[發(fā)明專利]基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010192542.5
• 申請(qǐng)日: 2010-05-24
• 公開（公告）號(hào): CN101899563A
• 公開（公告）日: 2010-12-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳衛(wèi)東;李東江;汪源;王仲慶;徐家倬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海寶鋼工業(yè)檢測(cè)公司;寶山鋼鐵股份有限公司
• 主分類號(hào): C21D11/00
• 分類號(hào): C21D11/00
• 代理公司: 上海天協(xié)和誠知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 31216
• 代理人: 張恒康

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及連續(xù)退火機(jī)組的故障監(jiān)測(cè)和診斷，尤其涉及一種連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法。

背景技術(shù)

帶鋼經(jīng)冷軋后產(chǎn)生冷塑性變形，存在明顯的冷加工硬化現(xiàn)象和極高的內(nèi)應(yīng)力。為了消除冷加工硬化和內(nèi)應(yīng)力、穩(wěn)定組織、改善鋼的性能，要對(duì)冷軋后的帶鋼進(jìn)行退火處理。退火是將帶鋼加熱到適當(dāng)溫度，保溫一定時(shí)間后緩慢冷卻，以獲得接近平衡狀態(tài)的熱處理工藝。連續(xù)退火機(jī)組將帶鋼的清洗、退火、平整、精整等工藝集于一體，具有生產(chǎn)效率高、產(chǎn)品品種多樣化、產(chǎn)品質(zhì)量高、生產(chǎn)成本低等許多優(yōu)勢(shì)，從投產(chǎn)之日起即在全世界范圍內(nèi)得到了迅速的發(fā)展。

冷軋帶鋼連續(xù)退火工藝流程主要包括清洗、上套、預(yù)熱、加熱、均熱、緩冷、快冷、過時(shí)效、終冷、下套、平整等。為保證最終帶鋼的質(zhì)量，連續(xù)退火機(jī)組中帶鋼在各個(gè)階段的溫度必須嚴(yán)格控制在工藝要求的范圍內(nèi)，故需要對(duì)各段爐溫和板溫進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。另外，由于帶鋼在連續(xù)退火機(jī)組中的高速運(yùn)行，需要各段中帶鋼的張力協(xié)調(diào)一致。可見，爐溫、板溫和張力是影響帶鋼質(zhì)量的重要因素，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)它們的監(jiān)控使其維持正常狀態(tài)是保證產(chǎn)品質(zhì)量的根本。

由于帶鋼連續(xù)退火的工藝復(fù)雜、過程變量數(shù)量多，利用傳統(tǒng)方法對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控和故障診斷非常困難，因此無法保證產(chǎn)品質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在解決上述缺陷，提供一種基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法。本發(fā)明利用現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法將這些數(shù)據(jù)與生產(chǎn)過程緊密結(jié)合起來，對(duì)帶鋼連續(xù)退火機(jī)組進(jìn)行有效的狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷將具有非常重要的意義。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法，它主要包括下列步驟：

步驟一，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)獲得的過程變量數(shù)據(jù)，利用主成分分析PCA方法建立該機(jī)組的溫度及張力監(jiān)測(cè)模型，所述過程變量數(shù)據(jù)包括：各段板溫、各段爐溫、帶鋼中央段速度、厚度和寬度；

步驟二，建立離線模型，利用步驟一獲得的過程變量正常工況時(shí)的數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)定值確定模型的主元個(gè)數(shù)，計(jì)算T²統(tǒng)計(jì)量和SPE統(tǒng)計(jì)量及其貢獻(xiàn)的控制限；

步驟三，在線模型應(yīng)用，計(jì)算當(dāng)前數(shù)據(jù)的T²統(tǒng)計(jì)量和SPE統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)離線模型提供的信息監(jiān)測(cè)當(dāng)前狀態(tài)是否正常，若不正常則給出報(bào)警信號(hào)；

步驟四，在步驟三得同時(shí)，利用T²統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)及SPE統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)確定引起故障的主導(dǎo)變量。

所述的基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法，所述步驟二建立離線模型包括：

模型選擇：采用基于多模型結(jié)構(gòu)的帶鋼質(zhì)量監(jiān)測(cè)模型，每一個(gè)子模型描述同一個(gè)鋼種的過程特性即根據(jù)帶鋼調(diào)制度將不同的鋼種劃分為多個(gè)模型；另外，對(duì)于不同調(diào)制度下的帶鋼分別建立溫度模型和張力模型；

數(shù)據(jù)預(yù)處理：主要包括：數(shù)據(jù)的去噪處理，取平均軌跡，標(biāo)準(zhǔn)化處理；

離線模型的建立，包括：統(tǒng)計(jì)量計(jì)算及控制線確定和貢獻(xiàn)計(jì)算及控制限確定。

所述的基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法，所述步驟二中，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理包括中心化及無量綱處理。數(shù)據(jù)的中心化處理是指平移變換，即數(shù)據(jù)矩陣X中的每個(gè)樣本點(diǎn)x_ij減掉對(duì)應(yīng)的列向量的均值即

其中i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，p????????(1)

其中，為對(duì)x_ij去均值后的數(shù)據(jù)；x_ij為第j個(gè)變量在第i個(gè)時(shí)刻的采樣值；為第j個(gè)變量在i個(gè)時(shí)刻采樣的平均值；設(shè)n為數(shù)據(jù)矩陣X中采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；p為數(shù)據(jù)矩陣X中變量個(gè)數(shù)。

所述的基于PCA模型的連續(xù)退火機(jī)組爐內(nèi)溫度、張力監(jiān)測(cè)及故障追溯方法，所述步驟二中，離線模型的建立包括：

數(shù)據(jù)所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理包括對(duì)數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行中心化和無量綱處理；

中心化處理即用中心化之后的樣本點(diǎn)除以對(duì)應(yīng)列的標(biāo)準(zhǔn)差s_j：公式為