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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热轧速度-变形量-压力耦合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：CN120587254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511111671.X，技术领域涉及：B21B37/48；该发明授权一种复合板热轧速度-变形量-压力耦合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。

本一种复合板热轧速度-变形量-压力耦合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热轧速度‑变形量‑压力耦合控制系统及方法，基于多层复合板热轧数据，采用长短时记忆网络建立时空序列预测模型，对轧制速度、轧制力和变形量进行预测，并根据预测质量和目标质量的偏差，采用多目标平衡优化算法对辊缝进行前馈修正。在前馈修正的基础上，进一步考虑了厚度实际值与设定出口厚度之间的残差，设计了辊缝反馈调节策略，实现了复合板热轧速度‑变形量‑压力耦合控制。本发明提出的复合板热轧速度‑变形量‑压力耦合控制方法控制精度高，弥补了传统方法的缺陷，提升了速度‑变形量‑轧制力动态耦合控制，可以广泛地投入到多层复合板热轧当中。

本发明授权一种复合板热轧速度-变形量-压力耦合控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种复合板热轧速度-变形量-压力耦合控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集多层复合板热轧生产过程数据、产品质量数据，构建原始数据集； 步骤2：对原始数据集进行数据预处理； 步骤3：基于预处理后的原始数据集，建立卷积-长短时记忆网络时空序列预测模型，对出口厚度进行预测； 步骤4：基于预测模型的预测结果，采取相应前馈控制策略，对辊缝参数进行修正； 步骤5：基于多层复合板热轧实际厚度，采取反馈控制策略，对辊缝进行反馈调节； 步骤6：将多层复合板热轧生产过程数据、产品质量数据输入卷积-长短时记忆网络时空序列预测模型，对出口厚度进行预测，若预测结果与实际要求出口厚度不符合，则调整辊缝参数进行再次预测，直至预测结果与实际要求出口厚度相符； 使用卷积-长短时记忆网络时空序列预测模型预测所用的辊缝参数进行生产，并在生产过程中采用步骤5的反馈控制策略，对辊缝进行实时调整； 所述步骤3具体包括以下步骤， 步骤3.1：搭建卷积-长短时记忆网络时空序列预训练模型，其原理公式如下： 式中，表示第位置的卷积核对应的权值，表示第位置的卷积核对应的偏置，表示上一层的特征映射，表示目前层的特征映射，表示激活函数，表示特征映射集， 式中，为池化结果，为输入特征的像素值，和分别为特征的行列索引值，和分别为池化窗口的行列尺寸， 式中，为表示输入门的权重矩阵，为输入门的偏置，为sigmoid函数，为遗忘门的权重矩阵，表示将向量和向量连接成为一个新的向量，指时间步t-1的隐藏状态，指时间步t的输入，为遗忘门的偏置，为输出门的权重矩阵，为输出门的偏置，为临时的隐藏状态值，为利用遗忘门进行特征筛选时的权重矩阵，为利用遗忘门进行特征筛选时的偏置； 步骤3.2：将入口厚度、设定出口厚度、变形量、压下率、入口宽度、轧制温度、轧制速度、轧制力作为模型输入，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，确定时空序列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：使用上述模型超参数，构建出多层复合板热轧产品质量预测模型； 所述步骤5反馈控制策略具体包括以下步骤， 步骤5.1：计算当前时刻复合板厚度实际值与设定出口厚度之间的残差，基于当前时刻的残差值，计算下一时刻的辊缝反馈调节量； 步骤5.2：判断辊缝反馈调节量是否超限；若超限，则重新进行步骤5.1；若未超限，则将前馈修正辊缝加上辊缝反馈调节量进行轧制。

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