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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯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：CN114996650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210613083.6，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法是由刘强;杨森;丁进良;柴天佑设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法，包括：根据压下量分布相似度，从历史相同道次数量与板型的生产数据中，选取基准数据；基于选取的基准数据，利用角度贡献值方法对性能下降的道次进行分析，找到异常回路候选集；根据多个候选异常回路的时间序列数据，进行回路间的传递熵分析，计算得到各异常回路之间的传递熵值；根据计算得到的传递熵值建立因果关系图，根据因果关系图，定位到异常的根本原因。本发明的技术方案不仅能够应用于厚板精轧过程，而且还可以推广应用于其他复杂工业过程。

本发明授权一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法在权利要求书中公布了：1.一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、选取基准数据；S2、基于选取的基准数据，利用角度贡献值方法对性能下降的道次进行分析，找到异常回路候选集；所述步骤S2的具体实现过程如下：S21、基于选取的基准数据，存在如下协方差矩阵：covyⅡP＝covyⅠPΛ其中，yⅡ表示正常数据，yⅠ表示监控数据；S22、定义为对角阵中Λ的值大于1的在P中对应的列向量所组成的性能下降的子空间，基于角度的贡献值计算公式如下： 其中，||·||表示向量的2范数，ek＝[0...0k-110...0]T为第k行为1其余为0的单位向量，l表示性能更差的子空间的维度，即的列数，表示的第k个行向量，上述等式解释了基于角度的贡献指标完全由负载确定；相较于性能较差的子空间如果基于角度的贡献指标cosθk＞εr，相应的回路变量可以被确定为对更差子空间的贡献；其中εr为人工设定的阈值参数；S3、根据异常回路的运行实际值，进行回路间的传递熵分析，计算得到各异常回路之间的传递熵值；S4、根据计算得到的传递熵值建立因果关系图，根据因果关系图，定位到异常的根本原因。

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