买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国重型机械研究院股份公司申请的专利一种复合板冷轧速度-轧制力-张力协同控制系统及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：CN120587255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511111669.2，技术领域涉及：B21B37/58；该发明授权一种复合板冷轧速度-轧制力-张力协同控制系统及方法是由计江;谢磊;孙杰;徐利璞;师浩浩;王果;钱广阔;魏志毅;翟周科;王恬设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合板冷轧速度-轧制力-张力协同控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合板冷轧速度‑轧制力‑张力协同控制系统及方法，基于多层复合板冷轧数据，首先利用GRU网络的时序特征提取能力，实现轧制关键参数的多步动态预测，并利用在线优化实现前馈控制；结合模糊PID自适应补偿策略，有效抑制外部扰动和参数时变的影响；将两者采用加权融合的方式结合，既保证了前瞻性，又考虑实时的扰动影响，实现了一种复合板冷轧速度‑轧制力‑张力协同控制。本发明提出的一种复合板冷轧速度‑轧制力‑张力协同控制系统及方法不仅控制效果更优，而且具备更强的泛化能力和抗干扰性，大幅提高了多层复合板冷轧的控制精度和稳定性，能够广泛应用于多层复合板冷轧生产过程中。

本发明授权一种复合板冷轧速度-轧制力-张力协同控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种复合板冷轧速度-轧制力-张力协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集数据，采集现场多层复合板冷轧生产过程数据； 步骤2：对采集的多层复合板冷轧生产过程数据进行数据预处理； 步骤3：使用预处理后的多层复合板冷轧过程数据构建GRU，即门控循环单元预测模型； 步骤4：使用GRU预测模型对多层复合板冷轧出口厚度进行预测，基于预测结果，对前张力和轧辊速度进行前馈修正，以使得预测出口厚度接近设定的出口厚度； 步骤5：基于多层复合板冷轧实际出口厚度，采取模糊PID反馈控制策略，对生产设备的轧制力和出口厚度进行反馈控制，以确保实际生产结果符合要求； 步骤6：构建前馈-反馈架构，GRU作为前馈预测控制，PID作为反馈控制调整； 步骤7：将生产及工艺参数输入前馈-反馈架构，控制生产设备运行，产出符合要求的多层复合板； 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1：构建GRU模型，其预测建模如下： 其中，为更新门，为sigmoid函数，为上一时刻的隐藏状态，为重置门，为候选状态，为非线性激活函数，为隐藏状态，为输入向量，为重置门权重矩阵，为更新门权重矩阵，为候选隐状态的权重矩阵，为逐元素乘法； 步骤3.2：将入口厚度、设定出口厚度、轧制力、宽度、轧辊速度、前张力、后张力、压下量作为模型输入，出口厚度作为模型输出； 步骤3.3：采用网格搜索策略和交叉验证法，确定GRU预测模型的最优超参数，确保模型具有最优的预测性能； 步骤3.4：使用步骤3.3确定的最优超参数，代入GRU模型中，构建出后续使用的GRU预测模型； 所述步骤5具体包括以下步骤： 步骤5.1：定义模糊PID的输入输出变量； 输入变量：出口厚度偏差，出口厚度偏差变化率，公式如下： 其中，为目标出口厚度，为t时刻实际出口厚度，时刻的出口厚度偏差； 输出变量：PID控制器的两个参数比例增益调整量、积分增益调整量； 步骤5.2：将输入输出变量的具体数值转化为模糊集的形式； 设置输入变量模糊集如下：{NB-负大,NM-负中,NS-负小,ZO-零,PS-正小,PM-正中,PB-正大}；设置输出变量模糊集如下：{LB-大幅减,MB-中幅减,SB-小幅减,ZE-不变,SA-小幅增,MA-中幅增,LA-大幅增}； 步骤5.3：将输入输出模糊集按照规则形式建立模糊规则库； 具体模糊规则库如下表所示， 规则形式：IFANDTHEN比例增益调整量AND积分增益调整量； 步骤5.4：模糊规则库输出模糊形式的比例、积分调整量，利用重心法解模糊化得到具体数值、； 步骤5.5：利用模糊PID控制器实现反馈控制，输出控制值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国重型机械研究院股份公司，其通讯地址为：710018 陕西省西安市经济技术开发区高铁新城尚林路3699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。