公开(公告)号：CN117371324A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311394970.X

申请日：2023-10-26

申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司

发明人： 张金秀 ,  李福存 ,  王苏扬 ,  朱鹏举 ,  杨爱玲 ,  赵贵州 ,  林文辉 ,  王雷 ,  马超

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06F119/02

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的新钢种轧制力预测方法，步骤为：(1)采集已有钢种的化学成分和轧制过程中的生产数据；(2)对整理的数据进行异常值和缺失值的识别与填补；(3)对已有钢种的化学成分进行标准化聚类；(4)根据聚类结果对每个类别样本进行机器学习建模训练；(5)实时输入新钢种的化学成分和轧制过程的生产数据并进行清洗；(6)计算新钢种化学成分与各个聚类中心距离，选择距离最近的m个类别；(7)利用m个最近类别的训练模型分别进行轧制力预测，取其平均值作为新钢种预测的轧制力。本发明能更为精准的轧制力预测能更好的进行板材形状和性能控制，从而达到降低不合格产品的风险效用。

公开(公告)号：CN116871336A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310878362.X

申请日：2023-07-17

申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司

发明人： 朱鹏举 ,  郑锋耀 ,  王雷 ,  许鹏飞 ,  王苏扬 ,  马宁

IPC分类号： B21B37/74 ,  B21B37/16 ,  B21B37/58

摘要： 本申请提供一种优化轧机模型预测轧制力的方法及系统，方法包括：构建初始数据库，初始数据库包括采集数据；采集数据的类型包括道次入口实测温度，道次入口厚度，道次出口厚度，板坯速度，板坯宽度，目标厚度以及目标宽度；在钢板轧制完成时，按照轧机模型保存当前钢坯的实测数据；根据实测数据构建实测数据库，实测数据中每个类型的实测数据被划分为多个数据区间；对多个数据区间内的实测数据利用最小二乘法，计算出更新系数；对比三种系数以更新轧机模型；根据更新后的轧机模型，预测新的钢坯轧制力，最后根据同一实测数据区间的钢坯轧制力与预测轧制力进行对比，通过差值标记正确轧制力，以解决轧制力不准确的问题。

公开(公告)号：CN115921546A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202310244655.2

申请日：2023-03-15

申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司

发明人： 许鹏飞 ,  朱鹏举 ,  王雷 ,  郑锋耀 ,  王苏扬 ,  马宁 ,  林文辉

IPC分类号： B21B37/58

摘要： 本申请提供一种基于迭代法优化轧机模型压下量的方法及系统，包括：获取钢坯PDI数据；基于钢坯PDI数据，查询数据库中是否有与所述钢坯PDI数据对应的目标模型系数，若否，基于所述钢坯PDI数据得到初始压下量；基于初始压下量，结合获取的第一参数确定精轧各道次原始轧制力，对原始模型系数调整，得到中间模型系数，并基于中间模型系数得到中间压下量；基于中间压下量，使用迭代法，更新中间模型系数，直至实际轧制力与钢坯PDI数据所对应的原始轧制力的误差在指定阈值内，结束迭代，得到目标模型系数，根据目标模型系数确定目标压下量，以解决目前的轧机模型精轧过程中轧制力逐渐减小导致成品的目标厚度存在误差的问题。