CN112504163B

CN112504163B - 热轧带钢横段面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备

Info

Publication number: CN112504163B
Application number: CN202011459888.7A
Authority: CN
Inventors: 董立杰; 孙力娟; 黄小兵; 李旭东; 王秋娜; 王淑志; 王蕾; 王海玉
Original assignee: Beijing Shougang Co Ltd
Current assignee: Qian'an Iron And Steel Co Of Shougang Corp; Beijing Shougang Co Ltd
Priority date: 2020-12-11
Filing date: 2020-12-11
Publication date: 2022-08-02
Anticipated expiration: 2040-12-11
Also published as: CN112504163A

Abstract

本发明公开了热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备，其特征在于，包括：获取热轧带钢横断面的测量数据序列，测量数据序列包括热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值。根据预设分段规则，沿热轧带钢的宽度方向将测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于热轧带钢横断面的不同分段。分别构建每个目标子序列，对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数。基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，轮廓曲线用于确定热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

Description

热轧带钢横段面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及热轧板带板型控制技术领域，尤其涉及热轧带钢横段面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备。

背景技术

热轧板带生产线的工艺流程为：轧件经加热炉加热到要求的温度，出炉并经过粗轧机组轧制，然后经过精轧机组轧制，最终成为产品带钢。

热轧带钢厚度轮廓曲线一般是通过横断面测量仪测量得到。热轧产线和客户需要通过厚度轮廓曲线获得一系列热轧产品质量数据，如凸度、楔形、边降、隆起等。因为热轧带钢横断面测量数据受铁皮等的影响，波动性很大，所以首先需要准确拟合带钢厚度轮廓曲线，使用拟合曲线计算包括凸度、楔形、边降、局部高点等的轮廓质量指标。

目前热轧带钢厚度轮廓曲线都使用一条六次多项式曲线去拟合逼近，但是，热轧带钢边部一般存在急剧的边降，多项式曲线一般无法准确拟合边部曲线，导致边部失真。所以轮廓质量指标的计算精度受到很大影响。

发明内容

本申请实施例通过提供热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备，能够更准确地拟合热轧带钢的轮廓曲线，改善因热轧带钢横断面边降引起边部曲线失真的问题，有利于提高轮廓质量指标的计算精度。

第一方面，本发明通过本发明的一实施例提供如下技术方案：

一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法，包括：

获取热轧带钢横断面的测量数据序列，所述测量数据序列包括所述热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值。根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段。分别构建所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数。基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

优选地，所述根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，包括：沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为第一目标子序列、第二目标子序列和第三目标子序列，其中，所述第一目标子序列包括所述热轧带钢横断面的传动侧边部采样点的测量数据，所述第二目标子序列包括所述热轧带钢横断面的本体部分采样点的测量数据，所述第三目标子序列包括所述热轧带钢横断面的操作侧边部中采样点的测量数据。

优选地，所述方法包括：所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次与所述第三目标子序列对应的多项式拟合阶次相同，所述第二目标子序列对应的多项式拟合阶次小于所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次。

优选地，所述根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列之前，还包括：对所述测量数据序列进行异常点检测，剔除所述测量数据序列中的异常点。

优选地，所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，包括：

基于所有目标子序列对应的多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，并根据所述拟合总误差方程，得到每个目标子序列对应的多项式拟合函数的系数值；

根据所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数以及所述系数值，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线。

优选地，所述基于所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，包括根据最小二乘法，构建所述所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数的拟合总误差方程。

优选地，所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线之后，还包括：对所述热轧带钢横断面的轮廓曲线进行离散性检查；若检查结果不满足预设条件，则重新执行所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线的步骤。

优选地，所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，包括：基于预设约束条件以及所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，其中，所述预设约束条件包括：连续条件、一阶平滑条件以及二阶连续条件。

第二方面，本发明通过本发明的一实施例，提供如下技术方案：

一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取装置，包括：

获取模块，用于获取热轧带钢横断面的的测量数据序列，所述的测量数据序列包括所述热轧带钢横断面的多个采样点的厚度值；

分段模块，用于将所述热轧带钢横断面的所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段；

构建模块，用于构建所述每个目标子序列，对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数；

曲线确定模块，用于基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

第三方面，本发明通过本发明的一实施例，提供如下技术方案：

一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：获取热轧带钢横断面的测量数据序列，所述测量数据序列包括所述热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值。根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段。分别构建所述每个目标子序列，对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数。基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例提供的热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法，先获取热轧带钢横断面的测量数据序列，该测量数据序列包括热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值；再根据预设分段规则，沿热轧带钢的宽度方向将测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段；然后，分别构建每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数；最后，基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，以进一步用于确定热轧带钢横断面的轮廓质量指标。通过对热轧带钢横断面分段进行高次曲线拟合，能够改善因热轧带钢横断面边降引起边部曲线失真的问题，更准确地拟合热轧带钢的边部曲线，从而能够更准确拟合热轧带钢的轮廓曲线，有利于提高轮廓质量指标的计算精度，从而更准确地衡量热轧带钢的质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中热轧带钢厚度轮廓曲线获取方法的流程图；

图2为本发明实施例中热轧带钢厚度轮廓曲线的分段方法示意图；

图3为本发明实施例中热轧带钢厚度轮廓曲线的拟合结果示意图；

图4为本发明实施例中热轧带钢厚度轮廓曲线获取装置的结构示意图；

图5为本发明实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法及装置，能够更准确地拟合热轧带钢的轮廓曲线，改善因热轧带钢横断面边降引起边部曲线失真的问题，有利于提高轮廓质量指标的计算精度。

本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法、装置及电子设备，包括：首先获取热轧带钢横断面的测量数据序列，测量数据序列包括热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值。然后，根据预设分段规则，沿热轧带钢的宽度方向将测量数据序列依次划分为多个目标子序列。其中，不同目标子序列对应于热轧带钢横断面的不同分段。再分别构建每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数。最后，基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，轮廓曲线用于确定热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

实施例一

本发明实施例提供的一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法。

具体来讲，如图1所示，所述对象获取方法包括以下步骤S101至步骤S104。

步骤S101，获取热轧带钢横断面的测量数据序列，所述测量数据序列包括所述热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值。

在具体实施过程中，测量数据序列中可以包括热轧带钢横端面的多个采样点的测量数据。每个采样点的测量数据可以包括该采样点的厚度值以及在宽度方向上的坐标值。例如，如图2所示，厚度值可以为带钢横断面采样点的纵坐标值，宽度方向坐标为采样点的横坐标值。

步骤S102，根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段。

在一种可选的实施例中，为了得到更准确的轮廓曲线，在根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列之前，上述方法还可以包括：对测量数据序列进行异常点检测，剔除所述测量数据序列中的异常点。其中，异常点检测即为检测上述测量数据序列中存在异常的采样点。依次遍历每个采样点，当某个采样点的测量数据存在异常时，判定该采样点无效，遍历完成后，将无效的采样点从测量数据序列中剔除。进一步，为了防止楔形过大造成的误检，可以进行第二次筛查。从而有效避免无效点对拟合函数产生的影响。

具体地，异常点检测指通过一些检测手段，发现目标数据中与大部分数据不同的数据对象。该检测方式可以是统计方法异常点检测、基于邻近点的异常点检测以及基于密度的异常点检测等。例如，本实施例可以采用数字异常值方法检测方式。

举例来说，带钢横断面轮廓为一组有N个测量点的测量数据序列：{(x(n)，y(n)，z(n))，n＝1,2,3,…,N}。

其中，x(n)为精轧出口带钢横断面轮廓测量数据的宽度方向坐标；y(n)为精轧出口带钢横断面轮廓测量数据的厚度值；z(n)为精轧出口带钢横断面轮廓测量数据的状态值；N为精轧出口带钢横断面轮廓的测量数量；测量点之间横坐标的间隔可以不是常数。

首先，对N个测量点的y(n)按从小到大的顺序依次排列，找到上四分位数y(n₁)和下四分位数y(n₂)，其中，四分位数，是把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于第一和第三个分割点位置的数值就是四分位数。

然后，对N个测量点进行遍历(所谓遍历指沿着某条搜索路线，依次对测量点均做一次且仅做一次访问)：

当

y(n)>2.5y(n₁)-1.5y(n₂)

且

y(n)<2.5y(n₂)-1.5y(n₁)

时,测量值有效，z(n)＝1；否则，测量值无效，z(n)＝0。检查完成之后测量点按序号n恢复原始排列。

进一步，为了防止楔形过大造成的误检，可以进行第二次筛查：

从中心点(N+1)/2开始向两侧分别遍历：

操作侧边部，对于每一点y(i)，找到右侧最近的有效点y(i+j)，i+j≤N。当|y(i)-y(i+j)|小于阈值L₁时，i点测量值y(i)有效，z(n)＝1；

传动侧边部，对于每一点y(i)，找到左侧最近的有效点y(i-j)，i-j>＝1。当|y(i)-y(i-j)|小于阈值L₂时，i点测量值y(i)有效，z(n)＝1；

其中，阈值L₁指操作侧临界值，表示操作侧相邻两点厚度波动的最大允许值；阈值L₂指传动侧临界值，表示传动侧相邻两点厚度波动的最大允许值。

最后，根据状态标志z(n)，遍历所有测量点，删除z(n)＝0的无效点，组成新的测量值序列(x(n)，y(n)，z(n))：n＝1,2,…,m。其中m≤N。

在具体实施过程中，为了更准确的得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，预设分段规则可以是沿热轧带钢的宽度方向将测量数据序列依次划分为第一目标子序列、第二目标子序列和第三目标子序列。其中，第一目标子序列包括热轧带钢横断面的传动侧边部中采样点的测量数据，第二目标子序列包括热轧带钢横断面的本体部分中采样点的测量数据，第三目标子序列包括热轧带钢横断面的操作侧边部中采样点的测量数据。从而将热轧带钢横断面分成不同的三部分的，对三部分的分别进行M_i多项式拟合，得到更精确的热轧带钢横断面的轮廓曲线。

具体地，传动侧边部是带钢横断面处于传动侧的一段，而传动侧是以热轧中心线为中心，将轧机、飞剪、板卷箱等设备的传动装置统一放在轧机的一侧。操作侧边部是带钢横断面处于操作侧的一段，而操作侧是中心线对面的作为主要物流通道和检修操作的空间的一侧。举例来讲，假设沿带钢横断面宽度方向，以传动侧边缘为起点，操作侧边缘为终点，按照预设步长在带钢横断面上进行采样，得到m个采样点。其中，传动侧边部包括：第1个到第m1个采样点，本体部分包括：第m1+1个到第m2个采样点，操作侧边部包括：第m2+1个到第m个采样点。其中，预设步长、m1和m2根据实际应用场景确定。例如，在一种应用场景中，预设步长为12mm，m为：122，m1可以为17，m2可以为105。

当然，在本发明其他实施例中，预设分段规则也可以是沿热轧带钢的宽度方向将测量数据序列划分为两个、四个或五个子序列，等等。

步骤S103，构建所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数。

具体地，所构建的目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数可以是，传动侧边部中采样点的测量数据对应的M₁次多项式拟合函数，本体部分中采样点的测量数据对应的M₂次多项式拟合函数，操作侧边部中采样点的测量数据对应的M₃次多项式拟合函数。另外，这里提到的M₁、M₂和M₃只是表达数字的方式，当然也可以采用其它的形式表示。

进一步地，如图2所示，传动侧边部区域与操作侧边部区域的两条竖线将热轧带钢横断面分为三部分，分别为传动侧边部、本体部分以及操作侧边部区分开。其中，由于传动侧边部与操作侧边部位于带钢横断面两边部位置，且传动侧边部与操作侧边部曲线类似，所以，热轧带钢横断面的传动侧边部对应的多项式拟合阶次与操作侧边部对应的多项式拟合阶次相同。因为传动侧边部和操作侧边部存在剧烈的边部减薄现象，曲线比本体部分曲线复杂，所以本体部分对应的多项式拟合阶次小于传动侧边部与操作侧边部对应的多项式拟合阶次。进而表示每一部分对应的多项式拟合阶次的不同，举例来说，传动侧边部的阶次和操作侧边部的阶次为k，本体部分的阶次为p，其中，k>p且p≥2。

作为一种可选的实施例中，可以构建传动侧边部和操作侧边部的k次多项式拟合函数，本体部分的p次多项式拟合函数，其中，传动侧边部的始端可以作为带钢横断面轮廓的起始点，操作侧边部的末端作为终止点，得到三部分的拟合多项式。

举例来说，传动侧边部，始端的测量点序号为1，末端的测量点序号为m1；

本体部分，始端的测量点序号为m1+1，末端的测量点序号为m2；

操作侧边部，始端的测量点序号为m2+1，末端的测量点序号为m；

三部分的拟合多项式如下所示：

传动侧边部：f₁＝a₀+a₁x+a₂x²+…+a_kx^k (1)

本体部分：f₂＝b₀+b₁x+b₂x²+…+b_px^p (2)操作侧边部：f₃＝c₀+c₁x+c₂x²+…+c_kxk (3)

其中，还可以包括判断轮廓曲线的唯一性的条件，表征拟合的阶次是否小于需要测量的点，条件为k＜m₁、p＜m₂-m₁和k＜m-m₂。在满足唯一性的条件下，拟合多项式能被有效计算。

步骤S104，基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

其中，基于所有目标子序列对应的多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，并根据所述拟合总误差方程，得到每个目标子序列对应的多项式拟合函数的系数值。根据每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数以及系数值，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线。其中，基于所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，包括可以根据最小二乘法，构建所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数的拟合总误差方程。

在具体实施过程中，为了得到更精确的热轧带钢横断面的轮廓曲线，基于热轧横断面的三部分的多项式拟合函数，根据最小二乘法建立三部分的多项式的拟合总误差方程，对总误差方程中的未知数求偏导，令每部分的多项式拟合误差偏导数等于零，得到每部分多项式拟合误差的极小值，即得到每部分的多项式拟合函数的系数值。将系数值带入三部分的对应的多项式拟合函数中，从而得到更精确的热轧带钢横截面的轮廓曲线。

举例来说，根据最小二乘法建立的总误差方程为：

对a_i(i＝0,1,2,…,k)、b_i(i＝0,1,2,…,p)、c_i(i＝0,1,2,…,k)共2k+p+3个未知量求偏导，令偏导数等于零，得到如下所示的方程组：

传动侧边部：

本体部分：

操作侧边部：

联立方程组(1)～(3)、(5)～(7)可以解得函数

的极小值，也就是分段轮廓曲线的系数a_i(i＝0,1,2,…,k)、b_i(i＝0,1,2,…,p)、c_i(i＝0,1,2,…,k)的值，将系数值带入公式(1)-(3)中，得到热轧带钢横截面的轮廓曲线。

在一种可选的实施例中，为了能得到连续、平滑和无凸点的轮廓曲线，可以进一步加入预设约束条件。此时，上述基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，还可以包括：基于预设约束条件以及每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线，其中，预设约束条件包括：连续条件、一阶平滑条件以及二阶平滑条件。

具体地，连续条件表示热轧带钢横断面的每一部分轮廓曲线的连接点处相等，即传动侧的末端与本体部分的始端的拟合多项式相等，本体部分的末端与操作侧边部的始端拟合多项式相等。一阶平滑条件表示热轧带钢横断面的每一部分轮廓曲线的连接点处平滑无尖点。二阶平滑条件表示热轧带钢横断面的轮廓曲线平滑无凸点，为拟合结束后的求局部极值时，需要对整个多项式进行求导，其需先满足二阶平滑条件。基于上述约束条件，实现轮廓曲线的连接处连续平滑无尖点，以及轮廓曲线的平滑无凸点。

举例来说，连续条件：

f₁(x_m1)＝f₂(x_m1) (8)

f₂(x_m2)＝f₃(x_m2) (9)

一阶平滑条件：

二阶平滑条件：

也就是说，在上述方程组(1)～(3)、(5)～(7)的基础上，加入约束条件(8)～(13)，联立方程组(1)～(3)、(5)～(13)可以解得函数

的极小值，也就是分段轮廓曲线的系数a_i(i＝0,1,2,…,k)、b_i(i＝0,1,2,…,p)、c_i(i＝0,1,2,…,k)。进而，将系数值带入公式(1)-(3)中，得到热轧带钢横截面的轮廓曲线，如图3所示。图3中示出的“×”表示某钢铁企业2250mm热轧生产线上采集的精轧出口轮廓厚度测量值，“·”表示通过本申请提供的轮廓曲线获取方法得到的轮廓拟合曲线上的厚度拟合值。从图3中可以看出，厚度拟合值能够较好地复现厚度测量值，具体来说，图3中轮廓拟合曲线的拟合误差若用方差表征，拟合误差为0.001378，若用均方根表征，拟合误差为0.003361mm。也就是说，拟合值与测量值平均偏差3.36um，即拟合误差很小，精度较高。

进一步地，为了使多项式轮廓曲线满足收敛的状态，在得到热轧带钢横断面的轮廓曲线之后，再对热轧带钢横断面的轮廓曲线进行离散性检查。若检查结果不满足预设条件，则重新执行所述基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线的步骤。

具体地，离散性检查是针对轮廓曲线所做的检查，当离散性检查结果为轮廓曲线发散，则表示轮廓曲线不满足要求，否则，轮廓曲线满足要求。

在具体实施过程中，可以针对每一部分多项式拟合曲线进行多项式拟合误差的计算，即传动侧边部的多项式误差的计算，本体部分多项式拟合误差的计算，操作侧边部多项式拟合误差的计算。

举例来说，分别计算三部分的曲线的拟合误差：

具体地，预设条件为判断传动侧边部、本体部分和操作侧边部的多项式拟合误差以及每一部分间的相对误差，是否满足在预设的阈值范围条件内，若不满足在预设的阈值范围内，表示轮廓曲线存在发散问题，此时，需要重新执行基于每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到热轧带钢横断面的轮廓曲线的步骤，直到轮廓曲线是收敛状态，曲线合格。该判定条件用于防止出现某一段多项式拟合误差过大导致轮廓曲线发散，从而影响轮廓质量指标的问题。

举例来说，满足以下条件时轮廓曲线合格：

其中，L₃、L₄是阈值。L₃可以是轮廓曲线误差的最大值，L₄可以是相对误差最大值。

当不满足(17)-(21)条件时，认为曲线发散，更改m1和m2，再重新进行计算，直到曲线合格。

综上所述，通过本发明实施例提供的一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法，能够更准确地拟合热轧带钢的轮廓曲线，改善因热轧带钢横断面边降引起边部曲线失真的问题，有利于提高轮廓质量指标的计算精度。

实施例二

基于同一发明构思，本实施例提供了一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取装置，如图4所示，包括：

获取模块401，用于获取热轧带钢横断面的的测量数据序列，所述的测量数据序列包括所述热轧带钢横断面的多个采样点的厚度值；

分段模块402，用于将所述热轧带钢横断面的所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段；

构建模块403，用于构建所述每个目标子序列，对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数；

曲线确定模块404，用于基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标。

作为一种可选的实施例，所述分段模块402，具体用于：沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为第一目标子序列、第二目标子序列和第三目标子序列，其中，所述第一目标子序列包括所述热轧带钢横断面的传动侧边部中采样点的测量数据，所述第二目标子序列包括所述热轧带钢横断面的本体部分中采样点的测量数据，所述第三目标子序列包括所述热轧带钢横断面的操作侧边部中采样点的测量数据。

作为一种可选的实施例，所述分段模块402，具体用于：所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次与所述第三目标子序列对应的多项式拟合阶次相同，所述第二目标子序列对应的多项式拟合阶次小于所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次。

作为一种可选的实施例，所述曲线确定模块404，具体用于：基于所有目标子序列对应的多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，并根据所述拟合总误差方程，得到每个目标子序列对应的多项式拟合函数的系数值。根据所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数以及所述系数值，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线。

作为一种可选的实施例，所述曲线确定模块404，具体用于：所述基于所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，包括根据最小二乘法，构建所述所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数的拟合总误差方程。

作为一种可选的实施例，所述曲线确定模块404，具体用于：基于预设约束条件以及所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，其中，所述预设约束条件包括：连续条件、一阶平滑条件以及二阶平滑条件。

以上各模块可以是由软件代码实现，此时，上述的各模块可存储于控制设备的存储器内。以上各模块同样可以由硬件例如集成电路芯片实现。

本发明实施例所提供的一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

实施例三

基于同一发明构思，如图5所示，本实施例提供了一种电子设备800，包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述实施例一提供的一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理部件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的模块。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令模块的制造品，该指令模块实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种热轧带钢横断面的轮廓曲线获取方法，其特征在于，包括：

获取热轧带钢横断面的测量数据序列，所述测量数据序列包括所述热轧带钢横端面的多个采样点的厚度值；

根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，其中，不同目标子序列对应于所述热轧带钢横断面的不同分段；

分别构建每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，其中，M_i表示第i个目标子序列对应的多项式拟合阶次，且M_i为大于或等于2的整数；

基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标；

其中，所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，包括：基于预设约束条件以及所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，其中，所述预设约束条件包括：连续条件、一阶平滑条件以及二阶平滑条件；

所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线之后，还包括：对所述热轧带钢横断面的轮廓曲线进行离散性检查；若检查结果不满足预设条件，则重新执行所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线的步骤。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列，包括：

沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为第一目标子序列、第二目标子序列和第三目标子序列，其中，所述第一目标子序列包括所述热轧带钢横断面的传动侧边部采样点的测量数据，所述第二目标子序列包括所述热轧带钢横断面的本体部分采样点的测量数据，所述第三目标子序列包括所述热轧带钢横断面的操作侧边部中采样点的测量数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次与所述第三目标子序列对应的多项式拟合阶次相同，所述第二目标子序列对应的多项式拟合阶次小于所述第一目标子序列对应的多项式拟合阶次。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设分段规则，沿所述热轧带钢的宽度方向将所述测量数据序列依次划分为多个目标子序列之前，还包括：

对所述测量数据序列进行异常点检测，剔除所述测量数据序列中的异常点。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，构建拟合总误差方程，包括：

根据最小二乘法，构建所述所有目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数的拟合总误差方程。

7.一种热轧带钢横段面的轮廓曲线获取装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取热轧带钢横断面的测量数据序列，所述测量数据序列包括所述热轧带钢横断面的多个采样点的厚度值；

曲线确定模块，用于基于所述每个目标子序列对应的M_i次多项式拟合函数，得到所述热轧带钢横断面的轮廓曲线，所述轮廓曲线用于确定所述热轧带钢横断面的轮廓质量指标；

8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。