《表1 关键影响因素：数据驱动的热轧带钢边部线状缺陷智能预报模型》

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《数据驱动的热轧带钢边部线状缺陷智能预报模型》

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根据文献报道、现场跟踪与交流，最终确定出建立热轧带钢边部线状缺陷预报模型所需的12个影响因素（表1），并采集了大量各因素和与之对应的线状缺陷发生情况生产数据。以R2反馈温度（粗轧出口实测温度）、二加温度、二加时间3个因素和IF钢（301）、硅钢（470）、硅钢（600)3个钢种为例，进行缺陷单因素影响分析，结果如图2所示。由图可知，缺陷发生率与各因素之间并无明显的直接规律；各分图之间纵向对比表明，相同影响因素条件下，不同钢种缺陷产生的情况也无明显规律。由此说明，3个因素与3个钢种之间并不相互独立，而是相互耦合共同影响决定缺陷的产生与否。而实际影响因素为12个，钢种10多种，真实的耦合影响更加复杂，无法简单的通过单一因素变化分析找出缺陷产生的规律，同时也体现出通过建立机理模型分析缺陷发生规律具有很大难度。