检测冷轧过程中的质量异常的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种检测高速冷轧过程中的质量异常的系统和方法，所述系统和方法检测并防止在初期阶段由于连续冷轧工艺中频繁发生的颤痕、热裂纹和钢板的上下表面之间的粗糙度差异造成的钢板的扭曲或切割。更具体地讲，本发明专利技术公开了一种检测冷轧过程中的质量异常的系统和方法，其中，振动传感器、扭矩传感器、温度传感器和电流传感器安装在轧机中，由各个传感器测量的信息用来检查造成缺陷的信号并用来使正被轧制的钢板的缺陷率最小化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种检测在高速冷轧过程中的质量异常的方法和系统，所述方法和系统检测并防止在连续冷轧工艺中频繁地发生的、在初期阶段由于颤痕(chatter mark)、热条纹(heat streak)和钢板的上下表面之间的粗糙度差异造成的钢板的扭曲或切断。更具体地讲，本专利技术涉及一种检测冷轧过程中的质量异常的方法和系统，其中，振动传感器、扭矩传感器、温度传感器和电流传感器安装在轧机中，由各个传感器测量的信息用来检查造成缺陷的信号并用来使被轧制的钢板的缺陷率最小化。
技术介绍
本专利技术公开了一种轧钢工艺中的连续冷轧系统，该连续冷轧系统利用辊子将金属压成板状薄钢板。连续冷轧系统检测并解决在初期阶段由于在高速轧制工艺期间系统无序或反常加工造成的异常状况，从而生产出无缺陷、质量优异的钢板。然而，传统的方法并没有给出解决异常状况的有效措施。图IA至图ID示出了冷轧钢板(具体地讲，不锈钢板)中的缺陷和裂纹，用来说明由传统的系统产生的缺陷。图IA示出了颤痕，所述颤痕是沿钢板的长度方向具有规则的间隔的条纹状图案。 由于在表面上具有由辊子造成的不规则压痕的不锈钢板不适合出售，所以具有颤痕的钢板是废钢。图IB的左图示出了显示在轧板上的一种称作热裂纹的表面缺陷，右图示出了辊子的表面状态。图IC示出了由于正被轧制的钢板的上表面和下表面之间的状态差异而出现的钢板的扭曲。图ID示出了在轧制工艺期间正被切割的板。要花费金钱和时间来处理在轧制工艺期间断裂的板，损失严重。因此，要谨慎地执行轧制工艺，不要使板断裂。此外，存在各种因素使钢板的质量劣化。当在轧制的初始阶段没有检测到上述的质量缺陷时，正被轧制的整个钢板成为废钢，或者可能发生系统的混乱。具体地讲，当在利用接合的前卷和后卷的连续冷轧系统中初始没有检测到质量缺陷时，出现大量的损失。因此，为了解决上述问题，公开了一些方法来提高质量。检测冷轧过程中的钢板的质量的方法包括检测表面缺陷的方法、检测内部缺陷的方法和检查穿透钢板的针孔的方法。图2A至图2C示出了传统的对冷轧钢板进行质量检查的方法的总体构思。图2A示出了检测表面缺陷的方法，该方法披露在第1994-82389号(申请人 NSC)、第1999-311510号、第1997-274016号、第2000-314707号等日本专利公开中。该方法通过利用光源照亮钢板并对反射光进行拍摄来检测轧制钢板上的缺陷。然而，由于精度差，导致该方法不是很有效。图2B示出了检测钢板的内部缺陷的方法，该方法披露在第2002-022706号(申请人UCHIHA-SHI)、第2003-215106号、第1989-248050号等日本专利公开中。该方法利用磁力来检测轧制钢板中的裂纹。 图2C示出了检查针孔的方法，该方法披露在第4，302，105号(申请人Erwin Sick)美国专利公开、第1990-107951号、第1984-070425号等日本专利公开中。该方法利用光源对轧制钢板发射强光，并利用来自钢板底部的检测器来检查光是否泄漏到不同侧。上述的传统方法通过检测器检测轧制完成的钢板的表面或内部来检查质量缺陷。 然而，在利用串联设置的四个到六个辊子执行轧制的连续冷轧系统中，难以识别出产生缺陷的位置，因此，不能立即解决该缺陷。此外，所有的应用传统方法的成本昂贵，难以将这些方法应用于连续工艺之一。此外，即使使用所有的上述方法，也会使钢板受损，例如，切割板，因而难以预先预测并防止轧制过程中的缺陷的出现。
技术实现思路
本专利技术的一方面在于提供一种检测高速冷轧过程中的质量异常的系统和方法，所述系统和方法检测并防止在初期阶段由于连续冷轧工艺中频繁发生的颤痕、热裂纹和钢板的上下表面之间的粗糙度差异造成的钢板的扭曲或切割。此外，本专利技术的一方面在于提供一种检测冷轧过程中的质量异常的系统和方法， 其中，振动传感器、扭矩传感器、温度传感器和电流传感器安装在轧机中，由各个传感器测量的信息用来检查造成缺陷的信号并用来使正被轧制的钢板的缺陷率最小化。根据本专利技术的一方面，提供了一种检测冷轧过程中的质量异常的系统，所述系统包括振动传感器、扭矩传感器、温度传感器、电流传感器，随时间测量轧制工艺中冷轧系统中的信息，所述信息包括轧机的振动、轧制扭矩变化、钢板的温度变化和电机的驱动电流变化，通过在轧制工艺中发生的测量信息的信号变化来检测并防止冷轧产品的质量异常。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，多个振动传感器与轧机结合， 并检测是否在金属的表面上产生颤痕和板的断裂。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，扭矩传感器附于轧机的转轴， 并且检测L形弯曲或钢板的上表面和下表面之间的粗糙度差异。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，温度传感器附于正被轧制的钢板，并检测是否产生因热造成的热裂纹。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，振动传感器和电流传感器附于轧机和用来驱动电机的轧机的PLC，并通过对功率传输装置的稳定性进行估计来检测是否产生板的断裂和滑移。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，振动传感器、扭矩传感器、温度传感器和电流传感器连接到A/D转换器和发射器，并将测量信息传输到确定装置的接收ο在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，确定装置通过PC中的确定程序基于传输到接收器的测量信息来检测质量异常。 在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的系统中，发送器和接收器利用使用蓝牙的无线数据通信来相互通信。根据本专利技术的另一方面，提供了一种检测冷轧过程中的质量异常的方法，所述方法包括以下步骤随时间测量在轧制工艺中轧制系统中的包括轧机的振动、轧制扭矩变化、 钢板的温度变化和电机的驱动电流变化的信息；通过轧制工艺中发生的测量信息的信号变化来检测并防止冷轧产品的质量异常。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中，振动传感器、扭矩传感器、温度传感器和电流传感器通过A/D转换器和发送器将测量的信息传输到确定装置的接收器。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中，当振动信号具有满足350Hz < Fm < 500Hz或者800Hz < Fm < 1000Hz的主频率并且具有满MM > 30的难以使上限固定的幅值(M)时，振动传感器确定产生颤痕。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中，当I八Ql/Qt > 10%时，扭矩传感器确定出现钢板的上下表面之间的粗糙度差异，AQ是指上下辊之间的驱动扭矩差，Qt 是指上下辊之间的驱动扭矩之和。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中，温度传感器确定虽然难以使最高温度固定，但在300系列不锈钢钢板中Ts > 150°C时产生热裂纹，在400系列不锈钢钢板中Ts > 120°C时产生热裂纹，Ts为轧制钢板的温度。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中，振动传感器和电流传感器确定当关于振动和电流的信息满足-O. 3 < Rv < 0. 3、-0. 3 < Ee < 0. 3且-0. 2 < RMS < 0. 2 时，确定在轧制中产生了板的断裂，Rv是指频率区域分析代表值，Ee是指熵区域分析代表值，RMS是指时间区域分析代表值。在检测高速金属冷轧过程中的质量异常的方法中本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种检测冷轧过程中的质量异常的系统，所述系统包括：振动传感器、扭矩传感器、温度传感器、电流传感器，随时间测量轧制工艺中冷轧系统中的信息，所述信息包括轧机的振动、轧制扭矩变化、钢板的温度变化和电机的驱动电流变化，通过在轧制工艺中发生的测量信息的信号变化来检测并防止冷轧产品的质量异常。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：李源浩，朴宰奭，尹基镐，
申请(专利权)人：POSCO公司，
类型：发明
国别省市：KR