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公开(公告)号：CN105344720A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510886368.7
申请日：2015-12-05
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 一种精轧带钢终轧温度的在线控制方法，属于轧制过程温度控制领域。利用二次规划优化算法在线优化秒流量调节量或机架间冷却水水量调节量，降低终轧温度计算值和目标值的偏差。带钢在长度方向上按控制周期生成若干控制点；根据各控制点的信息和精轧出口高温计的实测值，计算各控制点的终轧温度计算值和实测值的偏差，通过此偏差修正温度计算模型，提高计算精度，同时，计算各控制点的终轧温度计算值和目标值的偏差；根据温度计算值和目标值的偏差值，利用二次规划优化算法在线优化各控制点的秒流量调节量或机架间冷却水水量调节量，使各控制点终轧温度满足控制要求。该方法提高带钢终轧温度控制精度，保证带钢全长温度的均匀性，满足成品质量要求。
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公开(公告)号：CN119281828A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411606156.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工作辊配辊方法、装置、设备和介质，包括：接收用户触发的配辊指令；响应于配辊指令，确定可用轧辊池中每套工作辊对应的实际上机次数、实际磨损量以及实际磨损宽度上限；获取当前计划单中所有待轧制带钢中对应的最大目标宽度和对于待轧制带钢的表面质量需求参数；根据每套工作辊对应的实际上机次数、实际磨损量、实际磨损宽度上限以及当前计划单对应的最大目标宽度，确定每套工作辊对应的上机优先级；根据最大目标宽度、表面质量需求参数以及每套工作辊对应的上机优先级，从可用轧辊池中筛选出用于轧制当前计划单对应的待轧制带钢的工作辊。本发明提高了配辊精度、配辊效率，提高生产效率，保证热轧产品的质量和轧制稳定性。
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公开(公告)号：CN116150909A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310169167.X
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种热轧轧制力系数预测方法及轧机设备，通过确定需要对热轧轧制力系数预测的目标机架；获取目标机架的历史生产数据；对历史生产数据进行样本化处理，建立样本数据库；根据样本数据库中的样本数据，对基于XGBoost算法建立的初始预测模型进行训练，得到训练后的预测模型；根据训练后的预测模型，对目标机架进行热轧轧制力系数预测。如此，可以在线实时预测，定期自动化优化模型保证模型精度，即提高了轧制力预测精度又实现实时现场应用。
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公开(公告)号：CN118427518A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410394930.3
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06Q50/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种轧制力样本库构建方法、装置、设备和介质，包括：获取历史带钢轧制过程中的原始工艺数据；根据待训练的轧制力预测模型的需求，对原始工艺数据进行数据种类筛选、异常数据剔除以及预设阈值筛选，得到目标工艺数据；将目标工艺数据按照预设层别标识填入预先构建的空样本库中，得到用于训练轧制力预测模型的目标样本库。可见，本发明通过对原始工艺数据进行多种筛选，得到质量较好的目标工艺数据，利用质量较好的目标工艺数据构建目标样本库，进而可以提高目标样本库的准确性，也就间接提高了轧制力预测模型的准确性，进而提高产品尺寸和形状的精度以及生产效率。
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公开(公告)号：CN117611004A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311615818.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统，所述方法包括：在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数；统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。本发明通过实时获取带钢精轧流程中的各项轧制参数，根据不同场景下的需求，调整各项轧制参数的评分系数，从而计算获取一个综合评分，并根据该综合评分可以快速确认生产现场轧机整体轧制的优劣状态，且各项轧制参数均可以在线实时获取，评价指标均可以通过计算自动确认，极大的提升了评价的准确性和科学性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109719138B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201910009153.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 一种基于数据挖掘的变形抗力唯象模型计算方法，属于热连轧过程控制技术领域。为了解决传统变形抗力模型由于参数单一和考虑因素不全面的问题发明本方法。该控制方法具体实施的过程包括：建立满足模型计算需求的变形抗力样本库，对样本库进行定期维护，将偏差大的钢卷数据进行剔除；定期触发模型回归计算和变形抗力自学习系数计算；建立变形抗力唯象模型；分钢种对唯象模型进行回归计算，得到不同钢种的模型参数；根据回归后的模型参数，可计算得到对应的各机架变形抗力自学习系数；将不同钢种的模型参数和对应的各机架变形抗力自学习系数发送到过程控制系统。该方法能获取有效数据，提高了回归和模型计算准确性，从而提高产品质量和成材率。
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公开(公告)号：CN119016519A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411082688.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: B21B37/28
Abstract: 本申请公开了热轧机组控制方法、装置和介质，方法包括：将目标板材参数和目标设备参数作为输入，利用目标板形预测模型，对第一待轧板材在热轧机组的出口处的目标出口凸度和目标出口平直度进行预测；其中，目标板形预测模型是将训练样本集输入到待训练模型中进行训练得到的，训练样本集包括第二待轧板材的历史板材参数，热轧机架的历史设备参数，以及第二待轧板材的历史目标出口凸度和历史出口平直度，第二待轧板材与第一待轧板材为相同类型的板材。本申请能够提高目标出口凸度和目标出口平直度的预测精度，进而提高热轧机组的板形控制效果。
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公开(公告)号：CN105344720B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510886368.7
申请日：2015-12-05
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
Abstract: 一种精轧带钢终轧温度的在线控制方法，属于轧制过程温度控制领域。利用二次规划优化算法在线优化秒流量调节量或机架间冷却水水量调节量，降低终轧温度计算值和目标值的偏差。带钢在长度方向上按控制周期生成若干控制点；根据各控制点的信息和精轧出口高温计的实测值，计算各控制点的终轧温度计算值和实测值的偏差，通过此偏差修正温度计算模型，提高计算精度，同时，计算各控制点的终轧温度计算值和目标值的偏差；根据温度计算值和目标值的偏差值，利用二次规划优化算法在线优化各控制点的秒流量调节量或机架间冷却水水量调节量，使各控制点终轧温度满足控制要求。该方法提高带钢终轧温度控制精度，保证带钢全长温度的均匀性，满足成品质量要求。
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公开(公告)号：CN117610195A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311644436.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F111/06
Abstract: 本申请涉及热轧技术领域，具体而言，涉及一种带钢宽展的预测方法、装置、介质以及电子设备。所述方法包括：获取热轧生产数据，筛选影响精轧宽展预测的影响因子的数据集；针对影响因子数据集进行预处理，并用皮尔逊相关系数法从所述影响因子中确定模型的输入特征；对所述输入特征的数据进行归一化处理，以精轧宽展值作为模型的输出特征，划分训练集和测试集，建立基于GBDT算法的精轧宽展预测模型；确定模型评价指标，采用贝叶斯优化对所述精轧宽展预测模型进行调参，优化所述精轧宽展预测模型；通过所述精轧宽展预测模型预测任意生产任务的带钢宽展。本申请实施例的技术方案能够进行热轧带钢精轧宽度预测和实时在线应用，提升热轧自动化控制水平。
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公开(公告)号：CN109719138A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910009153.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 一种基于数据挖掘的变形抗力唯象模型计算方法，属于热连轧过程控制技术领域。为了解决传统变形抗力模型由于参数单一和考虑因素不全面的问题发明本方法。该控制方法具体实施的过程包括：建立满足模型计算需求的变形抗力样本库，对样本库进行定期维护，将偏差大的钢卷数据进行剔除；定期触发模型回归计算和变形抗力自学习系数计算；建立变形抗力唯象模型；分钢种对唯象模型进行回归计算，得到不同钢种的模型参数；根据回归后的模型参数，可计算得到对应的各机架变形抗力自学习系数；将不同钢种的模型参数和对应的各机架变形抗力自学习系数发送到过程控制系统。该方法能获取有效数据，提高了回归和模型计算准确性，从而提高产品质量和成材率。
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