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龙图腾网恭喜燕山大学申请的专利一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差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：CN115034004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210594877.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差辨识方法是由彭艳;张政;张学微;王瑾;郭鑫;崔金星;赵向阳设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差辨识方法，涉及轧机刚度技术领域，包括如下步骤：利用直接测量轧制压力的测压元件对热轧产线进行测量，得到热轧产线实际生产过程中轧机两侧轧制力数据；对所述动力学响应预测模型进行求解，得到目标轧制状态下轧机两侧状态空间模型的损失函数；根据所述待估计参数矩阵得到目标轧制状态下轧机两侧的刚度与轧机两侧的刚度差。本专利充分挖掘了热轧机组实际的振动数据以及轧制数据所包含的信息来辨识轧机操作侧和传动侧的刚度及刚度差，并且在此基础上还可以进一步分析板带在不同轧制宽度和轧制速度等情况下，对机架两侧刚度及刚度差的影响程度，动态跟踪热轧机组刚度及刚度差的变化情况。

本发明授权一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO算法的热轧产线轧机刚度及刚度差辨识方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：利用直接测量轧制压力的测压元件对热轧产线进行测量，得到热轧产线实际生产过程中轧机两侧轧制力数据；根据所述轧机两侧轧制力数据得到轧制力波动函数表达式；利用振动测试平台测量热轧产线实际生产过程中轧机两侧的振动数据；对所述振动数据进行处理得到加速度波动数据、速度波动数据和位移波动数据；选取目标轧制状态，根据时间筛选目标轧制状态相对应的轧制力波动函数表达式、加速度波动数据、速度波动数据和位移波动数据；根据轧制力波动函数表达式和轧机系统两侧的结构状态，建立轧机两侧的动力学系统数学模型；将所述动力学系统数学模型依据状态空间模型的转化原则转化为状态空间模型的状态方程和控制方程；对所述状态方程和控制方程进行求解，利用求解得到的参数矩阵得到动力学响应预测模型；根据所述加速度波动数据、速度波动数据和位移波动数据与动力学响应预测模型，得到目标轧制状态下轧机两侧状态空间模型的损失函数；利用MATLAB软件平台搭建基于粒子群优化算法的动力学参数辨识模型的虚拟环境；对所述虚拟环境进行初始化，基于PSO算法对轧机两侧的状态空间模型的损失函数进行寻优，得到轧机两侧状态空间模型的最小损失函数下的待估计参数矩阵；根据所述待估计参数矩阵得到目标轧制状态下轧机两侧的刚度、阻尼与轧机两侧的刚度差。

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