公开(公告)号：CN118854047A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202310845481.5

申请日：2023-07-10

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 戴宛辰 ,  王同乐 ,  王剑虎 ,  胡兵 ,  朱曈彤

IPC: C21D11/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  C21D1/26 ,  C21D9/52 ,  G05D23/30

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的退火炉炉温控制方法及系统，包括：定义强化学习的五要素；根据所述五要素构建强化学习模型；训练所述强化学习模型，并通过训练后的强化学习模型进行设定温度的推理。本发明通过定义不同的强化学习要素，搭建强化学习模型并对构建的的强化学习网络进行训练，进而通过策略网络推理出该段带钢的设定温度，使得退火炉炉温能达到进入该炉子段的带钢所要求的目标温度范围，同时保证先后进入该炉子段带钢设定温度的平滑过渡，从而降低炉子能耗，也有利于延长退火炉的寿命。

公开(公告)号：CN118839584A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202310444208.1

申请日：2023-04-23

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 周宜凡 ,  戴宛辰 ,  王剑虎 ,  胡兵 ,  肖萌萌 ,  朱曈彤 ,  王同乐 ,  徐旼之 ,  罗宇恒 ,  黎良

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F119/08 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明提供一种冷轧连续式退火炉的智能跑偏判断和带钢纠偏方法及系统，包括：收集退火炉工作期间的实时数据和对应的带钢规格数据，清洗数据；根据带钢跑偏记录，建立数据集标签，根据标签对数据进行筛选和分类，分析跑偏时的张力、温度、速度、带钢规格的数据表现，使用机器学习类的算法建立跑偏判断的分类模型；根据模型判断每一卷带钢的跑偏情况，判断当前带钢是否需要进行纠偏处理；若出现跑偏现象，则通过纠偏模型输出张力，若带钢连续跑偏超过一定时间不能回正，则做降温降速处理。本发明解决带钢经过退火炉出现跑偏情况时，人工响应不及时不稳定的问题，且针对不同规格带钢，智能地进行了带钢是否跑偏的判断，使纠偏更加灵活和准确。