(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111116168.5 (22)申请日 2021.09.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113837603 A (43)申请公布日 2021.12.24 (73)专利权人 北京科技大 学 地址 100083 北京市海淀区学院路3 0号 (72)发明人 孙文权　武章昱　李立刚　何安瑞　 陈禄祯　袁铁衡　 (74)专利代理 机构 北京市广友专利事务所有限 责任公司 1 1237 专利代理师 张仲波 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01)G06N 3/00(2006.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 111/04(2020.01) 审查员 焦月 (54)发明名称 一种酸轧排产优化方法 (57)摘要 本发明提供一种酸轧排产优化方法， 属于金 属材料的加工信息技术领域。 所述方法包括： 选 出需进行下一步生产的钢卷， 对其进行质量审 核， 将审核合格的钢卷按照板宽由宽到窄进行初 排序； 对初排序的生产计划进行筛选， 将板宽差 值较小的相邻两卷钢卷取出， 组合成为一组； 根 据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的 规则建立辊缝数学模型， 对筛选出的板宽相近的 若干组钢卷按照建立的辊缝数学模 型重新排序； 利用PSO算法求解所述辊缝数学模型， 得到使得 整个生产计划辊缝值变化量最小的生产计划。 采 用本发明， 能够减少轧制过程中钢卷的变规格风 险， 在提高生产效率的同时能够保证产品质量。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 113837603 B 2022.08.09 CN 113837603 B 1.一种酸轧排产优化方法， 其特 征在于， 包括： 选出需进行下一步生产的钢卷， 对其进行质量审核， 将审核合格的钢卷按照板宽由宽 到窄进行初排序； 对初排序的生产计划进行筛 选， 将板宽差值较小的相邻两卷钢卷 取出， 组合成为 一组； 根据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则建立辊缝数学模型， 对筛选出的 板宽相近的若干组钢 卷按照建立的辊缝数学模型重新排序； 具体包括： 根据轧制过程中相 邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则 建立辊缝数学模型； 在满足辊缝数学模型约束条件下， 对筛选出的板宽相近的若干组钢卷按照建立的辊缝数学模型重新排序， 使生产计划中相 邻 钢卷在五个机架处的辊缝值变化量之和最小， 且生产计划中全部钢卷在五个机架处的辊缝 值变化量之和最小； 利用PSO算法求解所述辊缝数学模型， 得到使得整个生产计划辊缝值变化量最小的生 产计划。 2.根据权利要求1所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 所述对初排序的生产计划进 行筛选， 将板宽差值较小的相邻两卷钢卷 取出， 组合成为 一组包括： 对初排序的生产计划进行筛选， 当相邻 两卷钢卷板宽差小于生产工艺上规定允许的最 大逆宽量Δdmax时， 将这相邻两卷钢卷 取出组合成为 一组。 3.根据权利要求1所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 建立的辊缝数学模型的目标 函数Y表示 为： Y＝α1f1+α2f2 其中， α1和α2都表示加权因子， f1表示使生产计划中相邻钢卷在五个机架处的辊缝值变 化量之和最小， f2表示使生产 计划中全部钢卷在五个机架处的辊缝值变化量之和最小， i表 示第i钢卷， 取1～n； j表示钢卷所在的机架数， 取1～5； ΔSij表示第i钢卷与第i+1钢卷在第j 个机架处的辊缝值变化量； ΔSi表示第i钢卷与第i+1钢卷在五个机架处的辊缝值变化量之 和； ΔS表示全部钢卷在五个机架处的辊缝值变化 量之和。 4.根据权利要求3所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 辊缝数学模型的约束条件 为： ΔSij≤ΔSj 其中， ΔSj表示第j个机架能允许的最大跳变量。 5.根据权利要求3所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 第 i钢卷在第j个机架的辊缝 值表示为： 其中， Sij表示第i卷带钢在第j个机架处的辊缝值； hij表示第i卷带钢在第j个机架处的 出口轧件厚度； Fij表示第i卷带钢在第j个机架处的设定轧制力； Fz表示调零轧制力； Mij表示权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113837603 B 2在轧制第i卷带钢时， 第j个机架的等效刚度； Sz表示调零时的空载辊缝； ΔS表示经验补偿 值。 6.根据权利要求1所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 在利用PSO算法求解基于本 辊缝数学模型的最优生产计划时， 在P SO算法中引入惯性权 重w， 其中， w的表达式为： w＝winit(1‑Dk)(1‑Ek) 其中， winit为初始惯性权重， Dk为粒子群多样性， Ek为进化速度， k 为当前迭代次数。 7.根据权利要求6所述的酸轧排产优化方法， 其特征在于， 所述粒子群多样性Dk表示数 据的差异程度， 表达式为： 其中， 0≤Dk≤1 其中， m为种群规模， t表示种群中的第t个粒子， n为粒子的总维度数， d表示该粒子为第 d维， 表示第t个粒子在第k次迭代中第d维的位置， 表示第t个粒子在第k次迭代中第d 维的最优解； 所述进化速度Ek表示全局最优解Pgk所对应的适应度 与上一次迭代过程中全局最优 解Pgk‑1对应的适应度 之比， 表达式为： 其中， 0≤Ek≤1。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113837603 B 3