基于动态规划算法的冷轧产品取样方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于动态规划算法的冷轧产品取样方法及系统，包括：对材料钢种分组规则进行管理，确定能够参与取样优化的钢卷；针对能够参与取样优化的钢卷的每一个单卷进行制造工艺过程判异，对取样优化成功的钢卷输出取样数据；匹配或新建试批组，形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息。本发明专利技术实现了材料相关前序过程工艺的自动判定、单卷基于过程工艺的动态优化取样检测指令设计的功能、基于不同条件的按批次取样检测功能。批次取样检测功能。批次取样检测功能。

【技术实现步骤摘要】
基于动态规划算法的冷轧产品取样方法及系统


[0001]本专利技术涉及冶金钢铁行业冷轧产品取样要求设计，具体地，涉及基于动态规划算法的冷轧产品取样方法及系统。

技术介绍

[0002]性能检测环节是保障出厂性能满足用户使用要求的重要环节，性能指标的检测实绩是产品质量的数字化表征，在产品质量管理中有着重要的地位。但另一方面，质量又是生产出来的，而不是检测出来的，产品检测需要投入大量的设备和人力，是生产成本的重要组成部分，如果能够在质量稳定的前提下降低检测成本，对整个企业的降本增效会带来极大的贡献。
[0003]在现有技术中，目前的产品设计框架下，产品的取样设计是针对合同和产线进行的统一化设计，由于炼钢、热轧、冷轧等在实际制造过程中，工艺往往都会存在波动和不稳定，为了保证整卷的性能均满足要求，只能按照最严的标准对同一卷的多个位置同时进行检测，但对于整卷工艺都非常稳定的钢卷，整卷的性能也会非常接近，多个位置的检测其实是多余的。而对于集批生产的同钢种的钢卷，如果工艺保持稳定，多个卷之间的性能也同样会非常接近，在标准允许的前提下，理论上按同一批次检测的结果就可以代表所有集批卷的性能。
[0004]在这些情况下，多余的取样检测带来的就是检测成本的提高，而对质量稳定并没有明显的益处。为此，非常有必要对产品的取样设计模块进行系统优化，改变目前针对合同产线的单一化取样指令设计，而是根据材料过程工艺稳定性的评价实现基于材料的个性化取样指令设计，同时还要实现多个工艺相同卷的按批取样设计，从而在满足质量要求的前提下最大限度地减少试样检测量，降低检测成本。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于动态规划算法的冷轧产品取样方法及系统。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，包括：
[0007]材料钢种分组模块M1：对材料钢种分组规则进行管理，确定能够参与取样优化的钢卷；
[0008]单卷制造过程判异及取样优化模块M2：针对能够参与取样优化的钢卷的每一个单卷进行制造工艺过程判异，对取样优化成功的钢卷输出取样数据；
[0009]多卷组批取样设计模块M3：匹配或新建试批组，形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息。
[0010]优选地，所述材料钢种分组模块M1包括：
[0011]子模块M1.1：针对接收到的钢卷号根据数据取值逻辑，获取该钢卷号指示的钢卷有关的标准、链路、实绩数据，作为传入参数；
[0012]子模块M1.2：根据所述传入参数，对钢卷执行材料钢种分组逻辑规则，获得匹配的分组号；
[0013]子模块M1.3：根据分组号对应的逻辑判定规则，判断钢卷是否能够参与取样优化，若是，则触发单卷制造过程判异及取样优化模块M2继续执行，若否，则按合同原取样设计要求常规流转。
[0014]优选地，所述单卷制造过程判异及取样优化模块M2包括：
[0015]子模块M2.1：收集并输出能够参与取样优化的钢卷的相关各类数据；
[0016]子模块M2.2：按照该钢卷所在分组的组内逻辑规则进行判断是否存在异常，输出结果：如果存在异常，则判为取样优化失败，按合同原取样设计要求常规流转；如果不存在异常，则判为取样优化成功，输出取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。
[0017]优选地，所述多卷组批取样设计模块M3包括：
[0018]子模块M3.1：收集并输出钢卷同批条件用到的相关各类数据；
[0019]子模块M3.2：根据传入的分组号，以及钢卷同批条件用到的相关各类数据，计算组同批条件，优先判断是否能够作为被代表钢卷加入已存在的试批组内；如果匹配不到，则创建新试批组，并且当前钢卷直接作为代表卷；如果匹配到，则自动重新计算已存在的试批组内被代表钢卷取样块数、总取样块数这些数据；并形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息；其中，所述相关各类数据包括子模块M2.2输出的取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。
[0020]优选地，还包括：
[0021]接口模块：用于制造管理系统、制造执行系统、检化验管理系统多系统间智能取样设计启动、单卷取样优化结果和多卷同批关系等信息传递一致、上下系统联动，指导现场取样送样和实验室样板登记管理、以及性能数据收集和判定这些后续流程处理；支持将产品性能预报模型计算结果、在线检测推荐结果作为判定条件，用于参与单卷取样优化设计，做到无缝集成。
[0022]根据本专利技术提供的一种基于动态规划算法的冷轧产品取样方法，包括：
[0023]材料钢种分组步骤S1：对材料钢种分组规则进行管理，确定能够参与取样优化的钢卷；
[0024]单卷制造过程判异及取样优化步骤S2：针对能够参与取样优化的钢卷的每一个单卷进行制造工艺过程判异，对取样优化成功的钢卷输出取样数据；
[0025]多卷组批取样设计步骤S3：匹配或新建试批组，形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息。
[0026]优选地，所述材料钢种分组步骤S1包括：
[0027]子步骤S1.1：针对接收到的钢卷号根据数据取值逻辑，获取该钢卷号指示的钢卷有关的标准、链路、实绩数据，作为传入参数；
[0028]子步骤S1.2：根据所述传入参数，对钢卷执行材料钢种分组逻辑规则，获得匹配的分组号；
[0029]子步骤S1.3：根据分组号对应的逻辑判定规则，判断钢卷是否能够参与取样优化，若是，则触发单卷制造过程判异及取样优化步骤S2继续执行，若否，则按合同原取样设计要求常规流转。
[0030]优选地，所述单卷制造过程判异及取样优化步骤S2包括：
[0031]子步骤S2.1：收集并输出能够参与取样优化的钢卷的相关各类数据；
[0032]子步骤S2.2：按照该钢卷所在分组的组内逻辑规则进行判断是否存在异常，输出结果：如果存在异常，则判为取样优化失败，按合同原取样设计要求常规流转；如果不存在异常，则判为取样优化成功，输出取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。
[0033]优选地，所述多卷组批取样设计步骤S3包括：
[0034]子步骤S3.1：收集并输出钢卷同批条件用到的相关各类数据；
[0035]子步骤S3.2：根据传入的分组号，以及钢卷同批条件用到的相关各类数据，计算组同批条件，优先判断是否能够作为被代表钢卷加入已存在的试批组内；如果匹配不到，则创建新试批组，并且当前钢卷直接作为代表卷；如果匹配到，则自动重新计算已存在的试批组内被代表钢卷取样块数、总取样块数这些数据；并形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息；其中，所述相关各类数据包括子步骤S2.2输出的取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。
[0036]优选地，还包括：
[0037]接口步骤：用于制造管理系统、制造执行系统、检化验管理系统多系统间智能取样设计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，其特征在于，包括：材料钢种分组模块M1：对材料钢种分组规则进行管理，确定能够参与取样优化的钢卷；单卷制造过程判异及取样优化模块M2：针对能够参与取样优化的钢卷的每一个单卷进行制造工艺过程判异，对取样优化成功的钢卷输出取样数据；多卷组批取样设计模块M3：匹配或新建试批组，形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息。2.根据权利要求1所述的基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，其特征在于，所述材料钢种分组模块M1包括：子模块M1.1：针对接收到的钢卷号根据数据取值逻辑，获取该钢卷号指示的钢卷有关的标准、链路、实绩数据，作为传入参数；子模块M1.2：根据所述传入参数，对钢卷执行材料钢种分组逻辑规则，获得匹配的分组号；子模块M1.3：根据分组号对应的逻辑判定规则，判断钢卷是否能够参与取样优化，若是，则触发单卷制造过程判异及取样优化模块M2继续执行，若否，则按合同原取样设计要求常规流转。3.根据权利要求2所述的基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，其特征在于，所述单卷制造过程判异及取样优化模块M2包括：子模块M2.1：收集并输出能够参与取样优化的钢卷的相关各类数据；子模块M2.2：按照该钢卷所在分组的组内逻辑规则进行判断是否存在异常，输出结果：如果存在异常，则判为取样优化失败，按合同原取样设计要求常规流转；如果不存在异常，则判为取样优化成功，输出取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。4.根据权利要求3所述的基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，其特征在于，所述多卷组批取样设计模块M3包括：子模块M3.1：收集并输出钢卷同批条件用到的相关各类数据；子模块M3.2：根据传入的分组号，以及钢卷同批条件用到的相关各类数据，计算组同批条件，优先判断是否能够作为被代表钢卷加入已存在的试批组内；如果匹配不到，则创建新试批组，并且当前钢卷直接作为代表卷；如果匹配到，则自动重新计算已存在的试批组内被代表钢卷取样块数、总取样块数这些数据；并形成钢卷与试批关系，作为后续取样指令下达、钢卷性能判定的关键索引信息；其中，所述相关各类数据包括子模块M2.2输出的取样钢卷头部、中部、尾部的取样块数数据。5.根据权利要求4所述的基于动态规划算法的冷轧产品取样系统，其特征在于，还包括：接口模块：用于制造管理系统、制造执行系统、检化验管理系统多系统间智能取样设计启动、单卷取样优化结果和多卷同批关系等信息传递一致、上下系统联动，指导现场取样送样和实验室样板登记管理、以及性能数据收集和判定这些后续流程处理；支持将产品性能预报模型计算结果、在线检测推荐结果作为判定条件，用于参与单卷取样优化设计，做到无缝集成。6.一种基于动...

【专利技术属性】
技术研发人员：任红，夏彬彬，张钦钊，陈光，孙卫平，黄颖，胡小静，薛瑾，
申请(专利权)人：宝山钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：