CN104484491A - 一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，具体指对热轧原料板坯全长宽度进行动态分段识别，求解描述梯形趋势的分段表达式，以便于粗轧立辊进行全长宽度控制。本发明包括步骤如下：1）板坯头部和尾部数据判定，确定用于高次多项式拟合的全长有效数据；2）对板坯沿全长有效数据进行等分5段处理，确定6个断点的坐标；3）调整中间断点位置，使得连续5条线段具有描述板坯全长梯形的能力；4）根据头尾数据有效性对头、尾间断点进行调整；5）依次线性连接各个调整后的间断点，得到描述梯形趋势的分段表达式。通过本发明，可以有效描述板坯全长的梯形分布，提高粗轧过程宽度控制水平。
Description
技术领域：
本发明涉及冶金机械及自动化、轧制技术，具体指一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法。
背景技术：
随着工业技术的不断发展，热轧板卷因具有强度高，韧性好，易于加工成型等优点，被广泛应用于船舶、汽车、桥梁、机械、建筑等诸多领域中，特别是在新一轮的钢铁市场竞争环境中，高质量的产品更是钢铁企业与市场共同的追求目标。宽度作为板带尺寸精度控制的重要组成部分，一直以来就是热轧生产线的重要控制指标，由于宽度偏差产生的因素众多，所以高精度的热轧宽度控制不仅需要良好的设备、工艺与管理，更需要准确的宽度控制系统与优良的宽度控制模型。
热轧带钢板坯宽度和成品宽度之间有所偏差，且在粗轧平辊轧制和精轧过程中带钢均有宽展，为保证达到宽度目标要求，在粗轧机前通过立辊实现宽度控制。宽度控制系统通过粗轧负荷分配设定立辊投入道次（通常为奇道次）的立辊辊缝开口度及各道次平辊压下量，形成粗轧轧制规程。同时，考虑到轧制过程中头尾宽度变化及轧制压力波动对宽度的影响，开发了头尾短行程功能和自动宽度控制功能。
宽度控制模型一般都认为板坯在长度方向宽度均匀，但在生产中发现，许多板坯长度方向的宽度偏差较大（主要由连铸在线调宽，不同炉号的连铸坯头尾宽度变化等引起），通常表现为复杂的高次曲线形式，难以用简单的梯形表示，这种板坯在长度方向宽度不一致性直接导致了成品长度方向的宽度不一致。板坯原料宽度为离散点格式，由于仪表头尾的检测误差，这些离散点不经过处理，不能发送给宽度控制模型。同时，基于宽度控制的有效性，宽度控制模型也只能够接受板坯长度方向有限个宽度特征点。
为此，本发明开发一种热轧梯形坯形状识别方法，主要任务是将复杂的高次多项式梯形坯曲线用多段直线表示，确保梯形特征值能传递给宽度控制模型，实现模型在板坯长度方向的全长宽度控制功能。
文献1（自动宽度控制方法在热轧带钢宽度控制中的应用，冶金自动化，2012（2））中介绍了自动宽度控制方法，基于轧制力的变化的反馈信号计算出辊缝波动的补偿调节量，实现在线动态宽度控制。文献2（2250mm热连轧板带宽度控制优化，中国冶金，2014（3））针对头、尾宽度问题，介绍了立辊短行程控制技术并通过优化短行程各段长度参数来提高控制精度。文献3（热轧带钢宽度控制技术改进，冶金自动化，2014（1））中介绍了立辊短行程技术的改进方法，通过头尾宽度控制优化、宽展轧制优化、仪表检测值应用条件的优化等方面进行改进，以便适应来料板坯头、尾部宽度不均的情况。专利1（楔形板坯的热轧宽度控制方法，201210211053.9）提出了只利用头、尾宽度差值的方法来判定来料楔形板坯的情况并结合相应的长短行程控制来控制宽度。专利2（一种粗轧宽度检测装置和粗轧机的辊缝控制系统，201220599019.9）提出了一种宽度检测装置，包括过程机、监视机以及测宽仪从而确定粗轧宽度的实际值。专利3（一种粗轧宽度自学习的方法，201110148757.1）提出了根据轧制策略将粗轧分为多段的道次轧制，并对每段的宽度自学习系数进行修正提高控制精度。从目前可以检索到的资料来看，没有发现对热轧梯形坯进行复杂形状识别方法，并根据识别结果给出分段梯形表达式。为此，本发明提出了一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，识别结果可为宽度控制模型实现分段宽度控制提供基础数据。
发明内容：
为了解决复杂的高次多项式梯形坯曲线难以传递给宽度模型问题，本发明提供了一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，具体是指通过高次多项式函数拟合方法，并根据条件调整多段函数分段点位置及数值，从而确定能够描述板坯梯形趋势的连续多段函数，以便给全长控宽提供数据。
本发明的技术方案是：一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，具体包括以下步骤：
1）在实测的板坯全长范围内，以长度方向为x轴，宽度方向为y轴，确定有效计算数据。这里的有效计算数据，具体是指对于从测宽仪得到的全长宽度值进行头、尾部判定后所得到的数据。头部或尾部原始点是否有效判定方法如下：头、尾部的6个连续点一次拟合函数的斜率α大于阈值p或者6个连续点中宽度最大与最小值之差的绝对值Δy超过阈值q，即判定数据不合格。如果判定不合格，则忽略头、尾部两端的5个连续点但保留第6个点，否则全部保留。其中阈值p取值范围为5-8mm，q的取值范围为8-10mm。
一次拟合函数r(x)方程为：
其中：α为方程斜率，β为方程系数。
宽度最大值与最小值之差的绝对值求解如下：
其中：n为板坯采集到的原始数据个数，(y 0 1,y 0 2,y 0 3,y 0 4,y 0 5,y 0 6)表示原始数据头部6个点宽度集合；(y 0 n-5,y 0 n-4,y 0 n-3,y 0 n-2,y 0 n-1,y 0 n)表示原始数据尾部6个点宽度集合，函数max()表示取集合内最大值，函数min()表示取集合内最小值。
2）针对判定筛选得到的所有有效数据(x i ,y i )，采用最小二乘法进行六次函数拟合，六次函数y(x)方程采用：
其中，L为板坯长度；x为板坯长度方向坐标值；y(x)为拟合曲线沿宽度方向坐标值；a 0、a 1、a 2、a 3、a 4、a 5、a 6为六次曲线参数。
3）板坯全长范围内等分5段处理，标记6个间断点，用x i 和y i 表示，i=1，2，3，4，5，6，其中x 1、x 2、x 3、x 4、x 5、x 6为板坯有效长度范围内等分点横坐标，y 1、y 2、y 3、y 4、y 5、y 6为横坐标对应的六次函数值。横坐标计算公式如下：
其中：x 1，x 6分别为板坯有效长度的头尾断点横坐标；x 2，x 3，x 4，x 5为板坯中间间断点横坐标。
4）调整间断点位置，调整次序为：先调整中间部分的间断点位置，后对头尾部间断点y值做调整。对于中间间断点，计算(x i,y i) 与(x i+1 ,y i+1)内的一次函数积分与六次函数积分之差，并进行相应的判断和调整。调整步骤如下：
a)调整第2个间断点位置，即调整第1段，同时第1个间断点保持不变。调整算法为：用第1个间断点(x 1 ,y 1)与第2个间断点(x 2 ,y 2)进行直线拟合，比较第1段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 1，表达式为：
判断Δs 1是否超出阈值。当差值超出阈值w 1时（w 1取值范围为0.4-1.0mm），即|Δs 1|≥w 1。调整第2个间断点(x 2 ,y 2)的位置，得到新的间断点坐标(x ’ 2,y ’ 2)，x ’ 2为长度坐标值，y ’ 2为对应的六次函数值。比较调整间断点后第1段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 1，表达式为：
判断Δs i 1是否超出阈值，当超出阈值w 1时，继续调整；否则停止计算。在循环计算中，调整的次数有阈值k限制（k的取值范围为5-10）：当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把第2个间断点坐标置为当前值。
b)调整第3个间断点位置，即调整第2段，同时第2个间断点保持不变。调整算法为：用第2个间断点(x 2 ,y 2)与第3个间断点(x 3 ,y 3)进行直线拟合，比较第2段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 2，表达式为：
判断Δs 2是否超出阈值。当差值超出阈值w 1时（w 1取值范围为0.4-1.0mm），即|Δs 2|≥w 1。调整第3个间断点(x 3 ,y 3)的位置，得到新的间断点坐标(x ’ 3,y ’ 3)，x ’ 3为长度坐标值，y ’ 3为对应的六次函数值。比较调整间断点后第2段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 2，表达式为：
判断Δs i 2是否超出阈值，当超出阈值w 1时，继续调整；否则停止计算。在循环计算中，调整的次数有阈值k限制（k的取值范围为5-10）：当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把第3个间断点坐标置为当前值。
c) 调整第4个间断点位置，即调整第3段，同时第3个间断点保持不变。调整算法为：用第3个间断点(x 3 ,y 3)与第4个间断点(x 4 ,y 4)进行直线拟合，比较第3段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 3，表达式为：
判断Δs 3是否超出阈值。当差值超出阈值w 1时（w 1取值范围为0.4-1.0mm），即|Δs 3|≥w 1。调整第4个间断点(x 4 ,y 4)的位置，得到新的间断点坐标(x ’ 4,y ’ 4)，x ’ 4为长度坐标值，y ’ 4为对应的六次函数值。比较调整间断点后第3段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 3，表达式为：
判断Δs i 3是否超出阈值，当超出阈值w 1时，继续调整；否则停止计算。在循环计算中，调整的次数有阈值k限制（k的取值范围为5-10）：当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把第4个间断点坐标置为当前值。
d)调整第5个间断点位置，即调整第4、5段，同时第4、6间断点保持不变。调整算法为：用第5个间断点(x 5 ,y 5)与第6个间断点(x 6 ,y 6)进行直线拟合，比较第5段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 5，表达式为：
判断Δs 5是否超出阈值。当差值超出阈值w 2（w 2取值范围为1.0-1.5mm）时，即|Δs 5|≥w 2。调整第5个间断点(x 5 ,y 5)的位置，得到新的间断点坐标(x ’ 5,y ’ 5)，x ’ 5为长度坐标值，y ’ 5为对应的六次函数值，计算调整后的第4段内一次函数与六次函数的积分差Δs i 4：
，
根据得到的Δs i 4，判断第4段内积分差Δs i 4是否超出阈值w 2,如果|Δs i 4|≥w 2，则停止调整，置第5个间断点为当前值，如果|Δs i 4|<w 2，则继续下面步骤进行调整计算：
比较调整间断点后第5段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 5，表达式为：
判断Δs i 5是否超出阈值，当超出阈值w 2时，继续调整；否则停止计算。在循环计算中，调整的次数有阈值k限制（k的取值范围为5-10）：当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把第5个间断点坐标置为当前值。
e) 在头尾部数据判定合格，予以保留的情况下，不进行修正；在头尾部数据判定不合格，予以舍去的情况下，进行修正。算法如下：
针对头部：
针对尾部：
调整第1、6个间断位置，计算公式为：
5）依次线性连接各个调整后的间断点，确定描述梯形趋势的分段表达式,如下所示：
其中：(x’ 1,y’ 1), (x’ 2,y’ 2), (x’ 3,y’ 3), (x’ 4,y’ 4), (x’ 5,y’ 5), (x’ 6,y’ 6)为调整后的间断点坐标。本发明的梯形坯识别方法计算流程如图1所示。
本发明的有益效果是：由于采用上述技术方案，该方法可因来料梯形坯导致的宽度精度超差可下降80%左右。
附图说明：
图1 梯形坯识别方法计算流程示意图。
图2 描述全长梯形特征的分段直线示意图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的说明：
针对某厂2250mm粗轧宽度控制系统，由于模型中缺少有关梯形坯的识别技术，导致梯形坯来料不能严格保证宽度精度，此问题投产以来一直没有解决。
现场获取某块粗轧来料板坯数据如表1所示。
表1 实测板坯宽度分布数据
| x | y | x | y | x | y |
| 0.198004 | 1840.67 | 2.79906 | 1853.84 | 5.39008 | 1862.25 |
| 0.306006 | 1840.67 | 2.90256 | 1853.84 | 5.50025 | 1862.25 |
| 0.405008 | 1846.53 | 3.00156 | 1853.84 | 5.59745 | 1865.83 |
| 0.49951 | 1846.53 | 3.10506 | 1854.86 | 5.70196 | 1865.83 |
| 0.603012 | 1846.53 | 3.19956 | 1854.86 | 5.79844 | 1862.77 |
| 0.706514 | 1848.23 | 3.30307 | 1854.86 | 5.90296 | 1862.77 |
| 0.801016 | 1848.23 | 3.40657 | 1857.45 | 6.00229 | 1866.56 |
| 0.900018 | 1856.55 | 3.50557 | 1857.45 | 6.10525 | 1866.56 |
| 1.00352 | 1856.55 | 3.60007 | 1859.33 | 6.19924 | 1864.92 |
| 1.09802 | 1853.77 | 3.70357 | 1859.33 | 6.30454 | 1864.92 |
| 1.20602 | 1853.77 | 3.79358 | 1859.33 | 6.40498 | 1860.81 |
| 1.30053 | 1853.77 | 3.90158 | 1859.33 | 6.50098 | 1860.81 |
| 1.39503 | 1851.56 | 4.00508 | 1858.66 | 6.60357 | 1860.81 |
| 1.50303 | 1851.56 | 4.09958 | 1858.66 | 6.69807 | 1860.81 |
| 1.60653 | 1854.64 | 4.20308 | 1858.66 | 6.80289 | 1865.17 |
| 1.70103 | 1854.64 | 4.30142 | 1863.33 | 6.90333 | 1865.17 |
| 1.80454 | 1851.94 | 4.39022 | 1863.33 | 7.00264 | 1860.67 |
| 1.90354 | 1851.94 | 4.50011 | 1865.19 | 7.10065 | 1859.55 |
| 2.00254 | 1855.55 | 4.60523 | 1865.19 | 7.20504 | 1859.55 |
| 2.10604 | 1855.55 | 4.70159 | 1865.19 | 7.29786 | 1858.28 |
| 2.20504 | 1855.36 | 4.80455 | 1863.63 | 7.40052 | 1858.28 |
| 2.29955 | 1855.36 | 4.89826 | 1863.63 | 7.4916 | 1859.77 |
| 2.39855 | 1855.36 | 4.99936 | 1864.2 | 7.59948 | 1859.77 |
| 2.50655 | 1854.67 | 5.10436 | 1864.2 | 7.69938 | 1859.36 |
| 2.60105 | 1854.67 | 5.20027 | 1866.22 | 7.80132 | 1859.36 |
| 2.70455 | 1853.84 | 5.30377 | 1866.22 |
根据本发明的内容，首先对头、尾数据进行判定，头部数据如表2所示：
表2 实测板坯宽度分布头部数据
| x | 0.198004 | 0.306006 | 0.405008 | 0.49951 | 0.603012 | 0.706514 |
| y | 1840.67 | 1840.67 | 1846.53 | 1846.53 | 1846.53 | 1848.23 |
根据一次拟合函数方程为：
运用最小二乘法，得到方程为：
可以得到斜率α=15.7，超出阈值p（p=5）。
对于最值判断，由公式：
可以得到：
Δy=7.56，没有超出阈值q（q=10）。
对于阈值p与q的限制，由于采用“或”运算，即超出二者之一即判定为不合格，所以可得头部数据判定超限，予以舍去头部5个点，保留第6点。
对于尾部数据如表3所示：
表3 实测板坯宽度分布尾部数据
| x | 7.29786 | 7.40052 | 7.4916 | 7.59948 | 7.69938 | 7.80132 |
| y | 1858.28 | 1858.28 | 1859.77 | 1859.77 | 1859.36 | 1859.36 |
根据一次拟合函数方程为：
运用最小二乘法，得到方程为：
可以得到斜率α=2.4，没有超出阈值p（p=5）。
对于最值判断，由公式：
可以得到：
Δy=1.49，没有超出阈值q（q=10）。
对于阈值p与q的限制，由于采用“或”运算，即超出二者之一即判定为不合格，所以可得尾部数据判定合格，予以保留。综合头尾的判定结果得到全长有效数据如表4所示。
表4板坯宽度全长有效数据
| x | y | x | y | x | y |
| 0.706514 | 1848.23 | 3.10506 | 1854.86 | 5.50025 | 1862.25 |
| 0.801016 | 1848.23 | 3.19956 | 1854.86 | 5.59745 | 1865.83 |
| 0.900018 | 1856.55 | 3.30307 | 1854.86 | 5.70196 | 1865.83 |
| 1.00352 | 1856.55 | 3.40657 | 1857.45 | 5.79844 | 1862.77 |
| 1.09802 | 1853.77 | 3.50557 | 1857.45 | 5.90296 | 1862.77 |
| 1.20602 | 1853.77 | 3.60007 | 1859.33 | 6.00229 | 1866.56 |
| 1.30053 | 1853.77 | 3.70357 | 1859.33 | 6.10525 | 1866.56 |
| 1.39503 | 1851.56 | 3.79358 | 1859.33 | 6.19924 | 1864.92 |
| 1.50303 | 1851.56 | 3.90158 | 1859.33 | 6.30454 | 1864.92 |
| 1.60653 | 1854.64 | 4.00508 | 1858.66 | 6.40498 | 1860.81 |
| 1.70103 | 1854.64 | 4.09958 | 1858.66 | 6.50098 | 1860.81 |
| 1.80454 | 1851.94 | 4.20308 | 1858.66 | 6.60357 | 1860.81 |
| 1.90354 | 1851.94 | 4.30142 | 1863.33 | 6.69807 | 1860.81 |
| 2.00254 | 1855.55 | 4.39022 | 1863.33 | 6.80289 | 1865.17 |
| 2.10604 | 1855.55 | 4.50011 | 1865.19 | 6.90333 | 1865.17 |
| 2.20504 | 1855.36 | 4.60523 | 1865.19 | 7.00264 | 1860.67 |
| 2.29955 | 1855.36 | 4.70159 | 1865.19 | 7.10065 | 1859.55 |
| 2.39855 | 1855.36 | 4.80455 | 1863.63 | 7.20504 | 1859.55 |
| 2.50655 | 1854.67 | 4.89826 | 1863.63 | 7.29786 | 1858.28 |
| 2.60105 | 1854.67 | 4.99936 | 1864.2 | 7.40052 | 1858.28 |
| 2.70455 | 1853.84 | 5.10436 | 1864.2 | 7.4916 | 1859.77 |
| 2.79906 | 1853.84 | 5.20027 | 1866.22 | 7.59948 | 1859.77 |
| 2.90256 | 1853.84 | 5.30377 | 1866.22 | 7.69938 | 1859.36 |
| 3.00156 | 1853.84 | 5.39008 | 1862.25 | 7.80132 | 1859.36 |
对全长有效数据运用最小二乘法进行函数拟合，得到拟合函数：
确定板坯5等分点坐标如表5所示：
表5 板坯5等分点坐标
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| x | 0.706514 | 2.10604 | 3.50557 | 4.89826 | 6.30454 | 7.80132 |
| y | 1849.7290 | 1853. 8369 | 1857.3596 | 1864.2800 | 1863.4923 | 1859.1116 |
对于第一段进行调整，取阈值w 1=0.5，k=6根据公式
计算得到：
证明区间需要进行调整，即把第二个间断点向x轴负方向调整一个点，重新计算得到调整后的间断点坐标，如表6所示：
表6 调整后的间断点坐标
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| x | 0.706514 | 2.00254 | 3.50557 | 4.89826 | 6.30454 | 7.80132 |
| y | 1849.7290 | 1853.9172 | 1857.3596 | 1864.2800 | 1863.4923 | 1859.1116 |
计算
重复调整间断点2的位置，直到满足要求。这里在进行第6次计算时，得到Δs i 1仍然大于w 1，但移动点的次数已经超出阈值，终止本次循环，记录结果。
同理，进行第3、4间断点的调整。
对于第5个间断点，阈值w 2=1.5，同理计算第5段内一次函数与六次函数的积分差：
得到：
继续调整第5个点的位置，下面验证第4段是否超出阈值要求，由公式：
得到：
，没有超出阈值，继续调整。
继续进行调整，直到进行调整第5次时，第5段积分差仍大于阈值w 2，调整次数仍在阈值k范围内，但对于第四段内积分差Δs i 4=1.61>w 2超出阈值，故而第5个间断点置为当前值。得到调整中间间断点后的坐标，如表7所示：
表7 调整中间间断点后的坐标
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| x | 0.706514 | 1.50303 | 2.79906 | 4.8926 | 6.30454 | 7.80132 |
| y | 1849.7290 | 1854.3304 | 1854.4344 | 1864.2800 | 1863.4923 | 1859.1116 |
对于头尾的第1个点与第6个点，通过如下公式进行修正：
根据前面的判定结果，头部的数据点判定不合格，对第1个点进行修正；尾部数据点判定合格，第6个点不进行修正。第1个点修正系数根据公式：
可得：c head=1
修正后的最终6个间断点坐标如表8所示：
表8 最终6个间断点的坐标
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| x | 0.706514 | 1.50303 | 2.79906 | 4.8926 | 6.30454 | 7.80132 |
| y | 1849.7290 | 1854.3304 | 1854.4344 | 1864.2800 | 1863.4923 | 1859.1116 |
连接6个间断点，确定描述梯形趋势的分段表达式，如下所示：
描述全长梯形特征的分段直线如图2，将这6个间断点传递给粗轧模型，即可实现全长度方法的宽度控制，消除来料梯形坯对宽度精度的影响。通过本发明，因来料梯形坯导致的宽度精度超差可下降80%左右。
Claims (2)
1.一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，其特征在于：所述方法包含以下步骤：
步骤1：读取梯形数据，对头、尾部数据进行判定，即在实测的板坯全长范围内，以长度方向为x轴，宽度方向为y轴，确定有效计算数据；
头部或尾部原始点是否有效判定方法如下：头、尾部的6个连续点一次拟合函数的斜率α大于阈值p，或者6个连续点中宽度最大与最小值之差的绝对值Δy超过阈值q，即判定数据不合格，如果判定不合格，则忽略头、尾部两端的5个连续点但保留第6个点，否则全部保留；其中，阈值p的取值范围为5-8mm，q的取值范围为8-10mm；
一次拟合函数r(x)方程为：
，
其中：α为方程斜率，β为方程系数；
宽度最大值与最小值之差的绝对值求解如下：
，
其中：n为板坯采集到的原始数据个数，(y 0 1,y 0 2,y 0 3,y 0 4,y 0 5,y 0 6)表示原始数据头部6个点宽度集合；(y 0 n-5,y 0 n-4,y 0 n-3,y 0 n-2,y 0 n-1,y 0 n)表示原始数据尾部6个点宽度集合，函数max()表示取集合内最大值，函数min()表示取集合内最小值；
步骤2：针对判定筛选得到的所有有效数据(x i ,y i )，采用最小二乘法进行六次函数拟合，六次函数y(x)方程采用：
，
其中，L为板坯长度；x为板坯长度方向坐标值；a 0、a 1、a 2、a 3、a 4、a 5、a 6为六次曲线参数；
步骤3：板坯全长范围内等分5段处理，标记6个间断点，用x i 和y i 表示，i=1，2，3，4，5，6，其中，x 1、x 2、x 3、x 4、x 5、x 6为板坯有效长度范围内等分点横坐标，y 1、y 2、y 3、y 4、y 5、y 6为横坐标对应的六次函数值；
步骤4：调整间断点位置，调整次序为：先调整中间间断点位置，后对头、尾部间断点y值做调整，对于中间间断点，计算(x i,y i) 与(x i+1 ,y i+1)内的一次函数与六次函数的积分之差，并进行相应的判断和调整，中间间断点调整完后，根据头、尾数据有效性对头、尾间断点进行调整；
步骤5：依次线性连接各个调整后的间断点，确定描述梯形趋势的分段表达式。
2.如权利要求1所述的一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，其特征在于：所述步骤4）中，各断点的判断和调整步骤如下：
4.1调整第2个间断点位置，即调整第1段，同时第1个间断点保持不变；
调整算法为：用第1个间断点(x 1 ,y 1)与第2个间断点(x 2 ,y 2)进行直线拟合，比较第1段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 1，表达式为：
，
根据得到的Δs 1 值，判断Δs 1是否超出阈值，当差值超出阈值w 1时，w 1取值范围为0.4-1.0mm，即|Δs 1|≥w 1，调整第2个间断点(x 2 ,y 2)的位置，向第1个间断点移动一个点，得到新的间断点坐标(x ’ 2,y ’ 2)，x ’ 2为长度坐标值，y ’ 2为对应的六次函数值，比较调整间断点后第1段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 1，表达式为：
，
根据得到的Δs i 1 值，判断Δs i 1是否超出阈值，当超出阈值w 1时，继续调整；否则调整结束，停止计算；其中，在调整的循环计算中，调整的次数有阈值k限制，k的取值范围为5-10；当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把此时第2个间断点坐标置为当前值；
4.2调整第3个间断点位置，即调整第2段，同时第2个间断点保持不变，调整原理与第2个间断点方法相同；
4.3调整第4个间断点位置，即调整第3段，同时第3个间断点保持不变，调整原理与第2、3间断点方法相同；
4.4调整第5个间断点位置，即调整第4、5段，同时第4、6间断点保持不变，调整算法为： 用第5个间断点(x 5 ,y 5)与第6个间断点(x 6 ,y 6)进行直线拟合， 比较第5段内一次函数与六次函数的积分之差Δs 5，表达式为：
,
根据得到的Δs 5值，判断Δs 5是否超出阈值w 2，当差值超出阈值w 2时，w 2取值范围为1.0-1.5mm，即|Δs 5|≥w 2，调整第5个间断点(x 5 ,y 5)的位置，向第6个间断点移动，得到新的间断点坐标(x ’ 5,y ’ 5)，x ’ 5为长度坐标值，y ’ 5为对应的六次函数值，计算调整后的第4段内一次函数与六次函数的积分差Δs i 4：
，
根据得到的Δs i 4值，判断第4段内积分差Δs i 4是否超出阈值w 2,如果|Δs i 4|≥w 2，则停止调整，置第5个间断点为当前值，如果|Δs i 4|<w 2，则继续下面步骤进行调整计算：
比较调整间断点后第5段内一次函数与六次函数的积分之差Δs i 5，表达式为：
，
根据得到的Δs i 5值，判断Δs i 5是否超出阈值w 2，当超出阈值w 2时，继续调整，否则停止计算，在调整循环计算中，调整的次数有阈值k限制：当调整次数小于k时，则继续进行调整；当调整次数大于k时，则结束调整，把第5个间断点坐标置为当前值；
4.5在头、尾部数据判定合格，予以保留的情况下，不进行修正；在头、尾部数据判定不合格，予以舍去的情况下，进行修正，算法如下：
针对头部数据，修正系数计算如下：
；
针对尾部数据，修正系数计算如下：
；
调整第1、6个间断点位置，计算公式为：
，
。
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