面向钢铁生产过程质量控制的动态数据挖掘方法  

Dynamic data mining for quality control of steel manufacture process

作　　者：吴以凡[1] 艾丽君[2] 欧阳树生[2] 吴铁军[1] 

机构地区：[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310027 [2]上海宝信软件股份有限公司

出　　处：《冶金自动化》2006年第4期6-10,共5页Metallurgical Industry Automation

基　　金：国家863计划资助项目(2002AA412010)

摘　　要：质量控制对提高企业产品质量具有重要的意义。本文从钢铁生产过程的特点出发,将动态数据挖掘运用于质量控制中,阐述了利用数据挖掘解决质量预测问题和质量分析问题的一般方法。以宝钢连铸生产过程为背景进行挖掘实验,表明这种方法在实际应用中的正确性和有效性。Quality control is of great importance for improvement of product quality in manufacturing enterprises. Based on properties of steel manufacture process, use of dynamic data mining in quality control is described. General methods for quality prediction and analysis with data mining are introduced. Mining test in continuous casting process of Baosteel shows that the method is effective in practical application.

关 键 词：质量控制 动态数据挖掘 钢铁生产过程 

分 类 号：TP273.5[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]