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公开(公告)号:CN117010277A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202310907145.9
申请日:2023-07-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , C21D11/00 , C21D1/26 , C21D9/52
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的板带钢变规格连退跑偏预测及决策方法,包括:采集连续退火机组及其前置冷轧机组的历史生产数据;其中,历史生产数据包括历史生产中的跑偏量数据和对跑偏量有影响的诱偏因素数据;基于历史生产数据,对跑偏预测模型进行训练;其中,跑偏预测模型的输入为诱偏因素数据,输出为跑偏量数据;利用训练好的跑偏预测模型得到待生产带钢的跑偏量预测结果;在预测到待生产带钢会出现跑偏时,基于待生产带钢对应的诱偏因素数据和跑偏量预测结果,从历史纠偏决策数据中筛选出符合待生产带钢的纠偏决策。本发明可解决现有技术难以覆盖多维度影响因素、应对来料品规频繁变化的技术问题,进而确保板带钢连续退火工艺的稳定通板。
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公开(公告)号:CN113850491B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202111094025.9
申请日:2021-09-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种连退同品规带钢排产优化方法,属于金属材料加工信息技术领域。所述方法包括:根据当前连退排产计划,获取要优化的n卷同品规待退火带钢及与其不同品规的前一卷待退火带钢的板形数据;根据获取的板形数据,拟合出各卷带钢的二次板形曲线,并对所获得的二次板形曲线的一次项系数进行积分,得到各卷带钢头、尾部积分值;分别将n卷同品规待退火带钢的头部积分值与不同品规的前一卷待退火带钢的尾部积分值进行对比,确定该批次同品规待退火带钢排产计划的首卷;根据剩余n‑1卷同品规待退火带钢的头、尾部积分值,使用思维进化算法对剩余同品规待退火带钢进行排序。采用本发明,能够有效降低同品规带钢在连退过程中发生跑偏的风险。
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公开(公告)号:CN114418633B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210037621.1
申请日:2022-01-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种连退炉区吨钢能耗成本预测方法及装置,该方法包括:获取生产过程中生产不同品规带钢时炉区各工作段中主动辊的相关参数,以及单卷带钢全长经过各主动辊的开始时间与结束时间,计算生产不同品规带钢时炉区整体的吨钢耗电量;获取生产过程中生产不同品规带钢时的气体流量,计算生产不同品规带钢时的吨钢燃耗成本;基于所获得的吨钢耗电量和吨钢燃耗成本,预测各品规带钢的吨钢能耗成本。本发明可以提前预测连退排产计划中所需的能耗成本,对于钢铁企业合理安排生产计划、节省成本具有重大的意义。
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公开(公告)号:CN113850020A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111089354.4
申请日:2021-09-16
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张力设定方法及装置,该方法包括:获取带钢历史生产数据;根据预设的分档规则对钢种、带钢厚度和带钢宽度进行分档并计算出各带钢对应的各张力段张力平均值及冷轧带钢板形特征值;对上述数据进行预处理,构建数据集;构建神经网络模型并采用上述数据集进行训练;利用训练好的神经网络模型获得当前生产中各段张力设定值;基于模型得到的张力值和历史生产张力值,使用加权滑动平均法计算得到最终的张力设定值。本发明可快速、自动地对连退过程的各段静态张力进行设定,并随着连退炉工况变化进行自动修正,有效提高连退生产稳定性、生产效率及产品质量。
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公开(公告)号:CN113849020A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111109589.5
申请日:2021-09-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D23/32
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的钢坯升温曲线设计方法及装置,该方法包括:将加热炉每个控制段均分为多个子段;获取每一子段对应的历史加热数据;利用各子段对应的历史加热数据分别训练预设的神经网络模型,得到各子段对应的钢坯温度预测模型;根据各子段对应的温度影响因子的当前值,针对每一子段,分别利用当前子段所对应的钢坯温度预测模型预测该子段对应的段末出口温度预测值;将各子段对应的段末出口温度预测值进行拟合,得到钢坯升温曲线。本发明可减少加热炉控制系统中钢坯温度控制的滞后性,对提高钢坯温度控制精度,降低系统响应时间,降低产品缺陷和能耗具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117010277B
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202310907145.9
申请日:2023-07-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , C21D11/00 , C21D1/26 , C21D9/52
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的板带钢变规格连退跑偏预测及决策方法,包括:采集连续退火机组及其前置冷轧机组的历史生产数据;其中,历史生产数据包括历史生产中的跑偏量数据和对跑偏量有影响的诱偏因素数据;基于历史生产数据,对跑偏预测模型进行训练;其中,跑偏预测模型的输入为诱偏因素数据,输出为跑偏量数据;利用训练好的跑偏预测模型得到待生产带钢的跑偏量预测结果;在预测到待生产带钢会出现跑偏时,基于待生产带钢对应的诱偏因素数据和跑偏量预测结果,从历史纠偏决策数据中筛选出符合待生产带钢的纠偏决策。本发明可解决现有技术难以覆盖多维度影响因素、应对来料品规频繁变化的技术问题,进而确保板带钢连续退火工艺的稳定通板。
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公开(公告)号:CN116786598A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310718427.4
申请日:2023-06-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种内外电磁联控的板带轧机温辊装置及其操作方法,属于冶金工业轧钢设备技术领域;包括均分为操作侧和传动侧的轧辊,两侧划分多个区段,每个区段均设有电磁感应加热装置组和均温环,轧辊外设有与各区段对应的辊外感应加热器组,轧辊内外设有测温装置;本发明采用辊内感应加热器组与辊外感应加热器组的电磁联控模式,改善轧辊在单一温辊模式下补温效果弱、升温能力差、调控手段不充分的技术缺陷,在内外感应加热装置的联合驱动下,辊温命中率、轴/周两向温度控制能力显著提升,可有效降低目标轧件在轧制过程中的温降、控制其在适轧温度区间内完成轧制。
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公开(公告)号:CN116493420A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310135480.1
申请日:2023-02-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电磁调控轧辊多区段联合调控方法及装置,涉及板带轧机技术领域。包括:对待调控的电磁调控轧辊中的电磁棒进行参数调控;获取轧制后的板形数据确定待调控的电磁棒,进行调控控制辊缝形状;获取需进行施加外部分段冷却的电磁棒进行施加外部分段冷却;对电磁棒进行电磁调控辊形预设以及得到电磁棒的待定系数;根据待定系数对电磁棒进行参数匹配,得到电磁棒的实际调控参数矩阵,完成待调控的电磁调控轧辊多区段联合调控。本发明能够对搭载各种形式电磁棒的电磁调控轧辊进行多区段辊形预设与参数匹配,并根据在线检测数据进行反馈调整,进而确保电磁调控辊形的稳定性。
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公开(公告)号:CN113850020B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202111089354.4
申请日:2021-09-16
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张力设定方法及装置,该方法包括:获取带钢历史生产数据;根据预设的分档规则对钢种、带钢厚度和带钢宽度进行分档并计算出各带钢对应的各张力段张力平均值及冷轧带钢板形特征值;对上述数据进行预处理,构建数据集;构建神经网络模型并采用上述数据集进行训练;利用训练好的神经网络模型获得当前生产中各段张力设定值;基于模型得到的张力值和历史生产张力值,使用加权滑动平均法计算得到最终的张力设定值。本发明可快速、自动地对连退过程的各段静态张力进行设定,并随着连退炉工况变化进行自动修正,有效提高连退生产稳定性、生产效率及产品质量。
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公开(公告)号:CN113850491A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111094025.9
申请日:2021-09-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种连退同品规带钢排产优化方法,属于金属材料加工信息技术领域。所述方法包括:根据当前连退排产计划,获取要优化的n卷同品规待退火带钢及与其不同品规的前一卷待退火带钢的板形数据;根据获取的板形数据,拟合出各卷带钢的二次板形曲线,并对所获得的二次板形曲线的一次项系数进行积分,得到各卷带钢头、尾部积分值;分别将n卷同品规待退火带钢的头部积分值与不同品规的前一卷待退火带钢的尾部积分值进行对比,确定该批次同品规待退火带钢排产计划的首卷;根据剩余n‑1卷同品规待退火带钢的头、尾部积分值,使用思维进化算法对剩余同品规待退火带钢进行排序。采用本发明,能够有效降低同品规带钢在连退过程中发生跑偏的风险。
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