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| 钢铁生产过程辊表面粗糙度(微米)计量粗糙度仪 |
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钢铁生产过程辊表面粗糙度(微米)计量粗糙度仪无量纲化处理 在实际工程应用中，不同变量的单位往往是不一样的。板厚(mm)、光整辊表面粗糙度(微米)的单位是不一样的。在这样的情况下，如何计算两个样本点间的距离？若简单地使用欧氏距离则会造成结果的不准确，因为板厚的测量单位较大，坐标图上的变异就显得很大，而光整辊表面粗糙度的测量单位较小，在坐标图上的变异范围就很小。计算欧氏距离时，就会夸大板厚的作用，而忽略了光整辊表面粗糙度的作用。事实上，板厚的这种大的变异是由其测量单位较大造成的，而不能真正反映数据本身的变化情况，因此称这类大的变异方向为假变异方向。影响产品质量的主要因素 (1)输入环节：主要是原料准备，如铁水、钢水成分，板坯质量等； (2)外部因素：如环境温度、湿度、尘埃等，尤其对高端产品需考虑环境影响； (3)工艺参数：设置合理的过程控制的工艺参数是确保产品质量的关键因素； (4)参数关联：在非线性、强耦合情况下，需掌握工艺参数间及工艺参数与质量间的关系； (5)设备工况：设备在服役过程中工况会发生变化，使产品质量出现偏移； (6)时间延滞：在慢过程中，控制变量的瞬间变化存在时间滞后，需考虑延滞性。 在钢铁生产过程中，各工序将根据不同产品的质量要求制定多项质量规范要求，而影响这些质量规范的工艺参数也是多方面的，主要包括原料的各种参数、操作过程工艺参数等。如果将某一工序的生产过程看成是一个系统，则所有的工艺参数(包括原料参数)可作为系统的输入，产品质量指标作为系统的输出，而工艺装备的过程能力和工况、外部环境因素、操作人员水平等可视为系统的特征。产品质量的监控模型就是寻求在确定的系统特征下，建立生产过程中各种工艺参数与产品的各种质量指标之间的关系，即根据生产过程的输入输出数据建立质量监控系统的数学模型。但是，由于冶金生产过程的复杂性，常常难以建立系统的机理模型，因此基于实际生产数据建立统计过程质量控制模型成为必然的选择
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