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公开(公告)号:CN110947772A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201911191282.7
申请日:2019-11-28
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种热连轧轧制过程数据对应方法,涉及轧钢自动控制技术领域,本发明提供了一种热连轧轧制过程数据对应方法,接收控制系统根据PDI数据计算得到的各工序设定速度,包括粗轧入口辊道速度、粗轧出口辊道速度、精轧入口辊道速度和精轧出口辊道速度,粗轧机组轧辊速度和精轧机组轧辊速度,升速轧制曲线中的穿带速度、加速度1、最高速度、加速度2和抛钢速度,将热轧轧制过程中产生的实测数据对应到轧件长度方向上,根据对应后的数据可以查询任意长度位置上的仪表测量到的数据,为现场的工作人员提供一种方便快捷的产品质量数据查询方式。
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公开(公告)号:CN109848221A
公开(公告)日:2019-06-07
申请号:CN201811569043.6
申请日:2018-12-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种热连轧轧制全流程负荷分配方法,流程包括:确定生产计划中的PDI数据、轧线基本参数以及轧辊数据;确定轧制过程的工艺和设备限制条件;分别计算加热炉加热能耗和轧制总能耗;将加热炉加热能耗与各道次/机架轧制能耗求和,得到总能耗;用单纯性替换算法求出总能耗的最小值;计算控制目标的值;直至满足所有轧制过程的工艺和设备限制条件,得到能耗最小值,输出耗能最小时对应的出炉温度和各道次/机架的出口厚度;本发明安全可高,计算精度高,从热连轧全加热炉加热能耗和轧制过程轧制能耗两个方面综合考虑,通过目标函数的求解最终确定加热炉出炉温度和各机架的出口厚度,从而达到了降低生产过程能耗的目的。
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公开(公告)号:CN105930594B
公开(公告)日:2019-01-08
申请号:CN201610266059.4
申请日:2016-04-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种立轧轧件狗骨形状预测方法,包括:获取立轧某道次工艺规程数据,包括立轧轧件的入口厚度,入口宽度,出口宽度以及出口温度;检测轧件入口速度和立辊速度,获取立辊半径以及立辊与轧件的摩擦系数;根据立轧变形区的狗骨形状数学模型预测立轧轧件横断面狗骨形状的轮廓曲线及出口处狗骨形状参数,包括:骨峰值高度、与辊面接触的狗骨高度、狗骨骨峰位置和狗骨影响区长度。本发明建立狗骨形状数学模型,综合考虑立轧过程中工艺规程和设备参数的基础上,精确预测立轧后轧件横断面狗骨形状的轮廓曲线,解决在不同生产条件下预测立轧后轧件横断面形状的问题,在线计算得到立轧后狗骨形状,应用于立轧控制过程中,提高轧件形状的控制精度。
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公开(公告)号:CN109013717A
公开(公告)日:2018-12-18
申请号:CN201810951651.7
申请日:2018-08-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种热连轧中间坯心部温度计算方法,涉及轧钢自动控制技术领域。该方法根据粗轧区末轧制道次实际测量得到的轧制力速度、宽度和厚度计算得到轧件平均温度,通过空冷温降计算得到轧件在运输辊道上的温降损失,得到轧件的平均温度,再进一步结合轧件在中间辊道的任一位置的表面温度,即可以计算得到轧件的心部温度。本发明的方法安全可高,计算精度高,能够成功应用于热连轧机中间坯心部温度的计算过程,解决了实际过程中中间坯心部温度无法直接在线测量的问题,节约生产投资成本的同时,保证温度的计算精度,为成品厚度的在线精准控制提供了良好基础。
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公开(公告)号:CN107377634B
公开(公告)日:2018-10-16
申请号:CN201710588439.4
申请日:2017-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的热轧带钢出口凸度预报方法包括:分层别采集热轧带钢生产过程中的带钢的生产数据;对生产数据进行降噪处理;将降噪后的生产数据分为训练集和测试集;将降噪后的生产数据进行降维处理;将降维后的标准化矩阵作为支持向量机模型的输入,采用基于杂交的粒子群优化算法对支持向量机模型的参数进行优化;采用最优参数组合构造支持向量机带钢出口凸度预报模型;用训练集训练预报模型,用测试集测试预报模型的泛化性能。本发明的预报方法通过杂交粒子群算法寻优确定支持向量机的最佳参数,使基于支持向量机建立的支持向量机带钢出口凸度预报模型的精度得到提高。预报模型基于大量生产数据,而生产数据的采集易于操作,模型的推广能力较强。
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公开(公告)号:CN105127214B
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201510616650.3
申请日:2015-09-23
Applicant: 东北大学
IPC: B21B38/12
Abstract: 本发明提供一种四辊轧机轧制过程中的轧机弹性变形预测方法,包括:获取带钢参数、轧辊参数和轧制参数;分别预测辊系弹性变形和轧机牌坊弹性变形;对预测的辊系弹性变形和牌坊弹性变形求和得到轧机总弹性变形预测值。本发明将理论计算与实验数据回归相结合,将轧制过程的轧机弹性变形分为两部分:辊系弹性变形、轧机牌坊弹性变形。其中,辊系弹性变形通过基于影响函数法的离线计算和数据回归获得,而轧机牌坊弹性变形通过对轧机全长压靠测试获得的实验数据进行回归获得。本发明在大多数四辊轧机调试过程中均能实现,且不需要成本上的投入,通过本发明提供的方法可以提高不同轧制工况下的轧机弹性变形计算精度,从而有效的提高板带轧制过程的厚度控制精度。
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公开(公告)号:CN104998913B
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201510367889.1
申请日:2015-06-29
Applicant: 东北大学
IPC: B21B38/00
Abstract: 本发明提供一种冷轧轧制过程中电机功率的预测方法,包括以下步骤:获取带钢参数、轧辊参数和轧制状态参数;通过简易有限元法计算轧制力矩和轧制功率;进行冷轧电机功率损耗测试,得到冷轧电机机械功率损耗与轧制力、轧制速度之间的关系,并计算冷轧电机机械功率损耗;将计算得到的轧制功率、冷轧电机机械功率损耗求和得到冷轧轧制过程中电机功率预测结果。本发明方法在大多轧机调试过程中均能方便的实现,且不需要成本上的投入,通过本发明提供的方法可以得到电机功率损耗与轧制速度、轧制力之间的关系,提高电机功率的预测精度。本发明具有推广应用价值,可推广应用于单机架以及多机架连轧机的电机功率计算中。
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公开(公告)号:CN105930594A
公开(公告)日:2016-09-07
申请号:CN201610266059.4
申请日:2016-04-26
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06F17/5009 , B21B1/46
Abstract: 本发明提供一种立轧轧件狗骨形状预测方法,包括:获取立轧某道次工艺规程数据,包括立轧轧件的入口厚度,入口宽度,出口宽度以及出口温度;检测轧件入口速度和立辊速度,获取立辊半径以及立辊与轧件的摩擦系数;根据立轧变形区的狗骨形状数学模型预测立轧轧件横断面狗骨形状的轮廓曲线及出口处狗骨形状参数,包括:骨峰值高度、与辊面接触的狗骨高度、狗骨骨峰位置和狗骨影响区长度。本发明建立狗骨形状数学模型,综合考虑立轧过程中工艺规程和设备参数的基础上,精确预测立轧后轧件横断面狗骨形状的轮廓曲线,解决在不同生产条件下预测立轧后轧件横断面形状的问题,在线计算得到立轧后狗骨形状,应用于立轧控制过程中,提高轧件形状的控制精度。
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公开(公告)号:CN103487046B
公开(公告)日:2016-08-17
申请号:CN201310334724.5
申请日:2013-08-03
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种具有自诊断和低功耗的精确定位节点,包括数据处理模块、通信模块、电源模块、电源监测模块、I/O控制模块、外部指令输入模块以及报警模块,其中通信模块接有天线,数据处理模块与通信模块、电源监测模块以及I/O控制模块进行双向连接,I/O控制模块的输入端接收外部指令输入模块的指令和数据处理模块的控制指令,输出端与报警模块相连;电源模块为各用电模块提供工作电源;电源监测模块接收电源模块的输出信号进行监测。本发明节点实现了节点本身的自诊断、节点状态的调整;实现自组网的组建,完成无阅读器覆盖的节点的数据通信;实现人员和设备的精确定位,尤其是在GPS信号无法覆盖的井下、地铁、隧道等场所有广泛的应用价值。
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公开(公告)号:CN102172639B
公开(公告)日:2013-01-30
申请号:CN201010616810.1
申请日:2010-12-30
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 一种冷轧机工作辊弯辊超限的动态替代调节方法,属于冷轧带钢技术领域。该方法按如下步骤进行:一、板形调控功效系数矩阵中的参数;二、确定用于实现替代调节的执行机构;三、计算各个板形调节机构的调节量;步骤四、制定两种替代工作辊弯辊控制模式;五、计算第一种替代模式下的工作辊弯辊、中间辊横移、中间辊弯辊、轧机倾斜调节机构的输出量;步骤六、计算第二种替代模式下的工作辊弯辊、中间辊横移、中间辊弯辊、轧机倾斜调节机构的输出量。本发明的优点:降低工作辊弯辊在轧制具有较大对称性板形缺陷带材时总处于满负荷状态的情况。计算精度高,通用性好、板形控制精度高、系统运行稳定性强的优点。
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