公开(公告)号：CN116520720A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202211723698.0

申请日：2022-12-30

Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司 ,  北京金自天正智能控制股份有限公司

Inventor： 徐俊 ,  宋向荣

IPC: G05B17/02

Abstract: 本发明公开了一种基于仿真机的转炉虚拟调试系统，属于工业智能制造领域，具体包括3台计算机，4台服务器，仿真机SM、PLC、2台交换机及大屏幕；首先，模型服务器接收或者自动生成转炉作业计划，并配置基本工况发送到数据服务器；数据服务器自动配置虚拟仪表以及物理模型，并将物理模型下装至仿真机SM，同时将测试程序下装至PLC；计算机操作终端OS与仿真机同时与PLC建立连接；操作终端OS发送操作指令，开始转炉炼钢；PLC将操作指令转换为执行动作信号，发送至仿真机SM或者模型服务器；模型服务器将状态数据发送至图形服务器，3D场景根据数据驱动还原转炉炼钢过程，并展现到大屏幕中。本发明实现了转炉主流程的实时虚拟仿真调试。

公开(公告)号：CN119338037A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411134394.X

申请日：2024-08-19

Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司

Inventor： 许欣恺 ,  宋向荣 ,  陈雪姣

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的热轧粗轧翘扣头预测与优化方法和系统，属于热轧预测与优化，解决了现有技术中难以实现轧制工艺参数的精准预测，无法保证轧制产品的高品质、无法适应快速变化的生产条件的问题，包括：采集待预测工艺的轧制工艺参数并预处理，得到预处理后的轧制工艺参数；将预处理后的轧制工艺参数输入预先训练好的深度学习模块，得到预测的产品质量数据；其中，所述产品质量数据包括：产品的尺寸精度、是否发生翘扣头和翘扣头的程度；所述深度学习模块，用于依次利用KA‑CNN自适应卷积模块和Transformer模块对预处理后的轧制工艺参数进行特征提取；以及，利用提取到的特征预测产品质量数据。实现了对大规模、高维度数据的高效、灵活的综合处理。