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申请/专利权人：冶金自动化研究设计院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于知识库的多轧程铸轧协同排程方法和系统，属于冶金自动化技术领域，包数据准备；预排序板坯聚组，利用知识库的板坯插入约束知识集，作为合并时的限制条件，进行凝聚法层次聚类算法，对板坯进行聚类并输出板坯组；后续包括主材组划分、烫辊材选取、合并主材组、合并烫辊材和主材、收尾材选取和KPI计算。整体排程耗时由20+分钟降低到7s，实现了一键智能多轧程自动排程，有效的提高了轧程热装率，轧制里程等KPI指标，在大大减少计划员的工作量同时具有更稳定的排程质量，提高了钢厂的自动化水平。
主权项：1.一种基于知识库的多轧程铸轧协同排程方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据准备；S2：预排序板坯聚组，利用知识库的板坯插入约束知识集，作为合并时的限制条件，进行凝聚法层次聚类算法，对板坯进行聚类并输出板坯组；S3：主材组划分，基于知识库的主材组划分约束知识集，将聚类后的板坯组划分为主材组，并根据板坯数量、开浇时间、钢种优先级等信息对主材组进行优先级打分；再基于知识库的主材组划分约束知识集，按照打分分数合并主材组，并形成多个候选主材组集合，最终将候选板坯组划分到多个轧程中，每个主材组集合对应一个轧程，其划分目标是最大化轧制里程以及热装率；S4：烫辊材选取，对于主材划分结果中的每个主材组集合，遍历所有未使用板坯，基于知识库的烫辊材约束知识集，该板坯是否可以作为当前主材集的烫辊材，是则放入该主材集对应的烫辊材集合中，选取可用的烫棍材；S5：合并主材组，将主材集中的相邻的板坯基于知识库的板坯插入约束知识集进行合并，若合并失败，则遍历未使用的板坯；再基于知识库的板坯插入约束知识集挑选合适的过渡材进行拼接，若拼接失败则删除后一个主材组，重复执行上述步骤，形成一个连续的主轧材组；S6：合并烫辊材和主材，S7：收尾材选取；若轧制里程不够，利用蒙特卡洛树搜索算法选取收尾材补充，提高轧制里程表现；S8：KPI计算，计算轧制计划的KPI，并组织填充轧制结果，并返回给前端用于展示。
全文数据：
权利要求：
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