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龙图腾网获悉北京一控软件技术有限公司申请的专利一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制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：CN121479212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610017695.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制系统是由孙旻;马晓彬;李冉影设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多参数实时监测与控制系统技术领域，具体公开了一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制系统。该系统包括多源数据采集模块、信号预处理与特征提取模块、多尺度深度特征融合模块、基于物理信息神经网络的设备状态评估模块以及自适应决策与控制输出模块。通过深度融合多源异构信号特征并嵌入工艺物理约束进行状态评估，该系统能够实现对冷轧设备早期微弱故障的精准识别与预警，并依据评估结果输出分级预警及自适应控制建议，从而提升设备可靠性及生产效率。

本发明授权一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制系统在权利要求书中公布了：1.一种钢铁及有色金属冷轧过程的多参数实时监测与控制系统，其特征在于，包括： 多源异构数据采集模块，用于并行采集冷轧过程中关键装备的多维度实时运行信号； 信号预处理与特征提取模块，用于对由所述多源异构数据采集模块获取的原始信号进行降噪、对齐与特征提取； 多尺度深度特征融合模块，用于接收并深度融合由所述信号预处理与特征提取模块输出的多层次特征，以构建表征设备综合状态的高维融合特征向量； 基于物理信息神经网络的设备状态评估模块，用于依据由所述多尺度深度特征融合模块输出的深度融合特征向量，并结合冷轧工艺的物理机理约束，实现对设备健康状态与故障模式的量化评估，所述基于物理信息神经网络的设备状态评估模块包括物理信息约束层与状态评估网络，所述状态评估网络包含健康度量化分支以及故障模式识别与定位分支；其中，所述物理信息约束层的构建方法如下：依据冷轧工艺机理，建立关键工艺参数与振动频谱特征、温度分布特征之间的关联方程组；将这些关联方程组离散化后，作为额外的正则化损失项加入状态评估网络的总损失函数中； 在模型训练时，物理正则化损失项与传统的交叉熵损失、均方误差损失共同进行反向传播与参数优化； 自适应决策与控制输出模块，用于根据所述基于物理信息神经网络的设备状态评估模块输出的健康度数值与故障概率向量，执行分级的预警与控制策略，所述自适应决策与控制输出模块内置有注意阈值、预警阈值与停机阈值；其中，所述自适应决策与控制输出模块中初步控制建议信号的生成逻辑基于轻量级的强化学习代理；所述强化学习代理以当前设备状态评估结果、实时工艺参数以及生产质量指标作为状态输入；所述强化学习代理的动作空间定义为一系列离散的工艺参数微调动作；所述强化学习代理的目标是最大化综合奖励函数，所述综合奖励函数同时考虑设备健康度的改善程度、生产质量的稳定性以及产量损失的最小化； 所述多源异构数据采集模块包括振动传感单元、温度传感单元、压力传感单元、电流电压传感单元以及工艺参数采集单元； 所述振动传感单元部署于轧机机架、轧辊轴承座及主传动齿轮箱的关键测点，采用加速度传感器以不低于20千赫兹的采样频率采集三维振动信号； 所述温度传感单元采用红外热像仪与埋入式热电偶相结合的方式，采样频率不低于100赫兹；所述压力传感单元集成于轧机液压压下系统与弯辊系统中； 所述电流电压传感单元通过高精度霍尔传感器采集主电机、卷取电机的三相电流与电压波形； 所述工艺参数采集单元从轧线基础自动化系统实时获取轧制速度、压下率、张力设定值以及带钢材质与规格信息； 所述信号预处理与特征提取模块包括并行执行的时域特征提取单元、频域特征提取单元以及时频域特征提取单元； 所述时域特征提取单元计算信号的均方根值、峰值因子、峭度指标以及波形指标； 所述频域特征提取单元通过对信号进行快速傅里叶变换，提取包括啮合频率倍频带、轴承特征频率带以及0.5倍至3倍转频范围内的能量占比的频带； 所述时频域特征提取单元采用连续小波变换，生成信号的时频谱图，并从中提取小波能量熵与奇异谱熵。

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