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公开(公告)号：CN111842508A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010678718.1
申请日：2020-07-15
Applicant: 东北大学 , 燕山大学 , 唐山钢铁集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种冷轧带材的轧后板形表示方法。首先基于最短距离表示的弦长，确定出每段带材的翘曲度、以及n段带材的平均长度，然后确定每段带材的弦长、弧长、其次计算出每段带材的弧长和弦长的相对长度差，最后给出每段带材的波形值；本发明基于波形表示法重新建立了板形与翘曲度之间的关系，在人工测量允许的误差范围内，求解的板形值等价于实测板形值，在离线状态下，此表征方法可以用于评估轧机的板形控制能力和板形控制系统的控制效率，也有助于建立和完善板形自动控制的数学模型。
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公开(公告)号：CN111530936A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010241742.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于D数理论的分段冷却控制方法及系统，所述方法包括：首先确定分段冷却输入参数；其次基于所述分段冷却输入参数确定分段冷却中间参数；再次基于D数理论，根据所述分段冷却中间参数确定第t时刻第i个通道的第二融合值；然后基于第t时刻第i个通道的第二融合值确定喷嘴喷射级别；最后根据所述喷嘴喷射级别控制第i个通道对应的喷嘴进行分段冷却控制。本发明基于D数理论确定喷嘴喷射级别，进而提高分段冷却控制精度。
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公开(公告)号：CN110773573A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911077070.6
申请日：2019-11-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种板形调控功效系数实测数据处理方法，属于冶金轧制技术领域，包括以下步骤：步骤S1、计算板形调控功效系数实测值，步骤S2、对实测板形调控功效系数进行排序，步骤S3、排序后对每组实测板形调控功效系数进行权重分配，计算加权板形调控功效系数，步骤S4、加权板形调控功效系数计算结果数据拟合，步骤S5、判断拟合板形调控功效系数是否满足要求。本发明使用变加权计算方法来对实测数据进行处理，从而获得准确的板形调控功效系数，使板形调控功效系数更接近实际情况，可以提高板形自动控制系统的控制能力，提高出口带材质量。
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公开(公告)号：CN110732558A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911037026.2
申请日：2019-10-29
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明公开了冷轧带材板形在线立体监控方法，属于冶金轧制技术领域，包括以下步骤：步骤S1、将板形仪沿带材宽度测量的有效数据转换为固定数目的测量板形数值，实现测量数据沿带材宽度方向的缩放；步骤S2、将沿带材宽度方向上转换的固定数目的测量板形数据进行分段拟合；步骤S3、通过板形值建立相应的颜色维度，为使板形值与颜色RGB一一对应；步骤S4、通过空间坐标转换以及投影的方式进行数据降维，将三维板形坐标数据转换成可以在二维坐标上显示的数据；步骤S5、消隐算法处理，消除不可见的点，建立板形四维立体模型。本发明建立了带材在线四维立体模型，可直观表达出整个带材宽度以及一定长度范围内的板形分布及趋势。
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公开(公告)号：CN109513751A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811343222.8
申请日：2018-11-13
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明公开了一种出口板形偏差的消除方法及系统，所述方法包括：首先，建立板形执行机构调节量的评价函数；将所述板形执行机构调节量的评价函数转化成罚函数；并求解所述罚函数，获得板形执行机构的最优调节量；然后，运用联合求解法分配所述板形执行机构的最优调节量，获得前馈控制最优调节量和反馈控制最优调节量，利用所述前馈控制最优调节量和反馈控制最优调节量对板形执行机构进行调节，以消除出口板形偏差。本发明的消除方法及系统在求得最佳调节量的基础上，合理的分配前馈控制最优调节量和闭环反馈最优调节量，对系统滞后特性准确实现了预估补偿，提高了控制器的动态特性，以消除出口板形偏差，为生产高质量板带提供了必要条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118218414B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410641898.4
申请日：2024-05-23
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域，涉及一种基于数字孪生模型的冷轧板形预设定控制方法，包括：运用回归方法拟合出中间辊横移量预设定数学模型；采集冷轧过程实测数据，提取影响冷轧弯辊力的特征参数；采用孤立森林算法检测和剔除每种特征参数数据集中的异常值；利用拉格朗日插值法对清洗后的每种特征参数进行缺失值的填补，对特征参数进行归一化处理，并划分训练集和测试集；建立BP神经网络预测模型，通过训练集数据训练BP神经网络获得最优的隐含层节点数目；运用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，获得训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型；利用测试集验证训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN118218414A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410641898.4
申请日：2024-05-23
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域，涉及一种基于数字孪生模型的冷轧板形预设定控制方法，包括：运用回归方法拟合出中间辊横移量预设定数学模型；采集冷轧过程实测数据，提取影响冷轧弯辊力的特征参数；采用孤立森林算法检测和剔除每种特征参数数据集中的异常值；利用拉格朗日插值法对清洗后的每种特征参数进行缺失值的填补，对特征参数进行归一化处理，并划分训练集和测试集；建立BP神经网络预测模型，通过训练集数据训练BP神经网络获得最优的隐含层节点数目；运用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，获得训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型；利用测试集验证训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN117131767A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311056601.X
申请日：2023-08-22
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明的一种基于随机森林算法预测热轧四辊轧机工作辊热凸度的方法，包括：将对目标工作辊热凸度产生影响的工艺参数作为特征参数；收集特征参数的具体数据以及对应的热凸度实际值；建立工作辊温度场模型和热凸度仿真模型；对比热凸度仿真值与热凸度实际值的误差，去除异常值；对特征参数的具体数据和热凸度实际值进行归一化处理；将归一化处理后的数据集划分为训练集和验证集；从训练集中随机抽样生成多个子训练集，从特征参数中随机选取多个特征参数，在决策树的每个节点上使用一个特征参数来进行划分；对于每棵决策树，通过投票的方式进行集成，生成随机森林模型，取所有决策树的预测结果的平均值作为最终的热凸度预测结果。
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公开(公告)号：CN116140372A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310224563.8
申请日：2023-03-10
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B37/16 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F111/18 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种考虑测量时延的轧机液压厚控系统自适应控制方法，属于轧机液压厚控系统控制技术领域，包括以下步骤：建立轧机液压厚控系统的动力学模型；对所建立的数学模型进行状态变换，得到轧机液压厚控系统的状态空间表达式；采用非对称正切障碍李亚普诺夫函数的控制方法，对液压厚控系统的厚度误差进行约束；通过状态空间表达式建立虚拟误差系统；通过自适应动态面方法系统进行虚拟控制器设计；通过动态面反推方法设计状态反馈控制器和自适应率。本发明将测量时延转化为输入延时并进行了补偿，有效抑制带钢生产过程中所产生的波动；通过自适应动态面技术对控制器的设计，成功的估计了系统中的未知参数，使得带钢厚度能平稳的跟踪指定厚度。
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公开(公告)号：CN115007656B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210516672.2
申请日：2022-05-12
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明公开一种归一式板形目标曲线的设置方法，首先建立了高次项的板形目标曲线的初始表达式，并将其分成奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线。利用归一化算法对奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线计算值进行归一化处理，形成经归一化后的偶数项板形目标曲线系数和奇数项板形目标曲线系数。设定两种曲线的增益系数以实现板形目标曲线的放大功能。本发明方法获得的板形目标曲线方程的最终表达式具有可视化程度高、设置简单且易操作的特点，便于现场人员理解和使用。
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