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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控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：CN120296464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510317166.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控方法是由孙杰;刘瑜;丁成砚;文钰;彭文;张殿华设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控方法，包括：步骤1：收集历史轧制生产过程数据，并进行预处理；步骤2：基于预处理后的数据构建轧制生产过程数据集；步骤3：以带钢凸度与目标厚度的比值进行板形质量分类并设定类别标签；步骤4：基于DS理论建立包含多个分类器的自适应带钢出口板形诊断模型，并通过轧制生产过程数据集对诊断模型进行训练；步骤5：将新轧制规程下的轧制生产过程数据输入到训练好的自适应带钢出口板形诊断模型的分类器中，得到带钢的实时分类预测结果，如果预测分类为欠凸度或过凸度，则执行步骤6；否则不调整工艺参数；步骤6：根据步骤5的预测结果，基于逆线性二次型控制ILQ动态调节并优化工艺参数。

本发明授权一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应融合模型的带钢板形智能调控方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集历史轧制生产过程数据，并进行预处理； 步骤2：基于预处理后的数据构建轧制生产过程数据集，并按照7：3的比例划分为训练集和测试集； 步骤3：以带钢凸度与目标厚度的比值进行板形质量分类，包括欠凸度、合格凸度和过凸度，并设定类别标签； 步骤4：基于DS理论建立包含多个分类器的自适应带钢出口板形诊断模型，并通过轧制生产过程数据集对诊断模型进行训练，具体为： 步骤4.1：选择多个智能分类器，并将轧制生产过程数据集按照7：3的比例划分为训练集和测试集，对每个分类器进行训练，根据板形质量分类结果计算每组样本基于各个分类器的后验概率与可靠性因子； 步骤4.2：根据后验概率和可靠性因子计算各分类器的质量函数，使用DS证据理论对多个分类器的质量函数进行融合，选择合成后质量函数最大的类别作为最终的板形诊断结果；如果板形诊断结果与实际类别有偏差，则加入模糊隶属度函数调节各分类器在合成过程中的权重，更新各分类器的质量函数，重新进行质量函数融合，直到诊断结果和实际分类一致，并选择组合中的分类器作为自适应带钢出口板形诊断模型的最终分类器； 步骤5：将新轧制规程下的轧制生产过程数据输入到训练好的自适应带钢出口板形诊断模型的分类器中，得到带钢的实时分类预测结果，如果预测分类为欠凸度或过凸度，则执行步骤6；否则不调整工艺参数； 步骤6：根据步骤5的实时分类预测结果，基于逆线性二次型控制ILQ动态调节并优化工艺参数，具体为： 步骤6.1：将新轧制规程下的轧制生产过程数据和诊断模型的分类器输出的预测凸度，输入到SHAP模型中，获得各个轧制生产过程数据的SHAP值； 步骤6.2：建立ILQ系统状态方程，明确状态变量与控制输入之间的关系，为ILQ控制器设计提供数学模型： 其中，X是状态变量，即新轧制规程下的轧制生产过程数据；U是控制输入，即关键轧制参数的调节量，关键轧制参数为SHAP模型输出的前9项数据中除了窜辊量和带钢宽度以外的轧制生产过程数据；D为系统状态矩阵，描述状态变量之间的动态关系；E为控制矩阵，描述控制变量对系统的影响； 步骤6.3：ILQ控制器的目标是最小化目标变量的偏差，即最小化状态偏差XTQX和控制代价UTRU，确保系统在动态变化工况下达到最优性能，目标函数J定义为： 其中，Q是状态权重矩阵，为对角矩阵，对角线上的元素为关键轧制参数的SHAP值，用于调节各个状态变量的重要性；R是控制输入权重矩阵，用于平衡控制能耗和系统性能； 将目标函数的最小化问题转化为Riccati方程的解： P＝DTPD-DTPER+ETPE-1ETPD+Q 通过Riccati方程的解P，计算ILQ反馈增益矩阵K： K＝R+ETPE-1ETPD 计算轧制工艺参数调整量U，实现系统状态的实时调节： U＝-KX ILQ控制器通过PLC与各个执行机构连接，基于U调节机构的动作，所述执行机构包括液压缸，主电机；液压缸用来调节轧制力和弯辊力的大小，主电机用来调节轧制速度大小。

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