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公开(公告)号：CN114998238B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210577050.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 燕山大学 , 唐山惠唐物联科技有限公司 , 河钢集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的板坯实时检测及宏跟踪方法，属于连铸生产过程信息化领域，包括：结合现场辊道实际，分区段安装若干个摄像头拍摄整个辊道；采集连铸板坯传输线运行图像，并进行板坯、天车的标注；使用标注的数据集训练改进YOLOV5模型得到用于板坯检测的优化模型；用板坯检测模型对现场辊道上的各板坯进行实时检测，并将板坯检测结果配合多目标跟踪算法生成各板坯的跟踪ID；将板坯调度系统中的板坯号与该跟踪ID进行匹配，实现板坯在全部摄像头下的实时检测及宏跟踪，并能识别板坯的上下线。本发明能够实现连铸板坯在辊道上的实时检测和宏跟踪，解决板坯运动过程中信息丢失等问题，为连铸连轧高效生产奠定了坚实基础。
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公开(公告)号：CN116652936B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310499821.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 燕山大学 , 河北大河材料科技有限公司 , 河钢股份有限公司唐山分公司 , 唐山惠唐物联科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于蛇优化算法的连铸大包机械臂轨迹多目标优化方法，属于连铸生产过程信息化技术领域，包括以下步骤：根据连铸大包区的现场环境，构建六自由度机械臂的坐标空间，并确定机械臂路径的起始点，环境障碍和目标点；利用RRT*算法设计带避障的路径规划算法，得到最短路径；构造五次B样条函数，对路径进行平滑处理，并在路径点序列中加入初始时间信息来规划机械臂的轨迹；通过多目标蛇优化算法优化机械臂轨迹点序列的时间信息，实现对机械臂轨迹的时间‑能量‑冲击多目标优化。本发明通过蛇优化算法，对连铸大包机械臂的轨迹进行优化，使机械臂轨迹的运行时间更短，总能耗更低，轨迹更加平滑，为连铸高效安全生产奠定了良好基础。
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公开(公告)号：CN114141040B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202111439373.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0965 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种用于智能网联车辆巡航模式下的信号灯通行冗余系统，该信号灯通行有两种方式:第一种为通过人工操作模块决定是否通过信号灯,第二种为通过冗余模块决定是否通过信号灯，人工操作模块为首要指令,冗余模块是车辆未收到首要指令时,冗余模块的控制器代替人工下发指令；本发明实现了智能网联车辆巡航模式下的信号灯通行的冗余备份，该系统保证了当驾驶员精力不集中时,车辆在网联环境下仍可以进入到巡航模式,为整个系统提供了保证。
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公开(公告)号：CN107900296A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711178638.4
申请日：2017-11-23
Applicant: 燕山大学
IPC: B22D11/053 , B22D11/16
CPC classification number: B22D11/053 , B22D11/166
Abstract: 本发明公开了一种伺服电机驱动的连铸结晶器非正弦振动集散控制系统，包括上位机监控系统、n流连铸结晶器非正弦振动控制系统，每一流连铸结晶器非正弦振动控制系统包括运动控制器、伺服驱动器、伺服电机、减速器、驱动机构及连铸结晶器振动台、连铸结晶器、位移传感器等。每一流连铸结晶器非正弦振动由一个运动控制器单独控制，上位机监控系统实时监控所有流连铸结晶器非正弦振动情况，当其中一流的运动控制器出现故障时，监控系统发出报警，但不影响其它连铸流正常工作。本发明与基于高性能可编程控制器的集中控制系统相比，可避免因可编程控制器故障而影响所有连铸流生产的情况，提高了系统的安全性和可靠性，且具有成本低、结构简化等优点。
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公开(公告)号：CN107900296B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN201711178638.4
申请日：2017-11-23
Applicant: 燕山大学
IPC: B22D11/053 , B22D11/16
Abstract: 本发明公开了一种伺服电机驱动的连铸结晶器非正弦振动集散控制系统，包括上位机监控系统、n流连铸结晶器非正弦振动控制系统，每一流连铸结晶器非正弦振动控制系统包括运动控制器、伺服驱动器、伺服电机、减速器、驱动机构及连铸结晶器振动台、连铸结晶器、位移传感器等。每一流连铸结晶器非正弦振动由一个运动控制器单独控制，上位机监控系统实时监控所有流连铸结晶器非正弦振动情况，当其中一流的运动控制器出现故障时，监控系统发出报警，但不影响其它连铸流正常工作。本发明与基于高性能可编程控制器的集中控制系统相比，可避免因可编程控制器故障而影响所有连铸流生产的情况，提高了系统的安全性和可靠性，且具有成本低、结构简化等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113968240B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111399377.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W50/14 , B60W30/182 , B60W40/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于智能网联汽车巡航控制的人机交互系统，包括信息显示模块、人机交互模块以及操作建议模块，其中，信息显示模块接收信号灯信号、前车运动状态信息以及人工驾驶时的油耗以及电池SOC消耗值，通过车辆VCU计算相同工况下进行巡航时的油耗以及电池SOC消耗值的信息，并通过CAN传输，将信号灯相位信息、前车运动状态信息显示以及油耗及电池SOC信息显示给驾驶员。人机交互模块用于驾驶员在智能网联车巡航时给车辆发送控制指令。操作建议模块用于当车辆在人工驾驶模式下满足特定条件时将进入巡航模式的驾驶建议输出给驾驶员。该系统操作简便、成本低廉，可以在网联环境下降低用户的驾驶疲劳感及降低污染物排放。
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公开(公告)号：CN111856932B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010633658.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 唐山钢铁集团有限责任公司 , 燕山大学 , 河钢股份有限公司唐山分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于影响矩阵递推辨识的冷带轧机板形闭环控制方法，属于轧钢板形控制方法技术领域。技术方案是：首先基于渐消记忆递推最小二乘法，对板形调节机构控制增量到实际板形对应的板形模式特征系数变化的影响矩阵进行在线辨识，进而对板形控制器参数进行自校正，并根据目标板形与实际板形的特征系数偏差计算板形调节机构的控制量。本发明的有益效果是：提高板形模式识别影响矩阵精度和板形控制精度，实现简单，运算速度快，能够很好地满足板形控制实时性高的要求，具有板形控制精度高、适合在线应用、便于实施等优点。
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公开(公告)号：CN1318163C
公开(公告)日：2007-05-30
申请号：CN200510060032.1
申请日：2005-03-25
Applicant: 燕山大学
IPC: B22D11/053 , B22D11/114
Abstract: 本发明公开了一种伺服电机驱动的连铸结晶器非正弦振动发生装置。其电控部分使用计算机、D/A(数/模转换器)板、调速和驱动装置，控制伺服电机(1)按时变角速度对应的转速单方向连续转动，进而通过减速器(3)、偏心轴(5)、连杆(6)等机械部分驱动结晶器，使其产生周期性的非正弦振动；计算机伺服电机(1)的变角速度转速数学模型为：见右下式。本发明具有传动系统简化、结构紧凑，承载能力大，抗冲击能力强等优点，伺服电机(1)周期性变角速度单方向连续转动，避免了频繁的正反转启停，其结晶器非正弦振动频率和波形偏斜率可在线调节。
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公开(公告)号：CN116993530A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311013739.1
申请日：2023-08-11
Applicant: 北京首钢自动化信息技术有限公司 , 燕山大学
IPC: G06Q50/04 , G06N3/006 , G06Q30/0601 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标鲸鱼算法的冷轧生产计划优化方法，该方法包括：获取冷轧生产的输入信息，输入信息包括订单信息和制造信息；将输入信息输入预先构建的生产模型，以得到更新的生产模型，生产模型包括预设的多目标函数、决策变量和约束条件，其中，多目标函数包括最大化订单兑现率、最大化产能利用率、最小化吨钢制造成本以及最小化总库存，约束条件包括供应约束、产能约束、库存能力约束、物料守恒约束、空间约束以及时间约束，决策变量包括各机组生产计划量；基于多目标鲸鱼算法，对更新的生产模型进行迭代计算，以得到输出信息，输出信息包括各机组生产计划量。通过本发明解决了冷轧生产计划制定的合理性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115909312A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211480113.7
申请日：2022-11-24
Applicant: 燕山大学 , 唐山惠唐物联科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司唐山分公司
IPC: G06V20/62 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的板坯号实时检测与识别方法，属于连铸生产信息化领域，包括通过安装在现场辊道旁的摄像头采集大量含背景的板坯图像，以训练改进的YOLOv5得到图像检测模型，制作板坯号图像数据集；对板坯号图像预处理，分割为字符图像，制作字符图像数据集，以训练MobileNetv2得到字符识别模型；用图像检测模型实时检测并提取辊道上的板坯号图像，用字符识别模型实时识别板坯号图像并输出字符串结果；将此结果与板坯调度系统的板坯号信息进行比对，若一致则识别准确，否则弹出警告信息提醒人工校对。本发明使用计算机视觉技术和深度学习方法实现了连铸板坯号的实时检测与准确识别，为连铸后续生产奠定了良好基础。
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