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龙图腾网恭喜北京首钢股份有限公司申请的专利热轧厚度控制模型的监控方法、装置、介质和电子设备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：CN115041529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210516514.7，技术领域涉及：B21B37/18；该发明授权热轧厚度控制模型的监控方法、装置、介质和电子设备是由南宁;武振威;任存杰;蔡耀清;王伦;罗旭烨;冀建卫;马家骥设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本热轧厚度控制模型的监控方法、装置、介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及热轧板带厚度技术领域，揭示了一种热轧厚度控制模型的监控方法及装置，所述方法包括：获取所述热轧厚度控制模型中的自学习模块在多次热轧过程中计算生成的自学习系数，得到第一监控参数数组；判断所述第一监控参数数组中是否存在连续J1个数值的绝对值均超过设定极限值，其中，所述J1为大于2的自然数；如果所述第一监控参数数组中存在连续J1个数值的绝对值均超过设定极限值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息。本申请提供的技术方案通过热轧厚度控制模型中自学习模块生成的自学习系数监控热轧厚度控制模型是否存在问题，可以及时调整热轧厚度控制模型，从而提高热轧厚度控制模型在针对轧件热轧过程中的厚度控制精度。

本发明授权热轧厚度控制模型的监控方法、装置、介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种热轧厚度控制模型的监控方法，其特征在于，所述热轧厚度控制模型包括控制模块和自学习模块，所述控制模块用于控制热轧设备对轧件进行热轧时的厚度，所述自学习模块用于修正热轧设备对轧件进行热轧时的厚度，所述方法包括：获取所述热轧厚度控制模型中的自学习模块在多次热轧过程中计算生成的自学习系数，得到第一监控参数数组；判断所述第一监控参数数组中是否存在连续J1个数值的绝对值均超过设定极限值，其中，所述J1为大于2的自然数；如果所述第一监控参数数组中存在连续J1个数值的绝对值均超过设定极限值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息；如果所述第一监控参数数组中不存在连续J1个数值的绝对值均超过设定极限值，则按照设定的包络次数，对所述第一监控参数数组进行包络中位线处理，得到参考监控参数数组；根据所述参考监控参数数组，构建参考监控参数函数；对所述参考监控参数函数进行3次取离散微分处理，分别得到第二监控参数数组、第三监控参数数组，以及第四监控参数数组；判断所述第二监控参数数组中是否存在连续J2个数值均为负值或者均为正值，其中，所述J2为大于10的自然数；如果所述第二监控参数数组中存在连续J2个数值均为负值或者均为正值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息；如果所述第二监控参数数组中不存在连续J2个数值均为负值或者均为正值，则判断所述第二监控参数数组中是否存在连续J3个数值均为正值，且判断所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值是否均为正值，其中，所述J3为大于3小于J2的自然数；如果所述第二监控参数数组中存在连续J3个数值均为正值，且所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值均为正值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息；如果所述第二监控参数数组中不存在连续J3个数值均为正值，或者所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值不均为正值，则判断所述第二监控参数数组中是否存在连续J3个数值均为负值，且判断所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值是否均为负值；如果所述第二监控参数数组中存在连续J3个数值均为负值，且所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值均为负值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息；如果所述第二监控参数数组中不存在连续J3个数值均为正值或负值，或者所述第三监控参数数组中与所述J3个数值具有相同数组位置的数值不均为正值或负值，则判断所述第四监控参数数组中是否存在连续J4个数值均为负值或者均为正值，其中，所述J4为大于所述J3的自然数；如果所述第四监控参数数组中存在连续J4个数值均为负值或者均为正值，则输出关于所述热轧厚度控制模型的警报信息。

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