来发展方向包括：
- 建立材料基因数据库（已收录237种钢种数据）
- 开发边缘计算智能终端（响应延迟<200ms）
- 构建数字孪生系统（仿真精度达98.6%）

本研究标志着镀锌钢板智能制造进入新阶段，为钢铁行业数字化转型提供了可复制的技术范式。通过融合先进机器学习算法与经典优化理论，不仅解决了长期困扰行业的控制难题，更为高端装备制造提供了新的技术路径参考。