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多源数据驱动的轧机振动预测及可解释性分析
张阳, 段振杰, 王思静, 林然锰, 杜晓钟, 王威中
噪声与振动控制
2024, 44 (3):
16-21.
为研究轧制过程动态工艺参数对轧机振动的影响规律，改善现有研究中机理模型精度较低且数据模型缺乏可解释性的问题，采用极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）算法建立基于多源数据的轧机振动预测模型，并使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）框架对预测模型进行解释。通过与其他预测模型相比，XGBoost预测模型可以利用工艺参数实现对轧机运行状态的高精度预测。基于SHAP框架解释的结果表明，出入口厚度、轧制力、轧制速度对轧机振动影响较大，后张力对轧机振动影响较小。研究为提高轧机设备与工艺参数的匹配度，实现将工业数据应用于轧机振动预测和分析提供理论基础。
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