CN115344016A - 一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台 - Google Patents

一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台 Download PDF

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CN115344016A
CN115344016A CN202210996704.3A CN202210996704A CN115344016A CN 115344016 A CN115344016 A CN 115344016A CN 202210996704 A CN202210996704 A CN 202210996704A CN 115344016 A CN115344016 A CN 115344016A
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
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    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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Abstract

本发明公开一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，包括钢水生产工序信息采集模块、钢水生产工序信息分析模块、钢水铸造工序信息采集模块、钢水铸造工序信息分析模块、钢材生产工序综合分析确认模块、预警终端和钢材生产管理数据库，通过分别对钢水生产工序和钢水铸造工序进行分析，进而对钢材生产工序进行分析，解决了当前技术对钢材其他质量影响因素分析力度不足的问题，实现了钢材生产工序的多维度的分析，有效保障了钢材生产工序中信息采集的准确性和精准性，同时还保障了钢材生产工序分析结果的可靠性和客观性，进而大大增加了钢材生产的质量，并且还提高了钢材生产的效率和效果。

Description

一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台
技术领域
本发明属于钢材生产监测技术领域，涉及到一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台。
背景技术
钢材广泛应用于建筑工程中，是建筑工程中不必可少的材料之一，其质量也影响着建筑的结构的稳定性，因此，对钢材的生产质量进行监测与分析十分的重要。
目前对钢材的生产过程监测的方式主要集中在温度层面的监测，如钢水生产过程中的温度、浇铸过程中的温度等，对钢材其他质量影响因素分析力度不足，还存在以下几个方面的问题：
1、钢水生产是钢材的生产的必备工艺之一，当前对钢水生产过程监测仅通过进行温度监测，没有对电炉的电压和电流的稳定性进行监测与分析，也没有对电炉中的喷碳信息等进行监测分析，一方面，无法直观的展示出电炉在炼钢过程中的动力情况，进而无法保障电炉在炼钢过程中的电压和电流的安全和稳定，从而无法保障电炉在炼钢时的效率和效果，另一方面，无法了解到电炉炼钢过程中喷碳的情况，进而无法保障电炉在炼钢过程中的脱碳的合格性，进而无法保障钢水的生产质量。
2、钢水的铸造过程是钢材生产成型的重点工艺，当前对其铸造过程的监测也仅在温度层面和铸造后的质量监测，没有对其凝固状态和冷却状态进行分析，进而无法保障钢水铸造过程参数采集的准确性和可靠性，从而无法保障钢水铸造工序分析结果的参考性和真实性，从而无法保障钢材的生产质量，并且也无法提高钢材的优产率，从而降低钢材生产效果。
发明内容
本发明的目的在于提供的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，解决了背景技术中存在的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，包括：钢水生产工序信息采集模块、钢水生产工序信息分析模块、钢水铸造工序信息采集模块、钢水铸造工序信息分析模块、钢材生产工序综合分析确认模块、预警终端和钢材生产管理数据库；
所述钢水生产工序信息采集模块，用于按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，其中，作业信息包括温度、喷碳速度、喷碳时长、吹氧压力和吹氧时长、作业电压和作业电流；
所述钢水生产工序信息分析模块，用于根据指定电炉的作业信息，对指定电炉的作业状态进行分析，得到钢水生产工序符合指数；
所述钢水铸造工序信息采集模块，用于对钢水铸造工序信息进行采集，其中，钢水铸造信息包括钢水铸造过程信息和各钢材的表观信息，钢水铸造过程信息包括皮下裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积，钢材的表观信息包括长度、宽度、高度、表面渣块数量、各表面渣块对应的尺寸以及钢材的纹理；
所述钢水铸造工序信息分析模块，用于根据钢水铸造工序信息，对钢水铸造工序信息进行分析，其具体包括对钢水铸造过程信息进行分析和对各钢材的表观信息进行分析，得到钢水铸造工序符合指数；
所述钢材生产工序综合分析确认模块，用于根据钢水生产工序符合指数和钢水铸造工序符合指数，对钢材生产的综合质量进行分析，得到钢材生产工序综合达标指数，并对钢材生产状态进行确认；
所述预警终端，用于当钢材生产状态不达标时，进行预警提示；
所述钢材生产管理数据库，用于存储标准钢材纹理特征。
可选地，所述按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，具体采集过程如下：
通过红外温度传感器对各检测时间点的指定电炉中的温度进行采集，得到指定电炉中各检测时间点对应的温度；
通过红外测速仪对各检测时间点的指定电炉门的喷碳速度进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的喷碳速度，并进行均值计算，获得指定电炉的平均喷碳速度，进而将指定电炉的平均喷碳速度作为指定电炉的喷碳速度；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中喷碳装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中喷碳装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为喷碳时长；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中吹氧装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中吹氧装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为吹氧时长；
通过气体压力传感器对各检测时间点的指定电炉门的吹氧压力进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的吹氧压力，将各检测时间点对应的吹氧压力通过均值计算，获得指定电炉的平均吹氧压力，进而将指定电炉的平均吹氧压力作为指定电炉的吹氧压力；
通过万用表对各检测时间点的指定电炉的作业电压和作业电流进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的电压和电流。
可选地，所述对指定电炉的作业状态进行分析，具体分析过程如下：
将各检测时间点按照检测时间先后顺序进行编号，依次编号为1,2...i...n；
将指定电炉在各检测时间点对应的温度、电压和电流代入计算公式
Figure BDA0003805669100000041
中，得到指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000042
其中，Ti、Ui、Ii分别表示指定电炉在第i个检测时间点对应的温度、作业电压、作业电流，T′i、U′i、I′i分别为设定的电炉在第i个检测时间点对应的标准温度、标准作业电压、标准作业电流，ε1、ε2、ε3分别为设定的温度、电压、电流对应的权重因子，ι为设定的电炉第一作业状态符合指数对应的修正因子，i表示各检测时间点对应的编号，i＝1,2......n；
将指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时间、吹氧时间和吹氧压力代入公式
Figure BDA0003805669100000043
中，得到指定电炉对应的第二作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000044
其中，v、t0、t1、p分别表示指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力，v′、t′0、t′1、p′分别为设定的电炉标准喷碳速度、标准喷碳时长、标准吹氧时长、标准吹氧压力，Δv、Δt0、Δt1、Δp分别为设定的许可喷碳速度差、许可喷碳时长差、许可吹氧时长差、许可吹氧压力差，ε4、ε5、ε6、ε7分别为设定的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力对应的权重因子；
将指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000051
和第二作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000052
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000053
中，得到钢水生产工序符合指数α，其中，γ1、γ2分别为设定的第一状态符合指数、第二状态符合指数对应的权重因子。
可选地，所述对各钢材的表观信息进行采集，具体采集过程如下：
通过摄像头对各钢材的图像进行采集，得到各钢材对应的图像；
从各钢材的图像中定位出各钢材对应的长度、宽度、表面渣块数量和各渣块对应的尺寸，同时从各钢材的图像中获取各钢材纹理的特征；
在各钢材的表面布设各采集点，进而从各钢材的图像中定位出各采集点对应的垂直高度，并将其作为各钢材在各采集点对应的高度。
可选地，所述对钢水铸造过程信息进行分析，具体分析过程如下：
将各皮下裂纹按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...d...q,并将各气泡按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...k...w；
将裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积代入计算公式
Figure BDA0003805669100000054
中，得到钢水铸造过程符合指数ξ，其中q，w分别表示裂纹数量、气泡数量，
Figure BDA0003805669100000061
表示第d个皮下裂纹对应的面积，
Figure BDA0003805669100000062
表示第w个气泡对应的面积，q′、S′1、w′、S′2分别为设定的许可裂纹数量、许可裂纹面积、许可气泡数量、许可气泡面积，θ1、θ2、θ3、θ4分别为设定的裂纹数量、裂纹面积、气泡数量、气泡面积对应的权重因子，d表示各皮下裂纹对应的编号，d＝1,2......q，k表示各气泡对应的编号，k＝1,2......w。
可选地，所述对各钢材的表观信息进行分析，具体分析过程如下：
将各钢材按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...j...m，并将各采集点按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...u...f；
将各钢材对应的长度、宽度以及各采集点对应的高度代入计算公式
Figure BDA0003805669100000063
中，得到各钢材对应的尺寸符合指数βj，其中，aj、bj分别表示第j个钢材对应的长度、宽度，
Figure BDA0003805669100000064
表示第j个钢材中第u个采集点对应的高度，a′、b′分别为设定的钢材标准长度、标准宽度，h′ju为设定的第j个钢材中第u个采集点对应的标准高度，η1、η2、η3分别为设定的钢材长度、宽度、高度对应的权重因子，j表示各钢材对应的编号，j＝1,2......m，u表示各采集点对应的编号，u＝1,2......f；
将各钢材纹理对应的特征与钢材管理数据库中存储的标准钢材纹理特征进行匹配对比，若某钢材纹理的特征与标准钢材纹理特征匹配成功，则将该钢材的纹理符合指数记为z1，反之则将该钢材的纹理符合指数记为z2，以此方式得到各钢材对应的纹理符合指数χj，其中，χj取值为z1或z2，且z1＞z2；
将各钢材上的各渣块按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...r...g；
将各钢材的表面渣块数量、各渣块对应的尺寸以及各钢材对应的纹理符合指数χj代入计算公式
Figure BDA0003805669100000071
中，得到各钢材对应的外观符合指数
Figure BDA0003805669100000072
其中，Nj表示第j个钢材表面对应的渣块数量，
Figure BDA0003805669100000073
表示第j个钢材中第r个渣块对应的尺寸，N′、C′分别为设定的许可渣块数量、许可渣块尺寸，λ1、λ2、λ3分别为设定的渣块数量、渣块尺寸、纹理符合指数对应的权重因子，r表示各渣块对应的编号，r＝1,2......g。
可选地，所述钢水铸造工序符合指数，具体分析过程如下：
将钢水铸造过程符合指数ξ、各钢材对应的尺寸符合指数βj和各钢材对应的外观符合指数
Figure BDA0003805669100000074
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000075
中，得到钢水铸造工序符合指数
Figure BDA0003805669100000076
其中，σ1、σ2、σ3分别为设定的钢水铸造过程符合指数、钢材尺寸符合指数、外观符合指数对应的权重因子，e为自然常数。
可选地，所述对钢材生产的综合质量进行分析，具体分析过程如下：
将钢水生产工序符合指数α和钢水铸造工序符合指数
Figure BDA0003805669100000077
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000078
中，得到钢材生产工序综合达标指数ψ，其中，τ1、τ2分别为设定的钢水生产工序符合指数、钢水铸造工序符合指数对应的权重因子。
可选地，所述对钢材生产状态进行确认，具体确认过程如下：
将钢材生产工序综合达标指数与设定的标准钢材生产工序综合达标指数进行对比，若材生产工序综合达标指数大于或者等于标准材生产工序综合达标指数，则判定钢材生产状态达标，反之则判定钢材生产状态不达标。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：
1、本发明提供的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，通过分别对钢水生产工序和钢水铸造工序进行分析，进而对钢材生产工序进行分析，解决了当前技术对钢材其他质量影响因素分析力度不足的问题，实现了钢材生产工序的多维度的分析，有效保障了钢材生产工序中信息采集的准确性和精准性，同时还保障了钢材生产工序分析结果的可靠性和客观性，进而大大增加了钢材生产的质量，保障了钢材的优产率，并且还提高了钢材生产的效率和效果。
2、本发明在钢水生产工序信息采集模块中通过对电炉中的作业信息进行采集，为后续钢水生产工序信息分析设置了铺垫，一方面，根据炼钢的不同阶段对电炉中的温度进行监测，直观的了解了电炉炼钢在不同阶段所使用的温度情况，从而有效的控制了电炉中的温度，增加了电炉中炼钢的效果，并且也使得电炉中的原材料发挥其最好的效果，一方面，通过对各检测时间点的电压和电流进行监测，有效保障了电炉在炼钢时的效率和效果，也提高了后续钢水的生产质量，另一方面，通过对炼钢过程中的喷碳信息和吹氧信息进行采集，可以准确的了解到钢水在生产过程中的脱碳情况和氧化情况，有效的保障了钢水生产过程中的脱碳效果和氧化效果。
3、本发明在钢水铸造工序信息采集模块通过对钢水铸造过程信息和钢材的表观信息进行采集，为后续钢水铸造工序信息分析奠定了基础，同时也保障了钢水铸造过程参数采集的准确性和可靠性，从而有效保障了钢水铸造工序分析结果的参考性和真实性，并且也为后续钢材生产工序分析提供了可靠的依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明的模块连接结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，包括：钢水生产工序信息采集模块、钢水生产工序信息分析模块、钢水铸造工序信息采集模块、钢水铸造工序信息分析模块、钢材生产工序综合分析确认模块、预警终端和钢材生产管理数据库；
所述钢水生产工序信息分析模块分别与钢水生产工序信息采集模块和钢材生产工序综合分析确认模块连接，所述钢水铸造工序信息分析模块分别与钢水铸造工序信息采集模块、钢材生产工序综合分析确认模块和钢材生产管理数据库连接，所述钢材生产工序综合分析确认模块还与预警终端连接。
钢水生产工序信息采集模块，用于按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，其中，作业信息包括温度、喷碳速度、喷碳时长、吹氧压力和吹氧时长、作业电压和作业电流；
在一个具体实施例中，按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，具体采集过程如下：
通过红外温度传感器对各检测时间点的指定电炉中的温度进行采集，得到指定电炉中各检测时间点对应的温度；
通过红外测速仪对各检测时间点的指定电炉门的喷碳速度进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的喷碳速度，并进行均值计算，获得指定电炉的平均喷碳速度，进而将指定电炉的平均喷碳速度作为指定电炉的喷碳速度；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中喷碳装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中喷碳装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为喷碳时长；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中吹氧装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中吹氧装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为吹氧时长；
通过气体压力传感器对各检测时间点的指定电炉门的吹氧压力进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的吹氧压力，将各检测时间点对应的吹氧压力通过均值计算，获得指定电炉的平均吹氧压力，进而将指定电炉的平均吹氧压力作为指定电炉的吹氧压力；
通过万用表对各检测时间点的指定电炉的作业电压和作业电流进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的电压和电流。
本发明在实施例通过对电炉中的作业信息进行采集，为后续钢水生产工序信息分析设置了铺垫，一方面，根据炼钢的不同阶段对电炉中的温度进行监测，直观的了解了电炉炼钢在不同阶段所使用的温度情况，从而有效的控制了电炉中的温度，增加了电炉中炼钢的效果，并且也使得电炉中的原材料发挥其最好的效果，一方面，通过对各检测时间点的电压和电流进行监测，有效保障了电炉在炼钢时的效率和效果，也提高了后续钢水的生产质量，另一方面，通过对炼钢过程中的喷碳信息和吹氧信息进行采集，可以准确的了解到钢水在生产过程中的脱碳情况和氧化情况，有效的保障了钢水生产过程中的脱碳效果和氧化效果。
钢水生产工序信息分析模块，用于根据指定电炉的作业信息，对指定电炉的作业状态进行分析，得到钢水生产工序符合指数；
在一个具体实施例中，所述对指定电炉的作业状态进行分析，具体分析过程如下：
将各检测时间点按照检测时间先后顺序进行编号，依次编号为1,2...i...n；
将指定电炉在各检测时间点对应的温度、电压和电流代入计算公式
Figure BDA0003805669100000121
中，得到指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000122
其中，Ti、Ui、Ii分别表示指定电炉在第i个检测时间点对应的温度、作业电压、作业电流，T′i、U′i、Ii′分别为设定的电炉在第i个检测时间点对应的标准温度、标准作业电压、标准作业电流，ε1、ε2、ε3分别为设定的温度、电压、电流对应的权重因子，ι为设定的电炉第一作业状态符合指数对应的修正因子，i表示各检测时间点对应的编号，i＝1,2......n；
将指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时间、吹氧时间和吹氧压力代入公式
Figure BDA0003805669100000123
中，得到指定电炉对应的第二作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000124
其中，v、t0、t1、p分别表示指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力，v′、t′0、t′1、p′分别为设定的电炉标准喷碳速度、标准喷碳时长、标准吹氧时长、标准吹氧压力，Δv、Δt0、Δt1、Δp分别为设定的许可喷碳速度差、许可喷碳时长差、许可吹氧时长差、许可吹氧压力差，ε4、ε5、ε6、ε7分别为设定的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力对应的权重因子；
将指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000125
和第二作业状态符合指数
Figure BDA0003805669100000126
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000127
中，得到钢水生产工序符合指数α，其中，γ1、γ2分别为设定的第一状态符合指数、第二状态符合指数对应的权重因子。
钢水铸造工序信息采集模块，用于对钢水铸造工序信息进行采集，其中，钢水铸造信息包括钢水铸造过程信息和钢材的表观信息，钢水铸造过程信息包括皮下裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积，钢材的表观信息包括长度、宽度、高度、表面渣块数量、各表面渣块对应的尺寸以及钢材的纹理；
在一个具体实施例中，对钢水铸造过程信息进行采集，用于通过X射线检测仪对钢水铸造过程中的皮下裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积进行采集。
需要说明的是，皮下裂纹数量和各皮下裂纹对应的面积是凝固状态的参数，气泡数量和各气泡对应的面积是冷却状态下的参数。
在又一个具体实施例中，对各钢材的表观信息进行采集，具体采集过程如下：
通过摄像头对各钢材的图像进行采集，得到各钢材对应的图像；
从各钢材的图像中定位出各钢材对应的长度、宽度、表面渣块数量和各渣块对应的尺寸，同时从各钢材的图像中获取各钢材纹理的特征；
在各钢材的表面布设各采集点，进而从各钢材的图像中定位出各采集点对应的垂直高度，并将其作为各钢材在各采集点对应的高度。
本发明实施例通过对钢水铸造过程信息和钢材的表观信息进行采集，为后续钢水铸造工序信息分析奠定了基础，同时也保障了钢水铸造过程参数采集的准确性和可靠性，从而有效保障了钢水铸造工序分析结果的参考性和真实性，并且也为后续钢材生产工序分析提供了可靠的依据。
钢水铸造工序信息分析模块，用于根据钢水铸造工序信息，对钢水铸造工序信息进行分析，其具体包括对钢水铸造过程信息进行分析和对钢材的表观信息进行分析，得到钢水铸造工序符合指数；
在一个具体实施例中，对钢水铸造过程信息进行分析，具体分析过程如下：
将各皮下裂纹按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...d...q,并将各气泡按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...k...w；
将裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积代入计算公式
Figure BDA0003805669100000141
中，得到钢水铸造过程符合指数ξ，其中q，w分别表示裂纹数量、气泡数量，
Figure BDA0003805669100000142
表示第d个皮下裂纹对应的面积，
Figure BDA0003805669100000143
表示第w个气泡对应的面积，q′、S′1、w′、S′2分别为设定的许可裂纹数量、许可裂纹面积、许可气泡数量、许可气泡面积，θ1、θ2、θ3、θ4分别为设定的裂纹数量、裂纹面积、气泡数量、气泡面积对应的权重因子，d表示各皮下裂纹对应的编号，d＝1,2......q，k表示各气泡对应的编号，k＝1,2......w。
在又一个具体实施例中，对各钢材的表观信息进行分析，具体分析过程如下：
将各钢材按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...j...m，并将各采集点按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...u...f；
将各钢材对应的长度、宽度以及各采集点对应的高度代入计算公式
Figure BDA0003805669100000151
中，得到各钢材对应的尺寸符合指数βj，其中，aj、bj分别表示第j个钢材对应的长度、宽度，
Figure BDA0003805669100000152
表示第j个钢材中第u个采集点对应的高度，a′、b′分别为设定的钢材标准长度、标准宽度，h′ju为设定的第j个钢材中第u个采集点对应的标准高度，η1、η2、η3分别为设定的钢材长度、宽度、高度对应的权重因子，j表示各钢材对应的编号，j＝1,2......m，u表示各采集点对应的编号，u＝1,2......f；
将各钢材纹理对应的特征与钢材管理数据库中存储的标准钢材纹理特征进行匹配对比，若某钢材纹理的特征与标准钢材纹理特征匹配成功，则将该钢材的纹理符合指数记为z1，反之则将该钢材的纹理符合指数记为z2，以此方式得到各钢材对应的纹理符合指数χj，其中，χj取值为z1或z2，且z1＞z2；
将各钢材上的各渣块按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...r...g；
将各钢材的表面渣块数量、各渣块对应的尺寸以及各钢材对应的纹理符合指数χj代入计算公式
Figure BDA0003805669100000153
中，得到各钢材对应的外观符合指数
Figure BDA0003805669100000154
其中，Nj表示第j个钢材表面对应的渣块数量，
Figure BDA0003805669100000155
表示第j个钢材中第r个渣块对应的尺寸，N′、C′分别为设定的许可渣块数量、许可渣块尺寸，λ1、λ2、λ3分别为设定的渣块数量、渣块尺寸、纹理符合指数对应的权重因子，r表示各渣块对应的编号，r＝1,2......g。
在又一个具体实施例中，钢水铸造工序符合指数，具体分析过程如下：
将钢水铸造过程符合指数ξ、各钢材对应的尺寸符合指数βj和各钢材对应的外观符合指数
Figure BDA0003805669100000161
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000162
中，得到钢水铸造工序符合指数
Figure BDA0003805669100000163
其中，σ1、σ2、σ3分别为设定的钢水铸造过程符合指数、钢材尺寸符合指数、外观符合指数对应的权重因子，e为自然常数。
钢材生产工序综合分析确认模块，用于根据钢水生产工序符合指数和钢水铸造工序符合指数，对钢材生产的综合质量进行分析，得到钢材生产工序综合达标指数，并对钢材生产状态进行确认；
在一个具体实施例中，对钢材生产的综合质量进行分析，具体分析过程如下：
将钢水生产工序符合指数α和钢水铸造工序符合指数
Figure BDA0003805669100000164
代入计算公式
Figure BDA0003805669100000165
中，得到钢材生产工序综合达标指数ψ，其中，τ1、τ2分别为设定的钢水生产工序符合指数、钢水铸造工序符合指数对应的权重因子。
在又一个具体实施例中，对钢材生产状态进行确认，具体确认过程如下：
将钢材生产工序综合达标指数与设定的标准钢材生产工序综合达标指数进行对比，若材生产工序综合达标指数大于或者等于标准材生产工序综合达标指数，则判定钢材生产状态达标，反之则判定钢材生产状态不达标。
本发明实施例通过分别对钢水生产工序和钢水铸造工序进行分析，进而对钢材生产工序进行分析，解决了当前技术对钢材其他质量影响因素分析力度不足的问题，实现了钢材生产工序的多维度的分析，有效保障了钢材生产工序中信息采集的准确性和精准性，同时还保障了钢材生产工序分析结果的可靠性和客观性，进而大大增加了钢材生产的质量，保障了钢材的优产率，并且还提高了钢材生产的效率和效果。
预警终端，用于当钢材生产状态不达标时，进行预警提示；
钢材生产管理数据库，用于存储标准钢材纹理特征。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于，包括：钢水生产工序信息采集模块、钢水生产工序信息分析模块、钢水铸造工序信息采集模块、钢水铸造工序信息分析模块、钢材生产工序综合分析确认模块、预警终端和钢材生产管理数据库；
所述钢水生产工序信息采集模块，用于按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，其中，作业信息包括温度、喷碳速度、喷碳时长、吹氧压力和吹氧时长、作业电压和作业电流；
所述钢水生产工序信息分析模块，用于根据指定电炉的作业信息，对指定电炉的作业状态进行分析，得到钢水生产工序符合指数；
所述钢水铸造工序信息采集模块，用于对钢水铸造工序信息进行采集，其中，钢水铸造信息包括钢水铸造过程信息和各钢材的表观信息，钢水铸造过程信息包括皮下裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积，钢材的表观信息包括长度、宽度、高度、表面渣块数量、各表面渣块对应的尺寸以及钢材的纹理；
所述钢水铸造工序信息分析模块，用于根据钢水铸造工序信息，对钢水铸造工序信息进行分析，其具体包括对钢水铸造过程信息进行分析和对各钢材的表观信息进行分析，得到钢水铸造工序符合指数；
所述钢材生产工序综合分析确认模块，用于根据钢水生产工序符合指数和钢水铸造工序符合指数，对钢材生产的综合质量进行分析，得到钢材生产工序综合达标指数，并对钢材生产状态进行确认；
所述预警终端，用于当钢材生产状态不达标时，进行预警提示；
所述钢材生产管理数据库，用于存储标准钢材纹理特征。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述按照预设时间间隔对指定电炉的作业信息进行采集，具体采集过程如下：
通过红外温度传感器对各检测时间点的指定电炉中的温度进行采集，得到指定电炉中各检测时间点对应的温度；
通过红外测速仪对各检测时间点的指定电炉门的喷碳速度进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的喷碳速度，并进行均值计算，获得指定电炉的平均喷碳速度，进而将指定电炉的平均喷碳速度作为指定电炉的喷碳速度；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中喷碳装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中喷碳装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为喷碳时长；
从电炉运行监测平台后台提取指定电炉中吹氧装置对应的启动时间点和关闭时间点，由此获取指定电炉中吹氧装置启动时间点和关闭时间点之间的间隔时长，并作为吹氧时长；
通过气体压力传感器对各检测时间点的指定电炉门的吹氧压力进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的吹氧压力，将各检测时间点对应的吹氧压力通过均值计算，获得指定电炉的平均吹氧压力，进而将指定电炉的平均吹氧压力作为指定电炉的吹氧压力；
通过万用表对各检测时间点的指定电炉的作业电压和作业电流进行采集，得到指定电炉在各检测时间点对应的电压和电流。
3.根据权利要求2所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对指定电炉的作业状态进行分析，具体分析过程如下：
将各检测时间点按照检测时间先后顺序进行编号，依次编号为1,2...i...n；
将指定电炉在各检测时间点对应的温度、电压和电流代入计算公式
Figure FDA0003805669090000031
中，得到指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure FDA0003805669090000032
其中，Ti、Ui、Ii分别表示指定电炉在第i个检测时间点对应的温度、作业电压、作业电流，T′i、U′i、I′i分别为设定的电炉在第i个检测时间点对应的标准温度、标准作业电压、标准作业电流，ε1、ε2、ε3分别为设定的温度、电压、电流对应的权重因子，ι为设定的电炉第一作业状态符合指数对应的修正因子，i表示各检测时间点对应的编号，i＝1,2......n；
将指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时间、吹氧时间和吹氧压力代入公式
Figure FDA0003805669090000033
中，得到指定电炉对应的第二作业状态符合指数
Figure FDA0003805669090000034
其中，v、t0、t1、p分别表示指定电炉对应的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力，v′、t′0、t′1、p′分别为设定的电炉标准喷碳速度、标准喷碳时长、标准吹氧时长、标准吹氧压力，Δv、Δt0、Δt1、Δp分别为设定的许可喷碳速度差、许可喷碳时长差、许可吹氧时长差、许可吹氧压力差，ε4、ε5、ε6、ε7分别为设定的喷碳速度、喷碳时长、吹氧时长、吹氧压力对应的权重因子；
将指定电炉对应的第一作业状态符合指数
Figure FDA0003805669090000043
和第二作业状态符合指数
Figure FDA0003805669090000044
代入计算公式
Figure FDA0003805669090000041
中，得到钢水生产工序符合指数α，其中，γ1、γ2分别为设定的第一状态符合指数、第二状态符合指数对应的权重因子。
4.根据权利要求3所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对各钢材的表观信息进行采集，具体采集过程如下：
通过摄像头对各钢材的图像进行采集，得到各钢材对应的图像；
从各钢材的图像中定位出各钢材对应的长度、宽度、表面渣块数量和各渣块对应的尺寸，同时从各钢材的图像中获取各钢材纹理的特征；
在各钢材的表面布设各采集点，进而从各钢材的图像中定位出各采集点对应的垂直高度，并将其作为各钢材在各采集点对应的高度。
5.根据权利要求4所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对钢水铸造过程信息进行分析，具体分析过程如下：
将各皮下裂纹按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...d...q,并将各气泡按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...k...w；
将裂纹数量、各皮下裂纹对应的面积、气泡数量和各气泡对应的面积代入计算公式
Figure FDA0003805669090000042
中，得到钢水铸造过程符合指数ξ，其中q，w分别表示裂纹数量、气泡数量，
Figure FDA0003805669090000051
表示第d个皮下裂纹对应的面积，
Figure FDA0003805669090000053
表示第w个气泡对应的面积，q′、S′1、w′、S′2分别为设定的许可裂纹数量、许可裂纹面积、许可气泡数量、许可气泡面积，θ1、θ2、θ3、θ4分别为设定的裂纹数量、裂纹面积、气泡数量、气泡面积对应的权重因子，d表示各皮下裂纹对应的编号，d＝1,2......q，k表示各气泡对应的编号，k＝1,2......w。
6.根据权利要求5所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对钢材的表观信息进行分析，具体分析过程如下：
将各钢材按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...j...m，并将各采集点按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...u...f；
将各钢材对应的长度、宽度以及各采集点对应的高度代入计算公式
Figure FDA0003805669090000052
中，得到各钢材对应的尺寸符合指数βj，其中，aj、bj分别表示第j个钢材对应的长度、宽度，
Figure FDA0003805669090000054
表示第j个钢材中第u个采集点对应的高度，a′、b′分别为设定的钢材标准长度、标准宽度，h′ju为设定的第j个钢材中第u个采集点对应的标准高度，η1、η2、η3分别为设定的钢材长度、宽度、高度对应的权重因子，j表示各钢材对应的编号，j＝1,2......m，u表示各采集点对应的编号，u＝1,2......f；
将各钢材纹理对应的特征与钢材管理数据库中存储的标准钢材纹理特征进行匹配对比，若某钢材纹理的特征与标准钢材纹理特征匹配成功，则将该钢材的纹理符合指数记为z1，反之则将该钢材的纹理符合指数记为z2，以此方式得到各钢材对应的纹理符合指数χj，其中，χj取值为z1或z2，且z1＞z2；
将各钢材上的各渣块按照预设顺序进行编号，依次编号为1,2...r...g；
将各钢材的表面渣块数量、各渣块对应的尺寸以及各钢材对应的纹理符合指数χj代入计算公式
Figure FDA0003805669090000061
中，得到各钢材对应的外观符合指数
Figure FDA0003805669090000062
其中，Nj表示第j个钢材表面对应的渣块数量，
Figure FDA0003805669090000063
表示第j个钢材中第r个渣块对应的尺寸，N′、C′分别为设定的许可渣块数量、许可渣块尺寸，λ1、λ2、λ3分别为设定的渣块数量、渣块尺寸、纹理符合指数对应的权重因子，r表示各渣块对应的编号，r＝1,2......g。
7.根据权利要求6所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述钢水铸造工序符合指数，具体分析过程如下：
将钢水铸造过程符合指数ξ、各钢材对应的尺寸符合指数βj和各钢材对应的外观符合指数
Figure FDA0003805669090000066
代入计算公式
Figure FDA0003805669090000064
中，得到钢水铸造工序符合指数
Figure FDA0003805669090000065
其中，σ1、σ2、σ3分别为设定的钢水铸造过程符合指数、钢材尺寸符合指数、外观符合指数对应的权重因子，e为自然常数。
8.根据权利要求7所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对钢材生产的综合质量进行分析，具体分析过程如下：
将钢水生产工序符合指数α和钢水铸造工序符合指数
Figure FDA0003805669090000071
代入计算公式
Figure FDA0003805669090000072
中，得到钢材生产工序综合达标指数ψ，其中，τ1、τ2分别为设定的钢水生产工序符合指数、钢水铸造工序符合指数对应的权重因子。
9.根据权利要求8所述的一种基于工业化物联网的钢材生产制造工序监测分析云平台，其特征在于：所述对钢材生产状态进行确认，具体确认过程如下：
将钢材生产工序综合达标指数与设定的标准钢材生产工序综合达标指数进行对比，若材生产工序综合达标指数大于或者等于标准材生产工序综合达标指数，则判定钢材生产状态达标，反之则判定钢材生产状态不达标。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115655382A (zh) * 2022-12-14 2023-01-31 徐州和平化纤有限公司 一种化学纤维丝生产流水线工艺在线监测分析系统
CN116433194A (zh) * 2023-04-25 2023-07-14 中铁四局集团有限公司 一种铁路隧道钢构件加工集中区管理信息化平台

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