[發(fā)明專利]一種工藝流程質(zhì)量異常精準追溯方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010535022.3
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111724126A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬亮;楊萍萍;彭開香;董潔
• 申請（專利權(quán)）人: 北京科技大學(xué)順德研究生院
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q10/06
• 代理公司: 北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發(fā)明公開了一種工藝流程質(zhì)量異常精準追溯方法及系統(tǒng)，該方法包括：在質(zhì)量流約束下對工藝流程進行分解，將全流程劃分為多個子系統(tǒng)；構(gòu)建各子系統(tǒng)中對全流程質(zhì)量波動敏感的質(zhì)量指標集和質(zhì)量指標逆映射模型；基于質(zhì)量指標逆映射模型，結(jié)合系統(tǒng)層級信息，構(gòu)建融合層級信息的子系統(tǒng)質(zhì)量異常監(jiān)測模型，實現(xiàn)各子系統(tǒng)的質(zhì)量異常監(jiān)測；將不同子系統(tǒng)的質(zhì)量異常監(jiān)測信息進行融合，實現(xiàn)融合局部關(guān)聯(lián)信息的工藝流程全流程質(zhì)量異常監(jiān)測；構(gòu)建質(zhì)量相關(guān)故障傳播網(wǎng)絡(luò)，并基于質(zhì)量相關(guān)故障傳播網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)工藝流程全流程質(zhì)量異常監(jiān)測信息，實現(xiàn)質(zhì)量相關(guān)故障追溯。本發(fā)明可及時、準確的對生產(chǎn)過程的質(zhì)量異常進行有效的監(jiān)控和判斷，具有重要的實際應(yīng)用與推廣價值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工藝生產(chǎn)過程的控制和監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種工藝流程質(zhì)量異常精準追溯方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

鋼鐵、有色、石化、建材等工業(yè)過程是制造業(yè)的重要組成部分，是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)，是國民經(jīng)濟持續(xù)增長的重要支撐力量。其流程長、工序內(nèi)多變量耦合、工序間質(zhì)量遺傳、系統(tǒng)層級與質(zhì)量指標多，生產(chǎn)過程涉及復(fù)雜物理化學(xué)反應(yīng)的氣液固多相共存。

帶鋼熱連軋生產(chǎn)流程主要由加熱、粗軋、飛剪、精軋、層流、卷取等眾多生產(chǎn)工序構(gòu)成，從原材料到最終產(chǎn)品形成一個以串聯(lián)結(jié)構(gòu)為主體的產(chǎn)品加工長流程；同時，其相應(yīng)綜合自動化系統(tǒng)層級明顯，主要包括設(shè)備層、實時控制層、過程控制層及制造執(zhí)行層等。各層級分工明確且相互協(xié)作關(guān)聯(lián)，加之其原料成分、設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量等無法實時或全面感知，使其安全性、穩(wěn)定性分析復(fù)雜多變，任一或多個環(huán)節(jié)異常均會導(dǎo)致故障傳播甚至演變演化，引起企業(yè)因質(zhì)量異議用戶退貨而停產(chǎn)維修，影響企業(yè)經(jīng)濟效益。

上述生產(chǎn)過程的連續(xù)不間斷運行使得任一單元或子系統(tǒng)發(fā)生故障都會影響全生產(chǎn)線和最終的產(chǎn)品質(zhì)量，其原料成分、設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量等無法實時或全面感知，難以保證其長期穩(wěn)定、高質(zhì)、高效運行。因此，面對日趨激烈的國際市場競爭，通過合理的質(zhì)量異常監(jiān)測和追溯技術(shù)來保障工業(yè)過程的高質(zhì)、高效運行成為國家制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的重要內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種工藝流程質(zhì)量異常精準追溯方法及系統(tǒng)，以解決流程工業(yè)的質(zhì)量異常精準追溯問題，實現(xiàn)可及時、準確的對流程工業(yè)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量異常進行有效的監(jiān)控和判斷的技術(shù)效果。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一方面，本發(fā)明提供了一種工藝流程質(zhì)量異常精準追溯方法，其包括：

基于待檢測的工藝流程的工藝知識和歷史數(shù)據(jù)，在質(zhì)量流約束下對待檢測的工藝流程進行分解，將全流程劃分為多個子系統(tǒng)；

構(gòu)建各子系統(tǒng)中對全流程質(zhì)量波動敏感的質(zhì)量指標集，對待檢測的工藝流程的全流程過程與質(zhì)量數(shù)據(jù)進行解析，以構(gòu)建質(zhì)量指標逆映射模型；

基于所述質(zhì)量指標逆映射模型，結(jié)合待檢測的工藝流程的系統(tǒng)層級信息，構(gòu)建融合層級信息的子系統(tǒng)質(zhì)量異常監(jiān)測模型，實現(xiàn)各子系統(tǒng)的質(zhì)量異常監(jiān)測；

將待檢測的工藝流程的不同子系統(tǒng)的質(zhì)量異常監(jiān)測信息進行融合，實現(xiàn)融合局部關(guān)聯(lián)信息的工藝流程全流程質(zhì)量異常監(jiān)測；

構(gòu)建待檢測的工藝流程的質(zhì)量相關(guān)故障傳播網(wǎng)絡(luò)，并基于所述質(zhì)量相關(guān)故障傳播網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)工藝流程全流程質(zhì)量異常監(jiān)測信息，實現(xiàn)質(zhì)量相關(guān)故障追溯。

進一步地，所述基于待檢測的工藝流程的工藝知識和歷史數(shù)據(jù)，在質(zhì)量流約束下對待檢測的工藝流程進行分解，將全流程劃分為多個子系統(tǒng)，包括：

利用待檢測的工藝流程的工藝知識和歷史數(shù)據(jù)，以控制關(guān)聯(lián)、反應(yīng)關(guān)聯(lián)、位置關(guān)聯(lián)、類型關(guān)聯(lián)、結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)和功能關(guān)聯(lián)為參考順序，分析質(zhì)量信息在工藝流程變量間的關(guān)聯(lián)及傳播關(guān)系，確定全流程質(zhì)量流信息的變量候選集；

基于所述變量候選集，確定子系統(tǒng)主導(dǎo)變量；