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熱軋帶鋼性能預(yù)報技術(shù)研究中的幾個誤區(qū)

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2013-10-13  來源:寶山鋼鐵股份有限公司研究院  作者:郭朝暉,蘇異才,張群亮 ,王巍,張丕軍  瀏覽次數(shù):556
 
核心提示:熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報技術(shù)的研究已有幾十年,但應(yīng)用效果卻不理想。本文針對這種現(xiàn)象進行了分析,認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的主要原因是部分研究團隊在確定研究目標(biāo)和技術(shù)線路時陷入誤區(qū),導(dǎo)致大量徒勞無益的時間浪費。在成功規(guī)避誤區(qū)的基礎(chǔ)上,寶鋼研發(fā)出全局分布式熱軋帶鋼性能預(yù)報模型。本文介紹了其良好的實際應(yīng)用效果。

郭朝暉,蘇異才,張群亮 ,王巍,張丕軍

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  要:熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報技術(shù)的研究已有幾十年,但應(yīng)用效果卻不理想。本文針對這種現(xiàn)象進行了分析,認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的主要原因是部分研究團隊在確定研究目標(biāo)和技術(shù)線路時陷入誤區(qū),導(dǎo)致大量徒勞無益的時間浪費。在成功規(guī)避誤區(qū)的基礎(chǔ)上,寶鋼研發(fā)出全局分布式熱軋帶鋼性能預(yù)報模型。本文介紹了其良好的實際應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞:熱軋帶鋼;性能預(yù)報;模型;誤區(qū);有偏估計

1前言

20世紀(jì)50年代,Irvine和Pickering提出了用數(shù)學(xué)模型預(yù)測鋼材組織演變和最終力學(xué)性能的想法,20世 紀(jì)90年 代,該 研 究 成 為 世 界 熱點[1-3]

。目前,該技術(shù)已有商業(yè)化產(chǎn)品出現(xiàn),如熱連軋帶鋼質(zhì)量控制系統(tǒng)(VAI-Qstrip)

[4]、西門子公司的BM_MM[5]、INTEG公司的HSMM[6]等。然而,截至目前,許多研究虎頭蛇尾,各種商品化軟件也面臨尷尬。用戶普遍認(rèn)為模型可有可無,應(yīng)用價值不大。

造成這種現(xiàn)狀的原因有主客觀兩個方面??陀^原因是數(shù)據(jù)條件不具備。由于大生產(chǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理推斷,要建立完整、穩(wěn)定、可靠的力學(xué)性能模型,至少需要10萬條以上的數(shù)據(jù)。主觀原因是陷入了認(rèn)識的誤區(qū),對問題的復(fù)雜性和難度估計不足,又缺乏及時、深刻的反思,制定的技術(shù)目標(biāo)和研究線路往往脫離實際。

10多年前,寶山鋼鐵股份有限公司對性能預(yù)報技術(shù)展開了研究[7]。在多次失敗和深入反思的基礎(chǔ)上認(rèn)識到,一些看似理所應(yīng)當(dāng)?shù)挠^點并不合理。本文將這些看似合理的錯誤觀念稱之為“誤區(qū)”。寶鋼的實踐表明,只要避開這些誤區(qū),完全可建立實用的數(shù)學(xué)模型。

2概念辨析

2.1精度的概念

人們往往把精度作為衡量模型好壞的唯一依據(jù),把提高精度作為建模的唯一目標(biāo)。但這種觀念是有風(fēng)險的。

用戶關(guān)心的精度,是模型使用時的精度;而評價模型時,往往用歷史數(shù)據(jù)的平均精度。對于性能預(yù)報模型來說,這兩種精度的差異可能非常大。造成這種差異的原因很多,如建模數(shù)據(jù)分布的范圍,未必包含應(yīng)用模型時的數(shù)據(jù)范圍;以往數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征,未必等同于新數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征。因此,模型的平均精度高不等于精度均衡,而提高歷史數(shù)據(jù)的精度,未必能提高模型使用時的精度。如果僅僅試圖減少歷史數(shù)據(jù)的平均誤差,研究過程就會陷入誤區(qū)。

2.2精度的極限

模型精度不可能無限提高,對于歷史數(shù)據(jù),精度也存在著不可逾越的極限。這是由于當(dāng)模型精度達到一定水平后,誤差的主要來源不是模型的失真,而是輸入數(shù)據(jù)的誤差。不難理解,即便模型完全正確,有誤差的輸入也不可能得到精準(zhǔn)的預(yù)報結(jié)果。但很少有人意識到輸入誤差是預(yù)報誤差的主要來源。下面以鋼材伸長率為例,分析測量誤差的作用。

通常,在同一個位置取樣測量兩次,結(jié)果也會存在差異,即為檢測誤差。檢測誤差服從特定的概率分布。通過成對取樣,可以測算誤差分布的標(biāo)準(zhǔn)差,記為ó1。同時,鋼材的伸長率會存在一定的波動,其標(biāo)準(zhǔn)差記為ó2。研究發(fā)現(xiàn):ó/ó2≈0.4~0.8。

顯然,預(yù)報誤差的標(biāo)準(zhǔn)差不可能小于ó1,模型的精度不可能很高。鋼材的抗拉和屈服強度情況與其類似,只是誤差更多地來源于成分和工藝參數(shù)的檢測。

理論上講,成分、工藝對性能的影響是非線性的。但是,研究發(fā)現(xiàn)多元線性回歸模型非常接近性能預(yù)報模型的精度極限。這是因為,當(dāng)自變量變化范圍很小時,非線性系統(tǒng)往往可以用線性模型逼近。事實上,這也是微分原理的具體體現(xiàn)。

所以,如果僅僅為了提高精度,根本沒有必要建立復(fù)雜的模型。

2.3單純追求精度的危害

過度追求模型相對歷史數(shù)據(jù)的精度,存在兩方面的危害:一是浪費研究時間,如前所述,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后,立刻可得到多元線性回歸模型,其精度與任何高級的模型大體相當(dāng)。為提高精度而花費多年時間研究是基本沒有價值的。二是會得到錯誤的模型,最常見的問題是濫用神經(jīng)元方法,會導(dǎo)致模型“過擬合”,缺少泛化性。

其實,即使對最簡單的一元線性模型,單純追求精度也是有害的。這可以嚴(yán)格證明,假設(shè)實際對象描述如下:

 

常規(guī)的做法是用最小二乘法估計參數(shù)k。假設(shè)自變量x存在檢測誤差η,則:

 

式(2)表明,自變量存在檢測誤差時,估計值的數(shù)學(xué)期望不等于真實值。這種現(xiàn)象在統(tǒng)計學(xué)上稱為“有偏估計問題”,亦即模型輸入存在檢測誤差時,如果單純追求誤差最小,則客觀規(guī)律會被扭曲。反向理解這個結(jié)論,即為當(dāng)輸入數(shù)據(jù)存在誤差時,正確的模型并非誤差最小。

通常,人們往往忽視自變量的檢測誤差。但如果建模數(shù)據(jù)來自大生產(chǎn),檢測誤差的影響就會相當(dāng)大,無法忽略統(tǒng)計結(jié)果的扭曲。

2.4認(rèn)識模型的實用性

研制模型的困難在于需要在特定的條件下,滿足用戶綜合性(精度、適用范圍、穩(wěn)定可靠、算法簡單)的需求。

模型精度是重要的指標(biāo),但模型精度往往不穩(wěn)定,誤差隨工況、產(chǎn)品、時間變化。如果誤差的變化規(guī)律難以把握,模型在實踐中就難以應(yīng)用。

導(dǎo)致模型精度不穩(wěn)定的原因很多,超出模型適用范圍是常見的原因之一。多數(shù)性能預(yù)報模型只適用于特定鋼種和工藝,只要參數(shù)稍微超出正常的波動范圍,模型誤差就會迅速增加。然而,擴大模型的適用范圍往往是模型研制的難點。

另外,無論適用范圍再大,總會有失效的邊界。即便在適用范圍之內(nèi),精度也會變化;如果不清楚模型精度的變化規(guī)律以及模型的適用邊界,也難以應(yīng)用模型。提高模型的可靠度,往往是研制實用模型過程中最困難的事情。

從軟件角度看,模型的研發(fā)也存在各種困難。最典型的要求是模型要足夠簡單、計算速度足夠快、算法足夠可靠。

總之,人們對實用模型的要求是多方面的,而各個方面是存在矛盾的,現(xiàn)實條件下往往找不到各種指標(biāo)都最好的模型。

2.5指標(biāo)的矛盾

人們對性能預(yù)報模型有多方面的的要求,但各種指標(biāo)之間存在矛盾。

人們常常認(rèn)為只要提高模型的精度,就可以擴大適用范圍、提高可靠性。但是,由于模型受數(shù)據(jù)精度和完整性的影響,模型的適用范圍、精度、可靠性之間存在矛盾。前面講到的“有偏估計”就反映了這種矛盾。

認(rèn)識到矛盾的存在,就可根據(jù)用戶具體需要適當(dāng)取舍。例如,需要模型應(yīng)用范圍大的時候,就要偏重模型的正確性而不是精度。這樣,即便得不到高精度的模型,卻能得到實用的模型。

3模型研發(fā)的誤區(qū)

3.1技術(shù)定位錯誤

技術(shù)定位錯誤是指沒有明確的功能目標(biāo),或制定了價值很小、無法實現(xiàn)的功能目標(biāo)。這種錯誤可導(dǎo)致整個研究過程誤入歧途。所以, 技術(shù)定位必須在項目開發(fā)之前確定。

技術(shù)定位錯誤的兩個主要方面:

(1)認(rèn)為性能預(yù)報模型的應(yīng)用前景非常廣泛,只要把模型精度提高,就不愁模型的實用性。但如前所述,顯著提高精度的夢想是無法實現(xiàn)的,故在應(yīng)用上也難以突破。

(2)選擇替代取樣作為主要的應(yīng)用點。這個定位的問題在于:受到貫標(biāo)和用戶需求的約束,能替代取樣的情況不多,經(jīng)濟價值不大;找不到合適的鋼種,對于性能穩(wěn)定的鋼種,線性多元模型的精度足夠了,沒必要深入研究;對性能不穩(wěn)定的鋼種,模型精度往往很低,達不到實用的程度,也不必深入研究。

寶鋼的研究結(jié)果表明,可以以鋼種優(yōu)化、新鋼種設(shè)計、性能動態(tài)控制為目標(biāo)建立模型。而模型的外延性非常重要,以新鋼種設(shè)計尤為突出,如果模型用于從未生產(chǎn)過的鋼種,就要在訓(xùn)練前給出預(yù)報結(jié)果。這時,模型的可靠性、穩(wěn)定性都會受到挑戰(zhàn)。

如上所述,模型的精度與適用范圍存在矛盾。為此,必須找到合適的建模思路,更好地平衡這對矛盾。

3.2機理還是統(tǒng)計

性能預(yù)報模型的建模方法有兩個思路:統(tǒng)計建模和機理建模。

統(tǒng)計建模簡單方便,但其缺點是即使模型結(jié)構(gòu)相同,系數(shù)也會相差很遠。所以,統(tǒng)計模型可靠度無法保證。造成這種現(xiàn)象的原因之一是簡單的統(tǒng)計模型不足以描述冶金機理的復(fù)雜性。為此,人們試圖通過冶金機理來提高模型的可信度。

但是,機理研究也會碰到困難,如組織演變過程過于復(fù)雜、機理研究不充分等。其中,過程的復(fù)雜性表現(xiàn)在影響因素眾多、組織特征復(fù)雜。機理研究的不充分表現(xiàn)在子模型往往是統(tǒng)計模型、對模型系數(shù)的變化規(guī)律研究不深等。

從問題復(fù)雜性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量上看,建立組織模型的難度遠大于直接建立性能模型。故作者認(rèn)為,過度依賴組織預(yù)報的性能預(yù)報也難以成功。

3.3局部還是全局

一般認(rèn)為,模型研究應(yīng)該從個別到一般:首先研究單個鋼種,逐步擴展到鋼種組,最后才可能研究全局模型。但是,在研究性能預(yù)報模型時,這一原則受到了挑戰(zhàn)。

對單個鋼種研究成熟后再進行多鋼種的研究,但發(fā)現(xiàn)精度往往難以顯著超越多元線性模型,這其實是數(shù)據(jù)的隨機誤差過大引起的。

事實上,針對單個鋼種的研究存在極大的弱點,即數(shù)據(jù)的信噪比很低。由于單個鋼種的成分和工藝往往集中在某個區(qū)域附近,參數(shù)的波動和檢測誤差常常處于同一個級別,所反映的規(guī)律是扭曲的。另外,實踐和理論推導(dǎo)都表明,對單個鋼種建模,也需要有2000~20000組數(shù)據(jù),參數(shù)估計才能穩(wěn)定。但能滿足這個要求的鋼種很少。所以,也不宜將過多的時間用于單鋼種建模。

反之,如果將多個鋼種放在一起,數(shù)據(jù)的信噪比可以顯著提升。這雖然也會帶來一些新的困難,但有成熟的理論[8]可克服困難。

4寶鋼的探索

4.1建模思路

寶鋼把鋼種優(yōu)化、新鋼種設(shè)計、性能動態(tài)控制作為模型應(yīng)用的目標(biāo)。要實現(xiàn)這個定位,關(guān)鍵是在穩(wěn)定可靠的前提下提高模型的外延性。

具體思路是:用數(shù)據(jù)挖掘的方法發(fā)現(xiàn)基本統(tǒng)計規(guī)律;用冶金機理確定其中的因果關(guān)系;用統(tǒng)計學(xué)方法得到精確的量化關(guān)系;最后,用數(shù)據(jù)建模的技巧將量化關(guān)系合成為完整的模型。其中,精確的量化關(guān)系不能僅僅依靠統(tǒng)計回歸,要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征,對統(tǒng)計的偏差進行矯正。這樣,實現(xiàn)了冶金機理和統(tǒng)計技術(shù)的有機結(jié)合。

4.2模型特征

寶鋼的模型稱為“全局分布式性能模型”。

“全局”是相對于特定鋼種或鋼種類型而言。該模型能準(zhǔn)確預(yù)報約700個鋼種,幾乎囊括了高碳鋼以外的所有鋼種,占寶鋼近10年來生產(chǎn)熱軋鋼種的95%左右。對預(yù)報范圍內(nèi)的新鋼種,不需要重新建模;根據(jù)事先發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,模型可補償季節(jié)因素引發(fā)的性能波動;預(yù)報誤差的時間穩(wěn)定性強,不需要自學(xué)習(xí)修正;同時,只要進行簡單的基準(zhǔn)點調(diào)整,就可用于不同的熱軋產(chǎn)線。

“分布”是指模型預(yù)報的結(jié)果不是唯一的數(shù)值,而是性能的概率分布。如前所述,當(dāng)模型基本正確時,模型誤差的來源是隨機不確定因素,如測量誤差。這樣,同樣的模型輸入,測量結(jié)果并不唯一,而是服從特定的概率分布。根據(jù)分布,可以計算出性能合格的概率。與之相比,傳統(tǒng)的預(yù)報結(jié)果相當(dāng)于分布的均值。

預(yù)報分布表明,模型誤差不僅是客觀的,而且是可以預(yù)知的。這一觀點的依據(jù)是對于特定的生產(chǎn)線,測量誤差的分布是相對穩(wěn)定的。由于隨機誤差在不同情況下的作用不同,不同鋼種的誤差分布會有所差異。這意味著全局誤差在本質(zhì)上就是不穩(wěn)定的,但卻是可預(yù)知的,而這恰恰是預(yù)報分布的價值所在。

4.3應(yīng)用案例

寶鋼全局分布式模型的優(yōu)點主要體現(xiàn)在實用性上??蓮V泛地用于新鋼種設(shè)計、鋼種優(yōu)化、性能動態(tài)控制、合同集約等多個方面。

4.3.1 新鋼種設(shè)計

表1是對某鋼種第1爐數(shù)據(jù)、11卷帶鋼的預(yù)報結(jié)果。從表1可以看出,強度平均值的預(yù)報相當(dāng)準(zhǔn)確。但抗拉強度和屈服強度標(biāo)準(zhǔn)差的預(yù)報與實測值相差較大。

 

預(yù)報標(biāo)準(zhǔn)差,是針對整個鋼種,而新鋼種的統(tǒng)計結(jié)果僅僅來源于一爐鋼水。顯然,一爐鋼的性能波動肯定小于整個鋼種的性能波動。對幾十萬條數(shù)據(jù)統(tǒng)計后得知,鋼種強度波動的標(biāo)準(zhǔn)差大約為爐次內(nèi)部性能波動標(biāo)準(zhǔn)差的1.5倍。這樣,如果將預(yù)報標(biāo)準(zhǔn)差換算成爐次內(nèi)部的,相應(yīng)的數(shù)值就分別變成33.2MPa和31.0MPa,和實際測量值相當(dāng)吻合。

這樣,在用戶要求給定的前提下,就能事先算出對應(yīng)的產(chǎn)品合格率,從而判斷新鋼種是否適合大生產(chǎn)。

4.3.2鋼種優(yōu)化

2011年初,某鋼種1爐鋼的10卷帶鋼中出現(xiàn)了4卷性能不合,找不出原因。

經(jīng)模型計算,該鋼種取樣合格率預(yù)測值為68%,實際檢驗合格率為72%。故而出現(xiàn)一定比例的不合是必然的。根據(jù)模型計算建議,如果將出爐溫度提高20℃,不合格率將降至1%以下。

5結(jié)語

人類研究性能預(yù)報技術(shù)已有50年。這不僅說明它的重要性,也反映了問題的難度。從某種意義上說,研制性能預(yù)報模型不難,難的是研制出實用的模型。模型要實用,不僅需要一定的精度,還應(yīng)具有適用范圍大、可靠度高、穩(wěn)定性強的特點。本世紀(jì)以前,該項研究的主要約束在數(shù)據(jù)條件不足;本世紀(jì)以后,技術(shù)定位和研發(fā)思路更多地決定了工作的成敗。寶鋼的經(jīng)驗表明,只有合理地規(guī)避認(rèn)識上的“誤區(qū)”,才能研制出真正實用的性能預(yù)報模型。

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