一种轧制稳定性的监控预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及轧制监控领域，公开了一种轧制稳定性的监控预警方法，对精轧机的各个精轧区域进行拆解，每个区域拆解成不同的单体设备，实时采集轧制过程中每个单体设备的数据，先对每个单体设备的数据进行分析，然后将所有单体设备数据结合起来分析精轧机的健康度，同时实时采集轧制出的产品数据，对采集产品数据进行分析，判断产品是否满足要求，若满足要求，则计算产品合格度，最后，根据精轧机的健康度和产品合格度计算轧制稳定度。品合格度计算轧制稳定度。品合格度计算轧制稳定度。

【技术实现步骤摘要】
一种轧制稳定性的监控预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及轧制监控领域，具体涉及一种轧制稳定性的监控预警方法及系统。

技术介绍

[0002]热轧聚焦生产高强钢、取向硅钢、无取向硅钢等，由于生产过程的加工窗口窄、生产难度大，生产中断事故时常发生，迫切希望研发新技术，以提高生产管理的智能化程度，使生产处于最佳稳定状态。困难的是，影响生产稳定性的因素众多，事后处理和凭经验的工作方式，已经难以满足先进生产管理的要求，必须探索一条高效率的智能化生产方法，摆脱信息分离、知识碎片化、依赖专家经验的老路。利用工业大数据，融合生产知识，建立轧钢过程预警系统，为辅助生产，提高工作效率，提供了一条新路。开发生产异常诊断和工艺过程预警技术，也是钢铁行业目前推荐的重点技术攻关方向。
[0003]精轧区域轧制稳定性状态的管控能力、精轧质量的稳定控制、设备运行事故的预防，除有效的设备点检维护、TPM管理和操作技能提升外，更依赖于区域运维数据的整理、挖掘和分析；很多轧制稳定性和生产质量等问题的解决，也已经证明了这些数据的“黄金”价值：对于在生产过程中的各种设备功能精度可靠性、精轧轧制稳定性、工艺设置的合理性、操作控制准确性的综合诊断、分析也越益为大家所重视；目前国内外很多相关企业检测与诊断技术仅限于对轧机某一具体设备(或子系统)进行相应的运行状态分析，还没有达到对轧机进行整体、综合的诊断的相关系统和功能。
[0004]而且现有的系统大都只对不合格的产品和过程数据超过临界值时发出预警，并没有考虑到合格的产品和过程数据可能接近临界值了，但是由于超过临界值，因此不发出预警，但是产品和过程数据处于这种状态时，说明轧制稳定性也较低，继续加工下去可能会带来损失。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种轧制稳定性的监控预警方法及系统，解决上述提到的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种轧制稳定性的监控预警方法，所述方法包括如下步骤：
[0008]步骤S1、将精轧机拆解成不同的功能区域，每个功能区域拆解成不同的单体设备；
[0009]步骤S2、实时采集轧制过程中每个功能区域的单体设备数据，对采集的设备数据进行分析，判断精轧机是否健康，若健康，则计算精轧机的健康度；
[0010]步骤S3、实时采集轧制出的产品数据，对采集产品数据进行分析，判断产品是否满足要求，若满足要求，则计算产品合格度；
[0011]步骤S4、根据精轧机的健康度和产品合格度计算轧制稳定度。
[0012]通过上述技术方案，本专利技术对精轧机的各个精轧区域进行拆解，每个区域拆解成不同的单体设备，实时采集轧制过程中每个单体设备的数据，先对每个单体设备的数据进
行分析，然后将所有单体设备数据结合起来分析精轧机的健康度，同时实时采集轧制出的产品数据，对采集产品数据进行分析，判断产品是否满足要求，若满足要求，则计算产品合格度，最后，根据精轧机的健康度和产品合格度计算轧制稳定度。
[0013]作为本专利技术方案的进一步描述，所述步骤S2的具体过程包括：
[0014]步骤S21、对每个功能区域的单体设备依次标号为：1、2、3
…
n：
[0015]步骤S22、依次获取每个单体设备的精轧过程中压力随时间变化数据，并拟合成曲线f
n
(t)；
[0016]步骤S23、通过公式计算出精轧机的健康度HC：
[0017][0018]式中，A
n
是每个功能区域的单体设备的实际评分，A
0n
是每个功能区域的单体设备的满分，k
n
是权重系数；
[0019]步骤S24、将每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
分别与对应阈值进行比对：
[0020]若存在不满足阈值条件参数项，则针对该功能区域的单体设备进行调整；
[0021]若均满足对应阈值条件，则将健康度HC与预设阈值HC
th
进行比对：
[0022]若HC≥HC
th
，则判断设备存在潜在的加工风险；
[0023]若HC＜HC
th
，则判断设备不存在潜在的加工风险。
[0024]通过上述技术方案，本专利技术对每个功能区域的单体设备依次标号为：1、2、3
…
n，先判断每个单体设备是否存在不满足阈值条件参数项，若存在则单独对该设备进行调整，若不存在，则将所有的单体设备数据结合起来根据公式不存在，则将所有的单体设备数据结合起来根据公式计算设备的健康度，将健康度HC与预设阈值HC
th
进行比对：若HC≥HC
th
，则判断设备存在潜在的加工风险；若HC＜HC
th
，则判断设备不存在潜在的加工风险。
[0025]作为本专利技术方案的进一步描述，所述每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
的计算过程包括：
[0026]计算每个功能区域的单体设备的实际评分指标σ
n
：
[0027][0028]式中，t1～t2为精轧机精轧过程时间段，f
n
(t)为每个单体设备的精轧过程中压力随时间变化曲线，f
n0
(t)为每个单体设备的精轧过程中标准压力随时间变化曲线，Δt为精轧机精轧过程时长，Δt＝t2‑
t1；
[0029]将σ
n
代入预设的阈值区间[σ
1n
，σ
2n
]计算每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
：
[0030][0031]作为本专利技术方案的进一步描述，当σ
n
＞σ
2n
时，每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
为0分，说明当前区域的单体设备出现故障；当σ
1n
≤σ
n
≤σ
2n
时，每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
为A
0n
/2分，说明当前区域的单体设备有出现故障的潜在可能；当σ
n
＜σ
1n
时，每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
为A
0n
分，说明当前该区域的单体设备正常。
[0032]通过上述技术方案，根据公式计算每个功能区域的单体设备的实际评分指标σ
n
，然后根据每个功能区域的单体设备的实际评分指标σ
n
计算每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
，根据单体设备的实际评分A
n
判断单体设备当前状态。
[0033]作为本专利技术方案的进一步描述，，所述步骤S3的具体过程包括：
[0034]步骤S31、获取精轧后产品的各个机械性能参数：MP1、MP2...MP
m
；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轧制稳定性的监控预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1、将精轧机拆解成不同的功能区域，每个功能区域拆解成不同的单体设备；步骤S2、实时采集轧制过程中每个功能区域的单体设备数据，对采集的设备数据进行分析，判断精轧机是否健康，若健康，则计算精轧机的健康度；步骤S3、实时采集轧制出的产品数据，对采集产品数据进行分析，判断产品是否满足要求，若满足要求，则计算产品合格度；步骤S4、根据精轧机的健康度和产品合格度计算轧制稳定度。2.根据权利要求1所述的一种轧制稳定性的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程包括：步骤S21、对每个功能区域的单体设备依次标号为：1、2、3
…
n；步骤S22、依次获取每个单体设备的精轧过程中压力随时间变化数据，并拟合成曲线f
n
(t)；步骤S23、通过公式计算出精轧机的健康度HC：式中，A
n
是每个功能区域的单体设备的实际评分，A
0n
是每个功能区域的单体设备的满分，k
n
是权重系数；步骤S24、将每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
分别与对应阈值进行比对：若存在不满足阈值条件参数项，则针对该功能区域的单体设备进行调整；若均满足对应阈值条件，则将健康度HC与预设阈值HC
th
进行比对：若HC≥HC
th
，则判断设备存在潜在的加工风险；若HC＜HC
th
，则判断设备不存在潜在的加工风险。3.根据权利要求2所述的一种轧制稳定性的监控预警方法，其特征在于，所述每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
的计算过程包括：计算每个功能区域的单体设备的实际评分指标σ
n
：式中，t1～t2为精轧机精轧过程时间段，f
n
(t)为每个单体设备的精轧过程中压力随时间变化曲线，f
n0
(t)为每个单体设备的精轧过程中标准压力随时间变化曲线，Δt为精轧机精轧过程时长，Δt＝t2‑
t1；将σ
n
代入预设的阈值区间[σ
1n
，σ
2n
]计算每个功能区域的单体设备的实际评分A
n
：4.根据权利要求3所述的一种轧制稳定性的监控预警方法，其特征在于，当σ
n
＞σ
2n
时，每个功能区...

【专利技术属性】
技术研发人员：巢禹，龙腾，李泰辉，
申请(专利权)人：上海智共荟智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：