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公开(公告)号:CN114662301B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202210242414.X
申请日:2022-03-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F17/13 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法,涉及带钢轧制技术领域;针对带钢连轧过程控制量众多,变量间相互耦合的特点,选择使用状态空间描述法表述钢铁连轧过程复杂的变量关系。依据状态空间方程确定的各向量组成推导各变量的表达式,然后写入状态空间方程建立起综合系统的初步模型。针对实际生产具体的轧制规程和设备参数,计算各变量的表达式中所需的偏微分系数,组成状态空间模型的系数矩阵,完成此轧制规程的综合系统建模。建立的综合系统模型可进行仿真分析,确定此轧制规程中各变量的影响比重,为实际生产控制提供模型基础。模型效果相比传统的建模方法充分考虑了各变量之间的耦合关系,可以广泛地投入钢铁生产当中。
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公开(公告)号:CN114417236B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202210052368.7
申请日:2022-01-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/11 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , B21B3/02
Abstract: 本发明属于钢铁轧制技术领域,具体涉及一种基于数据评估的钢铁轧制产品质量优化控制方法。本发明通过多样本的数据采集和处理,在此基础上对样本进行数据评估,筛选出适用模型修正用的准确度最高的样本,以此为源数据;通过模型再计算,实现对钢铁生产过程中的与产品质量直接相关的模型核心参数辊缝、轧制力、轧制速度的修正;在修正过程中,对平滑系数进行最优选取,保证修正效率的同时,提高模型的预测精度,使模型的预测结果更快更准确的接近于实测值,从而实现提升钢铁产品厚度等质量指标的控制效果,最终达到提高同批次产品高质化控制的目的。
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公开(公告)号:CN118218414B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410641898.4
申请日:2024-05-23
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域,涉及一种基于数字孪生模型的冷轧板形预设定控制方法,包括:运用回归方法拟合出中间辊横移量预设定数学模型;采集冷轧过程实测数据,提取影响冷轧弯辊力的特征参数;采用孤立森林算法检测和剔除每种特征参数数据集中的异常值;利用拉格朗日插值法对清洗后的每种特征参数进行缺失值的填补,对特征参数进行归一化处理,并划分训练集和测试集;建立BP神经网络预测模型,通过训练集数据训练BP神经网络获得最优的隐含层节点数目;运用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,获得训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型;利用测试集验证训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型的预测精度。
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公开(公告)号:CN118211349B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410619748.3
申请日:2024-05-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种考虑初始残余应力的板材拉伸弯曲矫直通用解析方法,涉及矫直机技术领域。该方法包括:采集生产现场中待矫直带钢的相关参数,包括几何尺寸参数和拉伸弯曲矫直过程参数;建立拉伸弯曲矫直前带钢的初始残余应力解析模型,从而确定带钢内部残余应力的分布规律;根据带钢初始残余应力解析模型,建立拉伸弯曲矫直过程的解析机理模型。本发明通过建立考虑板材初始残余应力的解析模型来解释拉伸弯曲矫直过程的力学关系及内部存在的机理,建立符合实际加工过程的解析模型,通过分析拉伸弯曲矫直过程的不同应力状态,求解出拉伸弯曲矫直中板材应力和纵向应变与初始残余应力的关系,以便更合理调节拉矫过程中板材的设计和工艺制订。
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公开(公告)号:CN117983668B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410409149.9
申请日:2024-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16 , B21B37/48 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供一种基于性能评估的热轧过程厚度活套张力优化控制方法,涉及热轧技术领域,本发明首先建立热轧厚度‑活套‑张力状态空间方程,并基于状态空间方程和热轧数据模拟了热轧产线的厚度‑活套‑张力控制系统。采用Hurst指数实时对厚度‑活套‑张力控制系统进行性能评估,若发现控制系统的控制性能不佳,则采用小龙虾优化算法对控制系统的控制参数进行优化,并采用优化后的控制参数对热轧生产过程进行控制。本发明提出的基于性能评估的热轧过程厚度‑活套‑张力优化控制方法实现了对厚度‑活套‑张力这一复杂控制系统的性能评估,且优化控制过程不再受限于专家经验,大幅提升厚度‑活套‑张力控制系统的稳定性,可以广泛地投入到热轧生产当中。
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公开(公告)号:CN118218414A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410641898.4
申请日:2024-05-23
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域,涉及一种基于数字孪生模型的冷轧板形预设定控制方法,包括:运用回归方法拟合出中间辊横移量预设定数学模型;采集冷轧过程实测数据,提取影响冷轧弯辊力的特征参数;采用孤立森林算法检测和剔除每种特征参数数据集中的异常值;利用拉格朗日插值法对清洗后的每种特征参数进行缺失值的填补,对特征参数进行归一化处理,并划分训练集和测试集;建立BP神经网络预测模型,通过训练集数据训练BP神经网络获得最优的隐含层节点数目;运用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,获得训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型;利用测试集验证训练好的SSA‑BP冷轧弯辊力预设定值预测模型的预测精度。
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公开(公告)号:CN117753795A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202410174371.5
申请日:2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种针对多钢种、多规格热轧产品的前馈控制方法,涉及钢铁轧制技术领域,本发明考虑了针对多钢种、多规格热轧产品的鲁棒控制,提出了采用聚类方法将多钢种、多规格的热轧产品聚类为不同的簇,并为每个簇选择一个最优预测模型;采用模型融合技术,将不同簇的模型进行融合;并根据预测质量和目标质量的残差,采用哈里斯鹰优化算法对各机架轧制参数进行前馈动态修正。本发明提出的针对多钢种、多规格热轧产品质量前馈控制方法弥补了传统方法的缺陷,提升了热轧生产的控制精度。
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公开(公告)号:CN117732886A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202410174372.X
申请日:2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提出一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法,属于金属轧制智能化控制技术领域;首先采集热轧过程数据和质量数据,将两者结合构建Xlsx格式原始数据集;并对构建的原始数据集进行预处理,得到用于建模的数据集;其次利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第一级模型;然后利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第二级模型;将训练好的级联诊断结构对热轧设定参数进行诊断,基于热轧设定参数的诊断结果,制定不同的控制策略,然后采用人工蜂鸟算法对热轧设定参数进行修正;本发明提出的一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法诊断精度高,控制速度快,并且弥补了传统方法热轧设定方法的缺陷,可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号:CN117521299B
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202410021461.0
申请日:2024-01-08
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种机架间冷却过程带钢三维温度场的预测方法,涉及热轧板形控制技术领域,本发明基于热轧带钢水冷却过程中温度场的变化,综合考虑冷却介质、环境温度、带钢钢种等因素的影响,建立关于三维温度场变化的数学模型,利用数学模型预测带钢在机架间冷却过程的三维温度分布及演变情况;本发明应用数值仿真软件,根据热轧带钢出精轧机时的温度场作为输入条件,来计算整个水冷过程中带钢的温度场演变情况,通过该模型,可以精确预测带钢的温度场,从而优化轧制参数,提高带钢品质。
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公开(公告)号:CN117724433A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202410174379.1
申请日:2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法,涉及钢铁生产的智能化核心技术领域,采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据,构建原始数据集;对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分,得到训练集,留出集和测试集;使用训练集用来训练基学习器;采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型;使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值;基于预测结果制定不同的控制策略;根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正,实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快,控制精度高,提升了冷轧生产的控制精度。
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