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龙图腾网获悉北京科技大学顺德创新学院申请的专利一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119406931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410610845.6，技术领域涉及：B21B37/28；该发明授权一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法是由周晓敏;李丽琦;许涛;马兴隆;张清东;张勃洋;宋和川设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及冷轧带钢技术领域，特别是涉及一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法，包括：获取轧机机组生产过程中的工业数据，对工业数据进行预处理，基于预处理后的工业数据建立数据集，其中，工业数据包括过程记录数据和板形仪数据；对数据集中的板形仪数据进行降噪处理和分解重构，利用自适应矩估计算法对降噪处理和分解重构后的数据集进行调控功效的智能辨识。本发明能够实现调控机构调控能力的分析和明确，为后续板形控制计算调控量提供更多控制信息。

本发明授权一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的板形调控功效智能辨识方法，其特征在于，包括： 获取轧机机组生产过程中的工业数据，对所述工业数据进行预处理，基于预处理后的工业数据建立数据集，其中，所述工业数据包括过程记录数据和板形仪数据，其中，所述板形仪数据包括每个测量区域的带钢残余应力偏差和带钢长度信号； 对所述数据集中的板形仪数据进行降噪处理和分解重构，利用自适应矩估计算法对降噪处理和分解重构后的数据集进行调控功效的智能辨识； 对所述工业数据进行预处理包括：对带钢残余应力偏差进行处理，转化为板形偏差；对所述过程记录数据进行异常值处理，对空值进行填充，若空值前的值有效，则用其值代替空值；若空值在第一行，则将向后查询的第一个非空值填入空值行； 基于预处理后的工业数据建立数据集包括： 基于出口带钢长度将预处理后的所述过程记录数据和板形仪数据按照时间序列进行对应匹配，构建所述数据集； 进行所述对应匹配的过程包括：分别获取所述过程记录数据中的第一板形偏差和所述板形仪数据中的第二板形偏差，基于所述第一板形偏差和所述第二板形偏差的对比验证进行所述对应匹配； 对所述数据集中的板形仪数据进行降噪处理包括： 利用小波变换算法对所述板形仪数据进行降噪处理，公式为： ； 式中，为实际含噪信号；为有效信号；为采样时间；为噪声强度；为噪声成分； 利用小波变换算法对所述板形仪数据进行降噪处理包括： 对所述板形仪数据进行原始信号的多层分解，采用db8基函数，利用计算所述多层分解的层数，式中，max_level为分解层数，ldata为数据的长度，lfilter为过滤器的长度；确定分解层数后，保留低频小波系数，利用遗传算法对高频小波系数的阈值进行优化处理，其中，遗传算法的初始种群为200，交叉概率为0.8，迭代次数为50，变异概率为0.003；最后利用小波逆变换重构信号，获取降噪后的板形仪数据。

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