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公开(公告)号：CN117875137B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410270793.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法，涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定影响轧辊磨损的主要特征参数；并建立四辊轧机轧辊‑轧件热力耦合有限元模型，获取轧制过程不同工况下的接触应力分布；再按照轧制过程中窜辊位置，沿轧辊宽度方向将轧辊辊面划分成一系列离散的磨损单元；并根据实际轧制过程，获取轧制过程工艺参数、接触应力、接触宽度、磨损长度、轧制现场轧辊磨损量实测值以及轧辊磨损计算值；最后建立数据机理融合的轧辊磨损值预测模型，进行轧辊磨损值预测。该方法在提高计算速度的同时，提高预测模型的计算精度，从而实现轧制过程中轧辊磨损的准确预测。
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公开(公告)号：CN110947774B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201911239827.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及带钢轧制技术领域，提供一种考虑轧制宽展的板形预测方法。该方法包括：步骤1：获取带钢参数、轧辊参数和轧制参数；步骤2：考虑金属横向流动，引入轧制前后横向厚度差变化因子和宽展因子，构建基于板形‑凸度‑宽展耦合的带钢板形预测模型；步骤3：根据带钢参数、轧辊参数和轧制参数，构建轧机和带钢的三维有限元模型，利用所述三维有限元模型对带钢轧制进行模拟仿真，提取稳定轧制阶段带钢的横向位移、厚度数据，计算基于板形‑凸度‑宽展耦合的带钢板形预测模型的参数；步骤4：利用基于板形‑凸度‑宽展耦合的带钢板形预测模型对带钢的板形进行预测。本发明能够提高板形预测的精度、增强适用性。
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公开(公告)号：CN109558677A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811442099.5
申请日：2018-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的热轧板凸度预测方法，涉及轧制过程自动控制技术领域。包括：采集带钢的生产数据并进行预处理；建立单隐层神经网络并对其进行训练，再将预处理后的生产数据输入到训练后的神经网络模型中进行预测；计算单隐层神经网络的训练误差；编码权值和阈值；初始化种群；对种群中的个体进行非支配排序；计算提的适应度值并进行遗传操作；判断是否满足终止条件；解码权值和阈值；输出经优化的神经网络模型。本方法利用神经网络结合快速非支配排序遗传算法预测板凸度，克服热轧生产过程中参数检测困难精度差的缺陷不仅精度高，而且运算速度快，利用大量的生产过程数据通过直接在计算机上编程，即可实现投入使用，成本十分低廉。
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公开(公告)号：CN113780852B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111088507.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F17/16
Abstract: 一种板带轧制过程质量缺陷的诊断方法，属于工业生产过程故障检测技术领域，具体包括：步骤1：数据采集处理；步骤2：构建工艺指标的比重矩阵；步骤3：计算工艺指标信息熵，得到信息熵矩阵；步骤4：计算工艺指标的差异系数，得到差异系数矩阵；步骤5：计算工艺指标的权重，得到权重矩阵；步骤6：比较各工艺指标的权重值，确定工艺指标对质量缺陷影响程度。本发明方法求解步骤计算量小，简便快捷；可以克服指标过多、数据量大以及板带轧制过程中多变量耦合等难点。该方法能够根据各项监测指标值自身的差异程度，确定各指标的权重。从而准确判断出导致板带轧制过程产品质量缺陷的原因，为提升产品质量提供指导。
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公开(公告)号：CN111036684B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911086039.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种中厚板液压滚切剪的伺服控制方法，涉及轧制过程自动控制技术领域。该方法通过左液压缸位置设定来确定右液压缸位置设定，当左液压缸的实际位移曲线产生偏差时，左液压缸伺服阀接受自身的位置PI控制器调节，当右液压缸的实际位移曲线产生偏差时，右液压缸伺服阀接受自身的位置PI控制器调节。同时，采用位置偏差PI控制器来协调左、右液压缸的位置偏差，当左液压缸的实际位移曲线落后于设定位移曲线时，增大左液压缸伺服阀开口度，减小右液压缸伺服阀开口度，从而保持左、右液压缸相对的位置关系，以保持设定剪切角。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780852A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111088507.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种板带轧制过程质量缺陷的诊断方法，属于工业生产过程故障检测技术领域，具体包括：步骤1：数据采集处理；步骤2：构建工艺指标的比重矩阵；步骤3：计算工艺指标信息熵，得到信息熵矩阵；步骤4：计算工艺指标的差异系数，得到差异系数矩阵；步骤5：计算工艺指标的权重，得到权重矩阵；步骤6：比较各工艺指标的权重值，确定工艺指标对质量缺陷影响程度。本发明方法求解步骤计算量小，简便快捷；可以克服指标过多、数据量大以及板带轧制过程中多变量耦合等难点。该方法能够根据各项监测指标值自身的差异程度，确定各指标的权重。从而准确判断出导致板带轧制过程产品质量缺陷的原因，为提升产品质量提供指导。
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公开(公告)号：CN119187237B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411718052.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种采用开口程度计算20辊冷轧机边降调控功效系数的方法，涉及冷轧技术领域。提出了一种更强适用性的边降调控功效系数计算模型，由第一中间辊与带钢的开口程度得到的边降控制调控功效系数，该方法不依赖于特定的产线，得出的边降控制功效系数曲线具有更强的适用性，能够提高20辊冷轧机第一中间辊调节的精度，进而快速有效的控制硅钢边降，提高硅钢成品率。
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公开(公告)号：CN119187237A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411718052.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种采用开口程度计算20辊冷轧机边降调控功效系数的方法，涉及冷轧技术领域。提出了一种更强适用性的边降调控功效系数计算模型，由第一中间辊与带钢的开口程度得到的边降控制调控功效系数，该方法不依赖于特定的产线，得出的边降控制功效系数曲线具有更强的适用性，能够提高20辊冷轧机第一中间辊调节的精度，进而快速有效的控制硅钢边降，提高硅钢成品率。
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公开(公告)号：CN117875137A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270793.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法，涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定影响轧辊磨损的主要特征参数；并建立四辊轧机轧辊‑轧件热力耦合有限元模型，获取轧制过程不同工况下的接触应力分布；再按照轧制过程中窜辊位置，沿轧辊宽度方向将轧辊辊面划分成一系列离散的磨损单元；并根据实际轧制过程，获取轧制过程工艺参数、接触应力、接触宽度、磨损长度、轧制现场轧辊磨损量实测值以及轧辊磨损计算值；最后建立数据机理融合的轧辊磨损值预测模型，进行轧辊磨损值预测。该方法在提高计算速度的同时，提高预测模型的计算精度，从而实现轧制过程中轧辊磨损的准确预测。
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公开(公告)号：CN110947774A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911239827.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及带钢轧制技术领域，提供一种考虑轧制宽展的板形预测方法。该方法包括：步骤1：获取带钢参数、轧辊参数和轧制参数；步骤2：考虑金属横向流动，引入轧制前后横向厚度差变化因子和宽展因子，构建基于板形-凸度-宽展耦合的带钢板形预测模型；步骤3：根据带钢参数、轧辊参数和轧制参数，构建轧机和带钢的三维有限元模型，利用所述三维有限元模型对带钢轧制进行模拟仿真，提取稳定轧制阶段带钢的横向位移、厚度数据，计算基于板形-凸度-宽展耦合的带钢板形预测模型的参数；步骤4：利用基于板形-凸度-宽展耦合的带钢板形预测模型对带钢的板形进行预测。本发明能够提高板形预测的精度、增强适用性。
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