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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明公开了一种基于机理与数据的冷轧精密轧机辊系异常状态调控方法，属于板带生产控制技术领域，所述方法包括：建立十八辊轧机的辊系轧件耦合三维有限元机理模型，用于计算辊缝凸度数据；建立基于灰狼优化算法的长短时记忆神经网络模型，用于计算带钢板形数据；实时采集十八辊轧机运行时的轧制工艺参数和调控参数，利用采集的数据，分别利用所述机理模型和所述神经网络模型，得到辊缝凸度数据和带钢板形数据；并基于得到的辊缝凸度数据和带钢板形数据，判断十八辊轧机辊系是否处于异常状态；当判断十八辊轧机辊系处于异常状态时，对轧机进行实时调控。采用本发明的技术方案，能够有效提升产品质量。
主权项：1.一种基于机理与数据的冷轧精密轧机辊系异常状态调控方法，适用于十八辊可逆式轧机，其特征在于，所述冷轧精密轧机辊系异常状态调控方法包括：建立十八辊轧机的辊系轧件耦合三维有限元机理模型；其中，所述机理模型用于通过有限元仿真，在极限调控参数范围内，得到给定调控参数下的辊缝凸度数据；建立基于灰狼优化算法的长短时记忆神经网络模型；其中，所述神经网络模型用于通过轧制工艺参数和调控参数，得到轧制过程的带钢板形数据；实时采集十八辊轧机运行时的轧制工艺参数和调控参数；基于实时采集的十八辊轧机运行时的轧制工艺参数和调控参数，分别利用所述机理模型和所述神经网络模型，得到辊缝凸度数据和带钢板形数据；并基于得到的辊缝凸度数据和带钢板形数据，判断十八辊轧机辊系是否处于异常状态；当判断十八辊轧机辊系处于异常状态时，对轧机进行实时调控。
全文数据：
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百度查询： 北京科技大学 基于机理与数据的冷轧精密轧机辊系异常状态调控方法
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