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公开(公告)号：CN115446123B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211115416.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明提供了一种板坯翘扣头控制方法，属于热轧自动控制领域。所述板坯翘扣头控制方法，基于热连轧粗轧工艺中板坯多道次可逆轧制，上游道次(第一、二道次)翘扣头控制采用块前馈控制策略，根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，计算当前道次的雪橇系数；下游道次(除第一、二道次外其他各道次)采用块前馈控制策略联合道次前馈控制策略，根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，联合当前块前2个道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，计算当前道次的雪橇系数。本发明实现了在轧制节奏快、钢种规格变化多的情况下对翘扣头的在线实时自动控制，降低了操作工劳动强度，改善了翘扣头控制效果，提高了热轧质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116329296A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310298147.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的热轧翘扣头在线控制方法，属于板坯翘扣头控制技术领域。该方法首先现场采集热轧板坯翘扣头相关工艺参数并进行数据预处理，并建立板坯翘扣头调控功效自学习模型；同时构建基于数据驱动的板坯翘扣头回归预测模型；然后对下游道次板坯翘扣头预测模型进行优化，并分别建立上、下游道次板坯翘扣头控制策略；最后结合板坯翘扣头控制策略以及调控功效模型计算相应雪橇系数值并下发至粗轧基础自动化控制系统，执行调平控制。本发明可有效减少人工干预，实现热轧粗轧板坯翘扣头自动控制。
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公开(公告)号：CN115740026A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211356045.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/30
Abstract: 本发明公开了一种基于机理数据联合驱动的镰刀弯在线控制方法，包括：现场采集热轧中间坯镰刀弯相关特征工艺参数；计算基于轧制塑性变形过程机理的特征参数；对得到的特征参数数据进行处理，得到样本数据集合；基于样本数据集合建立基于机理数据联合驱动的热轧中间坯镰刀弯回归预测模型；通过回归预测模型对末道次轧制板坯镰刀弯弯曲值进行实时预测，获取操作工调平值对应的镰刀弯预测值最小值，以镰刀弯预测值最小值对应的辊缝调平值作为本道次最优辊缝调平值，并据此执行轧辊倾斜调平，实现热轧中间坯镰刀弯自动控制。本发明可以有效地减少人工干预，实现热轧中间坯镰刀弯自动控制。
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公开(公告)号：CN115446123A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211115416.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明提供了一种板坯翘扣头控制方法，属于热轧自动控制领域。所述板坯翘扣头控制方法，基于热连轧粗轧工艺中板坯多道次可逆轧制，上游道次(第一、二道次)翘扣头控制采用块前馈控制策略，根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，计算当前道次的雪橇系数；下游道次(除第一、二道次外其他各道次)采用块前馈控制策略联合道次前馈控制策略，根据同一炉次上一块相同道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，联合当前块前2个道次雪橇系数及相应板坯的翘曲情况，计算当前道次的雪橇系数。本发明实现了在轧制节奏快、钢种规格变化多的情况下对翘扣头的在线实时自动控制，降低了操作工劳动强度，改善了翘扣头控制效果，提高了热轧质量。
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公开(公告)号：CN118602978A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410463966.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 一种运动钢管的尺寸在线检测方法，属于检测技术领域。首先对安装好的测量系统进行标定，将线结构激光投射在钢管表面，并采用面阵工业相机连续获取表面激光线图像，再采用图像分析模型对激光线中心进行提取，将提取到的激光中心线的图像坐标通过三维空间坐标换算成实际坐标，然后通过椭圆拟合的方法获得钢管表面轮廓，再通过两个截面的同步检测修正钢管倾斜引起的检测误差，实现钢管外径轮廓矫正；进一步将获取的修正后连续钢管截面轮廓信息进行圆形拟合，然后对圆形进行矫正得到钢管外径尺寸。本发明可以实现从单侧对钢管质量的实时检测，尤其是可以针对钢管倾斜摆动等异常情况下的检测，并且该检测系统具有较强的准确性。
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公开(公告)号：CN116883439A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310750776.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种表面带水渍的板坯轮廓检测方法和装置，方法包括：步骤S1：获取中间坯图像，构建样本数据集并标记；步骤S2：构造一个卷积神经网络模型，并用标记好的数据集进行训练，获得最佳特征提取模型；步骤S3：采用小波变换对待检测板坯图像预处理，并利用训练好的所述最佳特征提取模型对预处理后的待检测板坯图像进行特征提取，获得待检测板坯图像的特征图；步骤S4：对所述待检测板坯图像的特征图进行后处理，完成去除噪声、平滑边缘的功能，通过提取边缘和寻找最大轮廓的方法完成待检测板坯图像的轮廓检测。本发明可实现对中间坯轮廓的实时检测，尤其是可以针对带水渍的板坯图像，提高轮廓检测的精度，并且该方法具有较强的鲁棒性。
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