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公开(公告)号：CN117983668A
公开(公告)日：2024-05-07
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：CN117724433B
公开(公告)日：2024-04-19
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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公开(公告)号：CN117574582B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410056777.3
申请日：2024-01-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/15 , B21B29/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明保护一种热轧用高次曲线融合正弦函数的支撑辊辊形及其设计方法。支撑辊在与变凸度工作辊配合工作当中，由于工作辊特殊的S型曲线，容易使得支撑辊产生严重的不均匀磨损，导致支撑辊使用寿命减少，且在服役周期内产生的辊形变化对板形产生影响。为了减小此影响，本发明方法综合考虑到工作辊的曲线特征、支撑辊对板形的调节能力和支撑辊的不均匀磨损，提出一种热轧用高次曲线融合正弦函数的支撑辊辊形设计方法。该方法改善了支撑辊与变凸度工作辊间接触压力分布不均匀的情况，本发明的支撑辊与变凸度工作辊搭配时，可以减小支撑辊两端的辊间接触应力，改善支撑辊辊边缘应力集中现象，实现轧辊均匀磨损，延长支撑辊的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117875137A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270793.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法，涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定影响轧辊磨损的主要特征参数；并建立四辊轧机轧辊‑轧件热力耦合有限元模型，获取轧制过程不同工况下的接触应力分布；再按照轧制过程中窜辊位置，沿轧辊宽度方向将轧辊辊面划分成一系列离散的磨损单元；并根据实际轧制过程，获取轧制过程工艺参数、接触应力、接触宽度、磨损长度、轧制现场轧辊磨损量实测值以及轧辊磨损计算值；最后建立数据机理融合的轧辊磨损值预测模型，进行轧辊磨损值预测。该方法在提高计算速度的同时，提高预测模型的计算精度，从而实现轧制过程中轧辊磨损的准确预测。
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公开(公告)号：CN114091308B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111392303.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供基于三维模型的六辊冷轧机临界振动速度预测方法，属于轧制过程自动化技术领域，基于三维的六辊冷轧机模型预测临界振动速度，考虑到轧辊应视为短粗梁且需考虑剪切变形的影响，选择Timoshenko梁，同时对节点位移矢量采用Hermite插值；通过对轧件、轧辊和牌坊间的受力分析，可以建立轧机‑轧件系统的垂向振动动力学方程，采用Newmark‑Beta法进行求解，可得到特定速度下的轧辊位移响应曲线，若位移响应曲线的幅值恒定，则该速度为轧机的临界振动速度；本发明不仅可以研究二维轧制工艺参数对轧制过程稳定性的影响，还可以分析弯蹿辊等宽向参数对临界轧制速度的影响，在轧制规程制定阶段就预测出轧机的临界振动速度，可以为工艺参数优化提供理论支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117225906A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311332224.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种热轧薄带线卷取机前双侧导板的控制方法，在热轧薄带线卷取机前依次设置第一导板、第一夹送辊、飞剪、第二夹送辊、第二导板和第三夹送辊；第一导板前设置第一热金属检测器，第一导板和第一夹送辊之间设置第二热金属检测器，第二夹送辊和第二导板之间设置第三热金属检测器，第二导板和第三夹送辊之间设置第四热金属检测器；本发明控制方法能通过第一导板提前将带头顺利对中，从而使飞剪顺利剪切，又能通过双导板的控制减少带钢的塔形、折边、跑偏等问题的产生，在实际生产中，提升了下线钢卷卷形质量，同时也提高了带钢成品的成材率。
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公开(公告)号：CN117171521A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311138499.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种针对缺陷检测的钢铁产品性能智能诊断方法，涉及钢铁检测技术领域，本发明首先对热轧带钢数据集进行标准化处理，然后生成少数类过采样技术和重复编辑近邻样本方法平衡训练数据，接着构建引入代价补偿因子的轻型梯度提升机，通过混沌哈里斯鹰优化方法确定最优代价补偿因子，最后用智能诊断模型对热轧带钢数据集进行诊断。
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公开(公告)号：CN116881613B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132591.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于扁平度的高次项板形目标曲线的设置方法，利用“扁平度”概念获得板形目标曲线中各系数的量化求解方法，以提高板形目标曲线设置精度，满足高精度带钢生产需求。本发明首先提供了一种高次项板形目标曲线的设置和处理方法，并按带钢目标宽度对其进行三种分类；其次，以确定的带钢目标宽度为基础，通过统计分析确定了板形目标曲线中各系数的作用区段，并利用回归分析建立了各系数的求解方程；最后，利用“扁平度”概念、下游工序生产指标以及各系数作用特征确定了各系数求解方程的函数值并获得各系数值。本本发明方法实现了板形目标曲线的精度设定要求，为获得高精度冷轧带钢产品提供了一种可行的优化方案。
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公开(公告)号：CN116637942B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310903884.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域，公开一种基于轧制参数耦合的轧辊倾斜闭环控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起始标号和终止标号范围内所有内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算每个测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算二次型影响系数；依据二次型影响系数，计算工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs0#；根据工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs1#和标准化处理的内嵌传感器的物理位置，计算工作辊倾斜的各测量段板形偏差计算当量#imgabs2#；依据的#imgabs3#和Devi，计算工作辊倾斜闭环调节量#imgabs4#；依据#imgabs5#并结合工作辊倾斜的比例‑积分控制器，计算工作辊倾斜闭环调节量的最终输出值。
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公开(公告)号：CN116475245B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310727997.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明的一种基于PI控制器的弯辊闭环调节量耦合控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起止标号范围内的内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算各测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算弯辊二次型影响系数；依据弯辊二次型影响系数，计算弯辊闭环调节量的二次型影响系数#imgabs0#和#imgabs1#；根据#imgabs2#和#imgabs3#，计算板形偏差计算当量#imgabs4#和#imgabs5#；计算针对工作辊弯辊的中间辊耦合控制当量#imgabs6#和针对中间辊弯辊的工作辊耦合控制当量#imgabs7#；根据#imgabs8#和#imgabs9#，计算弯辊闭环调节量#imgabs10#和#imgabs11#；依据#imgabs12#和#imgabs13#，计算弯辊闭环调节量的最终输出值。
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