CN117611004A - 一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统，所述方法包括：在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数；统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。本发明通过实时获取带钢精轧流程中的各项轧制参数，根据不同场景下的需求，调整各项轧制参数的评分系数，从而计算获取一个综合评分，并根据该综合评分可以快速确认生产现场轧机整体轧制的优劣状态，且各项轧制参数均可以在线实时获取，评价指标均可以通过计算自动确认，极大的提升了评价的准确性和科学性。

Description

一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统

技术领域

本发明涉及钢铁轧制技术领域，尤其涉及一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统。

背景技术

随着工业技术的进步，热轧板带厂生产板带钢产品的自动化过程控制程度逐年提升，实现了依靠电气自动化控制程序执行全自动轧钢。现有的精轧热连轧通常是由6～10个精轧机架组成，例如，精轧机组若由一架立辊(F1E)七架四辊轧机(F1～F7)组成，由于热轧带钢生产是一条连续式、快节奏的高温轧制流程，则其工作流程是一个多变量、强耦合、非线性、时变性的复杂过程，其中的各项参数均对轧制质量有较大的影响。

目前针对轧机整体轧制的优劣状态没有合适且科学的评价方式，因此，当前亟待出现一种可以在线综合评价带钢精轧的方法。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统。

第一方面，提供了一种带钢精轧的在线综合评价方法，所述带钢精轧的在线综合评价方法包括：

在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数包括直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数；

统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；

根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

可选的，所述方法在采集轧制参数数据之前，还包括：

设定待采集的轧制参数；

设定轧制参数对应的基础评分；

设定轧制参数对应的评分系数；

以及设定采集对应轧制参数的采集频率。

可选的，所述第一参数包括轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

可选的，所述第二参数包括标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

可选的，在统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据时，所述方法还包括：

设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。

第二方面，提供了一种带钢精轧的在线综合评价系统，所述带钢精轧的在线综合评价系统包括：

数据采集单元，用于在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数包括直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数；

数据统计单元，用于统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；

基础评分分析单元，用于根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

可选的，所述系统，还包括设置单元，所述设置单元用于：

设定待采集的轧制参数；

设定轧制参数对应的基础评分；

设定轧制参数对应的评分系数；

以及设定采集对应轧制参数的采集频率。

可选的，所述第一参数包括轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

可选的，所述第二参数包括标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

可选的，所述数据统计单元还用于，设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。

本发明实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例提供的一种带钢精轧的在线综合评价方法及系统，通过对带钢精轧流程中的各项轧制参数进行定量的分析，并实时采集相应的数据，根据不同场景下的需求，调整各项轧制参数的评分系数，从而计算获取一个综合评分，并根据该综合评分可以快速确认生产现场轧机整体轧制的优劣状态，且各项轧制参数均可以在线实时获取，评价指标均可以通过计算自动确认，极大的提升了评价的准确性和科学性，为生产现场及时发现故障提供了较好的辅助效果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。

在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种带钢精轧的在线综合评价方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种带钢精轧的在线综合评价方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种带钢精轧的在线综合评价系统的原理框图；

图4为本发明实施例提供的另一种带钢精轧的在线综合评价系统的原理框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。

在附图中示出了根据本公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状以及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

在本公开的上下文中，当将一层/元件称作位于另一层/元件“上”时，该层/元件可以直接位于该另一层/元件上，或者它们之间可以存在居中层/元件。另外，如果在一种朝向中一层/元件位于另一层/元件“上”，那么当调转朝向时，该层/元件可以位于该另一层/元件“下”。在本公开的上下文中，相似或者相同的部件可能会用相同或者相似的标号来表示。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合具体的实施方式对上述技术方案进行详细说明，应当理解本公开内容实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

图1是本发明实施例提供的一种带钢精轧的在线综合评价方法流程图，如图1所示，该带钢精轧的在线综合评价方法包括如下步骤：

S101、在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数。

S102、统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据。

S103、根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

所述换辊周期通过精轧机组进入轧辊模式时确认，例如，在精轧机组进入轧辊模式时，判断为一个换辊周期的结束，并在此时作为一个新的换辊周期的起始，并开始进入周期数据的采集和累计。当然，需要说明的是，在一些实施方式中，为了观察和提升轧制质量，对周期数据进行统计和汇总时，也可以考虑选择连续或者有规律间隔的多个换辊周期，并对每个换辊周期内的数据进一步筛分，并对每个换辊周期的轧制参数数据进行统一计算，或者对各个换辊周期的综合评分进一步统计并计算。

对于不同场景下的精轧机组，根据实际的需求可以设置不同数量以及不同规格的轧机，对于7机架四辊轧机热连轧精轧机组，则可以包含F1-F7机架，在其他实施方式中，也可以适应性的调整为其他种类的精轧机组，本发明实施例对此并无限制。

在本发明实施例中，所述轧制参数直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数，所述第一参数的获取方式为通过相应的检测设备进行采集获取。

在本发明实施例中，所述第一参数包括但不限于轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

所述第二参数包括但不限于标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

其中，所述标准零点差为轧制侧零点与传动侧零点的差值；所述刚度偏差为轧制侧刚度与传动侧刚度的差值；所述头尾调平值差为一个换辊周期内所有头部调平值与对应尾部调平值之间差值的平均值。

本发明实施例通过实时监测精轧机组的换辊模式，例如，精轧机组的当前状态为非换辊模式，或当前状态上一秒为换辊模式来判断此时轧机是否进入带载模式。

具体来说，通过确认当前实时轧机带载信号为带载模式，以及当前状态上一秒带载信号为非带载来判定此时为瞬时轧钢进去轧机状态，以当前采集的调平值为头部调平值，对每一块带刚采集一个头部调平值数据存入头部调平值数组。

可选的，通过确认当前实时轧机带载信号为非带载模式，以及当前状态上一秒带载信号为带载来判定此时为瞬时轧钢完成轧机状态；以当前采集轧钢完成状态前第五秒的调平值为尾部调平值；根据采集频率进行推算，示例性的，本发明实施例中采集频率为1000ms时，可以推算出，调平值累计数组中的倒数第五个数为尾部调平值；计算头尾调平值差＝abs(头部调平值-尾部调平值)；每一个轧钢周期累计一个头尾调平值差数据至头尾调平值差数组；判定轧钢完成状态前第十秒的轧制力偏差数据为轧钢周期的标准轧制力偏差，根据采集频率为1000ms可以推算出，轧制力偏差数组中的倒数第十个数据为轧制力偏差，每一个轧钢周期累计一个轧制力偏差数据至轧制力偏差数组。

可选的，调平值均值为一个换辊周期内，每一个带钢的头部调平值平均值。

可选的，在统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据时，所述方法还包括：设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。通过该筛选操作可以得到头部预调值极差，即所述头部预调值极差为排除一个换辊周期内前Y块钢卷的数据，用换辊周期内最大的头部调平值减去最小的头部调平值得到的差值。通过该筛选方式可以有效避免非稳定状态的钢卷带来的不稳定影响，提升数据的准确性。

可选的，轧制力偏差均值为一个换辊周期内所有的轧制力偏差的平均值。

在上述实施例的基础上，在采集相应的轧制参数数据之前，本方法还包括如下步骤：

S201、设定待采集的轧制参数；

S202、设定轧制参数对应的基础评分；

S203、设定轧制参数对应的评分系数；

S204、设定采集对应轧制参数的采集频率。

在采集相应的轧制参数数据之前，根据实际的需求，可以设定待采集的轧制参数，可以是前述实施例中可以直接获取的所述第一参数，或者通过第一参数计算间接获取的第二参数，所述第一参数和第二参数的种类在不同的应用场景下，也可以适应性的增删，本发明实施例对此并无限制。

相应的，在设定好了待采集的轧制参数之后，可以对相应的轧制参数分别设定对应的基础评分、评分系数或者采集频率。

例如，在本发明实施例中，对于各项轧制参数对应基础评分的设定参考如下：

对于标定零点差，设定的基础评分如下：

标定零点差<＝0.5，标定零点差基础评分为10；0.5<标定零点差<＝1，标定零点差基础评分为8；1<标定零点差<＝2，标定零点差基础评分为6；2<标定零点差，标定零点差基础评分为4。

对于标定偏心力，设定的基础评分如下：

标定偏心力<＝150，标定偏心力基础评分为10，150<标定偏心力<＝200，标定偏心力基础评分为8；200<标定偏心力<＝300，标定偏心力基础评分为6；200<标定偏心力<＝300，标定偏心力基础评分为4；500<标定偏心力，标定偏心力基础评分为0。

对于调平值均值，设定的基础评分如下：

调平值均值差<＝0.1，调平值均值基础评分为10，0.1<调平值均值<＝0.2，调平值均值基础评分为8；0.2<调平值均值<＝0.3，调平值均值基础评分为6；0.3<调平值均值，调平值均值基础评分为4。

对于调平值极差，设定的基础评分如下：

调平值极差<＝0.1，调平值极差基础评分为10，0.1<调平值极差<＝0.2，调平值极差基础评分为8；0.2<调平值极差<＝0.3，调平值极差基础评分为6；0.3<调平值极差，调平值极差基础评分为4。

对于头尾调平值差，设定的基础评分如下：

头尾调平值差<＝0.3，头尾调平值差基础评分为10，0.3<头尾调平值差<＝0.5，头尾调平值差基础评分为8；0.5<头尾调平值差<＝0.7，头尾调平值差基础评分为6；0.7<头尾调平值差，头尾调平值差基础评分为4。

对于轧制侧刚度(DS刚度)，设定的基础评分如下：

DS刚度<＝2300，DS刚度基础评分为4，2300<DS刚度<＝2500，DS刚度基础评分为6；2500<DS刚度<＝2700，DS刚度基础评分为8；2700<DS刚度，DS刚度基础评分为10。

对于传动侧刚度(OS刚度)，设定的基础评分如下：

OS刚度<＝2300，OS刚度基础评分为4，2300<OS刚度<＝2500，OS刚度基础评分为6；2500<OS刚度<＝2700，OS刚度基础评分为8；2700<OS刚度，OS刚度基础评分为10。

对于刚度偏差，设定的基础评分如下：

刚度偏差<＝50，刚度偏差基础评分为10，50<刚度偏差<＝100，刚度偏差基础评分为8；100<刚度偏差<＝200，刚度偏差基础评分为6；200<刚度偏差，刚度偏差基础评分为4。

对于轧制力偏差均值，设定的基础评分如下：

轧制力偏差均值<＝200，轧制力偏差均值基础评分为10，200<轧制力偏差均值<＝350，轧制力偏差均值基础评分为8；350<轧制力偏差均值<＝500，轧制力偏差均值基础评分为6；500<轧制力偏差均值，轧制力偏差均值基础评分为4。

可选的，在设定好了各项轧制参数对应采集频率以及基础评分之后，可以根据权重比继续设定各项轧制参数对应的评分系数，并通过如下评分公式计算获取综合评分，所述评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1。

例如，在本发明实施例中，M1～Mn中，n为9，轧制参数M1～M9分别依次为标定零点差、标定偏心力、调平值均值、头尾调平值差、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、刚度偏差以及轧制力偏差均值。

其中，评分系数X1～X9分别对应为：标定零点差M1的评分系数X1为0.1，标定偏心力M2的评分系数X2为0.1，调平值均值M3的评分系数X3为0.1，头尾调平值差M4的评分系数X4为0.15，头部预调值极差M5的评分系数X5为0.15，轧制侧刚度M6的评分系数X6为0.1，传动侧刚度M7的评分系数X7为0.1，刚度偏差M8的评分系数X8为0.1，轧制力偏差均值M9的评分系数X9为0.1，则当前的综合评分S＝M1*0.1+M2*0.1+M3*0.1+M4*0.15+M5*0.15+M6*0.1+M7*0.1+M8*0.1+M9*0.1。需要说明的是，在不同的应用场景下，可以相应的调整各项轧制参数对应的评分系数，以适用于实际的需求。

本发明实施例所述带钢精轧的在线综合评价方法通过对带钢精轧流程中的各项轧制参数进行定量的分析，并实时采集相应的数据，根据不同场景下的需求，调整各项轧制参数的评分系数，从而计算获取一个综合评分，并根据该综合评分可以快速确认生产现场轧机整体轧制的优劣状态，且各项轧制参数均可以在线实时获取，评价指标均可以通过计算自动确认，极大的提升了评价的准确性和科学性，为生产现场及时发现故障提供了较好的辅助效果。

在上述实施例的基础上，基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种带钢精轧的在线综合评价系统，参阅图3所示，为所述一种带钢精轧的在线综合评价系统的原理结构框图，该带钢精轧的在线综合评价系统包括：

数据采集单元100，用于在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数包括直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数。

数据统计单元200，用于统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据。

基础评分分析单元300，用于根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

可选的，参阅图4所示，所述系统，还包括设置单元400，所述设置单元用于：设定待采集的轧制参数；设定轧制参数对应的基础评分；设定轧制参数对应的评分系数；以及设定采集对应轧制参数的采集频率。

可选的，所述基础评分分析单元300预设的评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1。

可选的，所述第一参数包括轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

可选的，所述第二参数包括标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

可选的，所述数据统计单元200还用于，设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。

本发实施例所述的带钢精轧的在线综合评价系统可执行上述实施例所提供的带钢精轧的在线综合评价方法，所述带钢精轧的在线综合评价系统具备上述实施例所述带钢精轧的在线综合评价方法相应的功能步骤以及有益效果，具体请参阅上述带钢精轧的在线综合评价方法的实施例，本发明实施例在此不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括处理器和存储器，其中处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。处理器可以为中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的带钢精轧的在线综合评价方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述处理器执行时，执行如图1所示实施例中的带钢精轧的在线综合评价方法。上述电子设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。

Claims (10)

1.一种带钢精轧的在线综合评价方法，其特征在于，所述带钢精轧的在线综合评价方法包括：

在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数包括直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数；

统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；

根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

2.根据权利要求1所述的带钢精轧的在线综合评价方法，其特征在于，所述方法在采集轧制参数数据之前，还包括：

设定待采集的轧制参数；

设定轧制参数对应的基础评分；

设定轧制参数对应的评分系数；

以及设定采集对应轧制参数的采集频率。

3.根据权利要求1所述的带钢精轧的在线综合评价方法，其特征在于，所述第一参数包括轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

4.根据权利要求1所述的带钢精轧的在线综合评价方法，其特征在于，所述第二参数包括标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

5.根据权利要求1所述的带钢精轧的在线综合评价方法，其特征在于，在统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据时，所述方法还包括：

设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。

6.一种带钢精轧的在线综合评价系统，其特征在于，所述带钢精轧的在线综合评价系统包括：

数据采集单元，用于在预设的换辊周期内，实时采集并分别获取精轧机组中各个机架的轧制参数，所述轧制参数包括直接获取的第一参数，以及通过第一参数计算间接获取的第二参数；

数据统计单元，用于统计和汇总同一换辊周期内的轧制参数数据；

基础评分分析单元，用于根据预设的评分公式对换辊周期内获取的轧制参数数据进行计算，并得到相应的综合评分，所述评分公式具体为：

综合评分S＝M1*X1+…Mn*Xn，式中，Mn为第n组轧制参数的基础评分，Xn为第n组轧制参数对应的评分系数，n为正整数，且评分系数X1～Xn的和为1，所述综合评分用于表征所述精轧机组整体轧制的优劣程度。

7.根据权利要求6所述的带钢精轧的在线综合评价系统，其特征在于，所述系统，还包括设置单元，所述设置单元用于：

设定待采集的轧制参数；

设定轧制参数对应的基础评分；

设定轧制参数对应的评分系数；

以及设定采集对应轧制参数的采集频率。

8.根据权利要求6所述的带钢精轧的在线综合评价系统，其特征在于，所述第一参数包括轧制侧零点、传动侧零点、标定偏心力、头部调平值、调平值均值、尾部调平值、头部预调值极差、轧制侧刚度、传动侧刚度、轧制力偏差以及轧制力偏差均值。

9.根据权利要求6所述的带钢精轧的在线综合评价系统，其特征在于，所述第二参数包括标准零点差、刚度偏差以及头尾调平值差。

10.根据权利要求6所述的带钢精轧的在线综合评价系统，其特征在于，所述数据统计单元还用于，设定一个换辊周期中前Y块钢卷为非稳定状态，在统计和汇总时排除前Y块钢卷的对应轧制参数数据。