CN101462157B - 一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法，该系统主要包括数据采集模块、可视化显示模块和自适应专家系统，自适应专家系统包括缺陷诊断推理模块、工艺参数推理模块、规则库自适应修正模块和知识库。所述工艺参数推理模块在生产前推理给出优化工艺参数，数据采集模块及可视化显示模块对被检测生产过程进行数据采集与可视化动画显示，缺陷诊断推理模块对产品进行性能及缺陷分析，规则库自适应修正模块提取产品缺陷分析结果及工艺参数对规则进行再修正，反馈应用于工艺参数推理模块，进行新的生产过程。采用本发明的系统及方法，可显著改善反向凝固工艺过程母版凝固层的结合质量，积累工艺经验，减少缺陷，节省实验费用。

Description

一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法

技术领域

本发明涉及铸件生产、智能控制和计算机信息处理领域，特别涉及一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法。

背景技术

反向凝固工艺是由德国曼内斯曼-德马克公司于1989年首先研究开发的一种新型薄带连铸工艺，国外报道很少，国内也刚开始实验室研究，1996年被列为我国国家自然科学基金重点资助项目，实验研究取得了一定成果。反向凝固浇铸法是将母带穿过钢水，使钢水在母带表面凝固，因为凝固方向与传统凝固方向相反，凝固面从里向外推移，故称为反向凝固。在凝固器上方有一对平整辊，用于对处于半凝固状态的新生相进行初轧，从而充分利用浇铸热，然后进一步热轧或直接冷轧至母带厚度，将其中约20％的带钢重新用于母带，其余的即作为带钢成品，以代替传统的热轧或冷轧带。可见它提供了一种生产薄带钢的新方法，利用此工艺可生产廉价的复合薄板，在薄板生产、复合冶金和金属包线等方面有着广阔的应用前景。由于钢的液相线远高于有色金属，实现从底部连续穿带还存在一些技术难题，国内反向凝固还处于实验室研究阶段，其昂贵的实验费用和苛刻的实验条件也阻碍了实验的广泛开展，由于可获得的资料较少，工艺参数设计到生产操作完全依靠科研人员的经验进行，由于科研人员经验知识及操作水平差异，并且生产过程影响因素很多，导致母带与凝固层缺陷频繁出现。在反向凝固实验过程中，其关键工艺参数检测值显示分布于不同设备上，操作人员通常需要往返于不同的设备查看各参数值，并不能全面地在同一时间查看所有的参数值以及变化趋势，以致顾此失彼，另外，母版在通过轧机时有上升和下拉的的运动，这个过程操作人员对母版的当前位置只能进行估计，并不能做准确的判断，这些都会在一定程度上影响铸件产品的质量。另外，许多分析工艺参数以及母带缺陷的宝贵经验很难用数学公式加以描述，因此，在实验过程以及产品分析环节，都需要为科研人员提供更加智能化的支持。

传统的铸造专家系统功能比较单一，只针对某一个具体工业环节的独立应用。例如，缺陷分析专家系统仅针对缺陷进行分析，工艺参数专家系统只具有工艺设计功能。然而，整个反向凝固铸造过程的各个工序之间是相互影响的，反向铸造工艺参数的准确与否直接影响母带凝固层的结合性能及缺陷，而对缺陷进行分析归纳后应调整相应工艺参数以指导生产。

发明内容

本发明的目的是为了解决针对反向凝固工艺过程的特殊性及现有专家系统存在的单一功能性缺陷，依据工艺参数与铸件缺陷的关系，提出一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法，以改善钢板质量及减少缺陷产生。

本发明一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统及方法，主要包括自适应专家系统、数据采集模块和可视化显示模块，所述自适应专家系统包括缺陷诊断推理模块、工艺参数推理模块、规则库自适应修正模块和知识库；

工艺参数推理模块根据原材料参数以及期望铸件的类型、尺寸参数，推理给出对应生产过程工艺参数；工艺参数推理模块采用的是正向推理方式，即先将一批事实，如期望铸件信息和原材料信息，存放到知识库中作为规则的前提，工艺参数推理机把这些事实与知识库中规则的前提进行匹配，根据匹配成功的规则得到结论，把得到的结论作为新的事实存放到知识库中进行知识库更新，用更新过的知识库将所有事实再与规则的前提匹配，直到推理出优化工艺参数；将输入事实以及优化工艺参数信息传递给规则库自适应修正模块，转化为规则存储，为生产过后调整及修正工艺参数规则提供依据，用户根据推理得到的优化工艺参数，开始生产操作。

其中的数据采集模块用于采集被检测生产设备的工艺参数；

所述的可视化显示模块对数据采集模块采集的工艺参数进行数据处理和存储，实现母板和轧机运动过程的实时动画显示、工艺参数显示与报警、历史数据查询浏览以及报表打印功能；

所述的缺陷诊断推理模块对产品进行性能及缺陷分析，通过缺陷的特征描述来判断缺陷类型；缺陷特征描述包括大类缺陷描述及小类缺陷描述；缺陷诊断推理模块采用的推理方式是正向和反向推理相结合的混合推理方式，根据生产设备生产出的铸件产品的质量来确定缺陷类型，分析缺陷产生的原因，推理给出防止的措施。

规则库自适应修正模块从知识库中提取输入事实、有限元计算结果、产品诊断检验结果、实际工艺参数和推理工艺参数来动态修正规则库中的内容；规则库自适应修正模块规则修正过程为：若实际工艺参数偏离推理工艺参数，且没有出现预测的缺陷，则相应修改缺陷规则库；若实际工艺参数与推理工艺参数符合要求，但铸件产品存在缺陷，则按照缺陷诊断结果相应修改工艺参数规则；规则库自适应修正模块修改后的规则反馈应用于工艺参数推理模块中，得到优化后的工艺参数，应用于新的生产过程。

知识库是存放以一定形式表示的专家的知识和经验的集合。

本发明还提供一种适用于工艺质量控制的方法，包括如下步骤：

第一步，在每次反向凝固生产开始前，首先通过工艺参数推理模块确定该次生产采用的工艺参数；

第二步，数据采集模块完成对中频感应炉、轧机、反向凝固器等多个被检测生产设备生产过程工艺数据的检测和数据采集。

第三步，可视化显示模块将数据采集模块采集到的数据进行汇总，完成数据的处理与存储、母板和轧机运动过程的实时动画显示、工艺参数显示与报警，历史数据查询浏览以及报表打印等功能。

第四步，在反向凝固生产结束以后，通过缺陷诊断推理模块对生产出的铸件产品进行性能及缺陷分析，并储存在知识库中；

第五步，规则库自适应修正模块从知识库中提取输入事实、有限元计算结果、产品诊断检验结果、实际工艺参数和推理工艺参数，来动态修正系统规则库中的内容。

第六步，将规则库自适应修正模块修正后的工艺参数值反馈应用于工艺参数推理模块中，得到优化后的工艺参数，应用于新的生产过程。

经过生产的不断积累以及系统的自动修正，系统知识越来越丰富，规则表达越来越准确，为下一次生产实验提供更准确的工艺参数参考，体现了专家系统的自适应修正能力。

本发明的优点在于：

(1)通过本发明提供的工艺质量控制系统中的可视化显示模块，可以直观动态地观察方向凝固生产全过程，为实现生产过程的精确控制提供可视化支持，有利于改善铸件质量。

(2)提供一种智能的能根据生产过程及结果进行工艺参数推理及自适应修正规则的方法，将优化后的工艺参数指导生产过程，改善铸件质量、减少缺陷产生；

(3)建立具有规则自适应修正功能的规则库自适应修正模块，克服了传统铸造专家系统功能单一的弊端；

(4)可显著改善反向凝固工艺过程母版凝固层的结合质量，减少缺陷，节省反向凝固工艺实验费用，加快反向凝固连铸薄带技术研究进度，并将该技术应用于实际生产具有重要意义。

附图说明

图1是本发明所述适用于反向凝固工艺质量控制系统图；

图2是本发明工艺参数推理模块工作流程图；

图3是本发明所述可视化显示模块仿真流程图；

图4是本发明所述缺陷诊断推理模块数据流程图；

图5是本发明所述规则库自适应修正模块工作流程图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明提供一种适用于反向凝固工艺质量控制的系统，该系统主要包括数据采集模块、可视化显示模块和自适应专家系统，所述自适应专家系统包括缺陷诊断推理模块、工艺参数推理模块、规则库自适应修正模块和知识库。

所述的工艺参数推理模块根据原材料参数以及期望铸件的类型、尺寸参数，推理给出对应生产过程的工艺参数。工艺参数推理模块采用的是正向推理机构，即先将一批事实(期望铸件信息和原材料信息)存放到知识库中作为规则的前提，工艺参数推理机把这些事实与知识库中规则的前提进行匹配，根据匹配成功的规则得到结论，把得到的结论作为新的事实存放到知识库中更新知识库；用更新过的知识库将所有事实再与规则的前提匹配，直到推理出优化的工艺参数。将输入事实以及优化的工艺参数信息传递给规则库自适应修正模块，转化为规则存储，为生产过后调整及修正工艺参数规则提供依据，用户根据推理得到的优化工艺参数，开始生产操作。

其中的数据采集模块用于采集被检测生产设备的工艺参数。

所述的可视化显示模块对数据采集模块采集的工艺参数进行数据处理和存储，实现母板和轧机运动过程的实时动画显示、工艺参数显示与报警、历史数据查询浏览以及报表打印等功能。

所述的缺陷诊断推理模块对铸件产品进行性能及缺陷分析，通过缺陷的特征描述来判断缺陷类型，缺陷特征描述包括大类缺陷描述及小类缺陷描述。缺陷诊断推理模块采用的推理控制策略是正向和反向推理相结合的混合推理方式，根据生产设备生产出的铸件产品的质量来确定缺陷类型，分析缺陷产生的原因，推理给出防止的措施。

规则库自适应修正模块从知识库中提取输入事实、有限元计算结果、产品诊断检验结果、实际工艺参数和推理工艺参数来动态修正规则库中的内容。

知识库是存放以一定形式表示的专家的知识和经验的集合。自适应专家系统知识库包含关键工艺参数和缺陷之间关系的专家经验的转化和知识表达，由于专家经验的获取是一个动态的完善过程，操作人员可以对知识库进行管理，及时更新和完善专家经验。

基于上述的系统，本发明还提供一种工艺质量控制方法，通过如下步骤实现：

第一步，在每次反向凝固生产开始前，首先通过工艺参数推理模块确定该次生产采用的工艺参数。

所述工艺参数推理模块的工作流程参见图2，具体包括以下步骤：

a、用户确定生产原材料的属性以及期望铸件性能，包括材料类型、各种尺寸参数等；

b、若知识库中含有该生产原材料相关知识，则该原材料不是新材料，需要由工艺参数推理机自动给出该生产原材料历史数据学习后的优化生产工艺参数；

c、若知识库中没有该生产原材料相关知识，即代表输入的是一种新材料或者需要得到一种新的母带与凝固层结合状况，则由有限元数值模拟计算给出参考工艺参数；

d、将步骤a中的生产原材料的属性作为输入事实和参考工艺参数、优化生产工艺参数信息传递给规则库自适应修正模块，转化为规则存储，为生产过后调整及修正工艺参数规则提供依据；

e、用户根据得到的参考工艺参数或者优化生产工艺参数，开始生产操作。

第二步，数据采集模块完成对中频感应炉、轧机、反向凝固器等多个被检测生产设备生产过程工艺数据的检测和数据采集。

所述数据采集模块与被检测设备之间通过研华ADAM4520通讯转换模块与ADAM4019数据采集模块通讯进行数据采集。

具体的，反向凝固工艺过程被检测生产设备主要包括中频感应炉、轧机、反向凝固器等，关键工艺参数包括母带原始厚度、轧制温度、轧制力、轧制速度等，其中，轧制温度由红外线测温仪测定，轧制力由装在轧机两侧的传感器采集，轧制速度由变频调速器控制，凝固器内不锈钢液温度由装在感应炉底部的热电偶测定。

第三步，可视化显示模块将数据采集模块采集到的数据进行汇总，完成数据的处理与存储、母板和轧机运动过程的实时动画显示、工艺参数显示与报警，历史数据查询浏览以及报表打印等功能。

所述可视化显示模块为监控计算机，实时采集当前轧制速度数据并进行预处理，根据当前初始时刻、当前初始位置以及轧制速度，通过离散的数值式积分，推算当前时刻母带的位置，将实际的母带位置坐标映射到监控界面，作为单祯动画贴图的主要参数，完成动画贴图。具体工作流程如图3所示，由如下步骤完成：

A、监控计算机判定用户是否开启数据采集，如判定某一时刻开始数据采集，则将母带与轧辊动画设定至初始位置状态。

B、在步骤A动画初始化完成后，监控计算机获取初始系统时间，并通过数据采集模块向被检测生产设备发送查询命令。

C、监控计算机接收到被检测生产设备上传的状态数据并进行预处理，判定生产设备是否开始轧制过程，如果已经开始，执行步骤D，否则返回执行步骤B。

D、数据采集模块实时采集当前轧制速度数据，监控计算机对实时速度数据进行处理，并根据当前初始时刻、当前初始位置以及轧制速度，通过离散的数值式积分，推算出当前时刻母带的位置。

E、在步骤D得到任意时刻的母带位置后，进行坐标映射，将实际的母带位置坐标映射到监控界面，作为单祯动画贴图的主要参数，完成当前帧动画贴图；

F、监控计算机在完成步骤E动画贴图后，下一帧时刻获取被检测生产设备状态数据，判定轧制过程是否停止，如果已经停止，说明该生产过程完成，执行步骤G，否则刷新当前贴图，继续执行步骤D；

G、监控计算机接收用户指令，判定是否开始新的反向凝固生产过程，如果是执行步骤A，否则终止操作。

第四步，在反向凝固生产结束以后，通过缺陷诊断推理模块对生产出的铸件产品进行性能及缺陷分析，并储存在知识库中。

所述缺陷诊断推理模块工作流程如图4所示，其详细描述如下：

a、通过缺陷的特征描述来判断缺陷的大类。缺陷特征描述包括大类缺陷文字描述和大类缺陷图片描述。所述的大类缺陷包括裂纹、偏析、孔洞等。

b、根据大类缺陷所包含的小类缺陷的特征描述判定具体小类缺陷。缺陷特征描述包括小类缺陷文字描述和小类缺陷图片描述。所述的小类缺陷包括十字裂纹、缩孔等从属于大类缺陷的具体缺陷类型。

c、由事实生成器生成基于产生式规则推理的事实，储存在事实库中。

d、由缺陷诊断推理机根据已知事实库和规则库中的事实进行推理，推理出的结果包括缺陷产生原因和防止措施。

e、用户分析缺陷产生的原因。若缺陷由关键工艺参数所造成，则相应修改工艺参数推理模块中的推理规则，储存在知识库中。如果缺陷是由其他工序因素所导致的，则给出具体修改工序的建议，储存在知识库中。

第五步，规则库自适应修正模块从知识库中提取输入事实、有限元计算结果、产品诊断检验结果、实际工艺参数和推理工艺参数，来动态修正系统规则库中的内容。

规则库自适应修正模块工作流程如图5所示，其详细描述如下：

a、有限元数值模拟计算结束以后，规则库自适应修正模块自动从知识库获取输入事实和有限元计算结果，由规则生成模块生成规则，然后由规则添加模块将生成的规则添加到工艺参数规则库和缺陷诊断规则库；

b、生产结束后，根据产品诊断检验结果，自动从知识库获取产品诊断信息，以及工艺参数推理所获得的推理工艺参数，由这两类数据共同确定具体需要修正的规则；

c、若实际工艺参数偏离推理工艺参数，且工艺参数及缺陷分析没有出现预测的缺陷，则通过缺陷诊断规则修正模块相应修改缺陷诊断规则库；

d、若实际工艺参数与推理工艺参数符合要求，但工艺参数及缺陷分析铸件产品存在缺陷，则按照工艺参数规则模块相应修改工艺参数规则库。

第六步，将规则库自适应修正模块修正后的工艺参数值反馈应用于工艺参数推理模块中，得到优化后的工艺参数，应用于新的生产过程。

经过生产的不断积累以及系统的自动修正，系统知识越来越丰富，规则表达越来越准确，为下一次生产实验提供更准确的工艺参数参考，体现了专家系统的自适应修正能力。

实施例

以下举例说明知识库的知识表达，工艺参数推理模块、缺陷诊断推理模块以及规则自适应修正模块推理规则表示。

1、知识库的知识表达

由于反向凝固工艺过程中的知识类型大多属于和描述问题状态有关的各种叙述性知识，包括了各种状态描述和约束条件，附图1所示知识库中知识表达方法采用基于规则的产生式知识和表达方法，即：

RN：IF M THEN N WITH CF(N，M)

式中RN为规则号，M为规则的前提条件，N为条件引出的结论，CF为规则的置信度因子。

置信度因子表示证据M对N的支持程度，取值范围为[-1，1]。当取值为1时，表示证据M对N完全肯定，当取值为-1时，表示证据M对N完全否定，当取值为0时，则表示前提条件与结论无关。

2、工艺参数推理模块规则表示：

IF复合层的抗拉强度要求在100～150MPa之间

AND对伸长率、屈服强度无要求

AND原材料是复合不锈钢带

THEN母带原始厚度1.5mm

AND浸入时间6s

AND母带初始温度温度保持在800度

置信度0.95。

3、缺陷诊断推理模块规则表示：

IF缺陷为孔洞类型AND

形状为不规则的封闭或敞露的孔洞AND

孔壁粗糙并带有枝状晶AND

产生在热节和最后凝固的部位

THEN该缺陷是缩孔

置信度0.98。

4、规则库自适应修正模块规则表示：

IF母带的表面出现缺陷，缺陷为缩孔

THEN缺陷是由于浸入时间过短造成的，修正浸入时间+0.5s，但不超过8s

AND母带初始温度+50度，保持在850度

置信度0.8。

将规则库自适应修正模块修正后的工艺参数值反馈应用于工艺参数推理模块中，得到优化后的工艺参数，应用于新的生产过程，控制生产质量，减少缺陷产生。

Claims (3)

1.一种适用于反向凝固工艺质量控制的方法，其特征在于：通过如下步骤实现：

第一步，在每次反向凝固生产开始前，首先通过工艺参数推理模块确定该次生产采用的推理工艺参数；

第二步，数据采集模块完成对被检测生产设备中频感应炉、轧机和反向凝固器的生产过程工艺数据的检测和数据采集；

第三步，可视化显示模块将数据采集模块采集到的数据进行汇总，完成数据的处理与存储、母板和轧机运动过程的实时动画显示、工艺参数显示与报警、历史数据查询浏览以及报表打印功能；

所述可视化显示模块具体工作流程由如下步骤完成：

A、监控计算机判定用户是否开启数据采集，如判定某一时刻开始数据采集，则将母带与轧机中的轧辊动画设定至初始位置状态；

B、在步骤A动画初始化完成后，监控计算机获取初始系统时间，并通过数据采集模块向被检测生产设备发送查询命令；

C、监控计算机接收到被检测生产设备上传的状态数据并进行预处理，判定生产设备是否开始轧制过程，如果已经开始，执行步骤D，否则返回执行步骤B；

D、数据采集模块实时采集当前轧制速度数据，监控计算机对实时速度数据进行处理，并根据当前初始时刻、当前初始位置以及轧制速度，通过离散的数值式积分，推算出当前时刻母带的位置；

E、在步骤D得到当前时刻母带的位置后，进行坐标映射，将实际的母带位置坐标映射到监控界面，作为单祯动画贴图的主要参数，完成当前帧动画贴图；

F、监控计算机在完成步骤E动画贴图后，下一帧时刻获取被检测生产设备状态数据，判定轧制过程是否停止，如果已经停止，说明该生产过程完成，执行步骤G，否则刷新当前贴图，继续执行步骤D；

G、监控计算机接收用户指令，判定是否开始新的反向凝固生产过程，如果是执行步骤A，否则终止操作；

第四步，在反向凝固生产结束以后，通过缺陷诊断推理模块对生产出的铸件产品进行性能及缺陷分析，并储存在知识库中；

第五步，规则库自适应修正模块从知识库中提取输入事实、有限元计算结果、产品诊断检验结果、实际工艺参数和推理工艺参数，来动态修正系统规则库中的内容；

第六步，将规则库自适应修正模块修正后的工艺参数值反馈应用于工艺参数推理模块中，得到优化后的工艺参数，应用于新的生产过程。

2.如权利要求1所述一种适用于反向凝固工艺质量控制的方法，其特征在于：工艺参数推理模块的工作流程具体包括以下步骤：

a、用户确定生产原材料的属性以及期望铸件性能，包括原材料类型、各种尺寸参数；

b、若知识库中含有该生产原材料相关知识，则该原材料不是新材料，需要由工艺参数推理机自动给出该生产原材料历史数据学习后的优化生产工艺参数；

c、若知识库中没有该生产原材料相关知识，即代表输入的是一种新材料或者需要得到一种新的母带与凝固层结合状况，则由有限元数值模拟计算给出参考工艺参数；

d、将步骤a中的生产原材料的属性作为输入事实，然后将输入事实和参考工艺参数、或者将输入事实和优化生产工艺参数信息传递给规则库自适应修正模块，转化为规则存储，为生产过后调整及修正工艺参数规则提供依据；

e、用户根据得到的参考工艺参数或者优化生产工艺参数，开始生产操作。

3.如权利要求1所述一种适用于反向凝固工艺质量控制的方法，其特征在于：在缺陷诊断推理模块分析缺陷后，规则库自适应修正模块工作流程描述如下：

a、有限元数值模拟计算结束以后，规则库自适应修正模块自动从知识库获取输入事实和有限元计算结果，由规则生成模块生成规则，然后由规则添加模块将生成的规则添加到工艺参数规则库和缺陷诊断规则库；

b、生产结束后，根据产品诊断检验结果，自动从知识库获取产品诊断信息，以及工艺参数推理模块确定的推理工艺参数，由这两类数据共同确定具体需要修正的规则；

c、若实际工艺参数偏离工艺参数推理模块确定的推理工艺参数，且铸件产品没有出现预测的缺陷，则通过缺陷诊断规则模块相应修改缺陷诊断规则库；

d、若实际工艺参数与工艺参数推理模块确定的推理工艺参数符合要求，但铸件产品存在缺陷，则按照工艺参数规则模块相应修改工艺参数规则库。

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