基于数据挖掘技术的智能仿真系统的研究与应用

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1、摘要伴随着第一台计算机的诞生和以相似理论为基础的模拟技术的应用，仿真作为一种研究和发展新产品、新技术的科学手段，在航空、航天、造船、兵器等国防科研及其相关行业中首先发展起来。经历了半个多世纪的不断发展，系统仿真已发展为一种真正的系统实验科学，在计算机、控制理论等迅猛发展的推动下其应用进一步拓宽并日趋成熟。仿真技术集成了当代科学技术中多种现代化顶尖手段，正在极大地扩展着人类的视野、时限和能力，被认为是当今可能引起世界技术变革的重要技术之一。轧钢过程是一个复杂的生产过程，也是较早引入仿真技术进行辅助研究、开发的领域之一，已取

2、得了大量的仿真应用成果。但是过去的仿真研究大多停留在单机架、局部环节以及静态机理模型的仿真。随着社会发展和科学技术的进步，用户对钢铁产品质量、品种、性能的要求越来越高，钢材质量指标已经达到了相当高的程度。虽然传统的轧制理论在轧制技术的发展中起到了积极的作用，但是它远远满足不了现在轧制技术发展的需要，我们必须寻求新的、更有效的方法来解决这些技术难题。人工智能技术(ArtificialIntelligence，简称AI)与传统方法不同，它避开了过去那种对轧制过程深层规律无止境的探求，通过模拟人类思维方式来处理那些实实在在的问

3、题，以事实和数据为根据，来实现对过程的优化控制。而数据挖掘(DataMining，DM，或KDD，KnowledgeDiscoveryinDatabase)是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴的技术，可以从大量事实和数据中挖掘人们感兴趣的知识和有用的信息，是从应用中发展起来的边缘学科。本文以冷连轧轧制过程动态仿真及控制优化课题为背景，将数据挖掘技术应用于仿真系统的数据处理和模型优化，建立基于数据挖掘技术的智能仿真平台，并构建包括多种数据挖掘方法的模型库。仿真人员可以根据现场的生产数据和实际运行状态，对仿

4、真的输入输出数据进行有效的处理和分析，并利用数据挖掘技术对模型进行优化，以达到对生产和模型的真正指导作用。主要研究内容有：(1)综述了系统仿真的概念和发展、轧钢领域仿真发展的概况、人工智能技术在轧钢中的应用情况、数据挖掘技术及其应用现状；(2)研究讨论了系统类型、建模方法和模型的VV&A，以及智能仿真的重要性，并提出了智能化仿真的总体方案，设计及开发方法；(3)研究了数据挖掘的基本过程和主要技术，概述了统计学习理论，在此基础上，理论推导了分类支持向量机、回归支持向量机和SMO算法的原理和实现。并针对工业过程仿真模型的建模

5、与优化问题，以冷连轧生产测量数据为例，说明了研究生产数据对模型分析优化的重要性：(4)以冷连轧生产过程为研究对象，针剥仿真系统中建模机理的局限性，在对系统建模理论，数据挖掘技术，冷连轧生产基本过程以及对冶金工业过程仿真系统研究分析的基础上，提出了构建基于数据挖掘技术的工业过程模型优化的智能仿真平台的思想。并给出了设计方案和功能组成结构，对主要功能模块进行了描述；(5)针对基于数据挖掘技术的智能仿真平台开发中涉及的主要关键技术进行了研究与开发应用。包括仿真模型库技术、数据库技术、接口技术以及数据挖掘技术的应用。在MATLA

6、B仿真平台上，设计构造和实现了冷连轧仿真模型库：创建适合于智能仿真平台运行和模型管理的数据库系统，并设计了模型库和数据库之间的接口以及分布式仿真平台的通信；研究了数据挖掘算法在冷连轧力能参数分析中的应用，包括数据采集预处理、回归计算和模型适用性分析。关键词：系统仿真；智能仿真；冷连轧；数据挖掘：统计学习理论；支持向量机AbstractAsascientificapproachofresearchinganddevelopingnewproductsandtechnologies，simulationtechnologyh

7、asbeendevelopingindefenceandmanyotherfields，suchasaeronauticsandastronautics，shipbuilding，weaponetc．Afterthedevelopmentofmorethanhalfcentury，systemsimulationhasbeenakindofexperimentmeansandoneofthekeytechnologiesthatcangeneratenewrevolution．Steelrollingisaverycom

8、plexindustrialprocess．Andsimulationtechnologyisinvolvedtostudyanddevelopsteelrollingproductionmanyyearsago，whichhasachievedalotHowever，simulationstudieswerelim