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申请/专利权人：江苏省沙钢钢铁研究院有限公司;江苏沙钢钢铁有限公司;江苏沙钢集团有限公司

申请日：2024-11-14

公开（公告）日：2024-12-17

公开（公告）号：CN119150698A

专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]

专利摘要：本发明涉及一种基于性能预测的宽厚板母板头尾优化剪切方法，以钢板生产过程工业大数据为基础，在钢板生产完成进行宽厚板母板沿长度方向的通板性能预测，根据预测的性能指标进行对比分析，选择性能波动大的指标作为剪切优化的性能指标，考虑该性能指标从头到尾性能，选择该性能指标最均匀的部分，计算母板头尾的剪切量，实现钢板头尾优化剪切。本发明可以通过基于长度方向全长力学性能预测，实现钢板头尾优化剪切，减少头尾性能超标准值造成的改判，减少母板的同板性能差，达到优化剪切控制目的。

专利权项：1.一种基于性能预测的宽厚板母板头尾优化剪切方法，其特征在于：针对的宽厚板为采用单机架、双机架中厚板轧机轧制形成的宽厚板，具体包括以下步骤：步骤S1：基于MES系统获取历史宽厚板轧制数据，所述的轧制数据包括板坯宽度W、长度L以及厚度H，轧制后的宽度w、长度l以及厚度h；还包括对宽厚板母板头尾切割定尺后的目标长度、确定切掉的头部圆弧、确定切掉的尾部圆弧以及轧后钢板长度l；步骤S2：在轧制结束后，在钢板长度方向选定采样长度，在采样长度上选取n个采样点数，实时记录各个采样点的终轧表面温度、水冷开始后钢板的开冷表面温度以及水冷结束后钢板的终冷表面温度，i=1,2,……n；其中，采样长度为钢板长度减去头部和尾部后的最小切割长度，将采样长度分成若干段，采样点分布在每段上；步骤S3：将步骤S1与步骤S2得到的数据形成样本集，基于样本集构建神经网络模型，并对神经网络模型进行训练，最终得到性能预测模型；通过性能预测模型实时预测得到轧制后冷却过程的宽厚板母板的力学性能数据；步骤S4：基于性能预测模型预测得到m个力学性能指标的n个性能数据，从m个力学性能指标中确定性能指标波动最大的一个，定义为k，将性能指标k作为进行优化剪切的计算指标；步骤S5：继续从MES系统中获得对宽厚板母板头尾切割定尺后的目标长度、确定切掉的头部圆弧、确定切掉的尾部圆弧以及轧后钢板长度l；步骤S6：根据选定的第k个性能指标，从宽厚板母板的n个性能数据中选择连续的u个数值，即为u个连载的性能指标；通过计算u个性能指标的标准差，选取最小连续u个性能指标的标准，其中，设定连载从v开始，至v+u-1结束，则确定目标长度v的具体数值；步骤S7：结合步骤S6与步骤S7，确定头部切割总长度以及尾部切割长度，将获取的头部切割总长度以及尾部切割长度发送至切头剪控制系统，对宽厚板母板发送剪切命令，完成头部和尾部的切割。

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