압연 후 냉각 제어는 열간 압연 강재의 조직 및 성능 조절에 있어 핵심 단계입니다. 전통적인 물리 모델과 데이터 기반 모델은 기구 가정의 단순화, 학습 효율성 저하, 매개변수의 동적 적응 어려움 등의 문제로 인해 압연 공정의 변화하는 복잡한 상황에 정확히 대응하지 못합니다. 지능형 강화(Intelligent Augmentation, IA)를 기반으로 한 압연 후 수냉 제어 모델이 제안되었으며, 알고리즘과 경험의 깊은 융합을 실현합니다. 핵심 원리는 '기구 제약 + 데이터 보정 + 동적 피드백'입니다. 생산 실무에서 본 모델은 전통 모델의 견고성 부족과 느린 학습 문제를 효과적으로 해결하였으며, 냉각 오차를 ±20 ℃ 이내로 제어하고, 학습 조정 속도를 전통 모델 대비 30% 이상 향상시켜 열간 압연 강재 제품 품질 향상과 철강 산업의 지능화 업그레이드에 중요한 의의를 가집니다.

압연 후 냉각 제어;지능형 강화;기구 제약;데이터 보정;동적 피드백