北京科技大学李静获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法和系统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：CN118492084B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410648581.3，技术领域涉及：B21B38/00；该发明授权一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法和系统是由李静;李骏;项晓菲;申屠南凯;吴楠设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于作业热连轧技术领域领域，具体涉及一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法和系统，包括在带钢头部经过的路径设置监测点，监测点上的传感器对带钢头部位置进行信息采集，并得到输入数据集，基于输入数据集构建REF神经网络，并训练神经网络，在得到理想结果之前进行持续预测，本发明提出的方法能够实现带钢头部的在线、实时、自动、非接触测量，实现了传感器的信息获取和信息处理功能。本发明通过RBF神经网络，实现定性针对不同种端带钢头部的跟踪。在线使用时速度快、性能稳定、跟踪效果精确，且能适应恶劣的工况，有效地降低工人劳动强度，降低跟踪失败率，提高自动踏步控制效果，满足带钢过程需要。
本发明授权一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种热轧卷取机带钢头部监测端分区方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，在带钢头部经过的路径设置监测点：设置七个监测点，监测点将带钢头部路径分割成6个监测段，设为第一监测段、第二监测段、第三监测段、第四监测段、第五监测段和第六监测段；在七个监测点设置信息采集装置； 步骤2，监测点对带钢头部位置进行信息采集：根据步骤1获取的信息建立数据集，作为神经网络的输入； 步骤3，构建RBF神经网络训练模型，并根据来自步骤2的数据集，训练神经网络训练模型，直至预测结果与实际结果的误差在预设范围之内。
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