鋼鐵生產過程輥表面粗糙度(微米)計量粗糙度儀
無量綱化處理
在實際工程應用中，不同變量的單位往往是不一樣的。板厚(mm)、
光整輥表面粗糙度(微米)的單位是不一樣的。在這樣的情況下，如何計
算兩個樣本點間的距離？若簡單地使用歐氏距離則會造成結果的不準確
，因為板厚的測量單位較大，坐標圖上的變異就顯得很大，而光整輥表
面粗糙度的測量單位較小，在坐標圖上的變異范圍就很小。計算歐氏距
離時，就會夸大板厚的作用，而忽略了光整輥表面粗糙度的作用。事實
上，板厚的這種大的變異是由其測量單位較大造成的，而不能真正反映
數據本身的變化情況，因此稱這類大的變異方向為假變異方向。
影響產品質量的主要因素
(1)輸入環節：主要是原料準備，如鐵水、鋼水成分，板坯質量等
；
(2)外部因素：如環境溫度、濕度、塵埃等，尤其對高端產品需考
慮環境影響；
(3)工藝參數：設置合理的過程控制的工藝參數是確保產品質量的
關鍵因素；
(4)參數關聯：在非線性、強耦合情況下，需掌握工藝參數間及工
藝參數與質量間的關系；
(5)設備工況：設備在服役過程中工況會發生變化，使產品質量出
現偏移；
(6)時間延滯：在慢過程中，控制變量的瞬間變化存在時間滯后，
需考慮延滯性。
在鋼鐵生產過程中，各工序將根據不同產品的質量要求制定多項質
量規范要求，而影響這些質量規范的工藝參數也是多方面的，主要包括
原料的各種參數、操作過程工藝參數等。如果將某一工序的生產過程看
成是一個系統，則所有的工藝參數(包括原料參數)可作為系統的輸入，
產品質量指標作為系統的輸出，而工藝裝備的過程能力和工況、外部環
境因素、操作人員水平等可視為系統的特征。產品質量的監控模型就是
尋求在確定的系統特征下，建立生產過程中各種工藝參數與產品的各種
質量指標之間的關系，即根據生產過程的輸入輸出數據建立質量監控系
統的數學模型。但是，由于冶金生產過程的復雜性，常常難以建立系統
的機理模型，因此基于實際生產數據建立統計過程質量控制模型成為必
然的選擇
