申请/专利权人：东北大学

申请日：2024-02-07

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117724433A

主分类号：G05B19/418

分类号：G05B19/418

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。

主权项：1.一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，并构建原始数据集；步骤2：对原始数据集进行数据预处理；步骤3：对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；步骤4：使用训练集训练基学习器；步骤5：采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；步骤6：使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；步骤7：基于多通道分布式深度集成模型的预测结果，为不同的质量缺陷类型制定相应的控制策略，并根据制定好的控制策略，采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法

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