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公开(公告)号:CN109433830B
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201811310587.0
申请日:2018-11-06
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明公开了一种冷轧板形闭环控制方法及系统。所述控制方法包括:根据冷轧板形调控功效系数建立冷轧板形执行机构协同控制的评价函数;根据评价函数确定执行机构的第k次解向量;判断第k次解向量是否在冷轧板形执行机构可行域内,若是,获取第k次最优调节量;若否,确定冷轧板形协调控制的评价函数,根据冷轧板形执行机构参数确定评价函数的梯度信息以及冷轧板形执行机构的调整方向;根据梯度信息和调整方向确定执行机构调节量的最终值;根据最终值对评价函数进行降阶处理,得到降阶后的评价函数,并确定第k+1次解向量,令k=k+1;根据所有冷轧板形执行机构的第k次最优调节量调节冷轧板形。本发明的控制方法及系统能够提高板形调节速度。
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公开(公告)号:CN109063317A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810839219.9
申请日:2018-07-27
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5086 , G06F2217/16
Abstract: 本发明提供一种冷轧带材板形在线云图绘制方法,其包括以下步骤:S1、设定带材宽度方向上板形测量值拟合个数,S2、建立求取拟合板形测量值的数学模型,S3、确定拟合后板形测量值的横坐标位置及板形值,S4、建立板形值与颜色映射关系,S5、得到冷轧板形在线云图监控系统,并利用冷轧板形在线云图监控系统进行冷轧带材板形在线云图绘制。本发明提供一种冷轧带材板形在线云图绘制方法,该方法通过引入分段低次插值方法将带材宽度方向上板形测量值进行了插值拟合,形成了更密集的板形数据信息。建立了扩充后的板形数据与颜色值之间的映射关系,结合实际板形缺陷在整个带材宽度方向上的分布情况给出了冷轧带材板形云图的绘制模型。
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公开(公告)号:CN110773573B
公开(公告)日:2021-03-02
申请号:CN201911077070.6
申请日:2019-11-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种板形调控功效系数实测数据处理方法,属于冶金轧制技术领域,包括以下步骤:步骤S1、计算板形调控功效系数实测值,步骤S2、对实测板形调控功效系数进行排序,步骤S3、排序后对每组实测板形调控功效系数进行权重分配,计算加权板形调控功效系数,步骤S4、加权板形调控功效系数计算结果数据拟合,步骤S5、判断拟合板形调控功效系数是否满足要求。本发明使用变加权计算方法来对实测数据进行处理,从而获得准确的板形调控功效系数,使板形调控功效系数更接近实际情况,可以提高板形自动控制系统的控制能力,提高出口带材质量。
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公开(公告)号:CN109675931B
公开(公告)日:2020-04-07
申请号:CN201910072159.7
申请日:2019-01-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种板形调控功效系数自学习方法及系统,方法包括:获取结点;获取实测点;根据实测点和结点的参数确定实测点和结点之间的距离;根据实测点和结点之间的距离确定实测点周围各结点所对应的比重;根据比重确定所有结点的比重和;根据比重和比重和确定各结点的权重;根据权重确定实测点理论板形调控功效系数;根据板形功效系数确定所述实测点理论板形调控功效系数与实际板形调控功效偏差的绝对值;根据偏差的绝对值判断是否结束学习,如学习未结束,则根据偏差绝对值和权重确定自学习系数;根据自学习系数采用平滑指数法得到优化后的板形调控功效系数。本发明中的上述方法能够提高板形控制精度,减小板形偏差。
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公开(公告)号:CN109433830A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811310587.0
申请日:2018-11-06
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明公开了一种冷轧板形闭环控制方法及系统。所述控制方法包括:根据冷轧板形调控功效系数建立冷轧板形执行机构协同控制的评价函数;根据评价函数确定执行机构的第k次解向量;判断第k次解向量是否在冷轧板形执行机构可行域内,若是,获取第k次最优调节量;若否,确定冷轧板形协调控制的评价函数,根据冷轧板形执行机构参数确定评价函数的梯度信息以及冷轧板形执行机构的调整方向;根据梯度信息和调整方向确定执行机构调节量的最终值;根据最终值对评价函数进行降阶处理,得到降阶后的评价函数,并确定第k+1次解向量,令k=k+1;根据所有冷轧板形执行机构的第k次最优调节量调节冷轧板形。本发明的控制方法及系统能够提高板形调节速度。
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公开(公告)号:CN112347208B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202011127193.9
申请日:2020-10-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F16/29 , G06F18/25 , G01D21/02 , H04W4/029 , H04W84/18 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/60
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式传感网络的多目标检测与跟踪方法,主要包括以下步骤:建立资源调配策略和无线传感器网络获取初始信息;根据多个目标的状态将其分为模糊区和非模糊区;当多个目标被确定进入模糊区时,则应用双层粒子滤波方法处理;根据多目标初始位置调配传感器节点,各节点通过测距手段对目标的距离信息收集处理设置第一层粒子滤波;通过数据融合得到的目标空间的三维数据信息,设置第二层粒子滤波,进行精确目标定位;该方法改善了多目标检测的识别率和匹配率;在多目标的检测方面,利用资源调配策略和分布式的无线传感器网络,实现了多个目标在密集区域的检测跟踪,以及对目标丢失和重合的问题优化。
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公开(公告)号:CN109675931A
公开(公告)日:2019-04-26
申请号:CN201910072159.7
申请日:2019-01-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种板形调控功效系数自学习方法及系统,方法包括:获取结点;获取实测点;根据实测点和结点的参数确定实测点和结点之间的距离;根据实测点和结点之间的距离确定实测点周围各结点所对应的比重;根据比重确定所有结点的比重和;根据比重和比重和确定各结点的权重;根据权重确定实测点理论板形调控功效系数;根据板形功效系数确定所述实测点理论板形调控功效系数与实际板形调控功效偏差的绝对值;根据偏差的绝对值判断是否结束学习,如学习未结束,则根据偏差绝对值和权重确定自学习系数;根据自学习系数采用平滑指数法得到优化后的板形调控功效系数。本发明中的上述方法能够提高板形控制精度,减小板形偏差。
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公开(公告)号:CN109063317B
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN201810839219.9
申请日:2018-07-27
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种冷轧带材板形在线云图绘制方法,其包括以下步骤:S1、设定带材宽度方向上板形测量值拟合个数,S2、建立求取拟合板形测量值的数学模型,S3、确定拟合后板形测量值的横坐标位置及板形值,S4、建立板形值与颜色映射关系,S5、得到冷轧板形在线云图监控系统,并利用冷轧板形在线云图监控系统进行冷轧带材板形在线云图绘制。本发明提供一种冷轧带材板形在线云图绘制方法,该方法通过引入分段低次插值方法将带材宽度方向上板形测量值进行了插值拟合,形成了更密集的板形数据信息。建立了扩充后的板形数据与颜色值之间的映射关系,结合实际板形缺陷在整个带材宽度方向上的分布情况给出了冷轧带材板形云图的绘制模型。
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公开(公告)号:CN112353401B
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202011117495.8
申请日:2020-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生理状态评估的分期调控方法,属于生理状态评估技术领域,整体架构包括获取数据,数据处理与特征提取,分期模型构建和调控方法;通过包括接触式设备和非接触式设备的采集设备获取至少包括一种身体信号可表征睡眠状态的生理信号数据,数据处理部分包括对生理信号进行滤波,特征提取部分包括从时域,频域,非线性等多角度提取特征,分期模型部分引入主成分分析和梯度提升融合的思想提高分期精度,调控方法部分包括外部环境和个性化策略。本发明能够改善睡眠外部环境,解决人体在夜晚中难以入睡,睡眠质量差和深度睡眠时间短等问题。
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公开(公告)号:CN112353401A
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN202011117495.8
申请日:2020-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生理状态评估的分期调控方法,属于生理状态评估技术领域,整体架构包括获取数据,数据处理与特征提取,分期模型构建和调控方法;通过包括接触式设备和非接触式设备的采集设备获取至少包括一种身体信号可表征睡眠状态的生理信号数据,数据处理部分包括对生理信号进行滤波,特征提取部分包括从时域,频域,非线性等多角度提取特征,分期模型部分引入主成分分析和梯度提升融合的思想提高分期精度,调控方法部分包括外部环境和个性化策略。本发明能够改善睡眠外部环境,解决人体在夜晚中难以入睡,睡眠质量差和深度睡眠时间短等问题。
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