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公开(公告)号：CN114137246A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111658041.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G01P3/00
Abstract: 本发明提供了应用加速度计并结合DFA法的旋转体实时转速测定方法，涉及转速检测技术领域，其包括以下由计算机执行的步骤：截取信号处理器中加速度计两个垂直采样通道若干旋转周期的输出信号，对其进行降采样作为原始数据，并给定初始数据分段参数；将原始数据按照数据分段参数等分数段；依次对各段数据进行去趋势，计算各段去趋势数据零点数和，判定当前数据划分是否足够精细，满足条件后计算拼接完成的去趋势数据零点数总和，求该数据对应的旋转周期数；通过截取数据的时间长度计算实时转速。该方法简单可靠，成本低廉，抗环境参数波动能力强，相较于恒速检测效果十分接近，拓展了其应用范围，是其改进后的新方法。
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公开(公告)号：CN112792142B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011485673.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种基于板形检测数据的带材跑偏量识别方法。该方法的主要步骤包括：获取板形仪参数、带材参数和板形仪检测的带材板形数据；利用分段线性插值法求解带材发生跑偏时的板形值分布；提出板形平滑性指标概念，并以此建立求解带材跑偏量的目标优化函数；利用现代优化设计方法求解最优的带材跑偏量。本发明方法是通过板形仪的检测数据来实时识别带材跑偏量，该方法执行可靠，所需参数少，识别速度快，稳定性强，对提高冷轧带材板形检测与控制精度具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113592024A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110922763.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种冷轧铜带表面缺陷识别模型训练方法，该训练方法包括：建立冷轧铜带的表面缺陷数据集，该表面缺陷数据集包括多种表面缺陷类别各自对应的多张训练用图像。然后构建初始识别模型，该初始识别模型为深度卷积神经网络模型。最后利用表面缺陷数据集对初始识别模型进行训练，得到识别模型，进而所建立的识别模型能够对多种缺陷类别进行识别，实际应用效果好。本发明还用于提供一种冷轧铜带表面缺陷识别方法及系统，利用上述训练方法训练得到的识别模型对待识别图像进行识别，得到待识别图像对应的表面缺陷类别，识别精度高且识别速度快，可以实时在线检测表面缺陷类别。
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公开(公告)号：CN113172097A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110587448.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度自编码的冷轧带材板形模式识别方法及系统，其包括：1、收集冷轧带材生产过程中的板形数据作为样本数据并进行预处理；2、建立深度自编码神经网络冷轧带材板形模式识别模型Autoencoder；3、深度自编码神经网络带材板形模式识别模型的训练与预测；4、根据训练结果对模型的训练参数进行调优；5、保存训练后的模型参数，获得深度自编码神经网络冷材带钢板形模式识别模型RM；6、将冷轧带材板形模式识别模型RM嵌入板形检测与控制系统中，获得的板形模式分量反馈于板形控制系统。该方法基于无监督深度自编码神经网络对板形数据进行特征提取并获得5种板形基本模式，它能够准确、快速的识别板形，对板形控制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112893480A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110064802.9
申请日：2021-01-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种非方板形控制系统的优化方法，其包括：利用板形控制变形机理模型，计算控制系统的影响矩阵，求解系统开环传递函数，计算非方相对增益矩阵，分析各控制回路的耦合程度，制定非方板形控制系统的解耦策略；针对挑选出的非方控制回路应用广义逆解耦理论进行控制，分解并消除解耦控制器的不稳定极点；制定中间辊窜辊影响系数变量模型；通过多项式拟合设计广义逆‑对角矩阵解耦的中间辊窜辊控制策略，计算中间辊窜辊最小调节量。本发明提高了系统的动态特性，减小了系统调节时间，降低了中间辊窜辊的使用频率和调节量，简单实用且有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112052610A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010859459.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G01N3/06 , G01N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及冷轧带板形检测技术领域，具体而言，尤其涉及一种整辊式板形检测辊张力与包角设定的计算方法，包括如下步骤：S1，建立x‑y笛卡尔参考坐标系；S2，给定板形检测辊半径R1和带材包覆板形辊角度大小2θ1，计算得到满足当前包角2θ1的传动辊半径R2；S3，给定带材张力T，带材弹性模量E；带材宽度B；带材厚度h，计算出对应当前包角2θ1和带材张力T的作用在主动辊轴心处的施加载荷F；S4，按照计算参数和计算出的传动辊半径R2以及施加载荷F搭建试验平台或仿真模型进行试验。本发明对板形辊张力和包角的计算既准确又快速。
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公开(公告)号：CN109840369B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910043816.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/17 , B21B38/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种冷轧带材板形仪传动方案设计方法，该方法通过对板形仪现场应用分析，提出了打滑因子概念，定量的表征了板形仪在带材上的打滑程度，并根据板形仪的具体结构参数，利用打滑因子确定其需要的主动或被动传动方式；由于生产现场环境限制，板形仪若无法采用主动传动方式消除打滑时，可利用打滑因子反算最小包角，重新调整板形仪与带材之间的包角，确保带材与板形仪之间的摩擦力矩能够克服轴承摩擦力矩与加减速力矩。本发明设计的板形仪在现场应用中需采用的传动方案，有助于减少带材与板形仪之间的磨损，能够提高板形仪的使用寿命。
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公开(公告)号：CN111250546A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010018520.0
申请日：2020-01-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内点惩罚函数法的边部减薄多点优化控制方法，属于冶金轧制技术领域，按如下步骤进行：步骤一：从边部减薄检测装置中实时采集数据及处理；步骤二、通过有限元模拟的方法，计算出工作辊横移边部减薄的影响程度，建立调控功效系数矩阵；步骤三、基于内点惩罚函数法，计算调整机构的调整量；步骤四、将横移量输出到工作辊横移执行机构。本发明的边部减薄多点控制方法，通过有限元仿真建立调控功效系数向量，采用内点惩罚函数的优化方法对带钢边部进行多目标监控、优化，实现了边部减薄多目标优化，综合考虑了带钢边部减薄的连续性，提高了对边部减薄的控制精度。
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公开(公告)号：CN111177862A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911280481.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F113/24
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则的板形曲线系数设定方法，属于冶金轧制技术领域，包括以下步骤：步骤S1、建立初始数据处理模型，采用区间内最小值方法将初始板形曲线系数转化为等级板形曲线系数；步骤S2、使用关联规则算法求解最佳等级板形曲线系数；步骤S3、建立求解最终最佳板形曲线系数的数学模型。本发明方法不仅可以节省了人力，还可以提高板形控制的效率和质量。
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公开(公告)号：CN109840369A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910043816.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种冷轧带材板形仪传动方案设计方法，该方法通过对板形仪现场应用分析，提出了打滑因子概念，定量的表征了板形仪在带材上的打滑程度，并根据板形仪的具体结构参数，利用打滑因子确定其需要的主动或被动传动方式；由于生产现场环境限制，板形仪若无法采用主动传动方式消除打滑时，可利用打滑因子反算最小包角，重新调整板形仪与带材之间的包角，确保带材与板形仪之间的摩擦力矩能够克服轴承摩擦力矩与加减速力矩。本发明设计的板形仪在现场应用中需采用的传动方案，有助于减少带材与板形仪之间的磨损，能够提高板形仪的使用寿命。
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