基于熵权-理想解法的带钢冷连轧自动化率综合评价方法

    公开(公告)号:CN116187830B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310016403.4

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于熵权‑理想解法的带钢冷连轧自动化率综合评价方法,包括:监控带钢冷连轧过程的各人工操作项,记录每卷带钢轧制过程中各机架操作项的人工操作频次;基于熵权法赋值规则计算各操作项的权重;确定带钢冷连轧自动化率综合评价的正理想解和负理想解,并分别计算各评价样本到正理想解和负理想解的欧式距离;计算带钢与理想解的贴近度,根据计算出的贴近度对带钢冷连轧自动化率进行综合评价和分级判定。本发明充分利用了现场的轧制生产数据,建立了轧钢自动化率评估模型,可对带钢冷连轧自动化程度进行综合评价和分级判定,从而为减少人工干预提供评价指标和数据支撑。

    一种根据带尾跑偏形状的带钢尾部控制修正方法

    公开(公告)号:CN117816752A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311560043.0

    申请日:2023-11-21

    Abstract: 本发明公开了一种根据带尾跑偏形状的带钢尾部控制修正方法,包括:实时检测获取带钢运行过程中的跑偏量;计算出宽度调节系数和厚度调节系数,并确定跑偏增益系数;通过预设的带钢尾部跑偏形状识别算法判定当前的带钢尾部形状,并根据预设的带钢尾部形状与跑偏形状控制系数的对应关系,针对当前判定出的带钢尾部形状,设定相应的跑偏形状控制系数;结合跑偏量、宽度调节系数、厚度调节系数、跑偏形状控制系数和预设的调控功效系数,对跑偏调节值进行优化,实现对带钢尾部运行轨迹的修正。采用本发明的带钢尾部控制修正方法,可提高带钢调节准确性,提高带钢在抛尾过程中的轧制稳定性。

    一种热轧数字孪生带钢横截面形状实时预测方法及装置

    公开(公告)号:CN117150832B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311436735.4

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种热轧数字孪生带钢横截面形状实时预测方法及装置,涉及数字孪生系统技术领域。包括:构建热连轧数字孪生产线,获取设定参数;采用动态模态分解DMD算法,优化非线性系统动力学稀疏识别算法SINDy模型,建立带钢横截面形状预测模型DMD‑SINDy;根据设定参数以及带钢横截面形状预测模型,得到热连轧数字孪生产线的带钢横截面形状预测结果。本发明充分利用了多功能凸度仪测得的数据,建立了带钢横截面形状高精度预测模型,同时结合热连轧数字孪生产线实现虚拟轧后的带钢横截面形状预测和展示。根据本发明可在热轧数字孪生产线实现设定参数的迭代优化,避免工艺参数设定不合理导致的热轧产品缺陷和降级现象的产生,降低钢铁企业的生产成本。

    一种基于激光雷达的仓库线卷位置检测系统及方法

    公开(公告)号:CN112581451B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202011519503.1

    申请日:2020-12-21

    Abstract: 本发明提供一种基于激光雷达的仓库线卷位置检测系统及方法,库区内放置有标定板,单线激光雷达动态扫描标定板进行标定,获取单线激光雷达相对于世界坐标系的外参,进行位姿变换将单线激光雷达坐标系的点云转换到世界坐标系;单线激光雷达动态扫描库区,结合无人天车坐标进行位姿变换,生成库区三维点云;通过点云处理和特征提取得到线卷点云特征,对目标点云进行拟合,计算线卷长度、外径等尺寸信息,将线卷在世界坐标系下的坐标传递给库区管理系统。由实验证明,本实施例的检测方法可以较为准确的生成线卷点云,准确地的检测出线卷的形状和位置,误差较小。

    考虑热轧来料信息的带钢冷连轧自动厚度前馈控制方法

    公开(公告)号:CN117019882A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311077617.9

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种考虑热轧来料信息的带钢冷连轧自动厚度前馈控制方法,包括:获取带钢热连轧和冷连轧过程的生产数据;基于生产数据训练预设的带钢冷轧变形抗力预测模型;基于训练好的带钢冷轧变形抗力预测模型得到带钢冷轧第一机架的全长变形抗力波动,并将所得的变形抗力波动传递至后续机架,得到各机架的变形抗力波动;将各机架的变形抗力波动与其入口厚度偏差结合,建立带钢冷连轧自动厚度前馈控制策略,得到各机架用来消除厚差所增加的调节量。本发明方法充分考虑了热轧来料信息波动,解决了热轧工艺参数的遗传影响问题,可更有效地抑制轧机出口带钢厚差波动,提高全长厚度命中率。

    一种基于条纹虚拟靶标的双目线阵相机静态标定方法

    公开(公告)号:CN112802123B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202110100696.5

    申请日:2021-01-21

    Abstract: 本发明提供一种基于条纹虚拟靶标的双目线阵相机静态标定方法,属于相机标定技术领域。在线阵相机标定中,传统的标定方法一般采用标定板与线阵相机相对运动的方式进行标定,以取得完整的标定图像,不同于传统的线阵相机与标定板之间相对运动的标定方式,本发明提出的一种双目线阵相机的静态标定方法,通过双目相机的成像视场几何关系,分别采集不同高度的标定板成像,并对所需的几个外部参数与内部参数进行计算,并最终用于双目线阵相机的检测中。本发明不但适用于例如空间狭小等较为恶劣的标定环境,同时能够简单方便的计算出所需的标定参数,为双目线阵的检测提供了有效的标定手段。

    一种基于双目视觉的冶金库区局部三维重建方法及系统

    公开(公告)号:CN114332345B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202111116167.0

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉的冶金库区局部三维重建方法及系统,涉及三维重建技术领域,包括:当接收到获取原始图像请求时,通过双目相机获取所述原始图像请求中的原始图像数据;通过原始图像数据和双目相机标定参数确定待检测物体相机坐标数据;通过所述待检测物体相机坐标数据确定待检测物体天车坐标数据并发送给天车终端。本发明中,通过引入有能够较好获取深度信息的双目视觉技术可相对精确获取目标物体的三维信息,同时双目视觉系统成本较低,调试方便,定位所花费时长较为稳定,可以适用于多种目标物体的三维信息检测,利于天车控制系统广泛地实现智能装卸工作,提高冶金库区内的物流运输效率。

    基于熵权-理想解法的带钢冷连轧自动化率综合评价方法

    公开(公告)号:CN116187830A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310016403.4

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于熵权‑理想解法的带钢冷连轧自动化率综合评价方法,包括:监控带钢冷连轧过程的各人工操作项,记录每卷带钢轧制过程中各机架操作项的人工操作频次;基于熵权法赋值规则计算各操作项的权重;确定带钢冷连轧自动化率综合评价的正理想解和负理想解,并分别计算各评价样本到正理想解和负理想解的欧式距离;计算带钢与理想解的贴近度,根据计算出的贴近度对带钢冷连轧自动化率进行综合评价和分级判定。本发明充分利用了现场的轧制生产数据,建立了轧钢自动化率评估模型,可对带钢冷连轧自动化程度进行综合评价和分级判定,从而为减少人工干预提供评价指标和数据支撑。

    一种板坯翘扣头控制方法
    169.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115446123B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211115416.9

    申请日:2022-09-14

    Abstract: 本发明提供了一种板坯翘扣头控制方法,属于热轧自动控制领域。所述板坯翘扣头控制方法,基于热连轧粗轧工艺中板坯多道次可逆轧制,上游道次(第一、二道次)翘扣头控制采用块前馈控制策略,根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况,计算当前道次的雪橇系数;下游道次(除第一、二道次外其他各道次)采用块前馈控制策略联合道次前馈控制策略,根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况,联合当前块前2个道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况,计算当前道次的雪橇系数。本发明实现了在轧制节奏快、钢种规格变化多的情况下对翘扣头的在线实时自动控制,降低了操作工劳动强度,改善了翘扣头控制效果,提高了热轧质量。

    一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法

    公开(公告)号:CN115815342A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211433391.7

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法,包括:获取带钢冷轧轧制过程中的生产数据和热轧历史生产质量数据;计算出轧制力的实测值与机理模型计算值之间的偏差;基于上述数据,采用预设的神经网络模型构建数据驱动的冷轧轧制力偏差预报模型;结合冷轧轧制力机理模型与冷轧轧制力偏差预报模型,对冷轧轧制力进行实时计算。与轧制力机理模型相比,本方法兼备机理模型具有严格物理意义的特点以及数据驱动算法自适应能力强、可忽略机理问题复杂性的优势,可解决传统依托冷轧单工序建立的轧制力机理模型设定精度低的问题,具备更强的轧制力预测能力,可实现冷轧轧制力的在线预测,满足高精度轧制生产要求,提高冷轧带钢成品质量。

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