CN117531839A - 一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法及系统，该方法中对冷轧处理线上的设备和位置进行定义和配置，包括位置名称以及跟踪模式，其中跟踪模式分为一级跟踪模式和二级跟踪模式；循环遍历一级跟踪和二级跟踪报文数据，将每个跟踪位置与物料信息相匹配；实时记录每个跟踪位置上的物料信息变化时刻，得到物料在每个跟踪位置的到达和离开时间；同时根据物料的实时生产数据，结合钢卷带头越过该位置的长度和时刻，实现生产数据的参数计算，包括：长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算。本发明能准确地反馈生产实际状况，降低处理线停机故障率，大幅提高产品质量和生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及钢铁生产工艺及信息技术领域，尤其涉及一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法及系统。
背景技术
冷轧是以热轧板卷为原料，冷加工生产出薄板产品。冷轧产品具有表面质量好、光洁度高和尺寸精度高等优点，因此，被广泛应用于汽车制造、家用电器等领域。
数字钢卷以钢卷为载体,实时跟踪带钢每个工序的生产数据,将生产工艺数据匹配到钢卷的每一段长度的带钢上,帮助带钢生产者和使用者了解带钢生产工艺过程,为后续工序和客户进行质量分析和质量判定提供数据支撑。数字钢卷实现冷轧产品的“全程可视化”和“数字化”，为后续的大数据分析与挖掘，提供完善、准确、可靠的数据基础，是实现智能工厂最关键的一步。
钢卷的实时数据跟踪包括焊缝跟踪和物料跟踪，是自动化的连续带钢冷轧处理线上非常重要的一个环节。其中，焊缝跟踪是跟踪在机组中移动的所有带钢的焊缝；物料跟踪是检测带钢在机组中设备和位置的物料编号(钢卷号)，以控制带钢参数的设定和实际生产数据的收集，协调整个机组的生产流程。因此，带钢的焊缝跟踪和物料跟踪对保证生产线的稳定运行和带钢的生产质量具有非常重要的意义。实时有效的数据跟踪可准确反馈生产实际状况，保障处理线的正常稳定运行，稳步提升生产效率。针对工艺参数的相关计算，可用于追溯残次品降级原因，便于工艺人员及时调整工艺模型和设定参数，大幅提高产品质量。基于冷轧处理线的实时数据跟踪方法是数字钢卷必不可少的关键一环，为智能工厂的建设打下夯实基础。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，该方法包括以下步骤：
步骤1、根据冷轧处理线实际情况，进行线上跟踪位置的定义和配置；
步骤2、遍历所有的跟踪位置配置，根据跟踪位置上的跟踪模式，执行相应的跟踪判断逻辑，跟踪模式包括一级跟踪模式和二级跟踪模式；
步骤3、若该位置是一级跟踪模式，实时订阅一级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到线上所有原料卷号以及原料卷头部越过每个焊缝检测仪的长度数据，将原料卷头部越过焊缝检测仪的长度差距最小的焊缝检测仪对应的原料卷号匹配到该位置上；并循环更新；
步骤4、若该位置是二级跟踪模式，实时订阅二级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到二级所定义位置上的所有原料卷号数据；并循环更新；
步骤5、将位置配置中距离最近焊缝检测仪的长度与对应焊缝检测仪上原料卷头部越过的长度之差，作为原料卷头部越过该位置的长度；
步骤6、当钢卷离开该位置时，获取对应原料卷号所有的工艺参数值，并计算最大值/最小值/平均值；
步骤7、根据该原料卷的钢种/宽度/厚度，筛选过滤匹配的工艺质量标准上下限值，结合缓存的所有工艺质量参数值，统计得到符合上下限的合格参数数量，除以总的参数数量，计算得到工艺质量命中率；
步骤8、订阅工艺质量报文，得到所有工艺参数实时值，若该实时值不满足工艺质量标准上下限，则发出相应的报警信息。
进一步地，本发明的步骤1中线上跟踪位置的定义和配置的方法包括：
线上跟踪位置的定义：将整个冷轧生产线进行分段：入口段，工艺段，出口段；对分段中关键的设备和位置进行定义，包括：鞍座，开卷机，焊机，碱洗区，加热段，板温计，飞剪，卷取机；
线上跟踪位置的配置：位置代码，位置名称，跟踪模式；跟踪模式包括：一级跟踪模式和二级跟踪模式；若为一级跟踪模式，则配置该位置距离最近焊缝检测仪的距离长度，一级开始位置代码，一级结束位置代码；若为二级跟踪模式，则配置二级跟踪序号。
进一步地，本发明的步骤3中循环更新的方法为：
循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，如果该位置存在一级开始位置，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号离开该位置的一级开始位置的时刻；反之，则记录下当前时刻为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
进一步地，本发明的步骤4中循环更新的方法为：
循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，并且为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
进一步地，本发明的步骤5中的方法还包括：同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，带头长度，工艺参数实时值一起存入时序数据库中，完成长度计算。
进一步地，本发明的步骤6中的方法还包括：获取到所有位置上的原料卷号，同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，工艺参数实时值全部缓存。
一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪系统，包括以下模块：
位置配置模块，用于对冷轧处理线上的关键位置进行定义和配置，得到位置配置信息；关键位置的定义包括：对冷轧生产线分段，对各分段中关键设备和位置进行定义；关键位置的配置包括：位置代码，位置名称，跟踪模式；跟踪模式包括一级跟踪模式和二级跟踪模式；
历时计算模块，用于基于位置配置信息，结合一级跟踪模式和二级跟踪模式下得到的跟踪结果报文，计算原料卷在每个位置上的到达和离开时间，从而得出每个位置的历时时间区间；
参数计算模块，用于实现长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算。
进一步地，本发明的历时计算模块包括：
一级跟踪模式单元，用于根据位置配置信息中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪报文数据，得出该位置上目前运行的原料卷号；
二级跟踪模式单元，用于根据位置配置信息中的二级跟踪序号和二级跟踪报文数据，得出该位置上目前运行的原料卷号和成品卷号，成品卷号在已有成品的情况下获得；
历时计算单元，用于在得到该位置上目前运行的原料卷号的基础上，当该位置上的原料卷号发现变化时，变化的那一时刻即为上一个钢卷的离开时间和下一个钢卷的到达时间；计算出所有配置位置上的到达时间和离开时间，其中离开时间减去到达时间，即为每个位置的历时时间区间。
进一步地，本发明的参数计算模块包括：
长度计算单元，针对一级跟踪模式，根据位置配置信息中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪结果报文，得出该位置上目前运行的原料卷号，以及钢卷带头距离该位置的长度，简称带头长度，同时获取到该位置上正在运行的工艺参数值，完成长度计算。
最大最小平均值计算单元，用于将长度计算的原料卷号，带头长度，工艺参数值结果进行缓存，当该钢卷离开此位置时，实时获取所有的工艺参数值，进行最大值/最小值/平均值的计算；
多重工艺标准命中率计算单元，用于根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，过滤匹配相对应的多重工艺参数上下限值，然后基于所有的工艺参数值，计算工艺参数命中率，即符合上下限的合格参数数量，除以总的参数数量；
报警计算单元，用于根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，获取相对应的工艺参数报警上下限值，实时判断此时工艺参数值是否超出报警上下限值，如果有超出，则发出报警。
进一步地，本发明的该系统适用于多条不同类型的处理线，包括：连退线，酸洗线，镀锌线。
本发明产生的有益效果是：本发明的一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，解决的是冷轧处理线数字钢卷的实时生产数据与物料信息相匹配的跟踪计算方法。不仅可以极其精确地跟踪在机组中移动的所有带钢及其焊缝，而且可以控制带钢参数的设定和实际生产数据的更新，从而可以准确地反馈生产实际状况，降低处理线停机故障率，大幅提高产品质量和生产效率。本发明现场实施上手容易，学习成本低，复杂程度弱，仅做相关配置即可，大大缩短实施周期，提高调试效率。可灵活添加或修改位置配置信息，不用修改任何代码，即可完成相关跟踪计算，有效降低维护运维成本，快速便捷响应用户需求。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的实现系统的功能模块图。
图2是本发明实施例的一级跟踪模式配置流程图。
图3是本发明实施例的二级跟踪模式配置流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一
如图1所示，本发明实施例提供一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，解决的是冷轧处理线数字钢卷的实时生产数据与物料信息相匹配的跟踪计算方法。对冷轧处理线上的设备和位置进行定义和配置，包括位置名称以及跟踪模式，其中跟踪模式分为一级跟踪模式(该位置距离最近焊缝检测仪的距离长度)和二级跟踪模式(二级跟踪序号)。循环遍历一级跟踪和二级跟踪报文数据，将每个跟踪位置与物料信息相匹配。实时记录每个跟踪位置上的物料信息变化时刻，得到物料在每个跟踪位置的到达和离开时间。同时缓存和持久化物料的实时生产数据，结合钢卷带头越过该位置的长度和时刻，实现生产数据的参数计算，包括：长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算。
本发明实施例通过位置配置信息，循环遍历跟踪结果报文数据，实现冷轧处理线数字钢卷的实时生产数据与物料信息相匹配的跟踪计算。不仅可以极其精确地跟踪在机组中移动的所有带钢及其焊缝，而且可以控制带钢参数的设定和实际生产数据的更新，从而可以准确地反馈生产实际状况，降低处理线停机故障率，大幅提高产品质量和生产效率。
在本发明的优选实施例中，本方法的方法可以作为数字钢卷基础板块，其实现系统(见图1)包括位置配置模块，历时计算模块，参数计算模块(长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算)。
1、位置配置模块。主要负责对冷轧处理线上的关键位置进行定义和配置：
a、将整个冷轧生产线进行分段：入口段，工艺段，出口段。对其中关键的设备和位置进行定义，例如：鞍座，开卷机，焊机，碱洗区，加热段，板温计，飞剪，卷取机等。
b、位置配置主要包括：位置代码，位置名称，跟踪模式(该位置属于一级跟踪还是二级跟踪)。若为一级跟踪模式，则配置该位置距离最近焊缝检测仪的距离长度，一级开始位置代码，一级结束位置代码。若为二级跟踪模式，则配置二级跟踪序号。
2、历时计算模块。基于位置配置信息，结合一级和二级跟踪结果报文数据，计算原料卷在每个位置上的到达和离开时间，从而得出每个位置的历时时间区间。为判断生产线是否正常运行和判断故障位置提供有力依据。
a、一级跟踪模式：基于位置信息配置中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪报文数据，可以得出该位置上目前运行的原料卷号。
b、二级跟踪模式：基于位置信息配置中的二级跟踪序号和二级跟踪报文数据，可以得出该位置上目前运行的原料卷号和成品卷号(如果此时已有成品的情况下)。
c、在得到该位置上目前运行的原料卷号的基础上，当该位置上的原料卷号发现变化时，变化的那一时刻即为上一个钢卷的离开时间和下一个钢卷的到达时间。
在本发明的优选实施例中，比如：在t时刻，位置P上运行的原料卷号由A变B，那么A钢卷在t时刻离开P位置，B钢卷在t时刻到达P位置。依次类推，顺利计算出所有配置位置上的到达时间和离开时间，其中离开时间减去到达时间，即为每个位置的历时时间区间。
3、参数计算模块。主要包括长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算。注重于工艺质量分析层面，为数字钢卷数据分析打下夯实基础，可实时反馈工艺设定值有效性，辅助现场工艺人员时刻调整优化工艺模型，大幅提高产能和产品质量。
a、针对一级跟踪模式，基于位置信息配置中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪结果报文，可以得出该位置上目前运行的原料卷号，以及钢卷带头距离该位置的长度(简称：带头长度)，同时获取到该位置上正在运行的工艺参数值，至此顺利完成长度计算。
b、将长度计算的原料卷号，带头长度，工艺参数值结果进行缓存，当该钢卷离开此位置时，实时获取所有的工艺参数值，进行最大值/最小值/平均值的计算。根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，过滤匹配相对应的多重工艺参数上下限值，然后基于所有的工艺参数值，成功计算工艺参数命中率：符合上下限值数量/总数量。
c、根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，获取相对应的工艺参数报警上下限值，实时判断此时工艺参数值是否超出报警上下限值，如果有超出，则发出报警结果：原料卷号，位置代码，带头长度，参数实时值，报警上下限。
本发明由于能动态读取冷轧处理线上的位置配置信息，并标准化跟踪结果报文数据，可灵活适用于多条不同类型的处理线，包括：连退线，酸洗线，镀锌线等。现场实施上手容易，学习成本低，复杂程度弱，仅做相关配置即可，大大缩短实施周期，提高调试效率。可灵活添加或修改位置配置信息，不用修改任何代码，即可完成相关跟踪计算，有效降低维护运维成本，快速便捷响应用户需求。
实施例二
本发明实施例的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，包括以下步骤：
(1)根据冷轧处理线实际情况，进行线上跟踪位置的定义和配置。
(2)遍历所有的跟踪位置配置，根据跟踪位置上的跟踪模式(一级/二级)，执行相应的跟踪判断逻辑。
(3)若该位置是一级跟踪模式(见图2)，实时订阅一级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到线上所有原料卷号以及原料卷头部越过每个焊缝检测仪的长度数据，将两者长度差距最小的焊缝检测仪对应的原料卷号匹配到该位置上。循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，如果该位置存在一级开始位置，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号离开该位置的一级开始位置的时刻。反之，则记录下当前时刻为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
(4)若该位置是二级跟踪模式(见图3)，实时订阅二级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到二级所定义位置上的所有原料卷号数据。循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，并且为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
(5)长度计算将位置配置中距离最近焊缝检测仪的长度与对应焊缝检测仪上原料卷头部越过的长度之差，作为原料卷头部越过该位置的长度。同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，带头长度，工艺参数实时值一起存入时序数据库中，完成长度计算。
(6)获取到所有位置上的原料卷号时，同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，工艺参数实时值全部缓存。当钢卷离开该位置时，获取对应原料卷号所有的工艺参数值，并计算最大值/最小值/平均值。
(7)根据该原料卷的钢种/宽度/厚度，筛选过滤匹配的工艺质量标准上下限值，结合缓存的所有工艺质量参数值，统计得到符合上下限的合格参数数量，除以总的参数数量，计算得到工艺质量命中率。
(8)同时订阅工艺质量报文，得到所有工艺参数实时值，若该实时值不满足工艺质量标准上下限，则发出相应的报警信息：原料卷号，工艺实时值，工艺质量标准上下限，带头长度。
通过实验证明，采用本发明的数字钢卷实时数据跟踪方法，能够实现实时生产数据与物料信息相匹配的跟踪计算，实时分析冷轧处理线上每个钢卷在线上设备和位置上每一米上所经历的工艺参数信息，有效反馈钢卷实时生产运行情况，辅助现场生产人员优化工艺模型，大大提高产品质量和生产效率，为后续智能工厂建设打下夯实基础。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1、根据冷轧处理线实际情况，进行线上跟踪位置的定义和配置；
步骤2、遍历所有的跟踪位置配置，根据跟踪位置上的跟踪模式，执行相应的跟踪判断逻辑，跟踪模式包括一级跟踪模式和二级跟踪模式；
步骤3、若该位置是一级跟踪模式，实时订阅一级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到线上所有原料卷号以及原料卷头部越过每个焊缝检测仪的长度数据，将原料卷头部越过焊缝检测仪的长度差距最小的焊缝检测仪对应的原料卷号匹配到该位置上；并循环更新；
步骤4、若该位置是二级跟踪模式，实时订阅二级跟踪报文数据并初始化数据结构，得到二级所定义位置上的所有原料卷号数据；并循环更新；
步骤5、将位置配置中距离最近焊缝检测仪的长度与对应焊缝检测仪上原料卷头部越过的长度之差，作为原料卷头部越过该位置的长度；
步骤6、当钢卷离开该位置时，获取对应原料卷号所有的工艺参数值，并计算最大值/最小值/平均值；
步骤7、根据该原料卷的钢种/宽度/厚度，筛选过滤匹配的工艺质量标准上下限值，结合缓存的所有工艺质量参数值，统计得到符合上下限的合格参数数量，除以总的参数数量，计算得到工艺质量命中率；
步骤8、订阅工艺质量报文，得到所有工艺参数实时值，若该实时值不满足工艺质量标准上下限，则发出相应的报警信息。
2.根据权利要求1所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，步骤1中线上跟踪位置的定义和配置的方法包括：
线上跟踪位置的定义：将整个冷轧生产线进行分段：入口段，工艺段，出口段；对分段中关键的设备和位置进行定义，包括：鞍座，开卷机，焊机，碱洗区，加热段，板温计，飞剪，卷取机；
线上跟踪位置的配置：位置代码，位置名称，跟踪模式；跟踪模式包括：一级跟踪模式和二级跟踪模式；若为一级跟踪模式，则配置该位置距离最近焊缝检测仪的距离长度，一级开始位置代码，一级结束位置代码；若为二级跟踪模式，则配置二级跟踪序号。
3.根据权利要求1所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，步骤3中循环更新的方法为：
循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，如果该位置存在一级开始位置，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号离开该位置的一级开始位置的时刻；反之，则记录下当前时刻为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
4.根据权利要求1所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，步骤4中循环更新的方法为：
循环更新每个位置上的原料卷号数据列表，如果此次循环中当前位置上的原料卷号变化，则记录下当前时刻为此次循环中原料卷号到达该位置的时刻，并且为上次循环中原料卷号离开该位置的时刻。
5.根据权利要求1所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，步骤5中的方法还包括：同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，带头长度，工艺参数实时值一起存入时序数据库中，完成长度计算。
6.根据权利要求1所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪方法，其特征在于，步骤6中的方法还包括：获取到所有位置上的原料卷号，同时订阅工艺参数报文，获取工艺参数实时值，将原料卷号，工艺参数实时值全部缓存。
7.一种基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪系统，其特征在于，包括以下模块：
位置配置模块，用于对冷轧处理线上的关键位置进行定义和配置，得到位置配置信息；关键位置的定义包括：对冷轧生产线分段，对各分段中关键设备和位置进行定义；关键位置的配置包括：位置代码，位置名称，跟踪模式；跟踪模式包括一级跟踪模式和二级跟踪模式；
历时计算模块，用于基于位置配置信息，结合一级跟踪模式和二级跟踪模式下得到的跟踪结果报文，计算原料卷在每个位置上的到达和离开时间，从而得出每个位置的历时时间区间；
参数计算模块，用于实现长度计算，最大最小平均值计算，多重工艺标准命中率计算，报警计算。
8.根据权利要求7所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪系统，其特征在于，历时计算模块包括：
一级跟踪模式单元，用于根据位置配置信息中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪报文数据，得出该位置上目前运行的原料卷号；
二级跟踪模式单元，用于根据位置配置信息中的二级跟踪序号和二级跟踪报文数据，得出该位置上目前运行的原料卷号和成品卷号，成品卷号在已有成品的情况下获得；
历时计算单元，用于在得到该位置上目前运行的原料卷号的基础上，当该位置上的原料卷号发现变化时，变化的那一时刻即为上一个钢卷的离开时间和下一个钢卷的到达时间；计算出所有配置位置上的到达时间和离开时间，其中离开时间减去到达时间，即为每个位置的历时时间区间。
9.根据权利要求7所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪系统，其特征在于，参数计算模块包括：
长度计算单元，针对一级跟踪模式，根据位置配置信息中的距离焊缝检测仪距离长度和一级跟踪结果报文，得出该位置上目前运行的原料卷号，以及钢卷带头距离该位置的长度，简称带头长度，同时获取到该位置上正在运行的工艺参数值，完成长度计算。
最大最小平均值计算单元，用于将长度计算的原料卷号，带头长度，工艺参数值结果进行缓存，当该钢卷离开此位置时，实时获取所有的工艺参数值，进行最大值/最小值/平均值的计算；
多重工艺标准命中率计算单元，用于根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，过滤匹配相对应的多重工艺参数上下限值，然后基于所有的工艺参数值，计算工艺参数命中率，即符合上下限的合格参数数量，除以总的参数数量；
报警计算单元，用于根据该钢卷的钢种/宽度/厚度，获取相对应的工艺参数报警上下限值，实时判断此时工艺参数值是否超出报警上下限值，如果有超出，则发出报警。
10.根据权利要求7所述的基于冷轧处理线的数字钢卷实时数据跟踪系统，其特征在于，该系统适用于多条不同类型的处理线，包括：连退线，酸洗线，镀锌线。
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