一种基于数据假定补偿的板形识别方法

1.本发明涉及板带轧制中板形测控技术领域，特别是指一种基于数据假定补偿的板形识别方法。


背景技术：

2.近年来，板带材作为钢铁工业的重要产品，除其自身组织性能外，板形质量是衡量其产品质量的另一重要指标。板形控制从板形缺陷形式上可分为整体板形控制和局部板形控制，对于整体板形缺陷通常采用弯辊、窜辊、压下倾斜等手段进行控制，而局部板形缺陷则主要是通过轧辊精细冷却进行消除。为采取与板形缺陷形式对应的控制手段消除缺陷，首先需要对板形仪的实测板形进行识别。
3.传统的板形缺陷识别方法中，通常采用耦合局部和整体板形的测量数据，首先与标准板形缺陷进行欧氏距离或曼哈顿距离判定以实现整体板形缺陷的识别，然后采用除去整体板形的残余板形数据识别局部板形缺陷。但板形实测数据中局部板形缺陷的存在将影响整体板形的识别精度，进而使得局部板形缺陷无法准备识别，导致整体与局部板形控制精度较低，阻碍了板带板形质量的进一步提高。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种基于数据假定补偿的板形识别方法，能够提高整体和局部板形缺陷的识别精度。所述技术方案如下：
5.s1.构造整体板形标准缺陷；
6.s2.根据板形数据的陡度值对外部及内部局部板形缺陷进行识别；
7.s3.根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿；
8.s4.根据实测板形值和假定补偿后的板形值对存在局部板形缺陷的通道的局部板形值进行提取；
9.s5.采用提取局部板形值后的平滑板形曲线，基于s1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算余弦相似度对整体板形缺陷进行识别。
10.进一步地，所述构造整体板形标准缺陷包括：
11.通过勒让德正交多项式的一次、二次、三次、四次项公式，分别构建一次左右单边浪、二次中浪和双边浪、三次左右三分浪、四次四分浪和边中复合浪八种浪形作为整体板形标准缺陷，各阶板形中两两互反：
[0012][0013]
其中，x为归一化的带钢宽度，g1(x)、g2(x)、g3(x)、g4(x)分别为归一化下一阶、二阶、三阶和四阶标准板形缺陷的板形值。
[0014]
进一步地，所述根据板形数据的陡度值对外部及内部局部板形缺陷进行识别包括：
[0015]
根据有效通道板形实测值，计算有效通道的陡度值ηi，其中，ηi为第i有效通道的陡度值；
[0016]
识别外部局部板形缺陷涉及有效通道的第一个通道或最后一个通道的局部板形缺陷，若第1有效通道满足外部局部板形缺陷条件一，则第1有效通道存在局部板形缺陷；若最后一个有效通道满足外部局部板形缺陷条件二，则则最后一个有效通道存在局部板形缺陷；
[0017]
识别内部局部板形缺陷：若内部第i有效通道满足内部局部板形缺陷条件，则存在内部局部板形缺陷。
[0018]
进一步地，外部局部板形缺陷条件一为：
[0019][0020]
其中，δ为局部板形缺陷陡度差临界值。
[0021]
进一步地，内部局部板形缺陷条件为：
[0022][0023][0024]
[0025][0026][0027]
其中，δ为局部板形缺陷陡度差临界值，m为有效通道的个数。
[0028]
进一步地，有效通道的陡度值表示为：
[0029][0030]
其中，ηi为第i有效通道的陡度值，zi、z
i 1
分别为第i有效通道、第i 1有效通道的实测板形值，bi为第i有效通道与第i 1有效通道之间的距离。
[0031]
进一步地，所述根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿包括：
[0032]
对外部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿涉及有效通道的第一个通道或最后一个通道的局部板形缺陷，以第1有效通道为例，对其采用下式进行假定补偿：
[0033]z′1＝z2 b1·
η2[0034]
其中，z
′1为假定补偿后第1有效通道的板形值，z2为第2有效通道的实测板形值，b1为第1有效通道与第2有效通道之间的距离，η2为第2有效通道的陡度值；
[0035]
对内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿：当内部第i有效通道存在局部板形缺陷时，采用下式对其板形值进行假定补偿：
[0036][0037]
其中，zi'为假定补偿后第i有效通道的板形值，bi为第i有效通道与第i 1有效通道之间的距离，b
i-1
为第i-1有效通道与第i有效通道之间的距离，z
i-1
、z
i 1
分别为第i-1有效通道、第i 1有效通道的实测板形值。
[0038]
进一步地，所述根据实测板形值和假定补偿后的板形值对存在局部板形缺陷的通道的局部板形值进行提取包括：
[0039]
若第i有效通道存在局部板形缺陷，则其局部板形值wi为：
[0040]
wi＝z
i-z
′i[0041]
其中，zi'为假定补偿后第i有效通道的板形值，zi为第i有效通道的实测板形值。
[0042]
进一步地，所述采用提取局部板形值后的平滑板形曲线，基于s1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算余弦相似度对整体板形缺陷进行识别包括：
[0043]
采用下式计算提取局部板形值后的平滑板形曲线与标准板形缺陷之间的余弦值与相对余弦值：
[0044][0045]
其中，yi为提取局部板形值后第i有效通道的板形值，g
ki
为第k种标准板形缺陷第i有效通道的板形值，dk和pk分别为平滑板形曲线与第k种标准板形缺陷之间的余弦值和相对余弦值，m为有效通道的个数；
[0046]
在板形识别中，所选择的八种基本板形模式存在着两两互反的对称模式，即有g
ki
＝g
(k 1)i
；由于识别的结果输出无法同时存在两种互反的板形缺陷，故进行如下处理：
[0047][0048]
其中，ph
(k 1)/2
为同一阶次板形缺陷中两种互反板形缺陷相对余弦值的差值，k＝1,3,5,7，则采用下式计算平滑板形曲线与四类标准板形缺陷的余弦相似度，对整体板形缺陷进行识别：
[0049][0050]
其中，μj为第j阶板形缺陷的余弦相似度，余弦相似度的正负代表同一阶次互反的两种板形缺陷。
[0051]
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0052]
本发明实施例中，与传统采用耦合局部和整体板形的测量数据首先识别整体板形，再识别局部板形相比，先基于板形数据假定补偿进行局部板形识别，避免了局部板形对整体板形识别的影响，再采用余弦相似度代替了传统板形识别中通过欧氏距离或曼哈顿距离进行整体板形缺陷识别的方式，提高了整体和局部板形缺陷的识别精度。
附图说明
[0053]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中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。
[0054]
图1为本发明实施例提供的有效通道实测板形值示意图；
[0055]
图2为本发明实施例提供的基于数据假定补偿的板形识别方法的流程示意图；
[0056]
图3为本发明实施例提供的有效通道局部板形值示意图；
[0057]
图4为本发明实施例提供有效通道局部板形提取后的平滑板形值示意图。
具体实施方式
[0058]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方
式作进一步地详细描述。
[0059]
以某1420冷连轧生产线为例，对本发明实施例提供的所述基于数据假定补偿的板形识别方法进行说明。该产线在末机架出口配备了40个通道的板形辊对带钢板形进行实际测量，板形辊分为操作侧区域、中间区域和传动侧区域，其中操作侧和传动侧区域分别有14个通道，通道间隔26mm，中间区域有12个通道，通道间隔52mm。以宽度890mm带钢的测量结果为例，如图1所示，其有效通道数为22个，中间区域12个，两侧分别覆盖5个通道，各有效通道板形值为[-40.01,-21.48,1.48,29.63,6.67,6.67,8.15,7.41,4.44,8.15,3.70,4.44,4.44,5.93,3.70,0,9.63,-8.89,-3.26,-13.33,-28.89,-34.81]iu。
[0060]
如图2所示，本发明实施例提供了一种基于数据假定补偿的板形识别方法，包括：
[0061]
s1.构造整体板形标准缺陷；
[0062]
本实施例中，通过勒让德正交多项式的一次、二次、三次、四次项公式，分别构建一次左右单边浪、二次中浪和双边浪、三次左右三分浪、四次四分浪和边中复合浪八种浪形作为整体板形标准缺陷，各阶板形中两两互反：
[0063][0064]
其中，x为归一化的带钢宽度，取值范围[-1,1]；g1(x)、g2(x)、g3(x)、g4(x)分别为归一化下一阶、二阶、三阶和四阶标准板形缺陷的板形值。
[0065]
s2.根据板形数据的陡度值对外部及内部局部板形缺陷进行识别，具体可以包括以下步骤：
[0066]
a1，根据有效通道板形实测值，计算有效通道的陡度值ηi：
[0067][0068]
其中，ηi为第i有效通道的陡度值，zi、z
i 1
分别为第i有效通道、第i 1有效通道的实测板形值，bi为第i有效通道与第i 1有效通道之间的距离。
[0069]
本实施例中，可以得到η
1～21
＝[-0.71,-0.88,-1.08,0.88,0,-0.03,0.01,0.06,-0.07,0.09,-0.01,0,-0.03,0.04,0.07,-0.19,0.47,-0.22,0.39,0.60,0.23]。
[0070]
a2，以下仅以单通道的局部板形缺陷说明局部板形缺陷的识别方法，连续多通道的局部板形缺陷根据相应的识别条件采用相同的方式进行识别，具体的：
[0071]
识别外部局部板形缺陷涉及有效通道的第一个通道或最后一个通道的局部板形缺陷，若第1有效通道满足外部局部板形缺陷条件一，则第1有效通道存在局部板形缺陷；若最后一个有效通道满足外部局部板形缺陷条件二，则最后一个有效通道存在局部板形缺陷；其中，外部局部板形缺陷条件一为：
[0072]
[0073]
外部局部板形缺陷条件二为：
[0074][0075]
其中，δ为局部板形缺陷陡度差临界值；
[0076]
识别内部局部板形缺陷：若内部第i有效通道满足内部局部板形缺陷条件，则存在内部局部板形缺陷；其中，内部局部板形缺陷条件为：
[0077][0078][0079][0080][0081][0082]
其中，δ为局部板形缺陷陡度差临界值，m为有效通道的个数。
[0083]
本实施例中，取局部板形缺陷陡度差临界值δ＝0.16，通过计算相邻两有效通道陡度值差值的绝对值，根据上述外部及内部局部板形缺陷条件可知，第4有效通道满足局部板形缺陷，即存在局部板形缺陷。
[0084]
s3.根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿；
[0085]
本实施例中，以下仅以单通道的板形值假定补偿进行说明，连续多通道的板形值的假定补偿采用相同的方式处理。根据板形数据的陡度值对外部及内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿包括：
[0086]
b1，对外部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿涉及有效通道的第一个通道或最后一个通道的局部板形缺陷，以第1有效通道为例，对其采用下式进行假定补偿：
[0087]z′1＝z2 b1·
η2[0088]
其中，z
′1为假定补偿后第1有效通道的板形值，z2为第2有效通道的实测板形值，b1为第1有效通道与第2有效通道之间的距离，η2为第2有效通道的陡度值；
[0089]
b2，对内部存在局部板形缺陷的通道进行板形值的假定补偿：当内部第i有效通道存在局部板形缺陷时，采用下式对其板形值进行假定补偿：
[0090][0091]
其中，zi'为假定补偿后第i有效通道的板形值，bi为第i有效通道与第i 1有效通道之间的距离，b
i-1
为第i-1有效通道与第i有效通道之间的距离，z
i-1
、z
i 1
分别为第i-1有效通道、第i 1有效通道的实测板形值。
[0092]
本实施例中，根据上文可知，需对第4有效通道板形值进行假定补偿，相应的假定补偿公式为：
[0093][0094]
前5个有效通道间距离均为26mm，则b3＝b4＝26mm，带入z3＝1.48,z5＝6.67，即假定补偿后，第4有效通道板形值为4.08iu。
[0095]
s4.根据实测板形值和假定补偿后的板形值对存在局部板形缺陷的通道的局部板形值进行提取；其中，若第i有效通道存在局部板形缺陷，则其局部板形值wi为：
[0096]
wi＝z
i-z
′i[0097]
其中，zi′
为假定补偿后第i有效通道的板形值，zi为第i有效通道的实测板形值。
[0098]
本实施例中，采用第4有效通道的实测板形值29.63iu和假定补偿后的板形值4.08iu，通过下式计算：
[0099]
w4＝z
4-z
′4[0100]
可得第4有效通道的局部板形值为25.55iu，如图3所示。
[0101]
s5.采用提取局部板形值后的平滑板形曲线，基于s1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算余弦相似度对整体板形缺陷进行识别，具体可以包括以下步骤：
[0102]
c1，采用下式计算提取局部板形值后的平滑板形曲线与标准板形缺陷之间的余弦值与相对余弦值：
[0103][0104]
其中，yi为提取局部板形值后第i有效通道的板形值，y
ki
为第k种标准板形缺陷第i有效通道的板形值，dk和pk分别为平滑板形曲线与第k种标准板形缺陷之间的余弦值和相对余弦值，m为有效通道的个数；
[0105]
c2，在板形识别中，所选择的八种基本板形模式存在着两两互反的对称模式，即有g
ki
＝g
(k 1)i
；此外，识别的结果输出无法同时存在两种互反的板形缺陷，即识别出的板形基本模式组合中同一阶次的互反板形缺陷无法同时存在，为此进行如下处理：
[0106][0107]
其中，ph
(k 1)/2
为同一阶次板形缺陷中两种互反板形缺陷相对余弦值的差值，k＝1,3,5,7。由于实际板形数据可能是几种标准板形缺陷的组合，则可采用下式计算平滑板形曲线与四类标准板形缺陷的余弦相似度，对整体板形缺陷进行识别：
[0108][0109]
其中，μj为第j阶板形缺陷的余弦相似度，余弦相似度的正负代表同一阶次互反的两种板形缺陷。
[0110]
本实施例中，如图4所示，提取局部板形值后的平滑板形值为[-40.01,-21.48,1.48,4.08,6.67,6.67,8.15,7.41,4.44,8.15,3.70,4.44,4.44,5.93,3.70,0,9.63,-8.89,-3.26,-13.33,-28.89,-34.81]iu，基于s1中构造的整体板形标准缺陷，通过计算如下公式：
[0111][0112][0113][0114]
可得，各阶次板形缺陷的余弦相似度分别为μ1＝0.062，μ2＝0.562，μ3＝0.115，μ4＝0.261。
[0115]
本实施例中，通过对板形仪测量数据进行假定补偿后提取局部板形，实现局部与整体板形的解耦，然后基于构造的标准板形缺陷，采用提取局部板形值后的平滑板形值进行整体板形识别；这样，通过先识别局部板形再识别整体板形的方式，能够弥补传统板形识别方式中先识别整体板形再识别局部板形而导致的板形识别精度较低的不足，从而避免了采用实测板形数据进行板形识别时，局部板形对整体板形识别精度的影响，可有效提高整体板形缺陷和局部板形缺陷的识别精度，精准定位局部板形缺陷位置，为板形控制模型提供准确的输入与反馈信息。
[0116]
本发明实施例所述的基于数据假定补偿的板形识别方法，与传统采用耦合局部和
整体板形的测量数据首先识别整体板形，再识别局部板形相比，先基于板形数据假定补偿进行局部板形识别，避免了局部板形对整体板形识别的影响，再采用余弦相似度代替了传统板形识别中通过欧氏距离或曼哈顿距离进行整体板形缺陷识别的方式，提高了整体和局部板形缺陷的识别精度。
[0117]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。