CN103008363A - 热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法 - Google Patents

热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，包含：测量轧件在其长度方向上的中心线偏差，得到该轧件的镰刀弯板型曲线数据；对所述轧件的镰刀弯板型曲线进行离散取点；对所述离散取点得到的点进行分段采样，并对经过所述分段采样得到的相邻两点间的纵坐标值进行差值运算；将所述差值运算的结果经指定死区过滤，再根据经该死区过滤得到的值的组合确定该轧件的镰刀弯的类型和幅度。

Description

热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法
技术领域
本发明涉及热轧中间坯的板型控制技术领域，特别涉及一种量化分析热轧轧件镰刀弯板型的方法。
背景技术
在全世界范围的热轧生产过程中，中间坯和成品带钢（下面统称轧件）的镰刀弯板型控制是整个工序的关键，是衡量一条热轧生产线真实水平的标尺；其控制好坏直接决定了轧制稳定性、废钢回炉量、头尾切损量、有效宽度合格率等，进而决定了成材率、成本等指标；
由于每条热轧生产线都有自己的硬件、软件特性，这就决定了影响轧件镰刀弯控制水平的因子众多且各不相同，而能否在大量的生产数据中，找到影响镰刀弯控制水平的因子，是核心的技术难题；
此技术难题的关键在于：目前的热轧生产线中，几乎都使用了相关仪表测得了轧件的中心线偏差数据并得到实际镰刀弯曲线；但是对于影响因子的分析过程而言，由于没有符合现场轧件中心线镰刀弯偏差的合理算法和二级模型程序的支持，所以无法将其曲线合理量化后整合到生产数据报表中，也就无法对其进行统计学意义上的分析；
所以，能否对每块轧件的镰刀弯曲线（带钢通长范围内的中心线偏差波动）量化、评估并合理的输出为统计学上要求的因子数据，是解决上述技术难题的关键前提。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，解决了现有技术由于没有符合现场轧件中心线镰刀弯偏差的合理算法和二级模型程序的支持，所以无法将其曲线合理量化后整合到生产数据报表中，也就无法对其进行统计学意义上的分析的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，包含：测量轧件在其长度方向上的中心线偏差，得到该轧件的镰刀弯曲线数据；对所述轧件的镰刀弯曲线进行离散取点；对所述离散取点得到的点进行分段采样，并对经过所述分段采样得到的相邻两点间的纵坐标值进行差值运算，其中，所述分段采样包含提取由所述离散取点得到的点构成的曲线被三等分后的四个点或被四等分后的五个点；将所述差值运算的结果经指定死区过滤，再根据经该死区过滤得到的滤值的组合确定该轧件的镰刀弯的类型和幅度，其中，所述死区是由零值和死值二者相加减得到的两个端值构成的区间，并且，所述零值的取值范围是[-25，+45]，所述死值的取值范围是[-15，+15]；
进一步地，所述死区过滤是指将所述差值运算的结果与所述死区对比，就对比后存在的三种情况赋予所述差值运算的结果不同的滤值，即-、+和0；
进一步地，本方法还包含将经死区过滤后得到的滤值的所有可能的组合与各种轧件镰刀弯板型的类型和幅度建立对应关系，从而可以根据得到滤值的组合即可输出该轧件对应的轧件镰刀弯板型的类型和幅度。
本发明提供的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，根据测量仪表测得的轧件的真实镰刀弯曲线，经过对曲线离散取点，并使用合理的算法对轧件镰刀弯板型进行量化，得出一个确定的数字型结果，此数字型结果既包含了轧件镰刀弯类型、也包含了镰刀弯幅度；将量化后的结果数据作为可以被统计学使用的因子，整合到生产数据报表中；为通过大量数据统计分析而得出某条热轧生产线阻碍轧件镰刀弯板型控制水平的因子提供了良好的前提条件。
附图说明
图1为本发明实施例一的精轧出口仪表测得的精轧出口带钢的镰刀弯曲线；
图2本发明实施例一的部分生产数据中的轧件镰刀弯板型输出数据；
图3为本发明实施例二的精轧出口仪表测得的精轧出口带钢的镰刀弯曲线。
具体实施方式
本发明提供的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，目的在于提供一种量化、评估和分析轧件镰刀弯的方法；使量化后的结果数据可以作为被统计学使用的因子，整合到生产数据报表中；为通过大量数据统计分析而得出某条热轧生产线阻碍轧件镰刀弯板型控制水平的因子提供了良好的前提条件。
本量化分析方法包含：
第一，测量轧件中心线偏差数据
粗轧或精轧出口的轧件，经过轧件中心线测量仪表测得轧件长度方向上的中心线偏差数据；此中心线偏差数据经过二级通讯接口进入热轧生产线的自动化系统中，得到轧件镰刀弯曲线；
第二，离散取点
对轧件的镰刀弯曲线进行均分等距的离散取点，不同的轧件长度，取点个数对应不同，具体如下：
27m到120m轧件长度，离散取点120到560个；
121m到500m轧件长度，离散取点150到760个；
501m及以上轧件长度，离散取点150到940个；
对于上述取得的每个点，赋予其纵坐标代表轧件中心线偏移量、横坐标表示此点处于的轧件长度位置，同时对于每个点都有两个相应的内存变量来分别保存其纵坐标和横坐标；
第三，分段采样
对于上述离散取得的N个点，采用两种分段采样方式进行处理：
第一种处理方法
提取由上述离散取点得到的点构成的曲线被三等分后的四个点，即A、B、C和D；
取第1到第（N/10）之间的某个点，记做A点；其纵坐标、横坐标分别记为AY、AX；
取第（3N/10-15）到第（3N/10+15）之间的某个点，记做B点；其纵坐标、横坐标分别记为BY、BX；
取第（3N/5-15）到第（3N/5+15）之间的某个点，记做C点；其纵坐标、横坐标分别记为CY、CX；
取第（9N/10）到第N之间的某个点，记做D点；其纵坐标、横坐标分别记为DY、DX；
对上述取得的相邻点的纵坐标，初步做如下差值运算：
AB=BY-AY；BC=CY-BY；CD=DY-CY；
第二种处理方法
提取由上述离散取点得到的点构成的曲线被四等分后的五个点，即A、B、C、D和E；
取第1到第（N/10）之间的某个点，记做A点；其纵坐标、横坐标分别记为AY、AX；
取第（N/4-15）到第（N/4+15）之间的某个点，记做B点；其纵坐标、横坐标分别记为BY、BX；
取第（N/2-15）到第（N/2+15）之间的某个点，记做C点；其纵坐标、横坐标分别记为CY、CX；
取第（3N/4-15）到第（3N/4+15）之间的某个点，记做D点；其纵坐标、横坐标分别记为DY、DX；
取第（9N/10）到第N之间的某个点，记做E点；其纵坐标、横坐标分别记为EY、EX；
对上述取得的相邻点的纵坐标，初步做如下差值运算：
AB=BY-AY；BC=CY-BY；CD=DY-CY；DE=EY-DY；
第四、死区过滤
死区过滤的零值的取值范围为：[-25，+45]，死值的取值范围为：[-15，+15]，在此范围中，根据实际现场需要，确定其死值DB和零值ZERO，其中，此处的死区指的是对于上述差值运算的结果判定其正负的容忍区间，零值是作为判定轧件镰刀弯曲线斜率趋势的一个标准参照数据和依据，死值是为了适应现场的实际镰刀弯曲线形状，需要在零值基础上限定一个死区，死值就是和零值组成死区的必须的、且仅有的两个要素；假设指定死区在纵坐标轴上的范围为[-d，+d]，则某个差值运算的结果大于+d时才认为其符号为正、小于-d时才认为其符号为负；由于实际现场的轧件镰刀弯曲线是非常不规则的，如果不设定死区，则99.9%以上的轧件都会出现同样类型、不同幅度的镰刀弯量化结果，这样实际上既不符合实际现场也无法应用于统计分析；同时需要注意的是，不同的生产线有不同特性的镰刀弯曲线，在此零值的取值范围和死值的取值范围，取得确定的某个数值后，应用到现场，如果得出的结果和实际曲线一一对应吻合即可。
对上述运算出的AB、BC、CD、DE等值，分别做如下判断：
如果大于（ZERO+DB），则滤值记为“+”；如果处于[（ZERO-DB），（ZERO+DB）]，则滤值记为“0”；如果小于（ZERO-DB），则滤值记为“-”；
同时确定轧件各种类型的镰刀弯板型和幅度的输出符号，如下：
输出“—”，表示没有镰刀弯，幅度为0.00；
输出“U”，表示开口向DS侧的C型弯，幅度以最大C型弯幅度为准；
输出“n”，表示开口向OS侧的C型弯，幅度以最大C型弯幅度为准；
输出“S”，表示S型弯，幅度以最大S型弯幅度为准；
输出“TSL”，表示轧件尾部向某一侧倾斜，幅度以尾部倾斜幅度为准；
输出“HSL”，表示轧件头部向某一侧倾斜，幅度以头部倾斜幅度为准；
输出“OSL”，表示轧件通长向OS侧倾斜，幅度以通长倾斜幅度为准；
输出“DSL”，表示轧件通长向DS侧倾斜，幅度以通长倾斜幅度为准；
输出“sleep”，表示内部数据错误error，幅度为无；
最后将经死区过滤后得到的滤值的所有可能的组合与各种轧件镰刀弯板型的类型和幅度对应的输出符号建立对应关系，从而可以根据得到滤值的组合即可输出该轧件对应的轧件镰刀弯板型的类型和幅度。
（1）针对上述第一种分段取样方式的处理方法
进行上述判断后，按照27种滤值的组合与轧件镰刀弯板型的类型和幅度的对应关系，输出该轧件镰刀弯板型的类型和幅度：
若AB为“0”、BC为“0”、CD为“0”，则输出“-”；
若AB为“-”、BC为“0”、CD为“+”，则输出“U”；
若AB为“-”、BC为“+”、CD为“+”，则输出“U”；
若AB为“-”、BC为“-”、CD为“+”，则输出“n”；
若AB为“+”、BC为“0”、CD为“-”，则输出“n”；
若AB为“+”、BC为“+”、CD为“-”，则输出“n”；
若AB为“+”、BC为“-”、CD为“-”，则输出“S”；
若AB为“+”、BC为“-”、CD为“+”，则输出“S”；
若AB为“+”、BC为“0”、CD为“+”，则输出“S”；
若AB为“-”、BC为“+”、CD为“-”，则输出“S”；
若AB为“-”、BC为“0”、CD为“-”，则输出“S”；
若AB为“0”、BC为“+”、CD为“-”，则输出“S”；
若AB为“0”、BC为“-”、CD为“+”，则输出“S”；
若AB为“+”、BC为“-”、CD为“0”，则输出“S”；
若AB为“-”、BC为“+”、CD为“0”，则输出“S”；
若AB为“0”、BC为“+”、CD为“0”，则输出“S”；
若AB为“0”、BC为“-”、CD为“0”，则输出“S”；
若AB为“-”、BC为“-”、CD为“-”，则输出“DSL”；
若AB为“+”、BC为“+”、CD为“+”，则输出“OSL”；
若AB为“0”、BC为“-”、CD为“-”，则输出“TSL”；
若AB为“0”、BC为“+”、CD为“+”，则输出“TSL”；
若AB为“0”、BC为“0”、CD为“-”，则输出“TSL”；
若AB为“0”、BC为“0”、CD为“+”，则输出“TSL”；
若AB为“+”、BC为“+”、CD为“0”，则输出“HSL”；
若AB为“-”、BC为“-”、CD为“0”，则输出“HSL”；
若AB为“+”、BC为“0”、CD为“0”，则输出“HSL”；
若AB为“-”、BC为“0”、CD为“0”，则输出“HSL”；
（2）针对上述第二种分段取样的方式的处理方法
进行上述判断后，按照81种滤值的组合与轧件镰刀弯板型的类型和幅度的对应关系，即按照“ABCDE线段上的AB、BC、CD、DE四段的斜率正负趋势组合后的形状”具有的81组合，进行判定并输出轧件镰刀弯板型的类型和幅度。
实施例一
以生产SPA-H集装箱板成品带钢为例，规格1.6*1150mm；
1.离散取点
如图1所示，是精轧出口仪表测得的精轧出口带钢的镰刀弯曲线，对其进行离散取点，此处取201个点；对于每个点都有2个相应的内存变量来分别保存其纵坐标和横坐标。
2.分段采样
对于上述离散取得的201个点，采用上述第一种分段采样的处理方法：
取第3个点，记做A点，其纵坐标、横坐标分别记为AY、AX；
取第60个点，记做B点，其纵坐标、横坐标分别记为BY、BX；
取第121个点，记做C点，其纵坐标、横坐标分别记为CY、CX；
取第195个点，记做D点，其纵坐标、横坐标分别记为DY、DX；
对上述取得的相邻点的纵坐标，初步做如下差值运算：
AB=BY-AY=32.5mm；BC=CY-BY=4.5mm；CD=DY-CY=-3.5mm；
3.死区过滤
本实施例中运算处理方法中的零值ZERO确定为：0mm,死值DB确定为：5mm；
上述运算出的AB、BC、CD等值，分别做如下判断：
AB>（ZERO+DB）=5mm，所以AB的滤值记为“+”；
BC在[（ZERO-DB），（ZERO+DB）]=[-5mm，+5mm]之间，所以BC的滤值记为“0”；
CD在[（ZERO-DB），（ZERO+DB）]=[-5mm，+5mm]之间，所以CD的滤值记为“0”；
进行上述判断后，按照上述27种滤值组合与轧件镰刀弯板型的类型和幅度的对应关系，输出轧件镰刀弯板型的类型和幅度，即根据：若AB为“+”、BC为“0”、CD为“0”，则输出“HSL”；所以经上述的板型量化评估后，输出类型为“HSL”，输出幅度为“32.5mm”；
经证实，上述输出的量化评估数据，是严格符合上述轧件镰刀弯曲线的；
图2是部分生产数据中轧件镰刀弯板型输出数据，可见已经具备了统计学上的因子分析数据的条件，其中，Coil ID是板坯ID号，ProductionEnd是带钢卷取结束时间，STEEL GRADE是钢种名称，RM-Del-Cent1是粗轧中间坯镰刀弯幅度，RM-Del-Centl-Type是粗轧中间坯镰刀弯类型，FM-Del-Cent1是精轧带钢镰刀弯幅度，FM-Del-Cent1-Type是精轧带钢镰刀弯类型。
实施例二
参见图3，以生产SPA-H集装箱板成品带钢为例，规格1.6*1150mm；
1.离散取点
如图3所示，是精轧出口仪表测得的精轧出口带钢的镰刀弯曲线，对其进行离散取点，此处取201个点，对于每个点都有2个相应的内存变量来分别保存其纵坐标和横坐标。
2.分段采样
对于上述离散取得的201个点，我们采用上述第二种分段采样的处理方法；
取第3个点，记做A点；其纵坐标、横坐标分别记为AY、AX；
取第50个点，记做B点；其纵坐标、横坐标分别记为BY、BX；
取第100个点，记做C点；其纵坐标、横坐标分别记为CY、CX；
取第150个点，记做D点；其纵坐标、横坐标分别记为DY、DX；
取第200个点，记做E点；其纵坐标、横坐标分别记为EY、EX；
对上述取得的相邻点的纵坐标，初步做如下差值运算：
AB=BY-AY=12.4mm；BC=CY-BY=2.4mm；CD=DY-CY=7.2mm；DE=EY-DY=-14.4mm；
3.死区过滤
本实施例中运算处理方法中的零值ZERO确定为：0mm,死值DB确定为：5mm；
上述运算出的AB、BC、CD、DE等值，分别做如下判断：
AB>（ZERO+DB）=5mm，所以AB的滤值记为“+”；
BC在[（ZERO-DB），（ZERO+DB）]=[-5mm，+5mm]之间，所以BC的滤值记为“0”；
CD>（ZERO+DB）=5mm，所以CD的滤值记为“+”；
DE<（ZERO-DB）=-5mm，所以DE的滤值记为“-”；
进行上述判断后，按照上述81种滤值组合与轧件镰刀弯板型的类型和幅度的对应关系，输出轧件镰刀弯板型的类型和幅度，即根据：若AB为“+”、BC为“0”、CD为“0”、DE为“-”，则输出“n”；所以上述的板型量化评估后输出类型为“n”，输出幅度为“14.4mm”；
经证实，上述输出的量化评估数据，是严格符合上述轧件镰刀弯曲线的；
本发明提供的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，根据测量仪表测得的真实轧件镰刀弯曲线，经过对曲线离散取点，并使用合理的算法对轧件镰刀弯板型进行量化，得出一个确定的数字型结果，此数字型结果既包含了轧件镰刀弯类型、也包含了镰刀弯幅度；将量化后的结果数据作为可以被统计学使用的因子，整合到生产数据报表中；为通过大量数据统计分析而得出某条热轧生产线阻碍轧件镰刀弯板型控制水平的因子提供了良好的前提条件。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，包含：
测量轧件在其长度方向上的中心线偏差，得到该轧件的镰刀弯曲线数据；
对所述轧件的镰刀弯曲线进行离散取点；对所述离散取点得到的点进行分段采样，并对经过所述分段采样得到的相邻两点间的纵坐标值进行差值运算；
将所述差值运算的结果经指定死区过滤，再根据经该死区过滤得到的滤值的组合确定该轧件的镰刀弯的类型和幅度。
2.如权利要求1所述的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，所述分段采样包含提取由所述离散取点得到的点构成的曲线被三等分后的四个点或被四等分后的五个点。
3.如权利要求1或2所述的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，所述死区包含零值和死值，并且所述死区是由零值和死值二者相加减得到的两个端值构成的区间。
4.如权利要求3所述的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，所述零值的取值范围是[-25，+45]，所述死值的取值范围是[-15，+15]。
5.如权利要求1或2所述的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，所述死区过滤是指将所述差值运算的结果与所述死区对比，就对比后存在的三种情况赋予所述差值运算的结果不同的滤值。
6.如权利要求1或2所述的热轧轧件镰刀弯板型的量化分析方法，其特征在于，还包含将经死区过滤后得到的滤值的所有可能的组合与各种轧件镰刀弯板型的类型和幅度建立对应关系，从而可以根据得到滤值的组合即可输出该轧件对应的轧件镰刀弯板型的类型和幅度。
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