CN116331897A - 一种厚片材接卷控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种厚片材接卷控制方法及系统,涉及智能控制技术领域,方法包括:结合采集接卷设备的多项控制参数的参数范围所获多个控制参数范围,和基于接卷设备过去时间内对目标片材进行接卷的历史控制参数所获多个历史控制参数集,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集,按照由目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标作为寻优需求,在多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集对接卷设备进行控制接卷,解决现有技术接卷设备进行接卷时控制不佳,使得片材成型不佳接卷控制差的技术问题,实现对接卷设备进行最优控制,提高对厚片材的接卷控制。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域,具体涉及一种厚片材接卷控制方法及系统。
背景技术
接卷、换卷是片材原料在进行生产和移动过程中的必要步骤,接卷设备的稳定运行,有助于片材的平整和整洁,进而提升生产获得产品的质量。现有技术中接卷设备的运行控制参数由人工设定,存在着运行不稳定,使得片材接卷后出现形状不平整的情况。
而现有技术中接卷设备在进行接卷时的控制不佳,导致存在使得片材成型不佳、接卷控制差的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种厚片材接卷控制方法及系统,用于针对解决现有技术中接卷设备在进行接卷时的控制不佳,导致存在的使得片材成型不佳、接卷控制差的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种厚片材接卷控制方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种厚片材接卷控制方法,所述方法包括:采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
第二方面,本申请提供了一种厚片材接卷控制系统,所述系统包括:参数范围模块,所述参数范围模块用于采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;控制参数模块,所述控制参数模块用于基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;结合模块,所述结合模块用于结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;评估指标模块,所述评估指标模块用于根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;评价模块,所述评价模块用于按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;控制接卷模块,所述控制接卷模块用于采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
本申请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:
本申请提供的一种厚片材接卷控制方法及系统,解决了现有技术中接卷设备在进行接卷时的控制不佳,使得片材成型不佳接卷控制差的技术问题,实现了对接卷设备进行最优控制,提高对厚片材的接卷控制,达到提升厚片材接卷效果和质量的技术效果。
附图说明
图1为本申请提供了一种厚片材接卷控制方法流程示意图;
图2为本申请提供了一种厚片材接卷控制方法中获得多个待选控制参数集流程示意图;
图3为本申请提供了一种厚片材接卷控制方法中获得M个评估指标流程示意图;
图4为本申请提供了一种厚片材接卷控制方法中获得最优控制参数集流程示意图;
图5为本申请提供了一种厚片材接卷控制系统结构示意图。
附图标记说明:参数范围模块1,控制参数模块2,结合模块3,评估指标模块4,评价模块5,控制接卷模块6。
具体实施方式
本申请通过提供一种厚片材接卷控制方法及系统,用于解决现有技术中接卷设备在进行接卷时的控制不佳,导致存在的使得片材成型不佳、接卷控制差的技术问题。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种厚片材接卷控制方法,该方法包括:
步骤S100:采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;
具体而言,本申请实施例提供的一种厚片材接卷控制方法应用于一种厚片材接卷控制系统,为了保证后期更好的厚片材进行控制接卷,首先需要对进行接卷的接卷设备中所包含的多项控制参数进行采集,多项控制参数可以是接卷设备的接卷能力、接卷盘直径、接卷外径、接卷宽度、接卷速度等,进一步的,对所获多项参数的范围进行确定,接卷能力是指该接卷设备能够一次接卷多少以公斤为单位的目标片材,其范围可以在300公斤以内,接卷盘直径是指在接卷设备中用于接卷的部件所对应的内部直径,其范围可以在200mm-405mm,接卷外径是指接卷盘对目标片材进行接卷后外圆的直径,其范围可以在1500mm-2200mm,接卷宽度是指对目标片材进行接卷后的宽度,其范围可以在300mm-500mm,接卷速度是指在对目标片材进行接卷时的转速,其范围可以是15m/min-120m/min,进一步的,将接卷设备的接卷能力、接卷盘直径、接卷外径、接卷宽度、接卷速度的参数范围进行汇总,从而对多个控制参数范围对应进行获得,为后期实现对接卷设备进行接卷控制作为重要参考依据。
步骤S200:基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;
具体而言,为对当前接卷设备进行更为精准的接卷控制,因此需要对接卷设备的当前时刻之前的历史时间内对目标片材进行接卷的历史控制参数进行提取,由于目标片材的材质、宽度、厚度的不同,使得在对不同材质、宽度、厚度的目标片材进行接卷时,接卷设备的接卷控制参数也不同,示例性的,在对厚片材进行接卷时,在接卷能力、接卷盘直径为恒定值的接卷设备,对接卷外径、接卷宽度进行增大、对接卷速度进行减小,以保证厚片材接卷的效率,在此基础上,将当前接卷设备在不同情况进行接卷时的控制参数进行提取,将其记作多个历史控制参数集,进而为实现对接卷设备进行接卷控制做保障。
步骤S300:结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;
具体而言,将上述所获多个历史控制参数集中的参数落入多个控制参数范围中进行整合,进一步的,在接卷设备过去时间内对目标片材进行接卷的多个历史控制参数集中,分别选取多个历史控制参数集内的参数最大值和参数最小值,在多个控制参数范围内,按照参数最大值和参数最小值对多个控制参数范围进行区间划分,将所划分出的区域内包含的控制参数进行随机提取并组合,最终将所有随机提取组合的控制参数记作待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集,为后续实现对接卷设备进行接卷控制夯实基础。
步骤S400:根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;
具体而言,按照当前需要进行接卷的目标片材的接卷需求,对控制接卷设备时的参数进行指标评估,目标片材的接卷需求可以是目标片材的在接卷时的平整度,以及目标片材在接卷时的接卷速度,进一步的,根据目标片材的平整度,对接卷设备进行接卷时的平整度进行评估指标的设定,目标片材的平整度是指目标片材的表面并不会绝对平整,所不平与绝对水平之间的差值记作平整度。其差值越小则越平整,根据目标片材的接卷速度,对接卷设备进行接卷时的速度进行评估指标的设定,目标片材的接卷速度则是根据目标片材的厚度进行调整的,其目标片材的厚度越厚则速度越慢,在此基础上对接卷设备进行控制参数寻优的M个评估指标进行获得,且M为大于1的整数,实现对接卷设备进行接卷控制有着限定评估的作用。
步骤S500:按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;
具体而言,在上述所获M个评估指标的基础上,将M个评估指标作为在多个待选控制参数集中进行寻优的评估标准,对接卷设备的待选控制参数进行寻优,首先在多个待选控制参数集中随机选择一待选控制参数集,作为现阶段最优控制参数集,在所设定的寻优标准,即M个评估指标对现阶段最优控制参数集进行评估,将评估结果作为现阶段最优控制参数的寻优评分,以此在多个待选控制参数集中进行随机选择的迭代寻优,进一步的,对再次在多个待选控制参数集随机所选择的待选控制参数集进行评估后对应获得第n次随机选择待选控制参数集的寻优评分,n为大于1的正整数,从而对第n次随机选择待选控制参数集的寻优评分与现阶段最优控制参数的寻优评分进行比较,若第n次随机选择待选控制参数集的寻优评分大于现阶段最优控制参数的寻优评分,则将迭代后第n次随机选择待选控制参数集作为临时最优控制参数集,若第n次随机选择待选控制参数集的寻优评分小于等于现阶段最优控制参数的寻优评分时,则根据第n次随机选择待选控制参数集成为最优控制参数集的概率,将第n次随机选择待选控制参数集作为临时最优控制参数集,且该概率随着寻优迭代的次数的增加而减小,从而将最后所获临时最优控制参数集进行输出,对最优控制参数集进行获得,以便为后期对接卷设备进行接卷控制时作为参照数据。
步骤S600:采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
具体而言,以上述迭代所获的最优控制参数集作为基础,并根据最优控制参数集中的设备控制参数,分别对接卷设备中的接卷能力、接卷盘直径、接卷外径、接卷宽度、接卷速度等进行接卷控制,示例性的,当接卷设备需要对厚片材进行接卷时,则需要将接卷能力、接卷外径、接卷宽度进行增加,对接卷盘直径、接卷速度进行减小,在此基础上,接卷设备在对厚片材进行接卷控制时达到最优接卷控制,实现了对接卷设备进行最优控制,提高对厚片材的接卷控制。
进一步而言,如图2所示,本申请步骤S300还包括:
步骤S310:根据所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的多个历史控制参数集,分别选取所述多个历史控制参数集内的最大值和最小值,获得多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值;
步骤S320:采用所述多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值,在所述多个控制参数范围内进行区间划分,获得多个待选控制参数区间;
步骤S330:对所述多个待选控制参数区间内的控制参数进行随机选择和组合,获得所述多个待选控制参数集。
具体而言,将在多个控制参数范围中多个历史控制参数集中的历史控制参数进行整合,进一步的,在接卷设备过去时间内对目标片材进行接卷的多个历史控制参数集中,分别选取多个历史控制参数集内的控制参数的最大值和最小值,多个历史控制参数中的最大值是指对接卷设备进行控制时,各项参数均为最大值时所对应的接卷设备多个控制参数,多个历史控制参数中的最小值是指对接卷设备进行控制时,各项参数均为最小值时所对应的接卷设备多个控制参数,从而以多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值作为分界值,在多个控制参数范围内进行最大值区间以及最小值区间的区间划分,并随机在所有划分出的区间内所具有的控制参数进行选择后再组合,继而将组合后的多个控制参数记作多个待选控制参数集,提高后期实现对接卷设备进行接卷控制准确率。
进一步而言,如图3所示,本申请步骤S400还包括:
步骤S410:根据所述目标片材接卷的平整度,设置获得接卷平整度评估指标;
步骤S420:根据所述目标片材接卷的速度,设置获得接卷速度评估指标;
步骤S430:基于所述接卷平整度评估指标和所述接卷速度评估指标,获得所述M个评估指标,M为2。
具体而言,当前进行接卷的目标片材的接卷需求可以是目标片材的在接卷时的平整度以及目标片材在接卷时的接卷速度,进一步的,根据目标片材的平整度,对接卷设备进行接卷时的平整度对目标片材的接卷平整度的评估指标进行设置,目标片材的平整度是指目标片材的表面并不会绝对平整,所不平与绝对水平之间的差值记作平整度。其差值越小则越平整,根据目标片材的接卷速度,对接卷设备进行接卷时的速度对目标片材的接卷素的的评估指标进行设置目标片材的接卷速度则是根据目标片材的厚度进行调整的,其目标片材的厚度越厚则速度越慢,进一步的,将所设置的目标片材接卷平整度评估指标和接卷速度评估指标作为所设定的M个评估指标,即M为2,达到为后期实现对接卷设备进行接卷控制提供重要依据的技术效果。
进一步而言,如图4所示,本申请步骤S500还包括:
步骤S510:在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第一控制参数集,并作为临时最优控制参数集;
步骤S520:基于所述M个评估指标,对所述第一控制参数集进行评估,获得第一寻优评分;
步骤S530:进行迭代,再次在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第二控制参数集;
步骤S540:基于所述M个评估指标,对所述第二控制参数集进行评估,获得第二寻优评分;
步骤S550:在所述第二寻优评分大于所述第一寻优评分的情况下,将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,在所述第二寻优评分小于等于所述第一寻优评分时,按照概率将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,所述概率随着寻优迭代的次数的增加而减小;
步骤S560:继续进行迭代寻优,直到达到预设迭代次数,将最终的临时最优控制参数集输出,获得所述最优控制参数集。
具体而言,为后期对接卷设备的控制能够达到最优,因此需要对接卷设备进行控制的控制参数进行寻优,首先需要在多个待选控制参数集中随机选择一待选控制参数集作为第一控制参数集,同时将第一控制参数集作为临时最优控制参数集,即当前对接卷设备进行控制的最优控制参数,从而在接卷平整度评估指标和接卷速度评估指标的基础上,采用第一控制参数集对接卷设备进行控制,以此完成对目标片材的接卷操作,并分别对当前接卷操作的接卷时间进行记录、对完成接卷操作后的目标片材图像进行采集,进一步的,将接卷图像信息输入所构建的接卷平整度分析模型中,输出获得接卷平整度分析结果,再将接卷时间和平整度分析结果输入至所构建的接卷评估模型内,从而对第一寻优评分进行获得,在此基础上进行迭代,即再次对多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集作为第二控制参数集,并根据上述第一寻优评分获得过程,对第二控制参数集进行同理获得,在此不进行赘述,从而对二寻优评分进行获得。
为保证能够寻找到最优控制参数,因此需要对第一寻优评分与第二寻优评分进行比对,当第二寻优评分大于第一寻优评分时,则将第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,当第二寻优评分小于等于第一寻优评分时,根据第二控制参数集成为最优控制参数集的概率,把第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,且第二控制参数集成为最优控制参数集的概率随着寻优迭代的次数的增加而减小,即迭代次数越高,第二控制参数集成为最优控制参数集的概率越低,继而在多个待选控制参数集继续进行迭代寻优,直到达到所预设的迭代次数,其中预设的迭代次数由相关技术人员根据控制参数集中包含的控制参数量进行预设,则将最终的临时最优控制参数集输出,将所输出的参数记作最优控制参数集,以此保证后期对接卷设备更好的进行接卷控制。
进一步而言,本申请步骤S520包括:
步骤S521:采用所述第一控制参数集对所述接卷设备进行控制,对所述目标片材进行接卷操作;
步骤S522:在接卷完成后,获取接卷操作的时间,获得接卷时间,并采集接卷后目标片材的图像,获得接卷图像信息;
步骤S523:将所述接卷图像信息输入接卷平整度分析模型,获得平整度分析结果;
步骤S524:将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入接卷评估模型内,获得所述第一寻优评分。
具体而言,对目标片材按照在多个待选控制参数集中随机选择的第一控制参数集对当前接卷设备进行接卷控制的参数进行接卷,当完成对目标片材的接卷操作后,获取对从开始接卷到接卷结束过程所使用的时间记录,进一步的,对所完成接卷的目标片材当前的图像信息进行采集并进行平整度分析,基于卷积神经网络对接卷平整度分析模型进行构建,采用接卷图像信息集合和平整度分析结果集合作为构建数据,对接卷平整度分析模型进行监督训练、验证和测试,获得接卷平整度分析模型,接卷平整度分析模型的输入数据为接卷图像信息,输出数据为平整度分析结果,进一步的,将接卷平整度分析模型所输出平整度分析结果与接卷时间进行组合和接卷效果评估,即目标片材不同的平整度与所对应不同的接卷时间为一组,并对每组接卷效果进行评估,接卷效果越好则评估值越高,以秒为单位的接卷时间和以和水平面差值的百分比为单位的平整度分析结果作为互相垂直的第一坐标轴和第二坐标轴,对评估坐标系内进行构建,将组合后的样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合落入评估坐标系中,完成对接卷评估模型的搭建,继而将当前所获接卷时间和平整度分析结果输入接卷评估模型后,在评估坐标系中获得一对应坐标点,并将该坐标点作为原始坐标点,对该坐标点临近的多个坐标点所对应的寻优评分进行获取,从而将所获多个坐标点所对应的寻优评分内出现频率最高的寻优评分作为第一寻优评分,完成对第一寻优评分的获取,达到基于第一寻优评分对接卷设备更为精准的进行接卷控制进行检测。
进一步而言,本申请步骤S523包括:
步骤S5231:获取所述目标片材的样本接卷图像信息集合,并进行平整度分析,获得样本平整度分析结果集合;
步骤5232:基于卷积神经网络,构建所述接卷平整度分析模型,所述接卷平整度分析模型的输入数据为接卷图像信息,输出数据为平整度分析结果;
步骤S5233:采用所述样本接卷图像信息集合和样本平整度分析结果集合作为构建数据,对所述接卷平整度分析模型进行监督训练、验证和测试,获得所述接卷平整度分析模型;
步骤S5234:将所述接卷图像信息输入所述接卷平整度分析模型,获得所述平整度分析结果。
具体而言,将对目标片材的图像信息进行采集后记作样本接卷图像信息集合,同时对所获样本接卷图像信息集合进行平整度分析后,将所有平整度分析结果记作样本平整度分析结果集合,进一步的,以卷积神经网络作为基础,对接卷平整度分析模型进行构建,接卷平整度分析模型构建过程为:将训练数据集中每一组训练数据输入接卷平整度分析模型,训练数据集中的每组训练数据均包括样本接卷图像信息集合和样本平整度分析结果集合;所述监督数据集为与所述训练数据集一一对应的监督数据通过这组训练数据对应的监督数据进行接卷平整度分析模型的输出监督调整,当接卷平整度分析模型的输出结果与监督数据一致,则当前组训练结束,将训练数据集中全部的训练数据均训练结束,则接卷平整度分析模型训练完成。
为了保证接卷平整度分析模型的准确性,可以通过测试数据集进行接卷平整度分析模型的测试处理,举例而言,测试准确率可以设定为80%,当测试数据集的测试准确率满足80%时,则接卷平整度分析模型构建完成。
将样本接卷图像信息集合和样本平整度分析结果集合输入接卷平整度分析模型,输出平整度分析结果。
进一步而言,本申请步骤S524还包括:
步骤S5241:获取样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合,并进行组合和接卷效果评估,获得样本寻优评分集合;
步骤S5242:基于接卷时间和平整度分析结果,构建评估坐标系内互相垂直的第一坐标轴和第二坐标轴;
步骤S5243:将所述样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合进行组合并输入所述评估坐标系,获得多个样本坐标点,每个样本坐标点与所述样本寻优评分集合内的样本寻优评分一一对应,获得所述接卷评估模型;
步骤S5244:将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入所述接卷评估模型,形成第一坐标点;
步骤S5245:获取所述第一坐标点最为邻近的K个样本坐标点,并获取K个样本坐标点对应的K个样本寻优评分,K为大于等于3的奇数;
步骤S5246:将所述K个样本寻优评分内出现频率最高的样本寻优评分作为所述第一寻优评分。
具体而言,将样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合进行组合和接卷效果评估,即目标片材不同的平整度与所对应不同的接卷时间为一组,并对每组接卷效果进行评估,接卷效果越好则评估值越高,从而将所有组合所对应的接卷效果评估结果记作样本寻优评分集合,进一步的,以秒为单位的接卷时间和以和水平面差值的百分比为单位的平整度分析结果作为互相垂直的第一坐标轴和第二坐标轴,对评估坐标系内进行构建,将组合后的样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合落入评估坐标系中,获得多个样本坐标点,且每个样本坐标点与样本寻优评分集合内的样本寻优评分为一一对应的关系,从而完成对接卷评估模型的搭建,继而将当前所获接卷时间和平整度分析结果输入接卷评估模型后,在评估坐标系中获得一对应坐标点,并将该坐标点作为第一坐标点,进一步的,选取第一坐标点最为邻近的K个样本坐标点,同时对K个样本坐标点对应的K个样本寻优评分进行获取,且K为大于等于3的奇数,从而将每个样本寻优评分所出现频率的频率进行比较,示例性的,若选取第一坐标点最为邻近的9个样本坐标点,且在所选取的9个样本坐标点中包含对应3个样本寻优评分,在当前3个样本寻优评分中存在一个样本寻优评分在9个样本坐标点中出现6次,其余两个样本寻优评分,分别对应出现两次和一次,则将出现频率最高的样本寻优评分作为第一寻优评分,以保证在对接卷设备进行接卷控制时的高效性。
实施例二
基于与前述实施例中一种厚片材接卷控制方法相同的发明构思,如图5所示,本申请提供了一种厚片材接卷控制系统,系统包括:
参数范围模块1,所述参数范围模块1用于采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;
控制参数模块2,所述控制参数模块2用于基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;
结合模块3,所述结合模块3用于结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;
评估指标模块4,所述评估指标模块4用于根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;
评价模块5,所述评价模块5用于按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;
控制接卷模块6,所述控制接卷模块6用于采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
进一步而言,系统还包括:
历史控制参数获取模块,所述历史控制参数获取模块用于根据所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的多个历史控制参数集,分别选取所述多个历史控制参数集内的最大值和最小值,获得多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值;
区间划分模块,所述区间划分模块用于采用所述多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值,在所述多个控制参数范围内进行区间划分,获得多个待选控制参数区间;
随机模块,所述随机模块用于对所述多个待选控制参数区间内的控制参数进行随机选择和组合,获得所述多个待选控制参数集。
进一步而言,系统还包括:
平整度评估模块,所述平整度评估模块用于根据所述目标片材接卷的平整度,设置获得接卷平整度评估指标;
评估指标设置模块,所述评估指标设置模块用于根据所述目标片材接卷的速度,设置获得接卷速度评估指标;
评估指标获得模块,所述评估指标获得模块用于基于所述接卷平整度评估指标和所述接卷速度评估指标,获得所述M个评估指标,M为2。
进一步而言,系统还包括:
第一控制参数集模块,所述第一控制参数集模块用于在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第一控制参数集,并作为临时最优控制参数集;
第一评估模块,所述第一评估模块用于基于所述M个评估指标,对所述第一控制参数集进行评估,获得第一寻优评分;
第二控制参数集模块,所述第二控制参数集模块用于进行迭代,再次在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第二控制参数集;
第二评估模块,所述第二评估模块用于基于所述M个评估指标,对所述第二控制参数集进行评估,获得第二寻优评分;
临时最优控制参数集模块,所述临时最优控制参数集模块用于在所述第二寻优评分大于所述第一寻优评分的情况下,将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,在所述第二寻优评分小于等于所述第一寻优评分时,按照概率将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,所述概率随着寻优迭代的次数的增加而减小;
输出模块,所述输出模块用于继续进行迭代寻优,直到达到预设迭代次数,将最终的临时最优控制参数集输出,获得所述最优控制参数集。
进一步而言,系统还包括:
控制模块,所述控制模块用于采用所述第一控制参数集对所述接卷设备进行控制,对所述目标片材进行接卷操作;
图像采集模块,所述图像采集模块用于在接卷完成后,获取接卷操作的时间,获得接卷时间,并采集接卷后目标片材的图像,获得接卷图像信息;
第一输入模块,所述第一输入模块用于将所述接卷图像信息输入接卷平整度分析模型,获得平整度分析结果;
第二输入模块,所述第二输入模块用于将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入接卷评估模型内,获得所述第一寻优评分。
进一步而言,系统还包括:
平整度分析模块,所述平整度分析模块用于获取所述目标片材的样本接卷图像信息集合,并进行平整度分析,获得样本平整度分析结果集合;
第三输入模块,所述第三输入模块用于基于卷积神经网络,构建所述接卷平整度分析模型,所述接卷平整度分析模型的输入数据为接卷图像信息,输出数据为平整度分析结果;
第一模型获得模块,所述第一模型获得模块用于采用所述样本接卷图像信息集合和样本平整度分析结果集合作为构建数据,对所述接卷平整度分析模型进行监督训练、验证和测试,获得所述接卷平整度分析模型;
平整度分析结果获得模块,所述平整度分析结果获得模块用于将所述接卷图像信息输入所述接卷平整度分析模型,获得所述平整度分析结果。
进一步而言,系统还包括:
评估模块,所述评估模块用于获取样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合,并进行组合和接卷效果评估,获得样本寻优评分集合;
坐标轴构建模块,所述坐标轴构建模块用于基于接卷时间和平整度分析结果,构建评估坐标系内互相垂直的第一坐标轴和第二坐标轴;
第二模型获得模块,所述第二模型获得模块用于将所述样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合进行组合并输入所述评估坐标系,获得多个样本坐标点,每个样本坐标点与所述样本寻优评分集合内的样本寻优评分一一对应,获得所述接卷评估模型;
第四输入模块,所述第四输入模块用于将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入所述接卷评估模型,形成第一坐标点;
坐标点获取模块,所述坐标点获取模块用于获取所述第一坐标点最为邻近的K个样本坐标点,并获取K个样本坐标点对应的K个样本寻优评分,K为大于等于3的奇数;
寻优模块,所述寻优模块用于将所述K个样本寻优评分内出现频率最高的样本寻优评分作为所述第一寻优评分。
本说明书通过前述对一种厚片材接卷控制方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种厚片材接卷控制系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种厚片材接卷控制方法,其特征在于,所述方法包括:
采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;
基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;
结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;
根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;
按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;
采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集,包括:
根据所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的多个历史控制参数集,分别选取所述多个历史控制参数集内的最大值和最小值,获得多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值;
采用所述多个历史控制参数最大值和多个历史控制参数最小值,在所述多个控制参数范围内进行区间划分,获得多个待选控制参数区间;
对所述多个待选控制参数区间内的控制参数进行随机选择和组合,获得所述多个待选控制参数集。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,包括:
根据所述目标片材接卷的平整度,设置获得接卷平整度评估指标;
根据所述目标片材接卷的速度,设置获得接卷速度评估指标;
基于所述接卷平整度评估指标和所述接卷速度评估指标,获得所述M个评估指标,M为2。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,包括:
在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第一控制参数集,并作为临时最优控制参数集;
基于所述M个评估指标,对所述第一控制参数集进行评估,获得第一寻优评分;
进行迭代,再次在所述多个待选控制参数集随机选择一待选控制参数集,作为第二控制参数集;
基于所述M个评估指标,对所述第二控制参数集进行评估,获得第二寻优评分;
在所述第二寻优评分大于所述第一寻优评分的情况下,将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,在所述第二寻优评分小于等于所述第一寻优评分时,按照概率将所述第二控制参数集替换作为临时最优控制参数集,所述概率随着寻优迭代的次数的增加而减小;
继续进行迭代寻优,直到达到预设迭代次数,将最终的临时最优控制参数集输出,获得所述最优控制参数集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述M个评估指标,对所述第一控制参数集进行评估,获得第一寻优评分,包括:
采用所述第一控制参数集对所述接卷设备进行控制,对所述目标片材进行接卷操作;
在接卷完成后,获取接卷操作的时间,获得接卷时间,并采集接卷后目标片材的图像,获得接卷图像信息;
将所述接卷图像信息输入接卷平整度分析模型,获得平整度分析结果;
将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入接卷评估模型内,获得所述第一寻优评分。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,将所述接卷图像信息输入接卷平整度分析模型,获得平整度分析结果,包括:
获取所述目标片材的样本接卷图像信息集合,并进行平整度分析,获得样本平整度分析结果集合;
基于卷积神经网络,构建所述接卷平整度分析模型,所述接卷平整度分析模型的输入数据为接卷图像信息,输出数据为平整度分析结果;
采用所述样本接卷图像信息集合和样本平整度分析结果集合作为构建数据,对所述接卷平整度分析模型进行监督训练、验证和测试,获得所述接卷平整度分析模型;
将所述接卷图像信息输入所述接卷平整度分析模型,获得所述平整度分析结果。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入接卷评估模型内,获得所述第一寻优评分,包括:
获取样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合,并进行组合和接卷效果评估,获得样本寻优评分集合;
基于接卷时间和平整度分析结果,构建评估坐标系内互相垂直的第一坐标轴和第二坐标轴;
将所述样本接卷时间集合和样本平整度分析结果集合进行组合并输入所述评估坐标系,获得多个样本坐标点,每个样本坐标点与所述样本寻优评分集合内的样本寻优评分一一对应,获得所述接卷评估模型;
将所述接卷时间和所述平整度分析结果输入所述接卷评估模型,形成第一坐标点;
获取所述第一坐标点最为邻近的K个样本坐标点,并获取K个样本坐标点对应的K个样本寻优评分,K为大于等于3的奇数;
将所述K个样本寻优评分内出现频率最高的样本寻优评分作为所述第一寻优评分。
8.一种厚片材接卷控制系统,其特征在于,所述系统包括:
参数范围模块,所述参数范围模块用于采集对目标片材进行接卷的接卷设备的多项控制参数的参数范围,获得多个控制参数范围;
控制参数模块,所述控制参数模块用于基于所述接卷设备过去时间内对所述目标片材进行接卷的历史控制参数,获得多个历史控制参数集;
结合模块,所述结合模块用于结合所述多个历史控制参数集和所述多个控制参数范围,获取待进行控制参数寻优的多个待选控制参数集;
评估指标模块,所述评估指标模块用于根据所述目标片材的接卷需求,设置获得进行控制参数寻优的M个评估指标,M为大于1的整数;
评价模块,所述评价模块用于按照所述M个评估指标作为寻优需求,在所述多个待选控制参数集内进行寻优,在寻优过程中,采用所述M个评估指标对待选控制参数集进行评价,获得最优控制参数集;
控制接卷模块,所述控制接卷模块用于采用所述最优控制参数集,对所述接卷设备进行控制接卷。
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PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A control method and system for thick sheet material splicing Effective date of registration: 20231227 Granted publication date: 20231020 Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Jiaxing Nanhu Branch Pledgor: GOLDSTONE PACKAGING (JIAXING) Co.,Ltd. Registration number: Y2023980073768 |