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公开(公告)号：CN111159649A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010004551.0
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种冷连轧机变规格风险预测方法，能够提高风险预测的准确率。所述方法包括：获取带钢生产过程中的历史数据，对获取的历史数据进行离线处理，得到不同分档的轧制力模型自适应系数；根据预设时间段内发生的变规格故障时带钢的历史数据，采用统计法获得判定变规格风险所需的速度差阈值、张力差阈值以及辊缝差阈值；获取下发的轧制计划，根据轧制顺序以及对应分档的轧制力模型自适应系数，确定轧制前后两卷带钢的张力差、辊缝差和速度差，将得到的张力差、辊缝差和速度差分别和张力差阈值、辊缝差阈值和速度差阈值进行比较，根据比较结果判定带钢规格变化导致的轧制不稳定风险等级。本发明涉及轧钢技术领域。
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公开(公告)号：CN111159649B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010004551.0
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种冷连轧机变规格风险预测方法，能够提高风险预测的准确率。所述方法包括：获取带钢生产过程中的历史数据，对获取的历史数据进行离线处理，得到不同分档的轧制力模型自适应系数；根据预设时间段内发生的变规格故障时带钢的历史数据，采用统计法获得判定变规格风险所需的速度差阈值、张力差阈值以及辊缝差阈值；获取下发的轧制计划，根据轧制顺序以及对应分档的轧制力模型自适应系数，确定轧制前后两卷带钢的张力差、辊缝差和速度差，将得到的张力差、辊缝差和速度差分别和张力差阈值、辊缝差阈值和速度差阈值进行比较，根据比较结果判定带钢规格变化导致的轧制不稳定风险等级。本发明涉及轧钢技术领域。
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公开(公告)号：CN111250544B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010092038.1
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种基于冷轧数学模型的酸轧联合机组电能消耗预测方法，属于轧钢技术领域。该方法包括力矩预测、轧机电耗预测、卷取机电耗预测、其它公辅电耗预测、模型自学习五部分，具体过程如下：1)基于冷轧数学模型计算各个机架的轧制力矩、张力力矩、损失力矩；2)根据计算得到的力矩参数，计算各机架电耗；3)根据卷取机卷取圈数和对应半径计算卷取机的电耗；4)通过对历史数据进行统计预测带钢公辅电耗；5)根据实测数据对模型自适应系数进行修正，提高模型预测精度。通过本发明可以提前预测轧制计划中每卷带钢在整个酸轧联合机组的生产电耗，这对于钢铁企业错峰生产、节省成本具有重大的意义。
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公开(公告)号：CN112785115A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011306392.6
申请日：2020-11-19
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F16/245 , G06K17/00
Abstract: 本发明提供一种冷轧原料库质量预审核方法，属于冶金自动化及大数据技术领域。该方法通过大数据采集热轧原料数据，按照原料质量判定标准，自动对原料库中的原料质量进行判定，并统计在库的原料数据；审核范围可以覆盖到整个原料库中所有带钢每一米数据，审判质量的指标包括带钢的厚度、宽度、终轧温度、卷取温度、凸度、楔形，将原料库中的带钢根据质量判定结果进行统计、分析，方便生产计划编排人员在安排生产计划时规避掉不合格的带钢，降低生产故障率，也可以让技术人员直观、整体的掌握库区内部的原料情况。
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公开(公告)号：CN111250544A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010092038.1
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种基于冷轧数学模型的酸轧联合机组电能消耗预测方法，属于轧钢技术领域。该方法包括力矩预测、轧机电耗预测、卷取机电耗预测、其它公辅电耗预测、模型自学习五部分，具体过程如下：1)基于冷轧数学模型计算各个机架的轧制力矩、张力力矩、损失力矩；2)根据计算得到的力矩参数，计算各机架电耗；3)根据卷取机卷取圈数和对应半径计算卷取机的电耗；4)通过对历史数据进行统计预测带钢公辅电耗；5)根据实测数据对模型自适应系数进行修正，提高模型预测精度。通过本发明可以提前预测轧制计划中每卷带钢在整个酸轧联合机组的生产电耗，这对于钢铁企业错峰生产、节省成本具有重大的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109976280A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910288292.6
申请日：2019-04-11
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种精确预报热轧板坯剩余在炉时间的方法，属于轧钢技术领域。该方法包括前期数据统计分析、出炉顺序确定和单块板坯在炉时间确定三步。首先，对不同种类材料的出炉时间间隔，根据板坯长度、宽度、终轧厚度进行统计分析，得到不同品规板坯的出钢间隔工艺表；然后遍历所有炉子的炉内板坯，按照装炉顺序进行排序，确定每块板坯的出炉顺序号；最后根据不同情况分别预测板坯的剩余在炉时间。通过本发明可以有效解决国内一般性热连轧加热炉使用不同数量加热炉生产时，由于节奏问题带来的炉温设定模型不适用的问题。
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公开(公告)号：CN112949028B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110099824.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于极限静摩擦力矩的冷轧轧机打滑判定方法，属于自动化轧制技术领域。该方法首先从数据采集平台实时获取轧制数据，根据轧制转矩公式计算相应的轧制转矩；其次根据辊缝区简化轧制力公式计算前滑区和后滑区的轧制力；根据摩擦力公式计算前滑区和后滑区的单位静摩擦力；根据力矩公式积分计算前滑区和后滑区的极限静摩擦力矩。由于极限静摩擦力矩是工作辊与轧件发生相对滑动时的最大静摩擦力矩，将其与轧制转矩进行比较，若连续多次大于轧制转矩，则判定工作辊处于打滑状态。本发明从极限静摩擦力矩与轧制转矩的关系出发，对冷连轧轧机工作辊打滑进行判断，该方法可应用于生产实际，减少发生打滑事故可能性的同时保证了生产效率。
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公开(公告)号：CN113837603B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111116168.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q50/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种酸轧排产优化方法，属于金属材料的加工信息技术领域。所述方法包括：选出需进行下一步生产的钢卷，对其进行质量审核，将审核合格的钢卷按照板宽由宽到窄进行初排序；对初排序的生产计划进行筛选，将板宽差值较小的相邻两卷钢卷取出，组合成为一组；根据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则建立辊缝数学模型，对筛选出的板宽相近的若干组钢卷按照建立的辊缝数学模型重新排序；利用PSO算法求解所述辊缝数学模型，得到使得整个生产计划辊缝值变化量最小的生产计划。采用本发明，能够减少轧制过程中钢卷的变规格风险，在提高生产效率的同时能够保证产品质量。
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公开(公告)号：CN114611376A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210062546.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的连退跑偏预测方法及装置，该方法包括：获取历史生产数据；基于历史生产数据计算带钢的基准跑偏概率，并基于基准跑偏概率，根据纠偏缸位置均值和带钢位置均值，确定跑偏警戒值；建立神经网络预测模型，并基于历史生产数据对其进行训练；利用训练好的神经网络预测模型对待生产带钢的各纠偏缸位置和带钢位置进行预测，当预测出的纠偏缸位置或带钢位置超出跑偏警戒值时，则判定当前待生产带钢出现跑偏；根据预测结果计算待生产带钢的跑偏概率，并基于预设的预警规则进行连退跑偏预警。通过本发明对连退生产的带钢做跑偏预测及警报，可有效减少跑偏事故的发生。
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公开(公告)号：CN113806921A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110984791.6
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , B21B38/06 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于在线监测的冷连轧机架间张力软测量方法，属于轧钢技术领域。该方法首先基于数学模型根据实测电机扭矩、实测轧制力等参数计算出轧制力矩；然后计算损失力矩；再根据轧制力矩和损失力矩计算张力力矩；进一步根据张力力矩计算张力；并将计算值发送到PLC进行在线监测；最后进行模型自学习，保证模型的计算精度。该方法通过软测量方法计算冷连轧机架间张力并对张力计进行实时监测，当张力计与计算值偏差变大时，发出故障报警，在张力计损坏时还可以代替张力计行使其功能。通过本发明方法可以解决机架前后某一台或者几台张力计故障或者损坏时无法正常生产的问题。
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