专利简介：

在整个钢铁生产工序中，连铸坯是热轧工序的原材料，其质量决定着后续的热轧和冷轧工序的产品质量，因而连铸坯的质量等级关系着成品钢材的优劣。经由连铸生产线配置的传感器网络采集得到的实时工艺特征参数控制和影响着连铸坯成品的质量。现有连铸坯质量实时预测方法存在精度偏低和多变量预测困难。

本发明根据连铸坯生产过程产生的时序数据进行重要特征提取、感知关键点计算，以及特征表示学习，结合自定义的时序神经网络学习训练得到连铸坯质量等级预测器进行实时质量预测。能够及时发现有质量问题的连铸坯，防止质量缺陷的连铸坯流入热轧工艺生产线，提升智能化制造水平，降低不良产品带来的经济损失。

授权公告号：CN115034554B

申请号：2022104528143

专利权人：上海大学

第一发明人：上海交通大学计算机工程与科学学院武星博士

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