CN110404977A - 一种板带轧制过程在线质量判定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种板带轧制过程在线质量判定方法，涉及轧制自动控制技术领域。该方法从厚度测量仪表获得实测数据之后，通过计算采样点对应的采样长度，按照基准长度重新进行采样点划分，后进行轧件头部、本体、尾部各部分的厚度质量的标准差及合格率，并与目标合格率进行比较，得到合格品和不合格品的等级；进一步通过头尾切除、分切等方式给出轧件的后续处理建议。本发明能够充分对轧件厚度质量进行综合评判，解决了传统厚度判定方式存在的不足，为热轧产品厚度质量的在线判定提供了有效的手段。

Description

一种板带轧制过程在线质量判定方法
技术领域
本发明涉及轧制自动控制技术领域，尤其涉及一种板带轧制过程在线质量判定方法。
背景技术
热轧产品是家电、汽车等高端产品的重要基础原材料，也可以作为终端产品用于船舶、机械、压力容器等制造行业，是国民经济发展的重要支撑。热轧生产过程中，厚度是重要的质量指标，借助于先进的模型设定技术和厚度自动控制技术，厚度的控制精度达到了较高的控制水平，但是在产品规格切换、设备故障等环境下，会造成产品厚度产生波动，稳定性降低。因此，产品的质量在线监控显得尤为重要，一方面能够防止不合格品流出，造成质量异议；另一方面，可以根据判定结果优化生产工艺，防止不合格品的再次出现。
目前，产品厚度判定一般采用合格率统计的方式，主要是统计实测数据超差采样点的数目，计算其占总测量采样点的百分比，小于目标百分比即为为合格品，超出目标百分比则判定为不合格品；但在实际过程中，本方法存在如下的不足：(1)一般情况下，热轧成品在使用过程中，需要将头尾不规则部分切除，因此此部分采样点需要在判定过程中剔除；(2)热轧过程中一般采用升速轧制，每个采样周期对应的轧件长度不同，需要根据超差长度占轧件总长度的比例进行判定；(3)若超差的位置存在于轧件本体多个位置，且在公差范围内波动，合格率虽然满足要求，但产品质量也不被用户接受；(4)判定结果仅有合格不合格之分，没有进一步给出针对判定结果的后续操作。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种板带轧制过程在线质量判定方法，能够充分对轧件厚度质量进行综合评判，解决了传统厚度判定方式存在的不足，为热轧产品厚度质量的在线判定提供了有效的手段。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
一种板带轧制过程在线质量判定方法，具体过程如下所述：
步骤1：确定判定初始条件；
步骤1.1：确定产品规格，包括坯料长度、坯料宽度、坯料厚度以及成品宽度、成品厚度；
步骤1.2：确定厚度公差、厚度合格率阈值、厚度标准差阈值、轧件头部切除长度、轧件尾部切除长度；采样基准长度；
步骤1.3：根据最小成卷重量，确定轧件分切最小长度；
步骤2：获取实测值，划分采样点；
步骤2.1：按照数据采样周期，从测厚仪和末机架速度编码器获得轧件厚度采样值h[i]和轧辊实际线速度VR[i]；
步骤2.2：根据末机架的压下率计算末机架的前滑值f；
步骤2.3：根据轧辊线速度计算轧件实际运行速度VS[i]，VS[i]＝VR[i]×(1+f)；
步骤2.4：根据轧件实际运行速度计算每个采样点对应的采样长度l[i]＝VS[i]·△t，△t为数据采样周期，累加计算得到轧件实际长度n为采样点总个数；计算总样本数其中，△l为采样基准长度；
步骤2.5：计算头部切除长度、尾部切除长度以及剩余部分对应的采样点数目nhead、ntail、nbody；计算得到轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin；
其中，Lhead为轧件头部切除长度；Ltail为轧件尾部切除长度；Lmin为轧件分切最小长度；
步骤2.6：确定需要判定的采样点范围为(nhead+1，N-ntail)；
步骤3：确定新采样点对应的厚度值；
按照新的样本号，对厚度值进行对应，将对应后的厚度值进行储存；
步骤4；根据实测数据进行质量判定；
步骤4.1：计算厚度标准差δbody和合格率σbody；
计算厚度平均值统计厚度采样值h[i]处于厚度公差范围[h-d，h+d]内的合格采样点个数np，合格率为标准差
步骤4.2：若δbody<δ，转至步骤4.3；否则转至步骤4.4；其中，δ为厚度标准差阈值；
步骤4.3：若合格率σbody≥σ，则为一次合格品，转至步骤5；若合格率σbody<σ，则为二次合格品，转至步骤5；其中，σ为厚度合格率阈值；
步骤4.4：计算分切采样点个数，然后执行步骤4.5；
计算超限采样点的数目m＝nbody-np，按如下几种情况计算分切采样点个数ncut；
若第一采样点和最末采样点均为合格采样点，则这两个采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+2；
若第一采样点和最末采样点均为超限采样点，则这两个采样点不计入分切采样点总数，则分切采样点个数为ncut＝m；
若第一采样点为超限采样点，最末采样点为合格采样点，则第一采样点不计入分切采样点总数，最末采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
若第一采样点为合格采样点，最末采样点为超限采样点，则第一采样点计入分切采样点总数，最末采样点不计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
步骤4.5：轧件分切判断；
计算相邻两分切采样点之间的采样点数目，存入数组n[ncut]，并依次与轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin比较，若当0＜j＜ncut时，存在n[j]≥nmin，则轧件为分切合格品，转至步骤5；否则为不合格品，转至步骤5；
步骤5：输出判定结果；
根据判定数据，给出判定结果，并给出后续加工建议：
(1)一次合格品：入库；
(2)二次合格品：换规格入库；
(3)分切合格品：分切后入库；
(4)不合格品：判废。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的板带轧制过程在线质量判定方法，在现有系统基础上，仅通过对数据分析和处理，即可以实现厚度的在线综合判定，无须对现有控制系统进行修改，节约生产投资成本的同时，保证判定的精度，同时给出了产品后续分切建议，为企业产品质量提升提供有益帮助。
附图说明
图1是本发明实施例提供的板带轧制过程在线质量判定方法流程图；
图2是本发明实施例提供的质量判定流程图；
图3为本发明实施例提供的典型热轧厚度曲线图；
图4是本发明实施例提供的采样点重新划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
一种板带轧制过程在线质量判定方法，如图1所示，具体过程如下所述：
步骤1：确定判定初始条件；
步骤1.1：确定产品规格，包括坯料长度、坯料宽度、坯料厚度以及成品宽度、成品厚度；
步骤1.2：确定厚度公差、厚度合格率阈值、厚度标准差阈值、轧件头部切除长度、轧件尾部切除长度；采样基准长度；
步骤1.3：根据最小成卷重量，确定轧件分切最小长度；
步骤2：获取实测值，划分采样点；
步骤2.1：按照数据采样周期，从测厚仪和末机架速度编码器获得轧件厚度采样值和轧辊实际线速度VR[i]；
步骤2.2：根据末机架的压下率计算末机架的前滑值f；
步骤2.3：根据轧辊线速度计算轧件实际运行速度VS[i]，VS[i]＝VR[i]×(1+f)，其中，f为末机架的前滑值，VR[i]为轧辊实际线速度；
步骤2.4：根据轧件实际运行速度计算每个采样点对应的采样长度l[i]＝VS[i]·△t，△t为数据采样周期，累加计算得到轧件实际长度n为采样点总个数；计算总样本数其中，△l为采样基准长度；
步骤2.5：计算头部切除长度、尾部切除长度以及剩余部分对应的采样点数目nhead、ntail、nbody；计算得到轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin；
其中，Lhead为轧件头部切除长度；Ltail为轧件尾部切除长度；Lmin为轧件分切最小长度；
步骤2.6：确定需要判定的采样点范围为(nhead+1，N-ntail)；
步骤3：确定新采样点对应的厚度值；
按照新的样本号，对厚度值进行对应，将对应后的厚度值进行储存；
步骤4；根据实测数据进行质量判定，如图2所示；
步骤4.1：计算厚度标准差δbody和合格率σbody；
计算厚度平均值统计厚度采样值h[i]处于厚度公差范围[h-d，h+d]内的合格采样点个数np，合格率为标准差
步骤4.2：若δbody<δ，转至步骤4.3；否则转至步骤4.4；其中，δ为厚度标准差阈值；
步骤4.3：若合格率σbody≥σ，则为一次合格品，转至步骤5；若合格率σbody<σ，则为二次合格品，转至步骤5；其中，σ为厚度合格率阈值；
步骤4.4：计算分切采样点个数，然后执行步骤4.5；
计算超限采样点的数目m＝nbody-np，按如下几种情况计算分切采样点个数ncut；
若第一采样点和最末采样点均为合格采样点，则这两个采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+2；
若第一采样点和最末采样点均为超限采样点，则这两个采样点不计入分切采样点总数，则分切采样点个数为ncut＝m；
若第一采样点为超限采样点，最末采样点为合格采样点，则第一采样点不计入分切采样点总数，最末采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
若第一采样点为合格采样点，最末采样点为超限采样点，则第一采样点计入分切采样点总数，最末采样点不计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
步骤4.5：轧件分切判断；
计算相邻两分切采样点之间的采样点数目，存入数组n[ncut]，并依次与轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin比较，若当0<j<ncut时，存在n[j]≥nmin，则轧件为分切合格品，转至步骤5；否则为不合格品，转至步骤5；
步骤5：输出判定结果；
根据判定数据，给出判定结果，并给出后续加工建议：
(1)一次合格品：入库；
(2)二次合格品：换规格入库；
(3)分切合格品：分切后入库；
(4)不合格品：判废。
本实施例对热连轧产品厚度进行在线判定，选取产品规格为3.00mm的厚度曲线4条，如图3中曲线A、B、C、D所示，实测厚度样本数据如表1所示，本实施例的数据采样周期为200ms，判定过程如下所述。
表1实测厚度样本数据
步骤1：确定判定初始条件；
步骤1.1：确定产品规格，坯料长度Lslab＝6000mm、坯料宽度Wslab＝1000mm、坯料厚度Hslab＝230mm以及成品宽度Wcoil＝1000mm、成品厚度Hcoil＝3.0mm；
步骤1.2：确定厚度公差d＝0.05mm，厚度合格率阈值σ＝95.4％，厚度标准差阈值δ＝0.05mm，轧件头部切除长度Lhead＝2.0m，轧件尾部切除长度Ltail＝2.0m；采样基准长度△l＝0.25m；
步骤1.3：根据最小成卷重量，确定轧件分切最小长度；
此规格最小成卷重量为5000kg，则轧件分切最小长度为：
步骤2：获取实测值，划分采样点；
步骤2.1：按照△t＝200ms的数据采样周期，从测厚仪和末机架速度编码器获得轧件厚度采样值H[i]和轧辊实际线速度VR[i]；
步骤2.2：根据末机架的压下率计算末机架的前滑值，
步骤2.3：根据轧辊线速度计算轧件实际运行速度VS[i]；
VS[i]＝VR[i]×(1+f)＝1.03×VR[i]
步骤2.4：根据轧件实际运行速度计算每个采样点对应的采样长度l[i]＝VS[i]·△t，累加计算得到轧件实际长度计算总样本数本实施例采样点重新划分示意图如图4所示；
步骤2.5：计算头部切除长度、尾部切除长度以及剩余部分对应的采样点数目nhead、ntail、nbody；计算得到轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin；
步骤2.6：确定需要判定的采样点范围为(nhead+1，N-ntail)＝(9,1848)。
步骤3：确定新采样点对应的厚度值；
按照新的样本号，对厚度值进行对应，将对应后的厚度值进行储存，记为h[j]。
步骤4；根据实测数据进行厚度质量判定；
步骤4.1：计算标准差δbody＝0.035mm和合格率σbody＝97.2％；
步骤4.2：标准差0.035mm<0.05mm，转至步骤4.3；
步骤4.3：合格率97.2％≥95.4％，则为一次合格品，转至步骤5。
步骤5：输出判定结果；
根据判定数据，给出判定结果；
判定结果1：一次合格品，入库。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种板带轧制过程在线质量判定方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：确定判定初始条件；
步骤1.1：确定产品规格，包括坯料长度、坯料宽度、坯料厚度以及成品宽度、成品厚度；
步骤1.2：确定厚度公差、厚度合格率阈值、厚度标准差阈值、轧件头部切除长度、轧件尾部切除长度；采样基准长度；
步骤1.3：根据最小成卷重量，确定轧件分切最小长度；
步骤2：获取实测值，划分采样点；
步骤2.1：按照数据采样周期，从测厚仪和末机架速度编码器获得轧件厚度采样值h[i]和轧辊实际线速度VR[i]；
步骤2.2：根据末机架的压下率计算末机架的前滑值f；
步骤2.3：根据轧辊线速度计算轧件实际运行速度VS[i]，VS[i]＝VR[i]×(1+f)；
步骤2.4：根据轧件实际运行速度计算每个采样点对应的采样长度l[i]＝VS[i]·Δt，Δt为数据采样周期，累加计算得到轧件实际长度n为采样点总个数；计算总样本数其中，Δl为采样基准长度；
步骤2.5：计算头部切除长度、尾部切除长度以及剩余部分对应的采样点数目nhead、ntail、nbody；计算得到轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin；
其中，Lhead为轧件头部切除长度；Ltail为轧件尾部切除长度；Lmin为轧件分切最小长度；
步骤2.6：确定需要判定的采样点范围为(nhead+1，N-ntail)；
步骤3：确定新采样点对应的厚度值；
按照新的样本号，对厚度值进行对应，将对应后的厚度值进行储存；
步骤4；根据实测数据进行质量判定；
步骤4.1：计算厚度标准差δbody和合格率σbody；
计算厚度平均值统计厚度采样值h[i]处于厚度公差范围[h-d，h+d]内的合格采样点个数np，合格率为标准差
步骤4.2：若δbody＜δ，转至步骤4.3；否则转至步骤4.4；其中，δ为厚度标准差阈值；
步骤4.3：若合格率σbody≥σ，则为一次合格品，转至步骤5；若合格率σbody＜σ，则为二次合格品，转至步骤5；其中，σ为厚度合格率阈值；
步骤4.4：计算分切采样点个数，然后执行步骤4.5；
计算超限采样点的数目m＝nbody-np，按如下几种情况计算分切采样点个数ncut；
若第一采样点和最末采样点均为合格采样点，则这两个采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+2；
若第一采样点和最末采样点均为超限采样点，则这两个采样点不计入分切采样点总数，则分切采样点个数为ncut＝m；
若第一采样点为超限采样点，最末采样点为合格采样点，则第一采样点不计入分切采样点总数，最末采样点计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
若第一采样点为合格采样点，最末采样点为超限采样点，则第一采样点计入分切采样点总数，最末采样点不计入分切采样点总数，分切采样点个数为ncut＝m+1；
步骤4.5：轧件分切判断；
计算相邻两分切采样点之间的采样点数目，存入数组n[ncut]，并依次与轧件分切最小长度对应的采样点个数nmin比较，若当0＜j＜ncut时，存在n[j]≥nmin，则轧件为分切合格品，转至步骤5；否则为不合格品，转至步骤5；
步骤5：输出判定结果；
根据判定数据，给出判定结果，并给出后续加工建议：
(1)一次合格品：入库；
(2)二次合格品：换规格入库；
(3)分切合格品：分切后入库；
(4)不合格品：判废。
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