摘要
圧延後の冷却制御は、熱間圧延鋼材の組織性能調整における重要な工程です。従来の物理モデルおよびデータ駆動モデルは、機構仮定の簡略化、学習効率の低さ、パラメータの動的適応の難しさなどの問題により、圧延条件の時間変化する複雑な状況に正確に対応できません。インテリジェントオーグメンテーション（Intelligent Augmentation、IA）に基づく圧延後水冷制御モデルを提案し、アルゴリズムと経験の深い融合を実現しました。その核心原理は「機構制約＋データ補正＋動的フィードバック」です。生産実践により、本モデルは従来モデルのロバスト性の低さや学習速度の遅さの問題を効果的に解決し、冷却誤差を±20 ℃以内に制御し、従来モデルと比較して学習調整速度を30%以上向上させ、熱間圧延鋼材製品の品質向上と鉄鋼産業のインテリジェント化推進に重要な意義があります。
关键词
圧延後冷却制御;インテリジェントオーグメンテーション;機構制約;データ補正;動的フィードバック
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