CN101905248B - 一种带钢断面形状检测识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种带钢断面形状检测识别方法，属于轧钢质量控制技术领域。该法将检测仪分成三组，将带钢宽度三段区间分别拟制三条多项式逼近曲线函数；使三条逼近曲线平滑过渡连接；建立初始约束条件和增加约束条件的联立方成，求出三条多项式逼近曲线函数的各多项式系数；再用三条逼近曲线函数描绘的带钢断面形状曲线作为检测结果，进而确定所需的带钢断面特征参数。本申请的方法能够实时获得多个测量通道处的带钢实际厚度数据，并对各个通道离散的厚度检测数据进行必要的处理和识别，从而得到带钢横断面的特征参数，输出到板形前馈控制系统中，帮助提高冷轧出口板形质量。

Description

一种带钢断面形状检测识别方法

技术领域

本发明涉及一种检测识别方法，尤其是一种带钢断面形状检测识别方法，属于轧钢质量控制技术领域。

背景技术

冷轧机入口来料带钢的横向厚度分布对轧后带钢的横向厚度分布和平直度均有很大的影响。在冷连轧机入口配置带钢横断面检测仪，基于实测热轧来料板断面形状信息，在冷连轧机各个机架、特别是上游机架进行板形前馈控制，是采取相应措施降低热轧来料断面形状波动(如凸度、楔形和边缘降等)对冷轧板形影响的前提，提高检测的准确性对减轻末机架平直度反馈控制负荷、进一步提高冷轧板平直度质量具有重要意义。

狭义的带钢板形通常指平直度。广义的板形包括纵向平坦度Flatness、直线度Straightness，以及横向断面形状Profile(常用板凸度、楔形度、边部降等特征参数表征)。其中，通常将平坦度和直线度合在一起统称为平直度。

据申请人了解，目前多通道的厚度测量仪表通常安装在冷轧机入口，实时获得多个测量通道处的带钢实际厚度数据后，对各个通道离散的厚度检测数据进行必要的处理和识别，从而得到带钢横断面的特征参数。现有凸度仪(断面检测仪)测量通道布置方式为：仅在带钢宽度方向上均匀布置n(n<＝9)个厚度测量点，无平直度校正。如申请号为200610097944.0的中国专利申请公开的技术方案在C形架底部的相对位置安装有九个X射线探测器，并沿宽度方向成对称均匀分布，每个X射线源对应三个探测器，C形架的横向移动进入或退出轧制线；中心线探测器件对准被测带材宽度方向的中心位置，测量带材中心线厚度，描述带材沿长度方向的厚度分布，将厚度信号传送给厚度自动控制系统和凸度自动控制系统；九点测量信号经过计算机处理将结果输送到凸度自动控制系统。

由于轧制过程中带钢边部区域的金属横向流动阻力小、工作辊辊面弹性压扁跃变过渡及轧辊挠曲等因素，致使断面形状(横向厚度分布)的变化呈现中部平缓，越靠近边部减小越快的特点(如图1所示)。因此，凸度仪在带钢断面上不分区、在全域上将整个断面所有厚度测量数据点用单一曲线进行一次性拟合的方法，很容易在某些局部(如边部)造成拟合曲线与测量值之间的偏差过大，

检索发现，申请号为200410017247.0的中国专利申请公开了一种板形检测识别方法，该方法能够及时准确地获取带钢板形定量数据，但不能检测带钢的横向厚度分布，无法得到带钢的横断面形状特征。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述现有技术存在的不足，提出一种可以显著提高检测精度的带钢断面形状检测识别方法，从而为提高冷轧板平直度质量奠定基础。

为了达到以上目的，本发明的带钢断面形状检测识别方法包括以下步骤：

第一步、将探测器件间隔分布的检测仪分成三组，按序排放在带钢宽度方向上，分别检测带钢宽度相互衔接的三段区间；三组中位于带钢宽度方向两侧的两组检测仪的探测器件分布密度大于位于中间一组检测仪的探测器件；最好是宽度方向两侧的两组检测仪探测器件的分布规律为由内向外密度逐渐加密；

第二步、将三组检测仪对应的带钢宽度三段区间分别拟制三条多项式逼近曲线函数；各条逼近曲线函数的多项式宜由以自然级数递增的基本多项式和最后一项高阶项构成，高阶项的阶数宜比基本多项式的最高阶高3阶以上；各条逼近曲线函数的多项式总项数宜不大于对应区域检测仪的探测器件数量；对应中间区域的逼近曲线函数阶次宜低于对应两侧区域的逼近曲线函数阶次；

第三步、以至少一个最接近三段区间交接处的探测器件作为临界点，以临界点两侧逼近函数在临界点的函数值相等，且一阶导数值相等为初始约束条件，从而使三条逼近曲线平滑过渡连接；

第四步、以逼近曲线函数各多项式系数为变量，建立逼近曲线对应各检测仪探测器件位置的函数值和实测值之间的偏差平方和函数，分别对各多项式系数求偏导，并以对应各检测仪位置的偏差平方和函数最小为增加约束条件；

第五步、建立初始约束条件和增加约束条件的联立方程，求出三条多项式逼近曲线函数的各多项式系数；

第六步、用三条逼近曲线函数描绘的带钢断面形状曲线作为检测结果，进而确定所需的带钢断面特征参数。

本发明以更为合理的带钢横断面形状检测配置、离散测量数据处理和断面特征参数识别的方法，为冷轧机板形前馈控制提供准确、可靠的带钢横断面信息。换言之，本发明不仅打破检测仪均匀分布的常规，更注重容易形变的带钢边缘区间检测，而且采用平滑过渡的三段曲线函数分别描绘带钢中部和边部，尤其是其中的高阶项可以有效反映带钢边缘局部突变，因此检测结果比采用传统方法更接近实际情况，从而为提高冷轧板平直度质量奠定了坚实的基础。

总之，本申请的方法能够实时获得多个测量通道处的带钢实际厚度数据，并对各个通道离散的厚度检测数据进行必要的处理和识别，从而得到带钢横断面的特征参数，输出到板形前馈控制系统中，帮助提高冷轧出口板形质量。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为带钢断面边部形状示意图。

图2为本发明断面监测仪实测带钢厚度分布数据处理流程。

图3为断面监测仪在测量通道布置示意图。

图4为图3的俯视图。

图5为带钢断面区间特征示意图。

图6为带钢断面分段区间示意图。

图7为实测带钢断面厚度分布散点图。

图8为采用传统方法的曲线拟合效果图。

图9为采用本发明的曲线拟合效果图。

具体实施方式

实施例一

本实施例的带钢断面形状检测识别方法根据带钢横向厚度分布特点，X射线断面检测仪测量通道的配置遵循既可以比较全面检测带钢断面信息又经济的原则，如图3和图4所示，布置共三组，其中左右两边各一组可宽向移动的边部探测器件，根据来料带钢的宽度自动寻边，中部一组固定探测器件。两侧的两组边部探测器件分布密度大于位于中间一组，且其测量通道分布由中心向两边逐步加密。适当增加带钢中部测量通道的数量，以提高断面检测精度，避免局部高点、局部低点以及其它随机干扰等对断面检测精度的影响。中部探测器件测量通道均匀分布，对于不同宽度规格的带钢测量通道能够覆盖整个带钢宽度。因此，可以比较全面地检测带钢的横断面信息。

如图5所示，根据带钢断面厚度分布中间部分变化平缓、边缘部分变化明显的特点，将带钢横断面形状划分成骤减区、边缘降区和中间凸形区，对带钢断面按分区分别进行描述。在断面检测仪实测断面各离散点厚度值的基础上，进行多项式曲线拟合，得到骤减区、边缘降区和凸形区的轮廓曲线方程式。根据拟合后得到的带钢断面形状方程式，计算得到断面形状的特征参数中心凸度、整体凸度以及楔形，带钢断面形状各有关的特征参数定义如表1所示：

表1带钢断面特征参数定义

带钢断面分段区间划分。为了降低带钢断面曲线与实测值之间的逼近误差，根据带钢断面厚度分布中间部分变化平缓、边缘部分变化剧烈的特点，将断面检测仪三个探测器件测得的三组厚度数据分成三个区间：操作侧边部区间(由图3中的操作侧边降区和骤减区构成)、中部凸形区间(即图3中的中部凸形区)和传动侧边部区间(由图3中的传动侧边降区和骤减区构成)，如图5所示。分别构造对应分段区间的厚度分布曲线逼近函数如下：

逼近函数构造。为了解决普通多项式拟合容易出现的拟合精度差的问题，本文特别构造一种组合多项式作为逼近函数，即阶数较低的基本多项式加一高阶项，既可以降低拟合偏差，又符合简约的原则。三个区间的逼近函数形式如下：

$h\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{h}_w\left(x\right)=w_0+w_{1}x+w_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+w_n{x}^n+w_i{x}^i\\ h_c\left(x\right)=c_0+c_{1}x+c_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+c_m{x}^m+c_k{x}^k\\ h_d\left(x\right)=d_0+d_{1}x+d_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+d_n{x}^n+d_i{x}^i\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，n＝3、5、或7，i＝9、11、13或15

m＝3、或5，k＝7、9、或11，且m≤n

为了提高拟合区间分界点(图6中xw、xd处)附近较好的光滑衔接效果，在分区间取测量值点进行拟合计算时，相邻两个区间测量值点互相重叠一部分(一般取1～3个重叠拟合数据点)，即重叠数据点分别参与相邻两个区间的拟合。由于重叠数据点两次参与拟合，因此在求一段曲线的拟合方差时需要加权，按照平均分配的原则，求方差的权值取为0.5。

为了保证相邻两段拟合曲线在区间分界点处光滑连续，设定约束条件如下：

$\left\{\begin{array}{c}{h}_w\left(x_w\right)=h_c\left(x_w\right)\\ {\frac{\&PartialD;h_w\left(x\right)}{\&PartialD;x}|}_{x=x_w}={\frac{\&PartialD;h_c\left(x\right)}{\&PartialD;x}|}_{x=x_w}\\ h_c\left(x_d\right)=h_d\left(x_d\right)\\ {\frac{\&PartialD;h_c\left(x\right)}{\&PartialD;x}|}_{x=x_d}{={\frac{\&PartialD;h_d\left(x\right)}{\&PartialD;x}|}_{x=x_d}}_{}\end{array}\right.---\left(2\right)$

由式(1)可知，逼近函数h(x)中共有2n+m+6个待定系数。附加式(2)的4个等式约束条件后，还有2n+m+2个独立系数需要通过拟合计算确定。设nt＝2n+m+2，2n+m+2个待定系数用表示。

设整个断面上共有mt个离散测量数据点，其中，操作侧边部区间有mw个离散测量数据点，中部凸形区间有mt-mw个数据点。从操作侧到传动侧各数据点的横向位置分别为x1、x2、…、xmt，相应的厚度测量值分别为H1、H2、…、Hmt。

逼近函数与各测量值之间的偏差平方和R为a1、a2、…、ant的函数：

$\begin{array}{c}R(a_1,a_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,a_{\mathrm{nt}})=\{\underset{j}{\overset{\mathrm{mw}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[h_w\left(x_j\right)-H_j]}^2+0.5{[h_w\left(x_{\mathrm{mw}}\right)-H_{\mathrm{mw}}]}^2+0.5{[h_w\left(x_{\mathrm{mw}+1}\right)-H_{\mathrm{mw}+1}]}^2\}\\ +\{0.5{[h_c\left(x_{\mathrm{mw}}\right)-H_{\mathrm{mw}}]}^2+0.5{[h_c\left(x_{\mathrm{mw}+1}\right)-H_{\mathrm{mw}+1}]}^2+\underset{j=\mathrm{mw}+2}{\overset{\mathrm{md}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[h_c\left(x_j\right)-H_j]}^2\\ +0.5{[h_c\left(x_{\mathrm{md}}\right)-H_{\mathrm{md}}]}^2+0.5{[h_c\left(x_{\mathrm{md}+1}\right)-H_{\mathrm{md}+1}]}^2\}\\ +\{0.5{[h_d\left(x_{\mathrm{md}}\right)-H_{\mathrm{md}}]}^2+0.5{[h_d\left(x_{\mathrm{md}+1}\right)-H_{\mathrm{md}+1}]}^2+\underset{j=\mathrm{md}+2}{\overset{\mathrm{mt}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[h_d\left(x_j\right)-H_j]}^2\}\end{array}---\left(3\right)$

为了使拟合偏差平方和函数R极小，需要满足以下条件：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\&PartialD;R(a_1,a_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,a_{\mathrm{nt}})}{\&PartialD;a_1}=0\\ \frac{\&PartialD;R(a_1,a_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,a_{\mathrm{nt}})}{\&PartialD;a_2}=0\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ \frac{\&PartialD;R(a_1,a_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,a_{\mathrm{nt}})}{\&PartialD;a_{\mathrm{nt}}}=0\end{array}\right.---\left(4\right)$

联立求解nt元线性方程组(4)，即可得到a1、a2、…、ant的值，进而即可确定断面逼近函数h(x)。

根据表1的定义，利用逼近函数h(x)计算得到带钢横断面的特征参数：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{qw}}=h\left(x_c\right)-h\left(x_{\mathrm{qw}}\right)\\ C_{\mathrm{qd}}=h\left(x_c\right)-h\left(x_{\mathrm{qd}}\right)\\ C_q=h\left(x_c\right)-[h\left(x_{\mathrm{qw}}\right)+h\left(x_{\mathrm{qd}}\right)]/2\\ C_{\mathrm{ew}}=h\left(x_c\right)-h\left(x_{\mathrm{ew}}\right)\\ C_{\mathrm{ed}}=h\left(x_c\right)-h\left(x_{\mathrm{ed}}\right)\\ C_e=h\left(x_c\right)-[h\left(x_{\mathrm{ew}}\right)+h\left(x_{\mathrm{ed}}\right)]/2\\ E_w=h\left(x_{\mathrm{aw}}\right)-h\left(x_{\mathrm{bw}}\right)\\ E_d=h\left(x_{\mathrm{ad}}\right)-h\left(x_{\mathrm{bd}}\right)\\ E=(E_w+E_d)/2\\ W=h\left(x_{\mathrm{ew}}\right)-h\left(x_{\mathrm{ed}}\right)\end{array}\right.---\left(5\right)$

本实施例收集的数据如下：从现场获取的带钢断面数据中随机取一个横断面厚度分布数据来做实验(带钢宽度922mm)，宽度方向上的测量点(单位为m)：

X＝

{0.00275,0.011,0.01375,0.01925,0.02475,0.03025,0.03575,0.04125,0.05775,0.06875,0.07425,0.11825,0.15675,0.168,0.254,0.34,0.425,0.497,0.582,0.668,0.754,0.76525,0.80375,0.84775,0.85325,0.86425,0.88075,0.88625,0.89175,0.89725,0.90275,0.90825,0.911,0.91925}

实测的对应厚度(单位为mm)：

Y＝

{2.13786,2.16053,2.16719,2.17186,2.17515,2.176,2.17629,2.17508,2.181,2.17719,2.18087,2.18214,2.18857,2.2034,2.19856,2.20497,2.20346,2.2024,2.20268,2.19785,2.19711,2.1876,2.18075,2.17728,2.17441,2.17492,2.1718,2.17293,2.17033,2.17213,2.16703,2.16574,2.15978,2.14012}

用散点图表示其厚度分布如图7所示。

采用传统方法为单一常规多项式拟合的基函数，选择基函数如下：

{1,x,x²,x³,x⁴}

拟合多项式为：

h(x)＝2.15819+0.404616x-1.33601x²+1.91259x³-1.022x⁴    (6)

拟合效果图如图8所示，拟合曲线与实测值吻合情况不好，特别是左侧边部和右侧边部的厚度波动没有体现出来。

由公式计算拟合误差R，其中H(x)为拟合多项式，Y(i)为实测值。

$R_1=\underset{i=1}{\overset{34}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(H\left(x\left(i\right)\right)-Y\left(i\right))}^2=0.000744843$

特征参数计算，依据表一中的定义，并运用公式(5)计算得各特征参数如表2

表2带钢断面特征参数计算结果比较

而采用本发明的方法，分布曲线逼近函数的构造如下三段函数：

$h\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{h}_w\left(x\right)=w_0+w_{1}x+w_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+w_n{x}^n+w_i{x}^i\\ h_c\left(x\right)=c_0+c_{1}x+c_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+c_m{x}^m+c_k{x}^k\\ h_d\left(x\right)=d_0+d_{1}x+d_2{x}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+d_n{x}^n+d_i{x}^i\end{array}\right.,n=3,i=9,m=3,k=7---\left(1\right)$

依据5.4中所述厚度分布曲线拟合方法，首先根据分段接合点处厚度相等及导数相等构造4个方程，消掉三段函数中的四个系数，然后依据逼近函数与各测量值之间的偏差平方和最小原则构造11个方程，联立求解出所有15个系数，得三段函数为：

$h\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{h}_w\left(x\right)=2.14+1.88x-27.50x^2+124.51x^3-693247x^9,x\&Element;\left[\mathrm{0,0.15675}\right]\\ h_c\left(x\right)=2.17+0.21x-0.49x^2+0.38x^3-0.17x^7,x\&Element;(0.15675,0.76525]\\ h_d\left(x\right)=-147.16+615.36x-856.92x^2+405.29x^3-{15.09}^9,x\&Element;(0.76525,0.922]\end{array}\right.$

拟合效果图如图9所示，拟合曲线与实测值吻合情况明显改善，特别是左侧边部和右侧边部的厚度波动有体现。

由公式计算拟合误差R，其中h(x)为拟合多项式，Y(i)为实测值。

$R_1=\underset{i=1}{\overset{34}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(h\left(x\left(i\right)\right)-Y\left(i\right))}^2=0.00043017---\left(9\right)$

特征参数计算，同样依据表一中的定义，并运用公式(5)计算得各特征参数如表2。

结果比较：

整个断面用单一常规多项式整体拟合方法与本文方法效果比较：(1)拟合误差R比较(与之前方案计算相比)

从拟合效果图8、图9中可以看出，图9能够很好的拟合左侧边部的厚度波动，图9曲线与实测值之间也更加吻合，图9拟合的效果更好。

通过公式7计算的传统方法拟合误差：R＝0.000744843

通过公式9计算的本文方法拟合误差：R＝0.00043017

显然，本方案方法拟合误差更小。

(2)特征参数计算结果比较(与之前方案计算相比)

特征参数计算结果如表2，从表中可以看出两种方案计算的特征参数差别还是挺大的，既然无论从效果图还是拟合误差R来看都说明新方案拟合曲线与实测值更吻合，那就说明新方案中特征参数更好的反应了带钢的实际凸度情况。

就拿楔形来进一步验证，取工作侧骤减区位置在带钢左侧50mm处，传动侧骤减区位置在带钢右侧50mm处，我们用第8、第9个实测值的均值替代实际工作侧骤减区厚度，用第26、第27个实测值替代传动侧骤减区厚度，计算得楔形W＝-0.000468091，从表2中可以看出，新方案中计算的楔形W＝-0.000409113，与实际情况非常接近，而传统方案楔形W＝0.00292816，甚至与实际情况趋势相反。进一步说明，新方案处理的特征参数更好。自2009年本方案投入到科研板形系统中进行试验轧制，板形控制效果如表3。

表四是某冷轧厂轧钢车间统计的投入科研板形(本发明投入)和工程板形(本发明未投用)10－11月份实物板形质量对比，可以看出，科研板形在控制板形质量，降低因板形不良导致的封闭率方面比工程板形更好。

表三：420酸轧出口板形命中率比较

表四：某冷轧厂轧钢车间统计的实物板形质量对比

总之，由于配置的多通道厚度测量仪表安装在冷轧机入口，实时获得多个测量通道处的带钢实际厚度数据，利用构造的分段式基函数对各个通道离散的厚度检测数据进行曲线拟合，因此得到更加逼近实际带钢轮廓的曲线函数，然后经过必要的处理和识别，最终得到带钢横断面的特征参数，输入到板形控制系统中参与轧机控制参数的计算，效果十分理想。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种带钢断面形状检测识别方法，包括如下步骤：

第一步、将探测器件间隔分布的检测仪分成三组，按序排放在带钢宽度方向上，分别检测带钢宽度相互衔接的三段区间；

第二步、将三组检测仪对应的带钢宽度三段区间分别拟制三条多项式逼近曲线函数；

第三步、以至少一个最接近三段区间交接处的探测器件作为临界点，以临界点两侧逼近函数在临界点的函数值相等，且一阶导数值相等为初始约束条件，从而使三条逼近曲线平滑过渡连接；

第四步、以逼近曲线函数各多项式系数为变量，建立逼近曲线对应各检测仪探测器件位置的函数值和实测值之间的偏差平方和函数，分别对各多项式系数求偏导，并以对应各检测仪位置的偏差平方和函数最小为增加约束条件；

第五步、建立初始约束条件和增加约束条件的联立方程，求出三条多项式逼近曲线函数的各多项式系数；

第六步、用三条逼近曲线函数描绘的带钢断面形状曲线作为检测结果，进而确定所需的带钢断面特征参数。

2.根据权利要求1所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第一步中，位于带钢宽度方向两侧的两组检测仪的探测器件分布密度大于位于中间一组检测仪的探测器件分布密度。

3.根据权利要求2所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第一步中，位于宽度方向两侧的两组检测仪探测器件的分布规律为由内向外密度逐渐加密。

4.根据权利要求1、2或3所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第二步中，各条逼近曲线函数的多项式由以自然级数递增的基本多项式和最后一项高阶项构成。

5.根据权利要求4所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第二步中，逼近曲线函数高阶项的阶数比基本多项式的最高阶高3阶以上。

6.根据权利要求5所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第二步中，逼近曲线函数的多项式总项数小于或等于对应区域检测仪的探测器件数量。

7.根据权利要求6所述的带钢断面形状检测识别方法，其特征在于：所述第二步中，对应中间区域的逼近曲线函数阶次低于对应两侧区域的逼近曲线函数阶次。