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公开(公告)号：CN114386325A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111615109.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于规则寻优的带钢力学性能预报方法，包括：收集带钢的特征变量和力学性能，形成样本库，并计算每一特征变量对力学性能的贡献度；从高到低选取总贡献度为预设值的前预设数量的特征变量作为规则组成特征，并计算其标准差；将各规则组成特征与各规则组成特征的标准差阈值进行组合，得到多种不同的规则；计算每一个规则下的带钢力学性能预测命中率，将命中率最高的规则作为最优规则并记录；利用最优规则进行带钢力学性能预测，得到预测结果。本发明提供的方法不仅有很强的泛化能力，可以对带钢力学性能进行准确预报，还能指导现场生产，反应现场数据采集系统的异常问题。
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公开(公告)号：CN111368833A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010149620.7
申请日：2020-03-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的板坯号检测全自动装钢方法，包括：采集行进中板坯在不同位置的板坯号图片，并进行预处理，得到有效板坯号图片；采用机器视觉技术对有效板坯号图片进行识别，获取板坯号；根据识别的板坯号，与MES数据库和连铸数据库进行匹配，获取板坯原始PDI数据；对板坯进行炉前各参数实测，与原始PDI数据进行比对，判断各实测参数的可信度；综合板坯各实测参数的可信度，结合预定的装炉规则，进行自动放行或报警处理。本发明可以实现炉前自动核对、装钢，能够有效加快炉前装钢节奏，提高整个产线的生产效率。
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公开(公告)号：CN110648421A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910865995.0
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京科技大学 , 江苏沙钢集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种脱碳弹簧钢表面脱碳层厚度的计算方法，属于高线轧钢技术领域。该方法首先计算不同脱碳气氛条件下，钢件表面的理论平衡碳浓度；然后，计算在不同加热温度和加热时间条件下，脱碳层内的碳含量及碳在铁素体中的扩散系数；最后，根据脱碳模型计算公式并结合高斯误差函数分析，计算钢件表面脱碳层厚度。通过热轧生产线的实时数据库中炉内气氛参数、温度参数及时间参数，可实时进行热连轧过程中脱碳层厚度的在线预测，依此调整热轧工艺参数，以达到降低脱碳层厚度，改善弹簧钢表面质量的目的。
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公开(公告)号：CN107045585A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710347321.2
申请日：2017-05-17
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06F17/5009 , B21B37/28 , G06F17/18 , G06F17/5086 , G06F2217/12
Abstract: 本发明提供一种轧制模型自学习系数确定方法，能有效地描述轧制模型自学习系数与产品规格的关系。所述方法包括：当第k轧件完成轧制后，将第k轧件的产品规格、轧制模型自学习系数保存到预设的历史记录数据集中；基于预先确定的厚度分档位置和宽度分档位置，确定第k轧件的厚度分档位置、宽度分档位置；根据确定的第k轧件的厚度分档位置和宽度分档位置及所属钢种族，从预设的历史记录数据集获取轧件历史记录进行多元非线性回归，得到回归方程；利用回归方程，计算分档位置的轧制模型自学习系数，并与第k轧件所属钢种族所对应的轧制模型自学习系数层别表中相应旧值进行加权平均后并更新所述旧值。本发明涉及自动化模型领域。
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公开(公告)号：CN106903173A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710101411.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/00
CPC classification number: B21B37/00
Abstract: 本发明一种基于综合等负荷函数的轧制规程优化方法，步骤：1）根据初始厚度分配计算每道次的负荷函数值，并由此得出负荷余量初值；2）通过负荷余量初值计算出每道次的出口厚度；3）由倒数第2道次出口厚度及成品厚度计算末道次实际负荷余量；4）如果末道次负荷余量实际值与负荷余量初值有偏差，则根据修正后的负荷余量按第2步重新迭代计算，直至末道次负荷余量实际值与修正值偏差满足精度要求。此时各道厚度值及相应压力值构成了所需最优压下规程，当前的负荷余量修正值就是该规程的最优化负荷余量。通过本发明提及的一种基于综合等负荷函数的轧制规程优化方法，可以非常有效地解决压下规程的实时优化计算，具有较高的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102929186B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210343143.3
申请日：2012-09-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明一种模型系统与Web监控画面的数据通信实现方法，本发明方法主要特征在于包括以下步骤：1）在模型服务器上建立共享内存块并加载变量标签表；2）Web监控画面通过模型服务器上的WebService接口将新的输入参数写入共享内存中的相应变量标签；3）模型进程在每次设定计算前，都需读取共享内存的变量标签表以获取最新的输入参数；4）模型进程在设定计算完成后，将新的显示内容数据写入共享内存中的相应变量标签；5）Web监控画面周期调用模型服务器上的WebService接口，从共享内存中读取变量标签的最新值并更新显示。本发明方法易于实现、灵活通用、稳定可靠，适用于一般工业过程自动化系统。
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公开(公告)号：CN103464472A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310403246.9
申请日：2013-09-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/22
Abstract: 本发明涉及一种提高薄规格热轧不锈钢全长宽度均匀性的变张力控制方法，具体包括：步骤一、在精轧穿带阶段时，根据预先设置的各个活套的初始活套张力值和活套高度来完成精轧的穿带控制，设置初始终轧温度值和活套张力值；步骤二、设置两个变张力控制系数a1和a2；步骤三、记录多个采样周期内终轧温度值平均值，根据其变化量重新设置活套张力值；步骤四、重复步骤三，当预设条件成立时，停止变张力控制，之后进行恒张力控制。本发明的技术方案采用一种活套变张力控制方法，解决宽度随温度升高而逐渐拉窄的问题，并解决了不锈钢薄规格生产时产量、能耗和宽度质量之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN102389908A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110346836.3
申请日：2011-11-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21C31/00
Abstract: 本发明涉及铝镁合金热挤压时采用预测控制和模糊控制的方式调整挤压速度，进而保证型材出口温度相对恒定的一种闭环控制系统。所述系统包括红外测温仪及等温挤压PLC；所述红外测温仪采集铝镁型材的出口温度；所述等温挤压PLC由微分预测控制单元和模糊控制单元组成；所述微分预测控制单元获取红外测温仪采集的型材出口温度值作为输入，启动内置的预测算法估算下一采集点处的出口温度，并以此预测值作为该单元的输出；所述模糊控制单元在获取微分预测单元的预测输出值后，通过温度偏差模糊数三角形隶属度函数和挤压速度柱形隶属度函数采用加权平均法将模糊化后的温度偏差转换为速度调整量，输入挤压机控制系统调整挤压速度。
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公开(公告)号：CN101722206B
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910237523.7
申请日：2009-11-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21C31/00
Abstract: 一种实现挤压坯料温度梯度分布的装置与控制系统，属于金属材料领域。本发明包括水冷机械装置和自动控制系统，机械装置包括供水系统、坯料定位机构、喷水机构、测温系统、液压系统和电气系统；供水系统由水泵、水管及其上安装的流量计、调节阀和快开阀构成。流量计、调节阀及快开阀与PLC连接，用以采集和控制水流量及供水时间。每隔50～200mm设置一个环状喷水管，管直径30～60mm，管的内侧安装矩形喷嘴，喷嘴距离坯料表面50～200mm。在喷水机构上安装测温仪测量喷水前后坯料表面的温度。阀门开启度及开启时间由预设温度梯度和温度预测模型计算得出。控制程序安装在电脑或操作站内，建立人机交互界面，数据通讯通过以太网完成。本发明装置成本低，自动化程度高，易于制造安装，温度梯度控制准确，满足等温挤压的工艺要求，适于在线控制。
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公开(公告)号：CN117668489A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311694883.6
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU的加热炉炉温预测方法，包括：根据加热炉热平衡主要能量收支项计算公式，计算得到热平衡主要能量收支序列；建立热平衡能量守恒方程，计算得到输入输出特征序列；对输入输出特征序列进行预处理；确定预处理后的输入特征序列与输出特征序列的时滞关系；根据时滞关系，匹配输入特征序列和输出特征序列，得到滑动窗口；构建GRU模型，利用得到的滑动窗口对构建的GRU模型进行训练；利用训练好的GRU模型对加热炉炉温进行预测。本发明将加热炉热平衡机理与机器学习模型结合，使用能量守恒方程计算输入输出特征，充分考虑了加热炉的时滞特性，有效提高了加热炉炉温预测精度，对于实现加热炉炉温优化控制具有重要意义。
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