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公开(公告)号：CN110142297A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910533114.5
申请日：2019-06-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种五机架冷连轧机原料板启车方法及系统。本发明包括：控制机架同时压下至原料板模式初始轧制力；控制轧机以穿带速度启车，自第一机架至第五机架依次完成由原料板模式初始轧制力至规程设定轧制力的转变，按照预设比例对相邻机架的速度进行分配，并在预设的时间段内基于各机架之间的张力对速度比进行修正，运行机架经过此段过渡长度后，进入自动化闭环控制运行。本发明综合考虑了原料板模式启车时轧机的速度、张力和压下系统的控制方式，根据不同规格产品的目标设定值不同，精确控制各机架压下系统原料板模式过渡过程。通过对原料板启车过程的高精度控制，可以大幅度提高板带头部厚度控制精度并提高生产效率。
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公开(公告)号：CN107812787A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711121823.X
申请日：2017-11-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种控制轧机轧制成品钢材的方法和装置。该方法包括：获取虚拟焊缝信息，虚拟焊缝信息包括每卷待轧制钢材的厚度、成品钢材的厚度和/或每卷待轧制钢材的宽度；根据虚拟焊缝信息确定成品钢材的重量；根据成品钢材的重量确定成品钢材的虚拟焊缝，虚拟焊缝是成品钢材在每卷待轧制钢材上的切割位置；根据虚拟焊缝与交接点的距离确定控制参数，交接点是轧机的入口区与轧机区的交接位置；通过控制参数控制每卷待轧制钢材改变规格成为成品钢材，成品钢材是预定规格和预定重量的钢材。通过本发明解决了无法根据重量需求直接轧制成品钢材的问题，根据预定重量直接轧制为预定规格的成品钢材，无需后续分切处理，节约钢材和时间。
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公开(公告)号：CN105195524B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510685156.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16
Abstract: 本发明提供一种冷轧轧制升降速过程中板带厚度补偿控制方法，包括：轧前准备工作，保持稳定的轧制工艺；选取不同板带，在AGC厚度控制下板带出口厚度稳定后，在后续道次中升降速轧制板带，实时记录相关轧制数据进行轧制速度‑轧制力关系的测试；实时计算轧制力补偿量，依据弹跳方程计算出轧机的辊缝补偿量，将辊缝调节量发送到AGC厚度控制系统；若轧机出口测厚仪测得的板带厚度偏差超出预定的偏差范围，则对轧制力补偿量进行二次补偿，否则按照当前辊缝调节量进行AGC厚度控制。本发明采用易于操作的方式控制传动系统并记录实际输出速度、轧制力、厚度偏差数据，获得轧机速度‑轧制力补偿系数曲线，提高升降速轧制过程中厚度控制精度并提高轧制过程稳定性。
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公开(公告)号：CN104741388B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510176042.5
申请日：2015-04-15
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/20
Abstract: 本发明提供一种热连轧精轧厚度控制方法，包括获取轧机设备参数及带钢规格参数；对末机架轧机进行单位阶跃响应测试，确定单位阶跃响应周期即液压缸传递函数的时间参数、监控AGC系统的控制周期以及单位阶跃响应滞后采样离散点的个数；采用带惯性环节的比例积分控制器的Smith预估控制策略对末机架轧机进行控制；利用热连轧精轧监控AGC系统控制模型，通过调节液压缸进行下一周期厚度控制。本发明将监控AGC的控制过程等同于一个具有纯滞后的控制对象，将Smith预估补偿引入了监控AGC控制系统，用GM方法来直接对轧机的辊缝进行软测量，避开了由于HGC传递函数不准可能产生的计算误差，显著提高了控制系统的响应速度、稳定性和控制精度。
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公开(公告)号：CN105195524A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510685156.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16
CPC classification number: B21B37/16 , B21B37/165 , B21B2261/04 , B21B2263/02
Abstract: 本发明提供一种冷轧轧制升降速过程中板带厚度补偿控制方法，包括：轧前准备工作，保持稳定的轧制工艺；选取不同板带，在AGC厚度控制下板带出口厚度稳定后，在后续道次中升降速轧制板带，实时记录相关轧制数据进行轧制速度-轧制力关系的测试；实时计算轧制力补偿量，依据弹跳方程计算出轧机的辊缝补偿量，将辊缝调节量发送到AGC厚度控制系统；若轧机出口测厚仪测得的板带厚度偏差超出预定的偏差范围，则对轧制力补偿量进行二次补偿，否则按照当前辊缝调节量进行AGC厚度控制。本发明采用易于操作的方式控制传动系统并记录实际输出速度、轧制力、厚度偏差数据，获得轧机速度-轧制力补偿系数曲线，提高升降速轧制过程中厚度控制精度并提高轧制过程稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105127214A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510616650.3
申请日：2015-09-23
Applicant: 东北大学
IPC: B21B38/12
CPC classification number: 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：CN104998913A
公开(公告)日：2015-10-28
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：CN116343360A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310308077.4
申请日：2023-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G07C3/14 , G07C3/00 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/048 , B21B38/00 , B21B38/04
Abstract: 本发明的一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法，包括：选取冷连轧生产线与带钢出口厚度相关的实测数据及过程自动化级计算数据作为初选输入特征；对实测数据和计算数据进行数据清洗和归一化处理，获得初选建模数据集；将冷连轧过程分为首尾加减速阶段和高速稳定轧制阶段，使用随机森林算法对初选输入特征进行重要性分析，选取冷连轧过程中不同轧制阶段的输入特征；根据不同轧制阶段的输入特征选取结果，确定两个轧制阶段的DNN模型的拓扑结构，选取模型参数，对初步建立的DNN模型进行训练；训练过程中使用遗传算法对DNN模型进行优化，提升预测精度；使用优化后的DNN模型进行带钢出口厚度预测。
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公开(公告)号：CN112836348B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110024601.6
申请日：2021-01-08
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法和罚函数法的板形机构调节量优化方法，属于冶金轧制领域，首先根据板形调控功效系数矩阵构建评价函数，然后将评价函数转换为一个约束极值问题，然后通过罚函数法、评价函数构建遗传算法的适应度函数，利用遗传算法迭代计算最优值。本发明使用遗传算法与罚函数结合的方法在保证板形误差较小时，各板形执行机构的调节量分配得到最优；由于其编程简单，计算效率高，且变量个数不受限制，将其引入到板形控制系统中，可以极大的提升计算精度与效率。
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公开(公告)号：CN114074119B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111367343.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明公开了一种通过轧制工艺参数变化预测工作辊表面粗糙度衰减的方法，涉及政府调控政策对产业影响的仿真技术领域。该方法从混和润滑理论出发通过计算分析不同粗糙度下工作辊与带材间的润滑状态，通过润滑状态计算工作辊和带材间的剪切应力分布，将剪切应力分布代入卡尔曼微分方程计算工作辊表面不同粗糙度情况下的轧制力，并以实测轧制力作为判断标准，直到计算轧制力与实测轧制力的偏差在允许范围内，输出当前的粗糙度，获得预测粗糙度。该方法不需要大量实测数据，避免了统计回归模型严重依赖实测数据准确性以及因大量采集数据而影响现场生产效率的缺点，且可以正确反映工作辊和带材间复杂的接触关系、乳化液的润滑作用，适用范围更广。
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