平整机张力自动控制方法和系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118847702A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202310842356.9

    申请日:2023-07-10

    Abstract: 本发明提供了一种平整机张力自动控制方法和系统,包括:步骤1:采集并记录历史平整机轧制相关数据,构建基础数据集;步骤2:进行过程稳定性评估和检化验数据评估,筛选出优秀操作数据集;步骤3:使用机器学习构建出口入口张力的回归模型;步骤4:采用在线学习机制,在测试环境中对回归模型输出的操作进行记录并推送给工艺专家,人工标记该动作的正确与否,得到扩充后的数据集后进行下一轮模型训练,最终得到表现更加优良的模型;步骤5:跟踪产线实时数据,输入最终模型,计算入口张力和出口张力设定值并投入机组运行。本发明在保证生产效率的同时提高了产品的板形和机械性能,保证了带钢通板稳定和板形稳定。

    退火炉张力自动控制方法和系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118854046A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202310750177.2

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明提供了一种退火炉张力自动控制方法和系统,包括:步骤1:采集并积累历史的退火炉段生产相关数据,构建基础数据集;步骤2:确定炉子各段张力切换的区域;步骤3:从基础数据集中筛选出钢卷稳定生产的有效数据,作为优质生产数据集;步骤4:基于优质生产数据集,使用机器学习算法建立退火炉张力模型,以模型输出代替原炉内人工张力预设定值;步骤5:跟踪产线实时的钢卷规格信息和生产过程数据,将实时数据输入模型,计算退火炉张力预设定值并下发至机组,实现张力实时控制。本发明实现稳定控制退火炉各段张力,保证钢卷稳定生产,同时减少带钢跑偏的次数,降低带钢在炉内堆钢、断带的风险,从而提高机组生产效率和质量。

    基于强化学习的退火炉速度控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118854035A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410009805.6

    申请日:2024-01-03

    Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的退火炉速度控制方法及系统,包括:步骤S1:将退火炉内速度调节变化的过程形式化为马尔可夫决策过程,定义状态、动作、策略和奖励;步骤S2:搭建策略网络和评论网络,协调两个模型的训练;步骤S3:将训练完成的策略网络模型用于预测实际生产产线的速度设定。本发明提供了一种退火速度控制方法,旨在退火炉速度下发值能配合温度设定,使得进入该炉子段的带钢达到所要求的目标温度范围,并且有计划的对炉内速度进行调节,保证先后进入炉子段带钢设定速度的平稳过渡,在满足稳定通版、工艺要求的同时,进一步提升产能和效率。

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