一种金属轧机的张力智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种金属轧机的张力智能控制方法及系统，涉及数据处理领域，其中，所述方法包括：基于连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；将轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型，获得张力控制要求；获得机架区间内设置的张力测量设备，确定张力测量信息；判断张力测量信息是否满足张力控制要求，当满足时，持续当前控制信息；当不满足时，获得张力偏差值，基于张力偏差值对当前控制信息进行张力调整控制。解决了现有技术中针对金属轧机的张力控制准确性不足，进而造成金属轧机的张力控制效果不佳的技术问题。达到了提高金属轧机的张力控制准确性，提高金属轧机的张力控制质量等技术效果。力控制质量等技术效果。力控制质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种金属轧机的张力智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体地，涉及一种金属轧机的张力智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]张力是金属轧机的重要工作参数之一，张力的影响贯穿金属轧机的整个工作流程。不恰当的张力不仅影响着带材轧制的厚度、平整度，还影响着金属轧机的工作质量及工作效率。如何对金属轧机进行有效地张力控制，受到人们的广泛关注。
[0003]现有技术中，存在针对金属轧机的张力控制准确性不足，进而造成金属轧机的张力控制效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种金属轧机的张力智能控制方法及系统。解决了现有技术中针对金属轧机的张力控制准确性不足，进而造成金属轧机的张力控制效果不佳的技术问题。达到了提高金属轧机的张力控制准确性，实现智能、适配高、实时性强的金属轧机的张力控制，提高金属轧机的张力控制质量，继而提高金属轧机的生产质量的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种金属轧机的张力智能控制方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种金属轧机的张力智能控制方法，其中，所述方法应用于一种金属轧机的张力智能控制系统，所述方法包括：获得连轧机架设置位置信息，基于所述连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；获得轧制要求参数、轧机入口原料参数；将所述轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型，获得张力控制要求；获得机架区间内设置的张力测量设备，确定张力测量信息；判断所述张力测量信息是否满足所述张力控制要求，当满足时，持续当前控制信息；当不满足时，获得张力偏差值，基于所述张力偏差值对当前控制信息进行张力调整控制。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种金属轧机的张力智能控制系统，其中，所述系统包括：距离设置模块，所述距离设置模块用于获得连轧机架设置位置信息，基于所述连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；轧制参数获得模块，所述轧制参数获得模块用于获得轧制要求参数、轧机入口原料参数；张力控制分析模块，所述张力控制分析模块用于将所述轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型，获得张力控制要求；张力信息确定模块，所述张力信息确定模块用于获得机架区间内设置的张力测量设备，确定张力测量信息；张力判断模块，所述张力判断模块用于判断所述张力测量信息是否满足所述张力控制要求，当满足时，持续当前控制信息；张力调整控制模块，所述张力调整控制模块用于当不满足时，获得张力偏差值，基于所述张力偏差值对当前控制信息进行张力调整控制。
[0008]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请提供的一种金属轧机的张力智能控制方法。
[0009]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时,实现本申请提供的一种金属轧机的张力智能控制方法。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；将轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型，获得张力控制要求；通过机架区间内设置的张力测量设备，确定张力测量信息；判断张力测量信息是否满足张力控制要求，当满足时，持续当前控制信息；当不满足时，获得张力偏差值，基于张力偏差值对当前控制信息进行张力调整控制。达到了提高金属轧机的张力控制准确性，实现智能、适配高、实时性强的金属轧机的张力控制，提高金属轧机的张力控制质量，继而提高金属轧机的生产质量的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
[0013]图1为本申请一种金属轧机的张力智能控制方法的流程示意图；图2为本申请一种金属轧机的张力智能控制方法中获得轧机入口原料参数的流程示意图；图3为本申请一种金属轧机的张力智能控制系统的结构示意图；图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0014]附图标记说明：距离设置模块11，轧制参数获得模块12，张力控制分析模块13，张力信息确定模块14，张力判断模块15，张力调整控制模块16，处理器31，存储器32，输入装置33，输出装置34。
具体实施方式
[0015]本申请通过提供一种金属轧机的张力智能控制方法及系统。解决了现有技术中针对金属轧机的张力控制准确性不足，进而造成金属轧机的张力控制效果不佳的技术问题。达到了提高金属轧机的张力控制准确性，实现智能、适配高、实时性强的金属轧机的张力控制，提高金属轧机的张力控制质量，继而提高金属轧机的生产质量的技术效果。
[0016]实施例一请参阅附图1，本申请提供一种金属轧机的张力智能控制方法，其中，所述方法应用于一种金属轧机的张力智能控制系统，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：获得连轧机架设置位置信息，基于所述连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；具体而言，基于金属轧机进行参数查询，获得连轧机架设置位置信息，并根据其确定机架设置距离。其中，所述金属轧机是实现金属轧制过程的设备。所述金属轧机由连轧机架、轧辊、辊距调节装置、传动装置、润滑系统、控制系统等结构组成。所述连轧机架设置位
置信息包括金属轧机的连轧机架的位置参数。所述机架设置距离包括金属轧机的连轧机架的架前设置距离参数、架后设置距离参数，以及机架与地面之间的距离参数。例如，所述机架设置距离包括连轧机架的架前有1.5m的空间,连轧机架的机架背面与墙壁之间的距离为1m，壁挂式连轧机架的机架底与地面之间的距离为500mm。达到了确定连轧机架设置位置信息、机架设置距离，为后续对金属轧机进行张力控制奠定基础的技术效果。
[0017]步骤S200：获得轧制要求参数、轧机入口原料参数；进一步的，如附图2所示，本申请步骤S200还包括：步骤S210：通过图像采集设备对轧机入口原料进行多角度图像采集，获得图像采集信息集；步骤S220：对所述图像采集信息集按照预设分割大小进行网格分割；步骤S230：将分割后的图像采集信息输入卷积核模型，利用预设图像特征对分割后的图像采集信息进行遍历比对，确定遍历特征比对结果；步骤S240：基于所述遍历特征比对结果，确定原料各部位的尺寸信息、表面平整度信息；步骤S250：根据所述原料各部位的尺寸信息、表面平整度信息，获得轧机入口原料参数。
[0018]具体而言，利用图像采集设备对金属轧机的轧机入口原料进行图像采集，获得图像采集信息集，并按照预设分割大小对图像采集信息集进行网格分割，获得分割后的图像采集信息。进一步，将分割后的图像采集信息作为输入信息，输入卷积核模型，卷积核模型通过预设图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金属轧机的张力智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：获得连轧机架设置位置信息，基于所述连轧机架设置位置信息确定机架设置距离；获得轧制要求参数、轧机入口原料参数；将所述轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型，获得张力控制要求；获得机架区间内设置的张力测量设备，确定张力测量信息；判断所述张力测量信息是否满足所述张力控制要求，当满足时，持续当前控制信息；当不满足时，获得张力偏差值，基于所述张力偏差值对当前控制信息进行张力调整控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过图像采集设备对轧机入口原料进行多角度图像采集，获得图像采集信息集；对所述图像采集信息集按照预设分割大小进行网格分割；将分割后的图像采集信息输入卷积核模型，利用预设图像特征对分割后的图像采集信息进行遍历比对，确定遍历特征比对结果；基于所述遍历特征比对结果，确定原料各部位的尺寸信息、表面平整度信息；根据所述原料各部位的尺寸信息、表面平整度信息，获得轧机入口原料参数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述轧制要求参数、轧机入口原料参数输入张力控制分析模型之前，包括：获得金属轧机轧制工作记录，其中，所述金属轧机轧制工作记录中包括轧制要求参数、轧机入口原料参数以及对应的张力控制信息；对所述金属轧机轧制工作记录进行降噪、补齐预处理；按照预设数据分配比例将预处理后的金属轧机轧制工作记录进行数据随机分配，获得训练数据集、测试数据集；构建神经网络结构，利用所述训练数据集、测试数据集对所述神经网络结构进行训练、测试，获得所述张力控制分析模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获得所述张力控制分析模型之后，包括：获得轧机流程信息；根据所述轧机流程信息、连轧机架设置位置信息，构建流程链条，其中流程链条中包括多个节点，每个节点与张力测量设备设置位置相匹配；获得轧辊设置参数，并基于各流程链条节点的所述轧辊设置参数、轧机入口原料参数、张力控制信息对应关系，构建马尔科夫链预测模型；将所述张力控制分析模型的输入数据、输出结果，输入所述马尔科夫链预测模型进行验证，判断达到轧制要求参数的概率是否达到预设要求；当达到时，确定所述张力控制分析模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断达到轧制要求参数的概率是否达到预设要求之后，...

【专利技术属性】
技术研发人员：贲海峰，
申请(专利权)人：江苏甬金金属科技有限公司，
类型：发明
国别省市：