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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：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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公开(公告)号：CN114998238A
公开(公告)日：2022-09-02
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
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462160B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210055710.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种酸洗冷连轧机组多目标速度优化方法，属于酸洗冷连轧速度控制技术领域，所述方法包括S1、获取钢卷主数据，选择各区域的速度初始值；S2、根据钢卷主数据，更新各区域速度的上、下限和活套套量的设定值及上、下限；S3、构建多目标速度优化函数；S4、利用修正Powell算法搜索多目标速度优化函数最小值下的速度优化变量；S5、重新计算本优化周期钢卷主数据，并累加优化周期数；S6、如果优化周期数N>Nmax或入口段无钢卷，则将速度优化变量值作为速度优化结果，否则转到S2。本发明克服了针对人工控制机组各区域速度较难达到最佳状态的问题，获得酸洗冷连轧机组最优速度，提高了机组运行效率。
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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：CN116652936A
公开(公告)日：2023-08-29
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：CN114462160A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210055710.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种酸洗冷连轧机组多目标速度优化方法，属于酸洗冷连轧速度控制技术领域，所述方法包括S1、获取钢卷主数据，选择各区域的速度初始值；S2、根据钢卷主数据，更新各区域速度的上、下限和活套套量的设定值及上、下限；S3、构建多目标速度优化函数；S4、利用修正Powell算法搜索多目标速度优化函数最小值下的速度优化变量；S5、重新计算本优化周期钢卷主数据，并累加优化周期数；S6、如果优化周期数N>Nmax或入口段无钢卷，则将速度优化变量值作为速度优化结果，否则转到S2。本发明克服了针对人工控制机组各区域速度较难达到最佳状态的问题，获得酸洗冷连轧机组最优速度，提高了机组运行效率。
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公开(公告)号：CN111856932A
公开(公告)日：2020-10-30
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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