无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法
【专利摘要】本发明涉及无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法。该方法针对同一牌号无取向硅钢，统计其不同尺寸区间的夹杂物含量、有益、有害织构组分的含量以及不同尺寸范围晶粒的含量；对所有数据进行标准化处理和降维处理；计算特征值，确定主成分的数量和各主成分的表达式；作回归分析并对回归方程作显著性检验；若回归方程中存在不显著自变量，对自变量作显著性检验；利用标准差标准化法的逆运算将回归方程转换成夹杂物、织构、晶粒尺寸与无取向硅钢磁性能间的多元线性关系。利用该方法可以综合研究夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，找出显著影响磁性能的因素，为实际生产更高磁感、低铁损无取向硅钢产品提供方向性的指导。
【专利说明】无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法
【技术领域】
[0001]本发明涉及无取向硅钢性能的控制【技术领域】，特别涉及无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法。
【背景技术】
[0002]随着社会对能源、环保等问题的日益重视以及电力、电讯等行业的快速发展，各类电机、发电机、压缩机等产品要求高效率化、高精度化、小型化以达到节能、减耗、环保的标准，而冷轧无取向硅钢作为广泛用于制造这些产品所需的一种重要软磁材料，故对其性能(尤其是磁性能)的要求越来越高，极力追求更低铁损、高磁感的优异磁性能。
[0003]相关研究表明，影响无取向硅钢磁性能的主要因素是夹杂物、织构、晶粒尺寸、化学成分及厚度，针对同一牌号无取向硅钢而言，夹杂物、织构、晶粒尺寸是导致磁性能差异的主要原因，当夹杂物尺寸与磁畴相近时，对无取向硅钢磁性能的影响最为显著；织构是影响无取向硅钢磁感最为明显的因素，有益织构组分主要为{100}面织构、{110}〈001>Goss织构，有害织构组分主要为{111}〈110>织构、{111}〈112>织构；晶粒尺寸是影响铁损的主要因素，在一定范围内，晶粒尺寸越大，铁损值越低，因此，综合分析夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，找出影响无取向硅钢磁性能最为显著的因素，能够为实际生产提供指导，以实现更低铁损、高磁感无取向硅钢产品生产工艺的优化和改进。
[0004]目前，国内外关于无取向硅钢中的夹杂物、织构、晶粒尺寸的分析已有大量的研究，但大部分都只是从定性的角度出发，分别考查了它们与无取向硅钢磁性能的关系，未能从定量的角度综合研究夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，难以确定显著影响磁性能的因素，且国内外关于利用数学方法来综合分析夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响的研究并不多见。
【发明内容】
[0005]本发明旨在提供一种无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，利用主成分回归分析法，针对同一牌号无取向硅钢，对试验统计的不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分的含量以及不同尺寸范围晶粒的含量进行分析，分别建立它们与无取向硅钢铁损、磁感的多元回归关系，并对其线性关系作显著性检验，综合研究夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，找出显著影响磁性能的因素，为实际生产更高磁感、低铁损无取向硅钢产品提供方向性的指导。
[0006]为实现上述目的，本发明采用的技术方案是:
[0007]无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，包括下列步骤:
[0008](I)针对同一牌号无取向硅钢，分别观察并统计无取向硅钢中不同尺寸区间的夹杂物含量、测定无取向硅钢中有益、有害织构组分的含量以及不同尺寸范围晶粒的含量；
[0009](2)利用标准差标准化法对所述步骤(I)中的统计数据及无取向硅钢的磁性能:铁损Pu/%、磁感B5tl进行标准化处理；[0010](3)标准化后的不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分含量、不同尺寸范围晶粒的含量数据的降维处理；
[0011](4)计算特征方程的特征值，根据特征值及累积贡献率确定主成分的数量；
[0012](5)根据所述步骤(4)中提取的主成分，计算主成分的成分矩阵及单位正交特征向量，得到各主成分表达式；
[0013](6)分别以标准化后的铁损、磁感值作为因变量，以提取的主成分为自变量作线性回归分析并对得到的回归方程的线性关系作显著性检验；
[0014](7)若所述步骤(6)中的回归方程为多元，且回归方程的显著性检验结果表明回归方程中存在不显著自变量时，再对回归方程中的自变量作显著性检验；
[0015](8)利用标准差标准化法的逆运算将所述步骤(7)中的两个回归方程转换成铁损Pwk1、磁感B5tl分别关于夹杂物、织构、晶粒尺寸的多元线性方程；
[0016](9)根据上述方法能够定量的综合研究夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，揭示不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分含量、不同尺寸范围晶粒的含量对无取向硅钢铁损Ph575tl、磁感B5tl的影响程度。
[0017]进一步地，所述步骤(1)中试验试样的观察面分为轧面和纵截面，利用FE-SEM以及EDS在5000~20000倍的视场下对夹杂物进行随机连续观察，统计分>1000nm、500~1000nm,200~500nm、100~200nm四个尺寸区间，主要研究200~500nm、100~200nm尺
寸区间的夹杂物含量。
[0018]进一步地，所述步骤(1)中采用EBSD技术在100~200倍视场下对试样的织构、晶粒尺寸分布进行观察，扫描步长设置为2.5~5μπι，获取试验数据。
[0019]进一步地，所述步骤(1)中利用Channel5取向分析软件测定不同织构组分含量以及不同尺寸范围晶粒的含量，将试验数据导入Project Manager软件分析,选择正交坐标系，观察面为轧面样品的旋转角度参数为0°，0°，0°，观察面为纵截面样品的旋转角度为参数0°，90°，0°，将数据用Tango程序打开，选定需标注出的织构类型、晶界，得到该样品的欧拉角衬度图及取向分布图、晶粒尺寸分布图，定量统计计算出各织构的含量，其中有益织构组分主要统计{100}面织构、{110}〈001>Goss织构，有害织构组分主要统计{111}〈110〉织构、{111}〈112〉织构，并且分别统计尺寸〈12 μ m、12~40 μ m、>40 μ m的晶粒含量，主要研究尺寸小于12 μ m和大于40 μ m的晶粒含量。
[0020]进一步地，所述步骤(2)中数据标准化所采用的标准差标准化法如下:
【权利要求】
1.无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述方法包括下列步骤: 1.1针对同一牌号无取向硅钢，分别观察并统计无取向硅钢中不同尺寸区间的夹杂物含量、测定无取向硅钢中有益、有害织构组分的含量以及不同尺寸范围晶粒的含量数据； 1.2利用标准差标准化法对所述步骤1.1中的统计数据及无取向硅钢的磁性能:铁损Pum、磁感B5tl进行标准化处理； 1.3标准化后的不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分含量、不同尺寸范围晶粒的含量数据的降维处理； 1.4计算特征方程的特征值，根据特征值及累积贡献率确定主成分的数量； 1.5根据所述步骤1.4中提取的主成分，计算主成分的成分矩阵及单位正交特征向量,得到主成分表达式； 1.6分别以标准化后的铁损、磁感值作为因变量，以提取的主成分为自变量作线性回归分析并对得到的回归方程的线性关系作显著性检验； 1.7若所述步骤1.6中的回归方程为多元，且回归方程的显著性检验结果表明回归方程中存在不显著自变量时，再对回归方程中的自变量作显著性检验； 1.8利用标准差标准化法的逆变换将所述步骤1.7中的两个线性回归方程转换成铁损Pu/,磁感B5tl分别关于夹杂物、织构、晶粒尺寸的多元线性方程； 1.9根据上述方法能够从定量的角度综合研究夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，揭示不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分含量、不同尺寸范围晶粒的含量对无取向硅钢铁损Ph575tl、磁感B5tl的影响程度。`
2.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.1中试验试样的观察面分为轧面和纵截面，利用FE-SEM以及EDS在5000-20000倍的视场下对夹杂物进行随机连续观察，统计分>1000nm、50(Tl000nm、20(T500nm、100"200nm四个尺寸区间，主要研究20(T500nm、100"200nm尺寸区间的夹杂物含量；采用EBSD技术在100-200倍视场下对试样的织构、晶粒尺寸分布进行观察，扫描步长设置为2.5飞μ m，获取试验数据，利用Channel 5取向分析软件测定不同织构组分含量以及不同尺寸范围晶粒的含量，将试验数据导入Project Manager软件分析,选择正交坐标系，观察面为轧面样品的旋转角度参数为0°，0°，0°，观察面为纵截面样品的旋转角度为参数0°，90°，0°，将数据用Tango程序打开，选定需标注出的织构类型、晶界，得到该样品的欧拉角衬度图及取向分布图、晶粒尺寸分布图，定量统计计算出各织构的含量，其中有益织构组分主要统计{100}面织构、{110}〈001>Goss织构，有害织构组分主要统计{111}〈 110>织构、{111}〈 112>织构，并且分别统计尺寸〈12 μ m、12~40 μ m、>40 μ m的晶粒含量，主要研究尺寸小于12 μ m和大于40 μ m的晶粒含量。
3.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.2中数据标准化所采用的标准差标准化法如下: 末X1 AXi = ---⑴ 1S其中，Λ:/为标准化后的数据，A为变量Z的第i个观测值，$为变量Z的平均值，.5为标准差。
4.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.3中的数据降维处理具体操作是:将η个原始相关变量，即不同尺寸区间的夹杂物含量、不同织构组分含量和不同尺寸范围晶粒的含量，组合成η个独立变量，变换前后保持变量的方差和不变，选择前m个独立变量的作用代替原η个相关变量的作用，其中m〈n。
5.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.4中提取的主成分数量需满足的条件是:各成分特征值大于I且它们的累积贡献率大于80%。
6.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.5中计算单位正交特征向量公式如下:
7.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.6中，多元回归方程线性关系的显著性检验利用统计量A来实现，令N-p-l>F,当差异性显著的检验值小于0.05时，差异性显著，所检验的回归方程的线性关系是可靠的，反之，当sig大于0.05时，差异性不显著，则所检验的回归方程的线性关系不可靠，需要对该回归方程的自变量继续进行显著性检验。
8.根据权利要求1所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，所述步骤1.7中，当多元回归方程中有不显著变量时，需对各自变量作显著性检验，采用剔除多余变量的后退法，剔除最小I t I值对应的自变量&或剔除最大的值所对应的自变量重新求出相应的回归方程，再对回归方程作线性关系的显著性检验，直至所求回归方程的值小于0.05为止，但由于回归系数间存在相关关系，故当同时有几个变量不显著时，不能将这些变量一起剔除，每次只能剔除一个最不显著的变量。
9.根据权利要求f8任意一项所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，通过主成分回归分析法所得到的多元线性回归方程能够定量的综合分析夹杂物、织构、晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能的影响规律，且通过比较回归方程中各自变量的系数可以相应地表征出各因素对磁性能的影响程度。
10.根据权利要求1、任意一项所述的无取向硅钢磁性能影响因素的主成分回归分析法，其特征在于，影响无取向硅钢磁性能的主要因素有夹杂物、织构、晶粒尺寸、化学成分、厚度，均可以用主成分回归分析法对它们进行综合研究，尤其针对同一牌号无取向硅钢，主成分回归分析法能够对导致同一牌号无取向硅钢磁性能差异的三个主要因素:夹杂物、织构、晶粒尺寸进行分析。
【文档编号】G06F19/00GK103823974SQ201410063102
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年2月25日 优先权日:2014年2月25日
【发明者】赵志毅, 王宝明, 陈凌峰, 李平潮, 闻强苗, 赵东红, 薛润东 申请人:北京科技大学