本發(fā)明涉及軋鋼控制方法領(lǐng)域，具體涉及一種鋼板性能優(yōu)化的控制方法。

背景技術(shù)：

當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入由高速增長向中高速增長轉(zhuǎn)換的新常態(tài)，鋼鐵行業(yè)呈現(xiàn)出低增長、低價(jià)格、低效益和高壓力的“三低一高”的發(fā)展特征。鋼鐵行業(yè)市場競爭的激烈程度將在市場化改革的過程中不斷加劇，能活下來的鋼鐵企業(yè)必須具備在市場中生存發(fā)展的能力，而這樣的能力必須建立在低成本生產(chǎn)、高品質(zhì)鋼材的基礎(chǔ)之上。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，鋼板產(chǎn)品需求趨向多元化、鋼板用量趨向多品種、少量化，各個(gè)鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)紛紛根據(jù)市場客戶需求確定自己的產(chǎn)品戰(zhàn)略定位，全力體現(xiàn)產(chǎn)品的差異化戰(zhàn)略，堅(jiān)持開發(fā)生產(chǎn)其他企業(yè)無法生產(chǎn)或難于生產(chǎn)的市場短線、高品質(zhì)鋼材。要實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)鋼材和低成本的生產(chǎn)目標(biāo)，離不開鋼板性能控制技術(shù)，即性能預(yù)報(bào)及工藝優(yōu)化技術(shù)，工藝優(yōu)化不僅能提高鋼板性能、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量，還可以帶來生產(chǎn)成本的降低。

而傳統(tǒng)的基于物質(zhì)機(jī)理的鋼板性能研究方法則需要將鋼坯的化學(xué)成分和工藝軋制參數(shù)等大量數(shù)據(jù)按照物理模型進(jìn)行繁雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，再將計(jì)算出的理論工藝控制參數(shù)應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)當(dāng)中進(jìn)行試軋驗(yàn)證，再返回修改理論工藝控制參數(shù)，再不斷地驗(yàn)證，如此反復(fù)；或者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建某一鋼種的數(shù)學(xué)模型對(duì)產(chǎn)品性能進(jìn)行預(yù)測，然后再人工不斷地測試改變某一個(gè)輸入變量對(duì)輸出變量的影響有多少，最后再選定一個(gè)相對(duì)合理的工藝參數(shù)和化學(xué)成分進(jìn)行試軋驗(yàn)證，如此反復(fù)。然而由于僅包含能顯著影響鋼板性能的主要化學(xué)成分就達(dá)12種以上，另外還有能顯著影響鋼板性能的工藝控制參數(shù)(包括入爐溫度、開軋溫度、粗軋出口溫度、精軋入口溫度、終軋溫度、卷取溫度、成品厚度等工藝參數(shù))至少7種以上，因此，傳統(tǒng)的基于物質(zhì)機(jī)理的鋼板性能研究方法，存在計(jì)算量繁雜龐大、效率低下、精度不高等缺陷。

“cn201210046441”發(fā)明專利公開了一種基于帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)模型的加熱爐節(jié)能控制方法，可以通過熱軋鋼板力學(xué)性能的工業(yè)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行性能預(yù)測，然后再通過調(diào)整鋼板的開軋溫度，使帶鋼性能參數(shù)在達(dá)到性能指標(biāo)的情況下，降低加熱爐能耗。但是，如該專利所述，其目的在于保證鋼板性能的同時(shí)，解決降低能耗的問題。但是，該工藝的突出缺點(diǎn)是：不同的產(chǎn)品和規(guī)格的鋼板性能模型會(huì)具有非常大的不同，各種化學(xué)成分參數(shù)的變化也有很大的不同，即使是同一種化學(xué)成份參數(shù)或同一個(gè)工藝參數(shù)對(duì)不同的產(chǎn)品和規(guī)格的鋼板的性能影響大小也會(huì)有很大的不同，所以，鋼板性能模型不應(yīng)該是一個(gè)固定的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)如果該模型里面包含了一些不重要的自變量因素的影響，那么，該模型會(huì)產(chǎn)生多重共線性，導(dǎo)致各自變量的系數(shù)的方差加大；而且也會(huì)使該模型的性能因變量的均值的估計(jì)值或預(yù)測值產(chǎn)生較大的方差，即使在只存在很小甚至沒有多重共線性時(shí)，情況也仍然如此。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在提供一種鋼板性能優(yōu)化的控制方法，該方法克服現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算復(fù)雜、精度差等缺陷，具有計(jì)算簡單、預(yù)測精度高的特點(diǎn)。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

a、采集鋼板生產(chǎn)過程中涉及的鋼板化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)、產(chǎn)品性能參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，針對(duì)上述參數(shù)采用偏最小二乘回歸方法構(gòu)建屈服強(qiáng)度預(yù)測數(shù)學(xué)模型和抗拉強(qiáng)度的預(yù)測數(shù)學(xué)模型；

b、分別對(duì)步驟a中涉及的化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)進(jìn)行投影重要性計(jì)算，將投影重要性值大于1的工藝控制參數(shù)作為關(guān)鍵參數(shù)，剔除掉投影重要性值小于0.5的化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)，并分別進(jìn)行重新建模后得到屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型和抗拉強(qiáng)度的預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；

c、采集實(shí)時(shí)生產(chǎn)中的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，作為關(guān)鍵參數(shù)初始值，設(shè)置屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍，設(shè)置各個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的范圍以及循環(huán)優(yōu)化次數(shù)的上限；

d、將關(guān)鍵參數(shù)初始值分別導(dǎo)入屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型、抗拉強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，分別得到屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值；如果屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)，則將關(guān)鍵參數(shù)初始值作為關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值，執(zhí)行步驟g；否則，執(zhí)行步驟e；

e、以各個(gè)關(guān)鍵參數(shù)初始值作為中間值，分別根據(jù)各關(guān)鍵參數(shù)對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)范圍或設(shè)備參數(shù)范圍設(shè)立該關(guān)鍵參數(shù)的取值范圍，在各個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的取值范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)優(yōu)化后，得到關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值，并將其分別導(dǎo)入屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型、抗拉強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，分別得到屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值，并將循環(huán)優(yōu)化次數(shù)加一；

如果屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效；

如果屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值未分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)，但是屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值分別比屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值更接近屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍，則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效；

否則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值無效；

f、如果關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效，且當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)未達(dá)到上限，則將該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值作為步驟e的關(guān)鍵參數(shù)初始值，進(jìn)行步驟e的處理；

如果關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值無效，且當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)未達(dá)到上限，則返回步驟e，進(jìn)行步驟e的處理；

如果當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)達(dá)到上限，則將最近一次有效的關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值作為關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值；

g、將關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值輸入軋鋼工序控制系統(tǒng)，根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值對(duì)鋼板生產(chǎn)過程進(jìn)行控制。

優(yōu)選地，所述的鋼板化學(xué)成分參數(shù)為：c、si、mn、p、s、as、al、v、ti、cr、cu、ni。

優(yōu)選地，所述的工藝控制參數(shù)為入爐溫度、開軋溫度、粗軋出口溫度、精軋入口溫度、終軋溫度、卷取溫度、成品厚度。

優(yōu)選地，所述的產(chǎn)品性能參數(shù)為屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度。

優(yōu)選地，所述的步驟e中的關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值的獲取詳細(xì)過程為：將關(guān)鍵參數(shù)初始值加上區(qū)間在[-5，5]的一個(gè)隨機(jī)值后，如果該關(guān)鍵參數(shù)值位于其對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)的范圍內(nèi)，則將該關(guān)鍵參數(shù)值作為關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值；否則，再次選擇區(qū)間在[-5，5]的一個(gè)隨機(jī)值重復(fù)上述操作，直至該加上隨機(jī)值之后的關(guān)鍵參數(shù)值位于其對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)的范圍內(nèi)，再將其作為關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值。

優(yōu)選地，所述的偏最小二乘回歸方法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的方法如下：

a、將化學(xué)成分參數(shù)和工藝控制參數(shù)構(gòu)成的自變量矩陣x＝[x1,…,xp]n*p進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得矩陣變量e0＝[e01,…,e0p]n*p；將屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度構(gòu)成的因變量矩陣y＝[y1,…,yq]n*q進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得矩陣變量f0＝[f01,…,f0q]n*p；

b、求解矩陣e0^tf0f0^te0的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量w1；求解矩陣f0^te0e0^tf0的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量c1；

c、求解主成分

t1＝e0w1(1)；

u1＝f0c1(2)；

ti和ui則是第i次分別從自變量x和y中提取的第i對(duì)主成分，ti是x1,…,xp的線性組合，ui是y1,…,yq的線性組合；

d、分別求e0和f0對(duì)t1的回歸方程：

e0＝t1g1^t+e1(3)；

f0＝t1h1^t+f1(4)；

式中

e、用殘差矩陣e1和f1取代e0和f0，然后求解第二個(gè)特征向量w2和c2以及第二個(gè)主成分t2和u2：

t2＝e1w2(5)；

u2＝f1c2(6)；

f、分別求e1和f2對(duì)t2的回歸方程

e1＝t2g2^t+e2(7)；

f1＝t2h2^t+f2(8)；

式中

h2＝f1^tt2/||t2||²；

g、如此利用剩下的殘差信息矩陣不斷迭代計(jì)算，直到em^tem中主對(duì)角元素近似0，就退出，則f0和e0在t1,…,tm上的回歸方程為：

e0＝t1g1^t+t2g2^t+λtmgm^t+em(9)；

f0＝t1h1^t+t2h2^t+λtmhm^t+fm(10)；

由于ti是x1,…,xp的線性組合，因此，將ti代入到公式(10)當(dāng)中，再通過反標(biāo)準(zhǔn)化處理，就可以得到關(guān)于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的偏最小二乘回歸數(shù)學(xué)模型：

yk＝bk1x1+…+bkpxp+fmkk＝1,..,q(11)。

優(yōu)選地，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)多元回歸的原理，所述的各自變量的投影重要性(vip)的具體計(jì)算公式如下：

第j個(gè)變量的vipj值計(jì)算如下：

p為自變量的個(gè)數(shù)；wja為主軸wa的第j個(gè)分量,r²(y,ta)是t1,…,tm對(duì)y累計(jì)的解釋能力；vipj值越大，表明自變量j對(duì)y的解釋能力越強(qiáng)，其重要性也越大。

本發(fā)明突破了原來以工藝參數(shù)和化學(xué)成分的間接控制參數(shù)的現(xiàn)狀，以鋼板性能參數(shù)為直接控制對(duì)象，利用偏最小二乘回歸方法(pls)模型算法，建立起鋼板性能的pls數(shù)學(xué)模型，再通過采用多目標(biāo)優(yōu)化法對(duì)pls數(shù)學(xué)模型進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)，使關(guān)鍵參數(shù)能夠在滿足工藝限制條件下自動(dòng)調(diào)整，使產(chǎn)品性能參數(shù)盡可能地逼近目標(biāo)設(shè)定值，從而使鋼板性能更加穩(wěn)定；

建立pls數(shù)學(xué)模型的過程中，加入對(duì)各個(gè)自變量的投影重要性(vip)值的計(jì)算，根據(jù)各個(gè)自變量的vip值的大小，以看出各個(gè)自變量對(duì)鋼板性能產(chǎn)生影響程度大小，從而找出關(guān)鍵的自變量做為關(guān)鍵參數(shù)，通過減少非關(guān)鍵自變量因素的干擾，可以減少由自變量系數(shù)的方差和性能導(dǎo)致鋼板性能預(yù)測值及其方差的波動(dòng)程度，進(jìn)而使得預(yù)測結(jié)果更為穩(wěn)定；

同時(shí)，本發(fā)明方法不僅能夠減少能耗水平，降低工序成本，并且能夠利用鋼板生產(chǎn)工藝的改進(jìn)以及鋼板化學(xué)成分組合的優(yōu)化，有效降低合金元素的成本，穩(wěn)定鋼板性能，提高產(chǎn)品競爭力，對(duì)穩(wěn)定和提高產(chǎn)品性能指標(biāo)有著非常現(xiàn)實(shí)的意義。

附圖說明

圖1為本發(fā)明鋼板性能優(yōu)化的控制方法的流程圖

圖2為本實(shí)施例方法的屈服強(qiáng)度預(yù)測值與原始的屈服強(qiáng)度預(yù)測值的對(duì)比圖

圖3為本實(shí)施例方法的抗拉強(qiáng)度預(yù)測值與原始的抗拉強(qiáng)度預(yù)測值的對(duì)比圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例具體說明本發(fā)明。

實(shí)施例1

如圖1所示，本實(shí)施例以典型的熱軋產(chǎn)品厚度為16mm的ss400鋼板為代表，提供的鋼板性能優(yōu)化的控制方法包括以下步驟：

a、采集ss400鋼板生產(chǎn)過程中涉及的鋼板化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)、產(chǎn)品性能參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，針對(duì)上述參數(shù)采用偏最小二乘回歸方法構(gòu)建屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的預(yù)測數(shù)學(xué)模型；

所述的偏最小二乘回歸方法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的方法如下：

a、將化學(xué)成分參數(shù)和工藝控制參數(shù)構(gòu)成的自變量矩陣x＝[x1,…,xp]n*p(p＝19)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得矩陣變量e0＝[e01,…,e0p]n*p；將屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度構(gòu)成的因變量矩陣y＝[y1,…,yq]n*q(q＝2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得矩陣變量f0＝[f01,…,f0q]n*q。

b、求解矩陣e0^tf0f0^te0的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量w1；求解矩陣f0^te0e0^tf0的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量c1；

c、求解主成分

t1＝e0w1(1)；

u1＝f0c1(2)；

ti和ui則是第i次分別從自變量x和y中提取的第i對(duì)主成分，ti是x1,…,xp的線性組合，ui是y1,…,yq的線性組合；

d、分別求e0和f0對(duì)t1的回歸方程：

e0＝t1g1^t+e1(3)；

f0＝t1h1^t+f1(4)；

式中

e、用殘差矩陣e1和f1取代e0和f0，然后求解第二個(gè)特征向量w2和c2以及第二個(gè)主成分t2和u2：

t2＝e1w2(5)；

u2＝f1c2(6)；

f、分別求e1和f2對(duì)t2的回歸方程

e1＝t2g2^t+e2(7)；

f1＝t2h2^t+f2(8)；

式中

h2＝f1^tt2/||t2||²；

g、如此利用剩下的殘差信息矩陣不斷迭代計(jì)算，直到em^tem中主對(duì)角元素近似0，就退出，則f0和e0在t1,…,tm上的回歸方程為：

e0＝t1g1^t+t2g2^t+λtmgm^t+em(9)；

f0＝t1h1^t+t2h2^t+λtmhm^t+fm(10)；

由于ti是x1,…,xp的線性組合，因此，將ti代入到公式(10)當(dāng)中，再通過反標(biāo)準(zhǔn)化處理，就可以得到關(guān)于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的偏最小二乘回歸數(shù)學(xué)模型：

yk＝bk1x1+…+bkpxp+fmkk＝1,..,q(11)；

所述的鋼板化學(xué)成分參數(shù)為：c、si、mn、p、s、as、al、v、ti、cr、cu、ni；所述的工藝控制參數(shù)為入爐溫度、開軋溫度、粗軋出口溫度、精軋入口溫度、終軋溫度、卷取溫度、成品厚度；所述的產(chǎn)品性能參數(shù)為屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度；

b、分別對(duì)步驟a中涉及的化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)進(jìn)行投影重要性計(jì)算，將投影重要性值大于1的工藝控制參數(shù)作為關(guān)鍵參數(shù)，剔除掉投影重要性值小于0.5的化學(xué)成分參數(shù)、工藝控制參數(shù)，并分別進(jìn)行重新建模后得到屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型和抗拉強(qiáng)度的預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；

第j個(gè)變量的vipj值計(jì)算如下：

通過本實(shí)施例現(xiàn)場實(shí)際數(shù)據(jù)采樣建模和數(shù)據(jù)分析計(jì)算，我們找出了對(duì)屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度有顯著影響的工藝控制參數(shù)是粗軋出口溫度、精軋入口溫度、終軋溫度、卷曲溫度，并將它們作為關(guān)鍵參數(shù)，剔除掉入爐溫度參數(shù)；

c、采集實(shí)時(shí)生產(chǎn)中的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，作為關(guān)鍵參數(shù)初始值，設(shè)置屈服強(qiáng)度目標(biāo)值范圍330mpa～370mpa；抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值范圍530mpa～570mpa；設(shè)置粗軋出口溫度范圍：1000℃～1180℃；精軋入口溫度范圍：900℃～1080℃；終軋溫度范圍：750℃～950℃；卷曲溫度范圍：500℃～700℃；循環(huán)優(yōu)化次數(shù)的上限500次；

d、將關(guān)鍵參數(shù)初始值分別導(dǎo)入屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型、抗拉強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，分別得到屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值；如果屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)，將關(guān)鍵參數(shù)初始值作為關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值，執(zhí)行步驟g；否則，執(zhí)行步驟e；

e、以各個(gè)關(guān)鍵參數(shù)初始值作為中間值，分別根據(jù)各關(guān)鍵參數(shù)對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)范圍或設(shè)備參數(shù)范圍設(shè)立該關(guān)鍵參數(shù)的取值范圍，在各個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的取值范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)優(yōu)化后，得到關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值，并將其分別導(dǎo)入屈服強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型、抗拉強(qiáng)度預(yù)測優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，分別得到屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值，并將循環(huán)優(yōu)化次數(shù)加一；

如果屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效；

如果屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值未分別位于屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍內(nèi)，但是屈服強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值與抗拉強(qiáng)度臨時(shí)優(yōu)化值分別比屈服強(qiáng)度預(yù)測值與抗拉強(qiáng)度預(yù)測值更接近屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的目標(biāo)值的范圍，則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效；

否則該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值無效；

所述的步驟e中的關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值的獲取詳細(xì)過程為：將關(guān)鍵參數(shù)初始值加上區(qū)間在[-5，5]的一個(gè)隨機(jī)值后，如果該關(guān)鍵參數(shù)值位于其對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)的范圍內(nèi)，則將該關(guān)鍵參數(shù)值作為關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值；否則，再次選擇區(qū)間在[-5，5]的一個(gè)隨機(jī)值重復(fù)上述操作，直至該加上隨機(jī)值之后的關(guān)鍵參數(shù)值位于其對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)的范圍內(nèi)，再將其作為關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值；

f、如果關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值有效，且當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)未達(dá)到上限次數(shù)500，則將該關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值作為步驟e的關(guān)鍵參數(shù)初始值，進(jìn)行步驟e的處理；

如果關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值無效，且當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)未達(dá)到上限，則返回步驟e，進(jìn)行步驟e的處理；

如果當(dāng)前循環(huán)優(yōu)化次數(shù)達(dá)到上限，則將最近一次有效的關(guān)鍵參數(shù)臨時(shí)優(yōu)化值作為關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值；

g、將關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值輸入軋鋼工序控制系統(tǒng)，根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控目標(biāo)值對(duì)鋼板生產(chǎn)過程進(jìn)行控制。

由圖2、3的對(duì)比圖可以看出，采用本實(shí)施例鋼板性能優(yōu)化的控制方法，比原來工序操作的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度預(yù)測值都有很大幅度的提升，且波動(dòng)幅度更小，說明本實(shí)施例鋼板性能優(yōu)化的控制方法效果顯著。