一种带钢冷却控制方法、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及金属带材加工，具体而言，涉及一种带钢冷却控制方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在取向硅钢的常化处理工艺中，带钢在加热至高温状态后，必须进入急冷段进行快速冷却。在该过程中，黑化点位置的准确判定是衡量冷却效果的核心指标，其直接反映了带钢冷却至特定温度的物理位置。传统工艺主要依赖操作人员通过肉眼观测黑化点，并据此手动调节冷却水的喷淋流量。

2、然而，该传统作业模式存在显著的技术缺陷。首先，急冷段内高温钢板与冷却水接触会产生大量蒸汽雾膜，这些雾膜不仅遮挡视线，还导致光学监测设备难以获取清晰的图像，使得黑化点位置的判断极易出现偏差。其次，生产环境中的光线干扰严重，车间照明及自然光强度的波动会引起黑化点表观位置的显著漂移，导致操作人员产生误判。此外，由于缺乏对冷却过程与板形变化的实时耦合监测，人工调节过程具有极强的主观性，难以实现对冷却速率的精确控制。

3、冷却速率作为影响硅钢磁性能和板形的关键工艺参数，若控制不当，会导致析出物形态失控及组织异常，进而引发性能缺陷。同时，若冷却速率在带钢运行方向分布不均，极易诱发边浪、中浪或瓢曲等板形缺陷，严重时甚至会导致跑偏或堆钢事故。

4、针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种带钢冷却控制方法、电子设备及存储介质，能够有效解决传统人工观测误差大、蒸汽干扰严重及板形控制不精准的问题。

2、第一方面，本技术提供了一种带钢冷却控制方法，其包括以下步骤：

3、s1、获取冷却带钢在预设红外波段的热辐射信号，并将热辐射信号转换为二维温度场；预设红外波段为3.7-4.1μm；

4、s2、从二维温度场中提取符合预设温度阈值的空间位置作为黑化点实际坐标；

5、s3、向冷却带钢表面投射激光条纹，并采集经冷却带钢表面形貌调制后的条纹图像；

6、s4、根据条纹图像获取冷却带钢表面的三维形貌数据，并基于三维形貌数据提取板形变形特征量；

7、s5、根据黑化点实际坐标和预设黑化点坐标计算坐标偏差；

8、s6、根据坐标偏差和板形变形特征量，通过预设的耦合控制逻辑生成针对不同冷却区域的冷却强度调节指令，以驱动不同冷却区域对应的执行机构调整冷却介质流量。

9、可选地，热辐射信号由红外热成像仪采集得到，带钢冷却控制方法还包括执行于步骤s1之前的步骤：

10、a1、利用两点校正法获取红外热成像仪中各像元的标定增益和标定偏置系数；

11、步骤s1包括：

12、s11、获取冷却带钢在预设红外波段的热辐射信号；

13、s12、根据所有标定增益和所有标定偏置系数对热辐射信号进行校正；

14、s13、利用预先构建的蒸汽浓度空间分布先验模型，根据不同冷却区域对应的当前冷却介质流量获取预估蒸汽浓度分布；

15、s14、针对红外热成像仪中的各个像素，根据该像素对应的带钢位置到红外热成像仪的几何光路和预估蒸汽浓度分布获取该像素的蒸汽透射率；

16、s15、利用比伯-郎伯定律，根据蒸汽透射率对热辐射信号进行衰减补偿；

17、s16、获取参考区域的当前背景辐射值，并将当前背景辐射值从热辐射信号中去除；参考区域为位于急冷段的无蒸汽区内且温度已知的区域；

18、s17、将完成补偿的热辐射信号转换为二维温度场。

19、可选地，步骤s17包括：

20、s171、对连续多帧补偿后的热辐射信号进行时域中值滤波；

21、s172、将完成时域中值滤波的当前帧热辐射信号转换为二维温度场。

22、可选地，步骤s2包括：

23、s21、沿冷却带钢的运行方向对二维温度场进行中位值提取，以得到沿冷却带钢运行方向的一维温度曲线；

24、s22、将一维温度曲线中温度值等于预设温度阈值的空间位置作为黑化点实际坐标。

25、可选地，激光条纹为由高功率激光器投射出的单色激光条纹，条纹图像由图像采集组件采集得到，图像采集组件上加装有与单色激光条纹的中心波动对应的窄带通滤光片。

26、可选地，步骤s4包括：

27、s401、利用形态学开运算，剔除条纹图像中散布于激光条纹周边的孤立微亮点状散射噪声；

28、s402、利用steger算法或灰度重心法，沿激光条纹的法线方向进行灰度重心定位，以获取激光条纹的连续骨架线；

29、s403、利用预设连续长度阈值以及与激光条纹的主方向一致的方向滤波器，剔除连续骨架线中不符合投射规律的杂散信号；

30、s404、针对连续骨架线上的各个像素点，构建从该像素点出发且经像素点在图像平面上的坐标的空间射线，然后将空间射线与已知空间激光平面的交点的坐标作为该像素点对应的三维坐标；

31、s405、将所有三维坐标整合成三维坐标序列，并将该三维坐标序列作为当前帧的截面轮廓；

32、s406、将连续帧截面轮廓沿冷却带钢的运行方向进行空间叠加，以得到三维点云数据，并将三维点云数据作为冷却带钢表面的三维形貌数据；

33、s407、对三维点云数据进行去噪处理；

34、s408、利用最小二乘法或稳健拟合算法，对去噪处理后的三维点云数据进行平面拟合，以得到基准平面；

35、s409、逐点计算三维点云数据中各空间点相对于基准平面的法向偏差，并将所有法向偏差整合成二维高度偏差矩阵；

36、s410、从二维高度偏差矩阵中提取边缘区域、中部区域和局部区域的高度偏差序列，然后根据边缘区域、中部区域和局部区域的高度偏差序列分别计算边缘区域、中部区域和局部区域对应的均方根偏差或峰谷值，并将所有均方根偏差或所有峰谷值作为板形变形特征量。

37、可选地，步骤s6包括：

38、s61、根据板形变形特征量分析是否存在板形缺陷，若是，则执行步骤s62，若否，则执行步骤s63；

39、s62、利用预先构建的关于板形缺陷类型以及修正方向的映射关系表，将板形缺陷的类型映射为各冷却区域的冷却强度修正方向，并根据板形变形特征量生成各冷却区域的横向差异修正量；

40、s63、根据坐标偏差生成各冷却区域的纵向差异修正量；

41、s64、在仅存在纵向差异修正量时，根据各冷却区域对应的纵向差异修正量和前馈基准量生成各冷却区域对应的冷却强度调节指令；

42、s65、在同时存在纵向差异修正量和横向差异修正量时，根据各冷却区域对应的纵向差异修正量、横向差异修正量和前馈基准量生成各冷却区域对应的冷却强度调节指令；

43、s66、将所有冷却强度调节指令发送给对应的执行机构，以驱动不同冷却区域对应的执行机构调整冷却介质流量。

44、可选地，冷却介质为水，前馈基准量的计算公式为：

45、v_i_base=f(q_i_feedforward)；

46、其中，v_i_base表示第i个冷却区域对应的前馈基准值，q_i_feedforward表示第i个冷却区域对应的前馈流量设定值；

47、前馈流量设定值的计算公式为：

48、q_i_feedforward=k_i×p_total/(c_water×δt_water)；

49、其中，k_i表示第i个冷却区域对应的执行机构的长度占比系数，p_total表示总冷却量，c_water表示水的比热容，δt_water表示水的允许温升；

50、总冷却量的计算公式为：

51、p_total=ρ×cp×h×w×v×（t_in-t_target）/60；

52、其中，ρ表示冷却带钢的密度，cp表示冷却带钢的比热容，h表示冷却带钢的厚度，w表示冷却带钢的宽度，v表示冷却带钢的运行速度，t_in表示冷却带钢在急冷段入口的实际温度，t_target表示冷却带钢在急冷段出口的目标温度。

53、第二方面，本技术提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，运行如上述第一方面提供的方法中的步骤。

54、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的方法中的步骤。

55、由上可知，本技术提供的一种带钢冷却控制方法、电子设备及存储介质，通过获取红外热辐射信号并进行蒸汽补偿与背景去除，结合激光条纹扫描获取三维形貌，实现了对黑化点位置的精准定位及板形特征的实时监测，并通过耦合控制逻辑动态调节冷却强度，有效解决了传统人工观测误差大、蒸汽干扰严重及板形控制不精准的问题，具有能够有效克服蒸汽干扰与环境光波动，实现对钢带冷却过程的实时、精准、自动化控制，并能有效抑制板形缺陷，提升产品质量的优点。