CN112077156A - 一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其针对板形辊使用过程中由于弹性挠曲变形对传感器产生的干扰信号，提出了一种消除该干扰信号的方法。该方法首先建立了挠度干扰信号波形数学方程；其次综合考虑了板形原始信号与干扰信号之间的关系，确定了干扰信号波形相位参数；最后采用现代优化方法求解出干扰信号波形幅值参数，进而得到其具体数学表达式。该方法整个执行过程中计算简单，精度高，响应速度快，在板形检测过程中能够满足实时在线消除干扰信号的要求，对提高冷轧带材板形测控精度。

Description

一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法

技术领域

本发明属于冶金轧制技术领域，特别涉及一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法。

背景技术

板形是冷轧带钢的重要质量指标之一。板形测控是带钢冷轧机的核心和高端技术，是生产高级冷轧带钢的必然选择。板形检测是实现板形测控的前提，冷轧带钢的板形检测装置通常称之为板形辊。板形检测过程中，计算机接收到各检测通道原始波形信号后，还需要对原始信号的模式、误差与干扰进行精确分析处理与提取，才能获得真实有效的压力信号。板形辊标定实验与生产应用中均发现，即使板形辊完全不加载时转动，也会输出一条与旋转频率相同的正弦波，当实际加载后，该正弦波幅值有增加的趋势。由于电路系统的噪声与干扰已经在信号处理环节进行了消除，因此这条正弦波为板形辊传感器实际受力输出信号，这是由于板形辊转动时受到重力的作用会产生一定的弹性挠曲变形，但是这种由弹性挠曲变形产生的压力信号也是一种干扰信号，并不是板形检测时的有效信号，因此需要对其进行消除。

目前关于板形辊信号处理领域已经发表了相关文献。例如：“整辊镶块智能型冷轧带钢板形仪的研制与工业应用”(《钢铁》2011，46卷第12期：86-89)研制了嵌入式DSP板形信号处理硬件系统，提高了板形信号的抗干扰能力、可靠性和实时性；“一种板形信号处理系统研究”(《中南大学学报》2012，43卷第4期：1299-1308)确定了板形信号的幅频特性补偿模型及标定系数；“基于板形检测辊挠度变化的板形信号误差补偿方法”(中国专利：CN103028618B)提出了检测信号曲线和原始信号拟合曲线相减进而补偿板形信号的方法，该方法受拟合函数数学形式影响，针对不同波形信号模式，拟合的精度大不相同，在实际应用过程中易造成误差补偿精度具有较大波动。截至目前为止，仍未见到通过优化方法高精度、高速度消除冷轧带材板形辊挠度干扰信号具体执行方法的相关文献。

发明内容

为了解决上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其针对板形辊使用过程中由于弹性挠曲变形对传感器产生的干扰信号，提出了一种消除该干扰信号的方法。其计算简单，精度较高，响应速度快，能够满足实际板形检测过程中实时在线的消除干扰信号要求。

本发明提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其包括以下步骤：

S1、获取冷轧带材板形辊转动一周的波形信号数据：在实际工作时，根据板形辊转速v、板形辊直径D以及传感器采样频率f确定一个旋转周期内的采样点数n，其中

n为一个旋转周期内的采样点数，采集板形辊的多个检测单元的波形信号AD值ψ_n；

S2、根据波形信号数据建立冷轧带材板形辊挠度干扰信号波形方程：

建立板形辊挠度干扰信号波形方程为：

其中：Ψ为板形辊挠度干扰信号的周期信号，a为波形的幅值，

为波形的相位，i为干扰信号波形方程的时间变量；

S3、求解板形辊挠度干扰信号波形方程的相位参数，其具体包括以下子步骤：

S31、确定有效信号峰值点号：在采集到的波形信号AD值ψ_n中，采用从前到后的遍历方式提取到第一个峰值信号ψ_A，该峰值信号对应为传感器A的有效信号峰值点号i_A，则传感器B的有效信号峰值点号为：i_B＝i_A+[n/2]；

S32、根据有效信号峰值点号确定板形辊挠度干扰信号波形的相位

为：

S4、采用优化方法进行求解板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，其包括以下子步骤：

S41、确定目标函数，具体包括以下子步骤：

S411、当没有干扰信号时，未达到峰值时有效波形为与x轴平行的直线，当出现干扰信号后有效波形会出现波动，因此在位于两个传感器的半波形信号的中间定义一个特征点i_c，即：

i_C＝[i_A/2+i_B/2]；

S412、定义临时变量n'＝n/10，取特征点i_c左侧n'/2的点以及特征点i_c右侧n'/2的点作为邻近点，

i_C-n'/2，i_C-n'/2+1，…，i_C+n'/2；

S413、根据特征点i_C和多个邻近点的板形波形信号AD值ψ_i，计算其平均值为：

S414、确定目标函数表达式为：

S42、通过S414目标函数的求解，确定板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，具体包括以下子步骤：

S421、设定寻优区间[-b,b]；

S422、对寻优区间进行变量初始化，令a＝-b、a_min＝a；

S423、计算初始最优目标函数值fun(a_min)，并赋予变量m，即m＝fun(a_min)；

S424、令a＝a+1；

S425、判断a>b是否成立，如果成立则转入步骤S426，否则转入步骤S427；

S426、寻优求解过程结束，输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S427、计算函数值fun(a)；

S428、判断m＜fun(a)是否成立，如果成立转入S424，否则转入S429；

S429、令m＝fun(a)，a_min＝a；

S4210、转入步骤S424，重复步骤S424至步骤S426，直到a＞b成立，从而输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S5、将步骤S32中的

和S426中的a_min的值代入挠度干扰信号波形方程：

之后，得到具体表达式；

S6、在板形信号检测过程中，每隔一段时间间隔t，计算一次挠度干扰信号波形方程表达式，在线实时剔除该挠度干扰信号，剩余的有效信号则为真实检测的板形信号。

优选地，每个检测单元均包括一个传感器A和一个传感器B，传感器A和传感器B相隔180°布置，传感器A和传感器B的有效信号峰值与挠度干扰信号波峰波谷的相对位置相同。

优选地，冷轧带材板形辊挠度干扰信号为一条与板形辊旋转频率相同的正弦波。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明综合考虑了冷轧带材板形检测过程中，由于板形辊转动弹性挠度变形而产生的干扰信号，通过本发明对该挠度干扰信号的消除能够提高板形检测精度。

(2)本发明有效去除了检测信号的挠曲干扰信号，对板形辊长时间稳定运行具有积极影响，此外也高板形辊的使用寿命，对板形仪在运行状态下的实时监测也具有重要意义。

(3)本发明在执行过程中计算简单，精度较高，响应速度快，能够满足实际板形检测过程中实时在线的消除干扰信号的要求。

附图说明

图1是本发明整体流程图；

图2是本发明挠度干扰信号波形方程幅值参数求解流程图；以及

图3是本发明挠度干扰信号消除结果图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。

本发明的目的在于提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，本发明针对板形辊转动过程中由于弹性挠曲变形产生的干扰信号，首先建立了该干扰信号波形数学方程；其次综合考虑了板形原始信号与干扰信号之间的关系，确定了干扰信号部分参数；最后采用现代优化方法确定出干扰信号波形其余参数，进而得到具体数学表达式。该方法执行过程中计算简单，精度较高，响应速度快，能够满足实际板形检测过程中实时在线的消除干扰信号要求。

S1、获取冷轧带材板形辊转动一周的波形信号数据：在板形辊实际工作时，根据板形辊转速v、板形辊直径D以及传感器采样频率f确定一个旋转周期内的采样点数n，其中

n为一个旋转周期内的采样点数，采集板形辊的多个检测单元的波形信号AD值Ψ_n；在本实施例中，其中，D＝340mm，f＝5000Hz，v＝707m/min，取整后算出来n＝453。

S2、根据波形信号数据建立冷轧带材板形辊挠度干扰信号波形方程：

建立板形辊挠度干扰信号波形方程为：

其中：Ψ为板形辊挠度干扰信号波形方程数学表达式，a为波形的幅值，

为波形的相位，i为干扰信号波形方程的时间变量；

S3、求解板形辊挠度干扰信号波形方程的相位参数，其具体包括以下子步骤：

S31、确定有效信号峰值点号：在采集到的周期信号AD值Ψ_n中，采用从前到后的遍历方式提取到第一个峰值信号Ψ_A，该峰值信号对应的为传感器A的有效信号峰值点号i_A，则传感器B的有效信号峰值点号为i_B＝i_A+[n/2]；

S32、根据有效信号峰值点号确定板形辊挠度干扰信号波形的相位为：

S4、采用优化方法进行求解板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，其包括以下子步骤：

S41、确定目标函数，具体包括以下子步骤：

S411、理论上没有干扰信号时，未达到峰值时有效波形应为与x轴平行的直线，当出现干扰信号后有效波形会出现波动，因此在位于两个传感器的半波形信号的中间定义一个特征点i_C，即：

i_C＝[i_A/2+i_B/2]；

定义临时变量n'＝n/10，取特征点i_C左侧n'/2的点以及特征点i_C右侧n'/2的点作为邻近点，

i_C-n'/2，i_C-n'/2+1，…，i_C+n'/2。

理论上如果没有干扰信号的话，在未达到两个传感器信号的峰值时波形应该是与x轴平行的一条水平直线，但因为有了挠曲干扰信号，波形会出现波动，因为ic正好取在了两个峰值信号中间，所以ic左右临近的AD值应该与ic的AD值相等，取ic以及周围点的平均值，然后通过最小化附近点的AD值与他们平均AD值的差来找到最优的波形方程的幅值。

S413、根据特征点i_C和多个邻近点的板形波形信号AD值Ψ_i，计算其平均值为：

S414、确定目标函数表达式为：

S42、通过S414目标函数的求解，确定板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，具体包括以下子步骤：

S421、设定寻优区间[-b,b]；

S422、对寻优区间进行变量初始化，令a＝-b、a_min＝a；

S423、计算初始最优目标函数值fun(a_min)，并赋予变量m，即m＝fun(a_min)；

S424、令a＝a+1；

S425、判断a>b是否成立，如果成立则转入步骤S426，否则转入步骤S427；

S426、寻优求解过程结束，输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S427、计算函数值fun(a)；

S428、判断m＜fun(a)是否成立，如果成立转入S424，否则转入S429；

S429、令m＝fun(a)，a_min＝a；

S4210、转入步骤S424，重复步骤S424至步骤S426，直到a＞b成立，从而输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S5、将步骤S32中的

和S426中的a_min的值代入挠度干扰信号波形方程

得到其具体表达式；

S6、在板形信号检测过程中，每隔一段时间间隔t，计算一次挠度干扰信号波形方程表达式，在线实时剔除该挠度干扰信号，剩余的有效信号则为真实检测的板形信号。

实际应用中，通过实际波形与干扰波形相减就可以求得剔除干扰波形后的实际波形。去除干扰信号后就是能剔除了干扰板形仪测量精度的一个问题，去除干扰信号后可以提高板形辊检测的整体检测精度，可以使得板形辊能够长时间稳定运行，提高了板形辊的使用寿命，并且对板形仪运行状态的实时监测也具有重要意义。

具体实施例

本实施例提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其整体流程如图1所示，具体包括：

a、获取冷轧带材板形辊转动一周的波形信号数据：板形棍转速为v，板形辊直径为D，设定传感器采样频率为f，则在板形辊实际工作时，根据板形辊转速v、板形辊直径D以及传感器采样频率f确定一个旋转周期内的采样点数n，其中

n为一个旋转周期内的采样点数，采集板形辊的多个检测单元的波形信号AD值Ψ_n；在本实施例中，其中，D＝340mm，f＝5000Hz，v＝707m/min，取整后算出来n＝453。

采集对应的板形波形信号AD值Ψ_n如表1所示；

表1采样点n及对应的AD值Ψ_n

b、建立板形辊挠度干扰信号波形方程。根据板形辊标定实验与生产应用证明，板形辊挠度干扰信号是一条与板形辊旋转频率相同的正弦波，为此，建立板形辊挠度干扰信号波形方程为：

其中：Ψ为板形辊挠度干扰信号波形方程数学表达式，a为波形的幅值，

为波形的相位；

c、求解板形辊挠度干扰信号波形方程相位参数。由于板形检测传感器在板形辊上的位置是固定的，因此，各个检测单元的挠度干扰信号波形相位即为固定值，即板形辊一个检测单元中的两个相隔180°布置的传感器A和传感器B，其有效信号峰值与挠度干扰信号波峰波谷的相对位置相同，相位参数求解的具体步骤包括：

c1、确定有效信号峰值点号，在采集到的周期信号Ψ_n中，采用从前到后的遍历方式提取到第一个峰值信号Ψ_A＝8396，此时对应的为传感器A的有效信号峰值点号i_A＝189，则传感器B的有效信号峰值点号就为：i_B＝i_A+[n/2]＝189+453/2＝416；

c2、确定出干扰信号波形的相位

为：

d、采用优化方法进行求解板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，首先确定其目标函数，具体步骤包括：

d1、定义特征点i_C＝[i_A/2+i_B/2]＝189/2+416/2＝303；

d2、取特征点i_C附近n'＝[n/10]≈40个点(n'的计算结果并取整十数位)，则i_C左右邻近点为i_C-20，i_C-19，…，i_C+20；

d3、邻近点的板形波形信号AD值Ψ_i见表2，计算其平均值为：

表2邻近点的板形信号AD值Ψ_i

点号	信号AD值	点号	信号AD值	点号	信号AD值	点号	信号AD值
								283	-244	293	-268	303	-290	313	-318
284	-244	294	-270	304	-294	314	-320
								285	-246	295	-268	305	-298	315	-320
286	-248	296	-274	306	-300	316	-330
								287	-248	297	-276	307	-300	317	-328
288	-252	298	-280	308	-302	318	-332
								289	-256	299	-284	309	-306	319	-334
290	-258	300	-278	310	-312	320	-338
								291	-256	301	-282	311	-308	321	-344
292	-266	302	-290	312	-314	322	-350
														323	-356

d4、确定目标函数表达式为：

e、通过d4目标函数的求解，确定板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，其流程如图2所示，具体步骤包括：

e1、b＝400，设定寻优区间[-400,400]；

e2、变量初始化，令a＝-400、a_min＝-400；

e3、计算初始最优目标函数值fun(-400)，并赋予变量m中，即m＝fun(-400)；

e4、令a＝a+1；

e5、判断a>b是否成立，如果成立转入e6，否则转入e7；

e6、寻优求解过程结束，输出最优幅值a_min和最优目标函数值m，执行结束；

e7、计算函数值fun(a)；

e8、判断m＜fun(a)是否成立，如果成立转入e4，否则转入e9；

e9、令m＝fun(a)，a_min＝a；

e10、转入e4。

f、通过计算，将c2中的

以及e6中得到的优化后的幅值a_min＝260代入干扰信号波形方程得到具体表达式为：

g、在板形信号检测过程中，每个一段时间间隔t＝0.01s，计算一次挠度干扰信号波形方程表达式，在线实时的剔除该挠度干扰信号，剩余的有效信号为真实检测的板形信号，如图3所示。

以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其特征在于：其包括以下步骤：

S1、获取冷轧带材板形辊转动一周的波形信号数据：在实际工作时，根据板形辊转速v、板形辊直径D以及传感器采样频率f确定一个旋转周期内的采样点数n，其中

n为一个旋转周期内的采样点数，采集板形辊的多个检测单元的波形信号AD值ψ_n；

S2、根据波形信号数据建立冷轧带材板形辊挠度干扰信号波形方程：

建立板形辊挠度干扰信号波形方程为：

其中：Ψ为板形辊挠度干扰信号的周期信号，a为波形的幅值，

为波形的相位，i为干扰信号波形方程的时间变量；

S3、求解板形辊挠度干扰信号波形方程的相位参数，其具体包括以下子步骤：

S31、确定有效信号峰值点号：在采集到的波形信号AD值ψ_n中，采用从前到后的遍历方式提取到第一个峰值信号ψ_A，该峰值信号对应为传感器A的有效信号峰值点号i_A，则传感器B的有效信号峰值点号为：i_B＝i_A+[n/2]；

S32、根据有效信号峰值点号确定板形辊挠度干扰信号波形的相位

为：

S4、采用优化方法进行求解板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，其包括以下子步骤：

S41、确定目标函数，具体包括以下子步骤：

S411、当没有干扰信号时，未达到峰值时有效波形为与x轴平行的直线，当出现干扰信号后有效波形会出现波动，因此在位于两个传感器的半波形信号的中间定义一个特征点i_c，即：

i_C＝[i_A/2+i_B/2]；

S412、定义临时变量n'＝n/10，取特征点i_c左侧n'/2的点以及特征点i_c右侧n'/2的点作为邻近点，

i_C-n'/2，i_C-n'/2+1，…，i_C+n'/2；

S413、根据特征点i_C和多个邻近点的板形波形信号AD值ψ_i，计算其平均值为：

S414、确定目标函数表达式为：

S42、通过S414目标函数的求解，确定板形辊挠度干扰信号波形方程幅值参数，具体包括以下子步骤：

S421、设定寻优区间[-b,b]；

S422、对寻优区间进行变量初始化，令a＝-b、a_min＝a；

S423、计算初始最优目标函数值fun(a_min)，并赋予变量m，即m＝fun(a_min)；

S424、令a＝a+1；

S425、判断a>b是否成立，如果成立则转入步骤S426，否则转入步骤S427；

S426、寻优求解过程结束，输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S427、计算函数值fun(a)；

S428、判断m＜fun(a)是否成立，如果成立转入S424，否则转入S429；

S429、令m＝fun(a)，a_min＝a；

S4210、转入步骤S424，重复步骤S424至步骤S426，直到a＞b成立，从而输出最优幅值a_min和最优目标函数值m；

S5、将步骤S32中的

和S426中的a_min的值代入挠度干扰信号波形方程：

之后，得到具体表达式；

S6、在板形信号检测过程中，每隔一段时间间隔t，计算一次挠度干扰信号波形方程表达式，在线实时剔除该挠度干扰信号，剩余的有效信号则为真实检测的板形信号。

2.根据权利要求1所述的冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其特征在于：每个检测单元均包括一个传感器A和一个传感器B，传感器A和传感器B相隔180°布置，传感器A和传感器B的有效信号峰值与挠度干扰信号波峰波谷的相对位置相同。

3.根据权利要求1所述的冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其特征在于：冷轧带材板形辊挠度干扰信号为一条与板形辊旋转频率相同的正弦波。

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