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龙图腾网获悉中冶南方工程技术有限公司申请的专利预测或控制硅钢铁损的方法、装置及存储介质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：CN116305885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310202901.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权预测或控制硅钢铁损的方法、装置及存储介质是由蔡全福;贺立红;姚文达;王志军设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测或控制硅钢铁损的方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种预测或控制硅钢铁损的方法、装置及存储介质，该预测方法包括：S1，确定在硅钢钢卷生产全流程中用于预测硅钢铁损的工艺参数变量集，具体地，采用PLS结合递归变量消除来确定上述工艺参数变量集；S2，基于所选择的变量集和获得的历史数据集训练神经网络，得到硅钢铁损的预测模型；S3，基于所选择的变量集，在硅钢生产过程中获得当前已完成工序的工艺参数实际值及后续未完成工序工艺参数的历史中位数；S4，将步骤S3获得的数据输入硅钢铁损的预测模型进行铁损预测。利用上述技术方案，可以更准确地实现了对硅钢铁损的在线预报。

本发明授权预测或控制硅钢铁损的方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预测硅钢铁损的方法，用于在硅钢生产过程中预测硅钢的铁损，其特征在于，包括： S1，确定在硅钢钢卷生产全流程中用于预测硅钢铁损的工艺参数变量集，包括： S11，选择钢卷的全流程工艺参数变量作为初始变量集，获得每个已完成钢卷对应的全流程工艺参数变量值和对应的铁损值，并利用所获得的全流程工艺参数变量值和铁损值建立历史数据集； S12，基于当前的变量集，采用偏最小二乘PLS法建立回归模型，并通过交叉验证来计算所述回归模型在当前变量集下的均方根误差； S13，针对所述回归模型，将所述全流程工艺参数变量构成的变量集中回归系数绝对值最小的变量去掉； S14，判断剩余变量的个数是否等于预定的最少变量个数；如是，则转入步骤S15，否则，返回步骤S12； S15，对比所述回归模型在不同变量个数下通过交叉验证获得的均方根误差，选择最小均方根误差所对应的变量集作为用于预测硅钢铁损的工艺参数变量集； S2，基于所选择的所述用于预测硅钢铁损的变量集和所述历史数据集训练神经网络，得到硅钢铁损的预测模型； S3，基于所选择的所述用于预测硅钢铁损的变量集，在硅钢生产过程中获得当前已完成工序的工艺参数实际值及后续未完成工序工艺参数的历史中位数； S4，将所获得的所述工艺参数实际值和所述历史中位数输入所述硅钢铁损的预测模型进行铁损预测。

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