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一种基于数据驱动的冷轧机振动预测与预警方法

摘要

本发明提供一种基于数据驱动的冷轧机振动预测与预警方法,涉及轧钢技术领域。本发明首先在冷轧生产过程中,获取轧制过程工艺参数;将轧机轧制过程工艺参数与振动数据进行时刻匹配、数据平滑与标准化处理;最后采用处理后的数据使用XGBoost算法建立轧机振动幅值预测模型,利用模型对轧机的振动幅值进行预测;本发明提供的数据驱动的冷轧机振动预测与预警方法,运算速度快、计算精度高,可应用于在线轧机振动的早期预警。

著录项

  • 公开/公告号CN114091211A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN202111516036.1

  • 申请日2021-12-06

  • 分类号G06F30/17(20200101);G06F30/27(20200101);G06K9/62(20220101);B21B37/00(20060101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人李珉

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

  • 入库时间 2023-06-19 14:17:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/17 专利申请号:2021115160361 申请日:20211206

    实质审查的生效

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