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公开(公告)号：CN116174497A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310016415.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的冷连轧弯辊力在线预测方法，包括：获取全品规带钢冷连轧过程中的生产数据；对获取的生产数据进行预处理并存储，建立模型样本库；建立弯辊力数据驱动在线预测模型，并采用模型样本库中的样本数据对建立的弯辊力数据驱动在线预测模型进行训练，得到符合预设评价要求的弯辊力数据驱动在线预测模型；利用得到的符合预设评价要求的弯辊力数据驱动在线预测模型在线预测冷连轧各机架工作辊弯辊力和中间辊弯辊力，得到冷连轧各机架弯辊力预测结果。本发明满足了冷轧弯辊力的高精度在线预设定需求，对改善带钢头、尾部板形质量，提高带钢成品质量具有重要作用。
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公开(公告)号：CN115193921A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210685301.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明提出一种基于多目标决策的板形质量综合评价方法及装置，涉及机械自动化控制技术领域。通过对带钢板形缺陷进行识别，构建板形质量向量，然后计算带钢临界屈曲阈值，建立板形判定规则，最后引入多目标决策评价函数，对带钢板形质量进行综合评价和分级判定。与传统板形质量判定方法相比，本发明提供的方法可充分利用板形仪测得的数据，通过多目标决策评价函数对局部板形和整体板形进行综合判定，实现更为精准的板形质量判定。
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公开(公告)号：CN115193921B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210685301.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明提出一种基于多目标决策的板形质量综合评价方法及装置，涉及机械自动化控制技术领域。通过对带钢板形缺陷进行识别，构建板形质量向量，然后计算带钢临界屈曲阈值，建立板形判定规则，最后引入多目标决策评价函数，对带钢板形质量进行综合评价和分级判定。与传统板形质量判定方法相比，本发明提供的方法可充分利用板形仪测得的数据，通过多目标决策评价函数对局部板形和整体板形进行综合判定，实现更为精准的板形质量判定。
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公开(公告)号：CN114798727B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210390250.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备，属于机械自动化控制技术领域，所述方法包括：获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；建立不同规格对应的多目标优化函数；根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；基于最优的厚度及张力设定值进行轧制。通过本发明公开的多目标优化的规格自适应轧制方法，可实现同一机组全品规带钢高精度、稳定、高效生产，同时兼顾板形调控，充分发挥机组的生产效能，提升产品质量。
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公开(公告)号：CN114951304A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210435484.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/58
Abstract: 本发明提供一种针对冷连轧带钢头部板形缺陷的弯辊力设定方法，属于机械自动化控制领域。所述方法包括：提取板形数据，根据有效板形通道数划分带钢横截面区域；将提取的板形数据与划分得到的区域进行对应后，对带钢头部边浪、中浪进行针对性浪形缺陷识别；若识别到带钢头部存在先边浪后中浪的板形缺陷，则确定预设总弯辊力补偿值；将确定的预设总弯辊力补偿值分配到工作辊和中间辊上，得到分配后的工作辊和中间辊弯辊力补偿值，在工作辊和中间辊弯辊力原预设值上叠加各自的补偿值。采用本发明，能够有效改善头部板形缺陷，提高机组成材率、轧制稳定性和生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114515763A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210074873.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于数据假定补偿的板形识别方法，属于板带轧制中板形测控技术领域。所述方法包括：S1.构造整体板形标准缺陷；S2.根据板形数据的陡度值对外部及内部局部板形缺陷进行识别；S3.根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿；S4.根据实测板形值和假定补偿后的板形值对存在局部板形缺陷的通道的局部板形值进行提取；S5.采用提取局部板形值后的平滑板形曲线，基于S1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算余弦相似度对整体板形缺陷进行识别。采用本发明，能够提高整体和局部板形缺陷的识别精度。
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公开(公告)号：CN111906145A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010565551.8
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种冷轧产线圆盘剪堵边风险识别方法及系统，该方法包括：基于热轧来料数据实现的热轧来料特性造成的堵边风险识别和基于冷轧跑偏监控数据实现的冷轧带钢运行跑偏造成的堵边风险识别。本发明以“热轧-冷轧”数据采集平台和冷轧产线过程监控信息为基础，建立了一套基于热轧来料质量数据和冷轧设备运行状态的堵边风险识别方法，可针对堵边问题提供生产预警，以便相关人员提前干预，从而减少非计划停机，为设备的稳定运行提供保障。
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公开(公告)号：CN114888092B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210485166.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于跨工序数据平台的冷轧变形抗力预测方法，属于轧制自动化控制领域。所述预测方法基于跨工序数据平台获取来料钢种、热轧轧制参数及冷轧轧制参数，并计算冷轧各机架的实际变形抗力值；再以热轧轧制参数和冷轧轧制参数构建输入变量，以冷轧各机架的实际变形抗力值为对应的输出，构建训练集和验证集；针对每个机架，采用思维进化算法和反向传播神经网络构建MEA‑BP预测模型，训练和验证后得到成熟的预测模型；最后获取待预测冷轧机架的基本参数，并构建每个机架的输入变量，将所述变量输入每个机架成熟的预测模型中，得到每个冷轧机架的实时变形抗力预测值。本发明提升了冷轧变形抗力的预报精度，在线计算速度快，提升了成品质量。
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公开(公告)号：CN114515763B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210074873.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于数据假定补偿的板形识别方法，属于板带轧制中板形测控技术领域。所述方法包括：S1.构造整体板形标准缺陷；S2.根据板形数据的陡度值对外部及内部局部板形缺陷进行识别；S3.根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿；S4.根据实测板形值和假定补偿后的板形值对存在局部板形缺陷的通道的局部板形值进行提取；S5.采用提取局部板形值后的平滑板形曲线，基于S1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算余弦相似度对整体板形缺陷进行识别。采用本发明，能够提高整体和局部板形缺陷的识别精度。
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公开(公告)号：CN114798727A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210390250.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备，属于机械自动化控制技术领域，所述方法包括：获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；建立不同规格对应的多目标优化函数；根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；基于最优的厚度及张力设定值进行轧制。通过本发明公开的多目标优化的规格自适应轧制方法，可实现同一机组全品规带钢高精度、稳定、高效生产，同时兼顾板形调控，充分发挥机组的生产效能，提升产品质量。
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