CN111560489A - 一种转炉出钢中的台车自动走行方法和系统 - Google Patents

一种转炉出钢中的台车自动走行方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种转炉出钢中的台车自动走行方法，其包括步骤：(1)采集并存储转炉出钢过程中钢流的实时图像；(2)将钢流的实时图像转换为灰度图，将转换得到的灰度图进行图像增强处理，然后对经过图像增强处理的灰度图进行二值化处理和去噪声处理；(3)从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的实时中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；(4)基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的变化而行走，以准确承接钢水。此外，本发明还公开了一种台车自动走行系统，其包括：图像采集装置、图像存储模块、图像处理模块、动态跟踪模块以及控制模块。

Description

一种转炉出钢中的台车自动走行方法和系统
技术领域
本发明涉及一种冶金行业炼钢方法和系统，尤其涉及一种针对转炉出钢过程中钢包台车走行的控制方法和系统。
背景技术
目前世界范围内各大钢厂基本都有转炉自动冶炼，其可以有效提高冶炼成功率，缩短冶炼周期，提高产量、质量，降低原料消耗和成本，大大减轻工人的劳动强度。然而，虽然在现有技术中转炉自动化炼钢已经比较普及，但目前转炉出钢却普遍采用人工操作的方式。
通常转炉出钢包括以下操作步骤：
1)确定钢水终点成分与温度符合出钢要求；
2)将钢包车开到承接钢水位置后；
3)摇炉使渣面迅速通过出钢口，通过控制摇炉角度，调整钢液面高度；
4)操作钢包台车车使得钢水倒入钢包；
5)对准合金溜槽，严格按照技术规程顺序加入合金和辅料；
6)下渣检测自动判断出钢溢渣，启动自动挡渣；减少出钢的下渣量，防止回磷，提高合金收得率；
7)回摇转炉到初始位置，完成整个出钢过程。
在上述步骤中，目前大部分都是采用人工操作的方法。由于冶炼的操作环境恶劣，这使得出钢过程操作复杂，并且由于需要的操作人员较多，对于人员安全也会有较高要求。在上述步骤中，还可以看出，步骤4)是整个出钢的关键步骤，这要求操作工一个手操作转炉倾转操作柄，另一只手操作台车走行操作柄，两手操作要协调一致，才能实现钢包台车随着钢水下落点的移动而移动，台车上的钢包能够准确地承接从转炉连续流出的钢水。这对操作工的技能要求很高，若钢包台车的走行与倾转钢流不匹配，将发生钢水外溢，引起安全事故。然而，目前这一步都是工人根据经验，手动操作。
“HUBMER.R，HERZOG K.VAI-CON tap-the missing link in convertersteelmaking[C]，AISTech Proceedings.Indianapolis:AIST,2007”的非专利文献中，公开了一种“VAI－CON Tap”的转炉全自动“无人”出钢技术。该非专利文献所公开的技术方案可实现吹炼结束，转炉自动倾转，钢包台车自动走行，合金自动加入以及出钢结束自动抬炉步骤。
公开号为CN106498111A，公开日为2017年3月15日，名称为“一种基于转炉二级控制系统的自动出钢控制方法”的中国专利文献公开了一种基于转炉二级控制系统的自动出钢控制方法。在该专利文献所公开的技术方案中，转炉设置下渣红外监测系统，液压花瓣挡渣系统，钢包车采用测距定位装置，钢包车上设置钢水称量装置。根据二级控制系统计算结果，通过合金加入装置在设定时间自动加入合金，并根据出钢量和合金料加入量自动调节底吹氩搅拌流量。
公开号为CN106987675A，公开日为2017年7月28日，名称为“一种转炉出钢过程的控制系统及控制方法”的中国专利文献公开了一种转炉出钢过程的控制系统。在该专利文献所公开的技术方案中，控制系统包括了钢包称重装置、转炉炉口监测装置，壁厚监测装置，服务器及控制器组成，通过计算获得钢包钢水液位最深时对应的最佳转炉倾角与钢包重量的关系以及钢水浸没出钢口的临界状态对应的极限转炉倾角与钢包重量的关系，并结合图像信息判断炉渣位置，结合当前钢水余量，确定转炉当前角度，同时利用钢水称重和炉口图像来确定转角的大小，从而实现倾角控制。
上述的三个公开的专利文献中均没有公开在出钢过程中承接钢水的钢包台车是如何自动走行到出钢位的。基于此，期望获得一种台车自动走行方法，以便于满足现有工业需求，以实现转炉全自动化操作。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种转炉出钢中的台车自动走行方法，尤其是一种基于视觉动态跟踪的转炉出钢中的台车自动走行方法，该台车自动走行办法可以实现转炉全自动化操作，其可以自动走行至转炉出钢位置，其操作简单准确，安全可靠。
为了实现上述目的，本发明提出了一种转炉出钢中的台车自动走行方法，其包括步骤：
(1)采集并存储转炉出钢过程中钢流的实时图像；
(2)将钢流的实时图像转换为灰度图，将转换得到的灰度图进行图像增强处理，然后对经过图像增强处理的灰度图进行二值化处理和去噪声处理；
(3)从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的实时中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；
(4)基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的变化而行走，以准确承接钢水。
在本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行方法中，在钢水出钢过程中，在出钢位置可以设置图像采集装置例如红外摄像机，也可以是可见光摄像机，从而可以采集转炉出钢过程中钢流的实时图像，由图像存储模块存储所采集到的实时图像，图像存储模块可以将图像采集装置连续记录的文件以数字格式存储，从而方便后续处理。由于钢水温度与周围环境温度相差极大，因此，所采集存储的实时图像的图像信息可以包括钢流的形状、灰度以及位置。
由于在转炉出钢的过程中，钢水冲击到钢包底部后会有钢花飞溅，导致采集到的钢流下端钢流的图像会因为飞溅的钢花使得图像有噪声。此外，在出钢过程中合金加入后，会出现烟尘，烟尘向上漂浮，在接近转炉出钢口处会因为烟尘导致图像不清晰。
基于上述的情况，为了获得较为清晰的钢流图像，以便于实现对钢流图像的识别与处理，因而，需要对连续动态的实时图像进行处理，将钢流的实时图像转化为灰度图(在一些实施方式中，图像采集装置也可以直接获取灰度图，例如红外摄像机或远红外摄像机可以直接获取灰度图)，灰度图的转换方法可以采用加权法、均值法或最大值法。由于出钢过程的环境差，有烟尘，图像并不清晰，因而，在本发明所述的技术方案中对灰度图进行图像增强，随后对灰度图进行二值化处理和去噪声处理，上述处理可以在图像处理模块中进行。
经过上述处理的图像变得清晰，可以用于选取跟踪目标，目标对象的选取位置可以在合金加料位置以下，钢包口以上的图像相对清晰处，跟踪的目标选定后，确定目标的特征边界，选定可以采用方框选定。由于钢流颜色和温度与周围环境的温度和颜色差别很大，因此，可以将钢流与周围环境的交界位置作为特征边界。为了准确确定边界位置，可以利用数学算法对特征边界进行检测。边界检测的算法可以采用现有技术的算法，例如Laplace算子、Sobel算子或canny算子。随后，对图像进行逐行逐像素扫描，获得整个图像上各个像素点的钢流位置识别值，也就是说基于该特征边界获得钢流的实时中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪。需要说明的是，钢流的中心线是指钢流两个边界连线的中心所在的直线。
最后，基于钢流的中心线位置的实时变化向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的变化而行走，以准确承接钢水。台车可以采用带编码器或者内置位移传感器，从而实现台车的自由移动。
而关于上述的图像处理模块或是图像存储模块可以通过工控机、计算机或服务器实现。
需要指出的是，由于钢流的颜色、温度与周围环境的差别较大，因此，图像采集装置也可以采用可见光摄像机或红外摄像机，又或者可以为远红外摄像机。
综上所述可以看出，转炉出钢中的台车自动走行方法通过采集并存储转炉过程中钢流的实时图像，随后对实时图像进行处理和分析后，并与出钢工艺相结合，从而可以准确地动态实时跟踪钢流位置和范围，然后将钢流的位置信号发送到台车，以实现台车自动跟随钢流的位置移动，从而实现对钢流位置的动态跟踪。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行方法中，实时图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行方法中，在步骤(2)中，采用加权法将钢流的实时图像转换为灰度图；并且/或者采用梯度锐化法进行图像增强处理；并且/或者采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行方法中，在步骤(4)中，获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行方法中，在步骤(4)中，获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
相应地，本发明的另一目的在于提供一种转炉出钢中的台车自动走行系统，通过该台车自动走行系统可以有效地提高生产效率，实现工业自动化，替代现有技术中的出钢过程中的人工操作，从而改善相关操作人员的工作环境并且减轻劳动强度。
为了实现上述目的，本发明提出了一种转炉出钢中的台车自动走行系统，其包括：
图像采集装置，其采集转炉出钢过程中钢流的实时图像；
图像存储模块，其存储图像采集装置传输的钢流的实时图像；
图像处理模块，其将图像存储模块中存储的钢流的实时图像转换为灰度图，并将灰度图进行二值化处理；
动态跟踪模块，其从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；
控制模块，其基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的实时变化而行走，以准确承接钢水。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行系统中，图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行系统中，台车上还设有或连接有位置传感器和/或编码器，位置传感器和/或编码器与控制模块连接。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行系统中，图像处理模块被设置为：采用加权法将钢流的实时图像转换为灰度图；并且/或者采用梯度锐化法进行图像增强处理；并且/或者采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理。
进一步地，在本发明所述的台车自动走行系统中，动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；控制模块将实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车；或者动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；控制模块将所述实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
综上所述可以看出，本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行方法和系统相较于现有技术具有以下优点以及有益效果：
本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行方法可以实现转炉出钢过程中的台车对钢流位置的动态跟踪，从而替代现有技术中的人工操作，进而改善工人的工作环境，同时也可以减轻操作工人的劳动强度。
另外，本发明所述的台车自动走行方法可以实现实时在线准确确定钢流的位置，其操作简单易行，并且结果准确可靠，具有很好的生产应用前景。
本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
附图说明
图1为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的结构示意图。
图2为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的流程示意图。
图3为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的流程操作示意图。
图4为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的图像处理流程示意图。
图5为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下图像处理模块处理后的灰度图。
图6为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下图像处理模块二值化处理后的图像。
具体实施方式
以下将根据本发明的具体实施例以及说明书附图对本发明所述的转炉出钢中的台车自动行走方法和系统作进一步的说明，但是该说明并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的结构示意图。
如图1所示，在本实施方式中，转炉1中的钢水2出钢时，图像采集装置4采集转炉1出钢过程中的钢流的实时图像，并且将采集到的实时图像数据传输至计算机系统6，非接触式钢包位置检测仪3实时检测钢水2与钢包台车5之间的距离x，并将检测到的距离数据传输至计算机系统6。计算机系统6包括图像存储模块、图像处理模块、动态跟踪模块以及控制模块，其中，图像存储模块存储图像采集装置传输的钢流的实时图像，图像处理模块将图像存储模块中存储的钢流的实时图像转换为灰度图，并将灰度图进行二值化处理，动态跟踪模块从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪，控制模块基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的实时变化而行走，以准确承接钢水。
需要说明的是，由于钢流的颜色以及温度与周围环境有着显著不同，因而，在一些其他的实施方式中，图像采集装置可以包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一，所采集的实时图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
而在一些其他的实施方式中，台车可以设有或者连接位置传感器和/或编码器，位置传感器和/或编码器可以与控制模块连接，以实现对台车位置的实时监控，进而使得台车终对准钢流。
图2为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的流程示意图。
如图2所示，在本实施方式中，台车自动走行系统进行自动走行时包括以下步骤：
步骤100：采集并存储转炉出钢过程中钢流的实时图像；
步骤200：将钢流的实时图像转换为灰度图，将转换得到的灰度图进行图像增强处理，然后对经过图像增强处理的灰度图进行二值化处理和去噪声处理；
步骤300：从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的实时中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；
步骤400：基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的变化而行走，以准确承接钢水。
在一些实施方式中，在步骤400中，可以通过获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将所述实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车。
当然，在一些其他的实施方式中，在步骤400中，也可以通过获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将所述实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
图3为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下的流程操作示意图。
如图3所示，在本实施方式中，转炉炼钢吹炼结束，转炉位置清零(即0位)，确认钢包台车已经在起始位置清零(即0位)，转炉相关系统的设备及公辅条件满足出钢条件，开始出钢。出钢可以人工手动出钢，也可以自动出钢。转炉摇到初始出钢角度，观察转炉大炉口是否有溢渣，如果有溢渣，则需要回摇转炉，不能继续倾转出钢；如果没有溢渣，则转动转炉倾角，使得钢水连续从炉口流下。在出钢口处安装的图像采集装置可以实时将钢流的视频记录下来，并将信号传输到计算机系统进行数字化连续存储。以上步骤可以在图像存储模块实现。
在转炉出钢的过程中，钢水冲击到钢包底部后会有钢花飞溅，钢流下端钢流的图像会因为飞溅的钢花使得图像有噪声。在出钢过程中合金加入后，会出现烟尘，烟尘向上漂浮，在接近转炉出钢口处会因为烟尘导致图像不清晰。为了在这个工况条件下实现对钢流视频图像的识别和处理，对图像进行识别和处理的流程可以参见图4。图4为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下图像处理流程示意图。
如图4所示，通过图像采集装置所获取到的图像，可以将所获取的彩色图像转化为灰度图(若图像采集装置为可见光摄像机，则获取的图像为彩色图像，若图像采集装置为红外或者远红外摄像机，则可以直接获取灰度图)，若获得的图像为彩色图像，图像为RGB(RGB分别表示Red、GREEN以及BLUE)格式，将彩色转换为灰度也就是3个通道(RGB)转换成1个通道(GRAY)。灰度图的转换方法一般有三种加权法、均值法、最大值法，其转换方法如下所述：
加权法：GRAY＝＝0.3×R+0.59×G+0.11×B
均值法：GRAY＝＝(R+G+B)/3
最大值：max(R,G,B)
在本实施方式中，采用加权法进行灰度图转换。
另外，由于出钢过程的环境差，有烟尘，图像并不清晰，因而，可以对灰度图进行图像增强，图像增强的方法可以采用现有技术，例如可以采用梯度锐化方法。随后对灰度图进行去噪声处理和二值化处理，其中，去噪声处理可以采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理，因为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，幅值一般很小，因而，可以实现图像的噪声抑制。二值化处理可以采用专门的函数程序进行处理，例如可以采用metlab或是openVC。上述过程可以在图像处理模块中进行。
图像采集装置所采集的实时图像为彩色图像，通过采用加权法将采集到的实时图像转换为了如图5所示的灰度图。图5为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下图像处理模块处理后的灰度图。
图6为本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统在一种实施方式下图像处理模块二值化处理后的图像。
如图6所示，图中的0表示该像素点为周围环境，1表示该像素点为钢流。对处理后的清晰的二值化的图像中可以选取跟踪目标(图6中A处所示位置)。目标对象的选取位置要在合金加料位置以下，钢包口以上，图像相对清晰处，跟踪的目标用方框选定。然后确定目标的特征边界，由于钢流颜色和温度与背景环境的温度和颜色差别很大，将钢流与背景交界位置作为特征边界。为了准确确定边界位置，采用数学算法对特征边界进行检测。边界检测的算法可以采用现有技术，例如可以为Laplace算子，Sobel算子或canny算子。
对图像进行逐行逐像素扫描，获得整个图像上各个像素点的钢流位置识别值。需要说明的是，在钢流两个边界连线的中心，是钢流的中心线。
最终，动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；所述控制模块将所述实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车；或者所述动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；控制模块将实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
综上所述可以看出，本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行方法可以实现转炉出钢过程中的台车对钢流位置的动态跟踪，从而替代现有技术中的人工操作，进而改善工人的工作环境，同时也可以减轻操作工人的劳动强度。
另外，本发明所述的台车自动走行方法可以实现实时在线准确确定钢流的位置，其操作简单易行，并且结果准确可靠，具有很好的生产应用前景。
本发明所述的转炉出钢中的台车自动走行系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
需要说明的是，本发明的保护范围中现有技术部分并不局限于本申请文件所给出的实施例，所有不与本发明的方案相矛盾的现有技术，包括但不局限于在先专利文献、在先公开出版物，在先公开使用等等，都可纳入本发明的保护范围。
此外，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种转炉出钢中的台车自动走行方法，其特征在于，包括步骤：
(1)采集并存储转炉出钢过程中钢流的实时图像；
(2)将钢流的实时图像转换为灰度图，将转换得到的灰度图进行图像增强处理，然后对经过图像增强处理的灰度图进行二值化处理和去噪声处理；
(3)从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的实时中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；
(4)基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的变化而行走，以准确承接钢水。
2.如权利要求1所述的台车自动走行方法，其特征在于，所述实时图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
3.如权利要求1所述的台车自动走行方法，其特征在于，在步骤(2)中，采用加权法将钢流的实时图像转换为灰度图；并且/或者采用梯度锐化法进行图像增强处理；并且/或者采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理。
4.如权利要求1所述的台车自动走行方法，其特征在于，在步骤(4)中，获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将所述实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车。
5.如权利要求1所述的台车自动走行方法，其特征在于，在步骤(4)中，获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；以及将所述实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
6.一种转炉出钢中的台车自动走行系统，其特征在于，包括：
图像采集装置，其采集转炉出钢过程中钢流的实时图像；
图像存储模块，其存储图像采集装置传输的钢流的实时图像；
图像处理模块，其将图像存储模块中存储的钢流的实时图像转换为灰度图，并将灰度图进行二值化处理；
动态跟踪模块，其从经过二值化处理的图像中确定钢流的特征边界，并基于该特征边界获得钢流的中心线位置，以实现对钢流的动态跟踪；
控制模块，其基于钢流的中心线位置的实时变化，向台车输出台车行走量，以使台车随着钢流位置的实时变化而行走，以准确承接钢水。
7.如权利要求6所述的台车自动走行系统，其特征在于，所述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。
8.如权利要求6所述的台车自动走行系统，其特征在于，所述台车上还设有或连接有位置传感器和/或编码器，所述位置传感器和/或编码器与所述控制模块连接。
9.如权利要求6所述的台车自动走行系统，其特征在于，所述图像处理模块被设置为：采用加权法将钢流的实时图像转换为灰度图；并且/或者采用梯度锐化法进行图像增强处理；并且/或者采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理。
10.如权利要求6所述的台车自动走行系统，其特征在于，所述动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；所述控制模块将所述实时变化值△X直接作为台车行走量输出给台车；或者所述动态跟踪模块获取钢流中心线在第一时刻t1的位置X1，以及钢流中心线在第二时刻t2的位置X2；然后基于X1和X2获得钢流中心线位置的实时变化值△X；所述控制模块将所述实时变化值△X进行修正后，作为台车行走量输出给台车。
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