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公开(公告)号：CN109092906B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201811325589.7
申请日：2018-11-08
申请人： 东北大学 , 河钢股份有限公司唐山分公司 , 河钢股份有限公司
摘要： 本发明提供一种五机架冷连轧机组打滑现象的在线调整方法，涉及冷连轧生产技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1：建立基于道次变形程度的带钢打滑判别模型；若监测机架的实时前滑值fi满足该模型执行步骤2；若满足该模型且在提速过程中执行步骤3.2；若无打滑现象执行步骤4；步骤2：建立带钢打滑调控手段优先级；步骤3：按优先级从高到低依次调节；调整过程中实时计算打滑判别条件，若带钢打滑执行步骤2和步骤3；若打滑消除执行步骤4；步骤4：若打滑消除进行速度判断，若当前轧制速度满足结束调整过程；若不满足速度要求，则进入提速过程执行步骤1。本方法在消除打滑现象的同时，保证了冷连轧机组的生产速度，降低了生产事故发生率。
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公开(公告)号：CN109092906A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811325589.7
申请日：2018-11-08
申请人： 东北大学 , 河钢股份有限公司唐山分公司 , 河钢股份有限公司
摘要： 本发明提供一种五机架冷连轧机组打滑现象的在线调整方法，涉及冷连轧生产技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1：建立基于道次变形程度的带钢打滑判别模型；若监测机架的实时前滑值fi满足该模型执行步骤2；若满足该模型且在提速过程中执行步骤3.2；若无打滑现象执行步骤4；步骤2：建立带钢打滑调控手段优先级；步骤3：按优先级从高到低依次调节；调整过程中实时计算打滑判别条件，若带钢打滑执行步骤2和步骤3；若打滑消除执行步骤4；步骤4：若打滑消除进行速度判断，若当前轧制速度满足结束调整过程；若不满足速度要求，则进入提速过程执行步骤1。本方法在消除打滑现象的同时，保证了冷连轧机组的生产速度，降低了生产事故发生率。
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公开(公告)号：CN112131728B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010946617.8
申请日：2020-09-10
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种钢带异步连轧过程的变形抗力计算方法。通过钢带材料试样的热压缩实验和常规单机架冷轧实验通过回归得到变形抗力数学模型中与钢带材料相关的回归系数，通过温度、工作轧辊的半径、轧辊的线速度、带材轧制前后的厚度等参数和相应的公式，建立钢带异步热连轧和异步冷连轧过程的变形抗力数学模型，并根据上述参数进行具体道次变形抗力值的计算。计算出的变形抗力可以用于对异步连轧过程中张力、轧制力等重要参数的精准设定。
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公开(公告)号：CN116559117A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310535591.1
申请日：2023-05-12
申请人： 东北大学秦皇岛分校
摘要： 本发明提供一种基于FP干涉的探针式光纤海水盐度传感器及制作方法，涉及光纤传感技术领域。本发明传感器由单模光纤、空芯光纤、悬浮芯光纤依次熔接而成，并通过环形器连接光源和光谱仪。利用悬浮芯光纤的纤芯，使得空芯光纤内部形成FP干涉仪。同时，利用悬浮芯光纤的空气孔结构，使得海水能够流入流出空芯光纤内部，从而使FP干涉仪对海水盐度敏感，实现了FP干涉仪测量海水盐度的目的。本发明保证了FP干涉仪在能够测量海水盐度的同时，具有高的机械强度。本发明具有结构制作简单、机械强度高等优点，是实现海水盐度测量的有效方式。
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公开(公告)号：CN116380278A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310460407.1
申请日：2023-04-26
申请人： 东北大学秦皇岛分校
摘要： 本发明提供一种测量海水温度和盐度的简单集成光纤传感器及其使用方法，涉及光纤传感技术领域。本发明由嵌入到一对多模光纤中的一小段空芯光纤组成，并通过单模光纤实现和解调仪的连接。通过利用飞秒激光微加工技术对空芯光纤进行开腔刻蚀，使得MZI和FPI共存于单个紧凑结构中。本发明可以同时获得了MZ和FP的干涉光谱，可以实现对温度和盐度的同时测量。同时，本发明保证了MZ传感光束和被测物质的直接接触，大大提高了测量灵敏度。本发明在结构尺寸、灵敏度和多参数传感方面具有优势，是实现海水环境测量的有效方式。
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公开(公告)号：CN115007658B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202210444007.7
申请日：2022-04-26
申请人： 东北大学
摘要： 本发明涉及基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法，属于冶金自动化、智能化技术领域。本发明提供一种基于堆叠循环神经网络对冷连轧中间机架轧制板形进行动态预测的方法。首先建立一个由机架轧制参数和板形控制参数作为输入层，以分布式板形值作为输出层，具有两个隐藏层并以冷轧机组机架数为时间序列展开的深层循环神经网络；然后利用冷轧机组历史轧制时序数据，板形辊测量数据和通过影响函数法获得的中间机架轧制板形计算数据作为训练数据对所建立的板形预报网络进行离线预训练和二次训练；将经过验证后完成训练的板形预报网络用于冷轧生产过程中各机架轧制板形的动态预测。
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公开(公告)号：CN114192587B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111514549.9
申请日：2021-12-13
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/28
摘要： 本发明属于冶金自动化和智能化控制技术领域，特别涉及一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法。首先基于多层前馈神经网络建立冷轧板形预报网络，利用收集的历史冷轧轧制参数、板形控制参数等轧制数据和历史板形数据对冷轧板形预报网络进行离线训练，并将训练好的网络作为板形控制参数优化网络，用于在线计算。然后将所需的当前带钢的冷轧轧制参数、板形控制参数初始设定值以及板形目标值输入到板形控制参数优化网络。利用板形控制参数优化网络的网络预报板形值与板形目标值的偏差，基于误差反向传播算法对板形控制参数按照优先级进行逐一迭代计算，获得优化后的板形控制参数。
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公开(公告)号：CN114722516A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210207221.0
申请日：2022-03-03
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/17 , B21B37/58 , G06F119/14
摘要： 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种钢带冷轧全变形区的轧制力和轧制力矩设定方法。主要包括以下步骤：S1：确定轧制参数；S2：划分变形区域；S3：计算塑性变形区入口厚度和塑性变形区出口厚度；S4：计算中性角参数；S5：计算轧制变形区总单位宽度轧制力；S6：计算单位宽度扭矩；S7：根据最终获得的轧制变形区总单位宽度轧制力计算值和单位宽度扭矩计算值，设定轧制过程的轧制力和轧制力矩。本发明的方法在计算过程中对塑性变形区和弹性变形区在轧制压力上的区别加以考虑，并进行了区分，全面考虑了轧制塑性区和弹性变形区的影响，轧制力设定计算误差值在8％以内。
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