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公开(公告)号：CN117983668A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410409149.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16 , B21B37/48 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供一种基于性能评估的热轧过程厚度活套张力优化控制方法，涉及热轧技术领域，本发明首先建立热轧厚度‑活套‑张力状态空间方程，并基于状态空间方程和热轧数据模拟了热轧产线的厚度‑活套‑张力控制系统。采用Hurst指数实时对厚度‑活套‑张力控制系统进行性能评估，若发现控制系统的控制性能不佳，则采用小龙虾优化算法对控制系统的控制参数进行优化，并采用优化后的控制参数对热轧生产过程进行控制。本发明提出的基于性能评估的热轧过程厚度‑活套‑张力优化控制方法实现了对厚度‑活套‑张力这一复杂控制系统的性能评估，且优化控制过程不再受限于专家经验，大幅提升厚度‑活套‑张力控制系统的稳定性，可以广泛地投入到热轧生产当中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117724433B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410174379.1
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。
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公开(公告)号：CN115374858A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211016250.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/215 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了基于混合集成模型的流程工业生产品质的智能诊断方法，涉及流程工业生产品质的诊断技术领域。该方法首先采集工业生产过程数据和生产品质数据，然后对采集的数据进行预处理并对生产品质划分类别、计算不平衡度，构建流程工业生产品质数据集，之后采用ADASYN‑RENN对数据集进行平衡采样，以采样后的数据集为基础，同时考虑模型融合的基分类器的性能和多样性，构建混合模型的基分类器候选池，通过对比不同候选分类器组合方式的分类性能，最后选取性能最优的分类器组合建立混合集成模型用于流程工业生产品质的智能诊断。该方法分类性能好、鲁棒性强，相比于其他数据驱动方法和现场机理模型具有更优异的诊断性能，可广泛投入到流程工业生产过程当中。
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公开(公告)号：CN115374858B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211016250.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F16/215 , G06Q50/04 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了基于混合集成模型的流程工业生产品质的智能诊断方法，涉及流程工业生产品质的诊断技术领域。该方法首先采集工业生产过程数据和生产品质数据，然后对采集的数据进行预处理并对生产品质划分类别、计算不平衡度，构建流程工业生产品质数据集，之后采用ADASYN‑RENN对数据集进行平衡采样，以采样后的数据集为基础，同时考虑模型融合的基分类器的性能和多样性，构建混合模型的基分类器候选池，通过对比不同候选分类器组合方式的分类性能，最后选取性能最优的分类器组合建立混合集成模型用于流程工业生产品质的智能诊断。该方法分类性能好、鲁棒性强，相比于其他数据驱动方法和现场机理模型具有更优异的诊断性能，可广泛投入到流程工业生产过程当中。
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公开(公告)号：CN117983668B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410409149.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16 , B21B37/48 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供一种基于性能评估的热轧过程厚度活套张力优化控制方法，涉及热轧技术领域，本发明首先建立热轧厚度‑活套‑张力状态空间方程，并基于状态空间方程和热轧数据模拟了热轧产线的厚度‑活套‑张力控制系统。采用Hurst指数实时对厚度‑活套‑张力控制系统进行性能评估，若发现控制系统的控制性能不佳，则采用小龙虾优化算法对控制系统的控制参数进行优化，并采用优化后的控制参数对热轧生产过程进行控制。本发明提出的基于性能评估的热轧过程厚度‑活套‑张力优化控制方法实现了对厚度‑活套‑张力这一复杂控制系统的性能评估，且优化控制过程不再受限于专家经验，大幅提升厚度‑活套‑张力控制系统的稳定性，可以广泛地投入到热轧生产当中。
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公开(公告)号：CN117724433A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410174379.1
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。
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