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龙图腾网获悉上海能辛智能科技有限公司;宝山钢铁股份有限公司申请的专利低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用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：CN115703130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202110929694.7，技术领域涉及：B21B38/00；该发明授权低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法是由王全;周军;俞鸿毅;唐成龙;王存兵;汤文杰设计研发完成，并于2021-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及专门适用于金属轧机的测量方法和装置领域，具体为一种低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法。一种低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法，其特征是：按如下步骤依次实施：①确定参数：②在线预测。本发明使用方便，测量准确，代表性高，适应性强。

本发明授权低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法在权利要求书中公布了：1.一种低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置的使用方法，所述的低碳钢冷轧薄板屈服和抗拉强度在线测量装置包括托辊11、带钢12、底座2、立轨31、平轨32、滑杆4、升降驱动缸5、电磁检测单元6、距离传感器7和控制器8， 各根托辊11互相平行设置且在同一水平面上，带钢12设于各根托辊11上，各根托辊11同向转动时推动带钢12移动； 底座2设于两根相邻的托辊11之间，底座2上垂直地设有四根立轨31，四根立轨31顶端的连线构成两条对边和托辊11平行的矩形，两根滑杆4的两端分别可移动 地嵌设在一根立轨31内，托辊11、立轨31和滑杆4这三者两两互相垂直，平轨32的两端分别固定在一根滑杆4的中部，升降驱动缸5的缸体固定在底座2上，升降驱动缸5活塞杆的移动端连接平轨32的中部； 电磁检测单元6包括壳体61、伺服驱动电机62、滚轮63、切线磁场谐波分析模块、巴克豪森噪声检测模块、增量磁导率检测模块、多频涡流电磁检测模块和电磁超声无损检测模块，壳体61内设有所述切线磁场谐波分析模块、所述巴克豪森噪声检测模块、所述增量磁导率检测模块、所述多频涡流电磁检测模块和所述电磁超声无损检测模块，伺服驱动电机62固定在壳体61的底部，滚轮63可转动地设于壳体61的底部，伺服驱动电机62的输出轴连接滚轮63，电磁检测单元6通过滚轮63可移动地设于平轨32上； 距离传感器7固定在电磁检测单元6壳体61的顶部，且距离传感器7设于带钢12的正下方； 升降驱动缸5、伺服驱动电机62、所述切线磁场谐波分析模块、所述巴克豪森噪声检测模块、所述增量磁导率检测模块和距离传感器7都通过信号线连接控制器8； 立轨31的顶部设有限位块311，限位块311设于滑杆4向上移动的极限位置； 控制器8选用微机、单片机或可编程控制器； 其特征是：按如下步骤依次实施： ①确定参数： 电磁检测单元6的切线磁场谐波分析模块检测分析获得激励磁场的EM1～EM11的十一个参数，所述十一个参数的参数代号、参数名称、参数单位和参数含义如下： ； 电磁检测单元6的巴克豪森噪声检测模块检测分析获得激励磁场的EM12～EM18的七个参数，所述七个参数的参数代号、参数名称、参数单位和参数含义如下： ； 电磁检测单元6的增量磁导率检测模块检测分析获得激励磁场的EM19～EM25的七个参数，所述七个参数的参数代号、参数名称、参数单位和参数含义如下： ； 电磁检测单元6的多频涡流电磁检测模块检测分析获得激励磁场的EM26～EM41的十六个参数，所述十六个参数的参数代号、参数名称、参数单位和参数含义如下： ； 电磁检测单元6的电磁超声无损检测模块检测分析获得激励磁场的EM42～EM44的三个参数，所述三个参数的参数代号、参数名称、参数单位和参数含义如下： ； 每一个检测分析获得的原始检测电磁信号EMi都对应一个扩展电磁信号NMi=，i=1,2,…,44； ②在线预测： 基于人工神经网络中的BP神经网络来实现带钢屈服延伸率的在线预测，具体算法步骤为： i.确定BP神经网络结构及网络参数设置：在网络训练之前需要构建好所设计的网络结构，并且得设置合适的网络参数以确保训练网络能够达到期望要求； ii.初始化权重和阈值：未用指定算法来设置权重和阈值的BP网络都采取随机地给其赋予一组较小的非零值； iii.处理好训练样本数据并将其送入网络进行训练：在送入网络训练之前，需要归一化处理不同数量级的训练样本数据，然后再将数据送到网络开始训练； iv.正向传播阶段：依次计算逐层的输出，在输出层得到最终输出Ym； v.实际输出与期望输出比较：若是实际输出Ym与期望输出Om一致，则结束训练；若是实际输出Ym与期望输出Om不一致，则开始反向传播阶段； vi.反向传播阶段：求出实际输出Ym与期望输出Om之间的总的误差E，将总的误差E分摊给各层各节点，调整各层各节点的权重和阈值； vii.更新后的网络进行下一次训练：将调整好权重和阈值的网络作为新的模型进行再次的训练，若是训练后的结果与期望要求相符合则结束训练，若是不符则再次进入误差反传阶段，循环往复，当迭代次数达到预设次数或者性能函数值小于预设误差精度则停止训练过程。

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