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公开(公告)号：CN117171521A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311138499.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种针对缺陷检测的钢铁产品性能智能诊断方法，涉及钢铁检测技术领域，本发明首先对热轧带钢数据集进行标准化处理，然后生成少数类过采样技术和重复编辑近邻样本方法平衡训练数据，接着构建引入代价补偿因子的轻型梯度提升机，通过混沌哈里斯鹰优化方法确定最优代价补偿因子，最后用智能诊断模型对热轧带钢数据集进行诊断。
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公开(公告)号：CN116881613B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132591.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于扁平度的高次项板形目标曲线的设置方法，利用“扁平度”概念获得板形目标曲线中各系数的量化求解方法，以提高板形目标曲线设置精度，满足高精度带钢生产需求。本发明首先提供了一种高次项板形目标曲线的设置和处理方法，并按带钢目标宽度对其进行三种分类；其次，以确定的带钢目标宽度为基础，通过统计分析确定了板形目标曲线中各系数的作用区段，并利用回归分析建立了各系数的求解方程；最后，利用“扁平度”概念、下游工序生产指标以及各系数作用特征确定了各系数求解方程的函数值并获得各系数值。本本发明方法实现了板形目标曲线的精度设定要求，为获得高精度冷轧带钢产品提供了一种可行的优化方案。
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公开(公告)号：CN117131732A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311058191.2
申请日：2023-08-22
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明的一种基于数字孪生的四辊热轧机支撑辊磨损量预测方法，包括：将影响支撑辊磨损的工艺参数作为特征参数；收集特征参数数据及轧辊磨损实际数据；建立支撑辊磨损仿真模型；将采集的特征参数数据输入到仿真模型中，计算轧辊磨损实际数据和轧辊磨损仿真数据的误差数据；将特征参数数据、轧辊磨损实际数据以及误差数据构成数据集并进行数据清理和归一化处理；将数据集划分为训练集和测试集；基于支持向量机算法，结合训练集中的误差数据建立有限元误差补偿模型；采用粒子群优化算法，对有限元误差补偿模型进行优化；将优化后的有限元误差补偿模型和支撑辊磨损仿真模型串联生成数字孪生模型；将测试集输入到数字孪生模型，获得预测的磨损值。
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公开(公告)号：CN116637942B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310903884.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域，公开一种基于轧制参数耦合的轧辊倾斜闭环控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起始标号和终止标号范围内所有内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算每个测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算二次型影响系数；依据二次型影响系数，计算工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs0#；根据工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs1#和标准化处理的内嵌传感器的物理位置，计算工作辊倾斜的各测量段板形偏差计算当量#imgabs2#；依据的#imgabs3#和Devi，计算工作辊倾斜闭环调节量#imgabs4#；依据#imgabs5#并结合工作辊倾斜的比例‑积分控制器，计算工作辊倾斜闭环调节量的最终输出值。
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公开(公告)号：CN116475245B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310727997.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明的一种基于PI控制器的弯辊闭环调节量耦合控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起止标号范围内的内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算各测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算弯辊二次型影响系数；依据弯辊二次型影响系数，计算弯辊闭环调节量的二次型影响系数#imgabs0#和#imgabs1#；根据#imgabs2#和#imgabs3#，计算板形偏差计算当量#imgabs4#和#imgabs5#；计算针对工作辊弯辊的中间辊耦合控制当量#imgabs6#和针对中间辊弯辊的工作辊耦合控制当量#imgabs7#；根据#imgabs8#和#imgabs9#，计算弯辊闭环调节量#imgabs10#和#imgabs11#；依据#imgabs12#和#imgabs13#，计算弯辊闭环调节量的最终输出值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116741302A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310698567.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种迁移学习融合鲸鱼优化算法的硅钢凸度预测方法，包括：步骤1：采集硅钢和非硅钢的轧制现场数据；步骤2：对采集的轧制现场数据进行预处理，将硅钢轧制现场数据作为目标域数据，非硅钢轧制现场数据作为源域数据；步骤3：基于源域数据对硅钢凸度预测模型进行预训练，同时利用鲸鱼捕食算法优化模型网络的结构和超参数；步骤4：通过目标域的训练集对硅钢凸度预测模型进行迁移训练，实现源域知识向目标域的转移，获得最终的硅钢凸度预测模型。
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公开(公告)号：CN116475245A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310727997.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明的一种基于PI控制器的弯辊闭环调节量耦合控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起止标号范围内的内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算各测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算弯辊二次型影响系数；依据弯辊二次型影响系数，计算弯辊闭环调节量的二次型影响系数和；根据和，计算板形偏差计算当量和；计算针对工作辊弯辊的中间辊耦合控制当量和针对中间辊弯辊的工作辊耦合控制当量；根据和，计算弯辊闭环调节量和；依据和，计算弯辊闭环调节量的最终输出值。
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公开(公告)号：CN111462119B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010461045.4
申请日：2020-05-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/30
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的宽厚板剪切排样方法。利用机器视觉技术得到宽厚板的精确轮廓数据，并利用该数据对成型后的宽厚板分类并进行剪切线的划分，特别在宽厚板发生短尺时，采用混合遗传排样方法，将短尺的订单和宽厚板数据加入待排样订单集中，并根据实际剪切情况建立排样模型，并将启发式的排样策略融入遗传算法中进行搜索，从而得到所建立排样模型的最优解；本发明可有效提高宽厚板剪切流程的成材率，降低宽厚板切损率，而且具有简单高效、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN111476792B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010461872.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种板带钢图像轮廓的提取方法。采用高速线阵相机获取板带钢的二维平面图像，采用伽马变换增强图像的对比度，对增强后的图像进行中值滤波后采用大津法确定图像分割阈值，并利用该阈值进行图像二值化分割，求取分割图像边界并膨胀后与中值滤波后的图像进行交集计算，采用Canny算法进行图像边缘粗定位，结合基于灰度梯度的亚像素边缘轮廓提取算法完成板带钢边缘轮廓的最终提取。本发明具有测量系统硬件配置简单，计算方法高效精确，能够快速准确的提取板带钢图片的轮廓，对于基于流水线生产的大尺寸板带钢及金属工件轮廓的提取具有较好的适用性。
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公开(公告)号：CN115846423A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211114366.2
申请日：2022-09-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种板带轧制过程轧辊温度的计算方法，包括：获取工作辊的各项参数；根据所述工作辊的各项参数，建立所述工作辊的有限元模型；根据热轧工况，将所述工作辊划分为多个换热区域；计算各所述换热区域的换热系数；根据所述热轧工况和各所述换热区域的相关参数，建立所述工作辊的温度场模型；根据所述工作辊的温度场模型，计算所述工作辊的温度，克服了现有技术无法准确预测周向温度变化，导致轧辊温度预测精度低的技术问题，本发明能够提高轧辊温度预测精度，进而提高带钢的成材率。
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