基于机器学习的轧机辊缝检测与预测技术研究

郎福星

天津钢管制造有限公司

摘　要

文章基于机器学习的方法，研究轧机辊缝的检测与预测技术。首先，对轧机辊缝的检测方法进行了探究，构建出轧机辊缝的检测模型，并与传统方法进行对比；其次，文章将向量机算法应用于轧机辊缝的预测，根据历史数据进行训练，并利用异常检测算法对异常数据进行筛选和修复，得出预测结果。实验结果表明，该方案具有良好的实用性和可行性，对于提高轧机辊缝的维修效率和节省成本有着积极的促进作用，为轧机运行与维护提供了全新的思路和解决方案。

关键词

机器学习；轧机辊缝检测；预测技术

分类号

TG333；TP181

栏　目

实用技术

出　处

《冶金与材料》2023年第8期，第 70-72 页（共 3 页）

出版日期

2023-08-28

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