公开(公告)号：CN116140365A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310312454.1

申请日：2023-03-28

申请人： 北京首钢股份有限公司 ,  首钢股份公司迁安钢铁公司

发明人： 董立杰 ,  姬凤川 ,  王学强 ,  王海深 ,  李金保 ,  张文健 ,  焦彦龙 ,  李洁明 ,  王蕾 ,  刘志蕾

IPC分类号： B21B15/00 ,  B21B37/68 ,  B21C47/34 ,  B21C47/02

摘要： 本发明公开了一种热卷箱控制方法、装置、设备和介质，在中间坯到达热卷箱的入口辊之前，设定入口辊、弯曲辊以及第一摇篮辊的超前率，在弯曲辊组咬住中间坯之后，控制弯曲辊组中的上弯曲辊和下弯曲辊按照预设速度差运行；在弯曲辊组由咬入速度切换为卷曲速度之后，再控制弯曲辊组按照预设抬起速度抬起辊缝，避免弯曲辊组同时进行速度切换和辊缝抬起的操作，防止中间坯打滑，进而降低中间坯在经过弯曲辊时出现柳叶状氧化铁皮的几率；在热卷箱完成中间坯的卷曲得到带卷之后，通过主动传输将带卷从第一摇篮辊传输至热卷箱的第二摇篮辊，进一步降低中间坯出现划伤的几率，也就降低了中间坯在经过弯曲辊时出现柳叶状氧化铁皮的几率。

公开(公告)号：CN118445750A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410528082.0

申请日：2024-04-29

申请人： 北京首钢股份有限公司 ,  首钢股份公司迁安钢铁公司

发明人： 王秋娜 ,  田宝钱 ,  董立杰 ,  冀建卫 ,  刘志蕾 ,  王淑志 ,  刘春阳 ,  辛艳挥 ,  范建鑫 ,  孙力娟 ,  黄小兵 ,  穆永超 ,  呼志勇 ,  杨文强 ,  张彩霞

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06N20/20 ,  G06F123/02

摘要： 本申请公开了一种热轧带钢卷取温度预测方法及相关设备，涉及热轧钢技术领域，该方法包括：获取待预测热轧带的待预测冷却特征；获取上述待预测冷却特征在聚类样本集的目标类别，其中，上述聚类样本集是历史冷却特征基于抽取操作、重要性计算操作和加权分类操作获取的预设数目类别的聚类样本集；基于上述目标类别对应的聚类样本集和上述待测热轧带的相似距进行排序，以获取较为相似的小样本数据集；基于上述小样本数据集和上述第一预测模型进行参数优化后对应的超参数采用随机森林算法建立第二预测模型，其中，上述第一预测模型是基于预设数目类别的聚类样本集基于随机森林算法建立并进行参数优化获取的预设数目的第一预测模型；基于上述预测冷却特征采用上述第二预测模型通过多次迭代后，对上述待测热轧带进行温度预测，以获取预测温度。

公开(公告)号：CN117806608A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410021429.2

申请日：2024-01-05

申请人： 首钢股份公司迁安钢铁公司 ,  北京首钢股份有限公司

发明人： 董立杰 ,  张彦 ,  刘志蕾 ,  王海玉 ,  黄小兵 ,  龚坚 ,  孙兰玉 ,  张文健 ,  孙力娟

IPC分类号： G06F8/30 ,  G06F8/65 ,  G06N20/00

摘要： 本发明公开了一种基于二叉树的机器学习模型在线应用方法及相关设备，涉及编程技术领域，主要为解决缺少一种可以将轧制模型的python语言算法部署到C++环境的同时使之满足实时性的方法的问题。该方法包括：基于第一机器学习模型确定第二机器学习模型，其中，所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型为离线模型；基于所述第二机器学习模型确定二叉树各个节点的参数信息；基于所述二叉树各个节点的参数信息更新第三机器学习模型，其中，所述第三机器学习模型为在线模型。本发明用于基于二叉树的机器学习模型在线应用过程。

公开(公告)号：CN116955975A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311095971.4

申请日：2023-08-29

申请人： 首钢股份公司迁安钢铁公司 ,  北京首钢股份有限公司 ,  首钢集团有限公司

发明人： 董立杰 ,  张彦 ,  李金保 ,  张文健 ,  刘志蕾 ,  孙彩云 ,  李旭东 ,  姬凤川 ,  唐婧 ,  王海玉

IPC分类号： G06F18/21 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F40/18

摘要： 本发明公开了一种变形抗力自学习系数诊断方法、装置、设备和介质，包括：获取待诊断的变形抗力自学习系数表；从变形抗力自学习系数表中确定N个变形抗力自学习系数，将N个变形抗力自学习系数分别作为目标变形抗力自学习系数，并执行以下步骤：确定与目标变形抗力自学习系数相邻的M个变形抗力自学习系数；确定目标变形抗力自学习系数与各个参考变形抗力自学习系数之间的差异值，并根据各个差异值与预设阈值之间的关系，确定目标变形抗力自学习系数是否处于异常状态。本实施例能够对目标变形抗力自学习系数的状态进行标记，以供专业人员能够快速确定需要修正的异常变形抗力自学习系数，提高变形抗力自学习系数表的诊断效率和准确度。

公开(公告)号：CN117963731A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410189585.X

申请日：2024-02-20

申请人： 北京首钢股份有限公司

发明人： 刘志蕾 ,  董立杰 ,  孙力娟 ,  刘冬

IPC分类号： B66C13/18 ,  B66C13/16 ,  B66C13/46

摘要： 本申请提出一种物料投放追踪生产控制方法及相关设备，涉及生产控制技术领域。其中，方法包括：获取生产计划信息和鞍座光栅信号信息；基于生产计划信息，确定物料信息，其中，物料信息包括数量信息和型号信息；基于鞍座光栅信号信息，确定鞍座状态信息，其中，鞍座状态信息包括空闲状态和占用状态；在鞍座状态信息为空闲的状态下，基于生产计划信息，确定目标鞍座，其中，目标鞍座为与生产计划中的加工顺序相匹配的鞍座；控制天车向目标鞍座投放与数量信息和型号信息相匹配的物料。本申请可以实现降低物料投放过程中的人工参与度，降低人工成本，提高物料投放追踪效率，提升物料位置信息更新效率及精度。