关键技术：

（１）研制了基于轧机颤振相关大数据的时空融合模型，开发了基于信息物理系统（ＣＰＳ）的颤振在线监测预警系统，实现报警能量阈值的自适应学习以及振源智能识别；

（２）建立和完善轧机机电液界多态耦合振动理论体系，提出和完善轧机机电液界多态耦合振动理论；

（３）研制了连铸机振动、连铸坯硬度波动和形貌、轧机耦合振动在线监测系统，实现铸轧流程整体监测和振动基因遗传追溯功能，为确定诱发轧机振动的根源提供数据支撑；

（４）研制轧机多态耦合振动解耦抑振器，获得多个频率抑振信号，分别送到压下和主传动控制系统中进行振动相位控制和幅值控制，达到消减轧机振动幅值和振动能量。

（５）先后在国内２３个轧机机组上推广应用，在宝钢股份内的３条冷轧机组应用后，月平均发生颤振次数降幅超５０％；颤振导致的月平均废钢切除量降幅近９０％；轧机平均提速４％以上，轧机牌坊垂振速度由原来８降低到１ｍｍ／ｓ，抑振效果显著，为全国数百条生产线上的轧机振动问题提供了一整套实用的解决方案。