一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法及在线检测设备技术

本发明专利技术公开一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法及在线检测设备，采用回归平滑自适应滤波方法对带钢表面粗糙度在线检测，该滤波方法包括以下步骤：对GA带钢表面粗糙度初始值进行局部加权回归降噪预处理，得到初次平滑后的带钢表面粗糙度参数；建立权重函数，得到二次平滑后的带钢表面粗糙度参数；使用滤波器反复迭代寻求优化值，得到带钢表面粗糙度的滤波器输出参数。本发明专利技术还公开了一种GA带钢表面粗糙度在线检测设备，该GA带钢表面粗糙度的回归平滑自适应滤波方法及在线检测设备能够对带钢表面粗糙度进行准确快速在线检测，替代了传统离线检测手段，大大提高冷轧带钢表面粗糙度的检测精度，提升产品效率和质量。提升产品效率和质量。提升产品效率和质量。

【技术实现步骤摘要】
一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法及在线检测设备


[0001]本专利技术涉及带钢质量表面整型方法，更具体地，涉及一种GA带钢表面粗糙度的回归平滑自适应滤波方法及在线检测设备。

技术介绍

[0002]表面粗糙度是冷轧产品质量的重要指标之一，是影响钢板可成形性的关键因素，随着钢铁工业快速发展，下游用户对冷轧带钢产品的质量要求越来越严格，对于冷轧带钢板来说，表面粗糙度至关重要，目前，在热镀锌(GA)冷轧带钢生产实践中，对带钢表面粗糙度通常采用的检测过程如下：在相关的冷轧后处理机组的出口处(如连续热镀锌机组或平整机组等)，使用带钢检测设备对带钢进行抽检取样，然后在分析测试实验室对样板进行离线测试，获取带钢的表面粗糙度参数，并与下游用户的技术要求进行比较，如果带钢表面粗糙度不能满足下游用户的要求，则在后续生产计划中对同类带钢的生产工艺参数进行必要调整，然后再抽检取样、离线分析测试、在线调整工艺参数等，直到带钢的表面粗糙度完全满足下游用户要求为止，目前使用的带钢检测设备只能进行离线分析测试，无法在线检测，具有一定的滞后性和非连续性，此外，由于带钢检测设备抽检取样的取样部位一般在头和尾，无法代表整块钢板的粗糙度特点，现有技术中的带钢检测设备存在着结构不合理、准确度不高的缺点。
[0003]随着科学技术的不断进步，非接触的粗糙度测量方法得到了迅速的发展，该方法以光学的测量方法最为普遍，光学测量方法具有测量速度快、无损伤、可实现实时在线测量等优点，主要包括光切法、光干涉法、散斑法、散射法等。其中，散射法因具有检测精度高、测量范围宽、抗环境干扰能力强、易于集成等特点，在表面粗糙度在线测量的理论研究与工程应用方面得到广泛关注与实践，德国EMG自动化公司开发的SORM 3plus系统，应用散射法，实现在不与带钢接触的情况下测量运动中冷轧带钢的表面粗糙度，国内外已有50多条机组(CGL、CAPL等)安装SORM 3plus系统，实现在线取样检测，替代了传统的离线取样检测，其中，散射法的关键技术之一是采用滤波算法，通过滤波算法实现带钢表面粗糙度的无损在线检测，滤波算法的主要目标是从测量获得初始检测参数中快速准确辨识出带钢表面粗糙度参数，现有技术中的滤波算法主要采用高通滤波器，虽然快速性好，但参数检测的准确性和精度因高通滤波器的单一滤波条件限制而很难提升，寻求快速性好、准确度高的滤波算法成为拓展散射法带钢表面粗糙度在线检测应用的瓶颈所在。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种GA带钢表面粗糙度在线检测设备，解决现有技术中GA带钢表面粗糙度检测设备存在的只能进行离线分析测试，无法在线检测，具有一定的滞后性和非连续性，结构不合理、准确度不高的技术问题，能够对冷轧带钢表面粗糙度进行在线检测，结构合理、准确度高。
[0005]本专利技术的另一个目的在于提供一种GA带钢表面粗糙度在线检测的滤波方法，解决
现有技术中GA带钢表面粗糙度参数检测的准确性和精度因高通滤波器的单一滤波条件限制而很难提升的技术问题，通过回归平滑自适应滤波方法，能够实现对冷轧带钢表面粗糙度参数的快速在线检测，提高冷轧带钢表面粗糙度的检测精度。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]依据本专利技术的一个方面，提供一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，包括以下步骤：
[0008]S1.对GA带钢在线检测设备输出的表面粗糙度初始值进行局部加权回归降噪预处理，得到初次平滑后的带钢表面粗糙度参数；
[0009]S2.基于平滑值与实际值的残差，建立权重函数，得到二次平滑后的带钢表面粗糙度参数；
[0010]S3.使用滤波器重复所述S2，反复迭代寻求优化值，得到带钢表面粗糙度的滤波器输出参数。
[0011]依据本专利技术上述方面的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其中S1具体包括以下步骤：
[0012]S11.对GA带钢在线检测设备输出的表面粗糙度初始值定义；
[0013]S12.定义一次权重为平滑窗口宽度的函数，利用加权最小二乘法，拟合d阶多项式；
[0014]S13.估计系数β
j
并最小化加权残差平方和Q，降噪处理得到初次平滑值。
[0015]依据本专利技术上述方面的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其中S11中表面粗糙度初始值定义(x
i
,y
i
)，i＝1,...,n，n自然数；其中，x
i
为采样点数，y
i
为带钢表面粗糙度初始参数；带钢表面粗糙度初始参数y
i
为表面轮廓算术平均偏差R
a
或者微观不平度十点高度R
z
或者峰值密度P
c
。
[0016]依据本专利技术上述方面的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其中S12具体包括以下步骤：
[0017]S121.对任意第k组带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)，定义一次权重为平滑窗口宽度的函数w
k
(x
i
)；
[0018]其中，k＝1,...,n，n自然数，w
k
(x
i
)为一次权重函数，一次权重函数的表达式如下
[0019][0020]其中，h
i
为平滑窗口宽度；
[0021]S122.通过带钢表面粗糙度初始值与邻近数据的差值与设定阈值ε的比较，改变平滑窗口宽度；
[0022]S123.对任意第k组带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)利用加权最小二乘法，拟合d阶多项式；
[0023]其中，k＝1,...,n，n自然数，d阶多项式表达式如下
[0024][0025]依据本专利技术上述方面的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其中S122中，当带钢
表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)与邻近数据(x
k+1
,y
k+1
)的变化y
k+1
‑
y
k
超出设定阈值ε时，减小滤波算法平滑窗口宽度h
i
；若带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)与邻近数据(x
k+1
,y
k+1
)的变化y
k+1
‑
y
k
未超出设定阈值ε时，保持滤波算法平滑窗口宽度h
i
不变，即：
[0026][0027]其中，ε为预设可调阈值。
[0028]依据本专利技术上述方面的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其中S13中估计系数β
j
，其中，j＝1,...,d，d自然数；最小化加权残差平方和Q的计算公式如下
[0029][0030]其中，所述w
k
(x
i
)为一次本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对GA带钢在线检测设备输出的表面粗糙度初始值进行局部加权回归降噪预处理，得到初次平滑后的带钢表面粗糙度参数；S2.基于平滑值与实际值的残差，建立权重函数，得到二次平滑后的带钢表面粗糙度参数；S3.使用滤波器重复所述S2，反复迭代寻求优化值，得到带钢表面粗糙度的滤波器输出参数。2.如权利要求1所述的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：S11.对GA带钢在线检测设备输出的表面粗糙度初始值定义；S12.定义一次权重为平滑窗口宽度的函数，利用加权最小二乘法，拟合d阶多项式；S13.估计系数β
j
并最小化加权残差平方和Q，降噪处理得到初次平滑值。3.如权利要求2所述的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其特征在于，所述S11中表面粗糙度初始值定义(x
i
,y
i
)，i＝1,...,n，n自然数；其中，x
i
为采样点数，y
i
为带钢表面粗糙度初始参数；带钢表面粗糙度初始参数y
i
为表面轮廓算术平均偏差R
a
或者微观不平度十点高度R
z
或者峰值密度P
c
。4.如权利要求3所述的一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法，其特征在于，所述S12具体包括以下步骤：S121.对任意第k组带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)，定义一次权重为平滑窗口宽度的函数w
k
(x
i
)；其中，k＝1,...,n，n自然数，w
k
(x
i
)为一次权重函数，一次权重函数的表达式如下其中，h
i
为平滑窗口宽度；S122.通过带钢表面粗糙度初始值与邻近数据的差值与设定阈值ε的比较，改变平滑窗口宽度；S123.对任意第k组带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)利用加权最小二乘法，拟合d阶多项式；其中，k＝1,...,n，n自然数，d阶多项式表达式如下5.根据权利要求4所述的回归平滑自适应滤波方法，其特征在于：所述S122中，当带钢表面粗糙度初始值(x
k
,y
k
)与邻近数据(x
k+1
,y
k+1
)的变化y
k+1
‑
y

【专利技术属性】
技术研发人员：方百友，朱健华，李东亭，
申请(专利权)人：宝钢日铁汽车板有限公司，
类型：发明
国别省市：