[發明專利]基于分布式貝葉斯網絡的高速線材質量缺陷診斷與溯源方法

在審

• 申請號: 202010939425.4
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN112101439A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 宋執環;魏馳航;陳光捷
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 賈玉霞

本發明公開了一種基于分布式貝葉斯網絡的高速線材質量缺陷診斷與溯源方法。該方法首先收集鋼鐵高速線材軋制過程的正常工況數據，結合工藝機理和生產過程大數據，將生產全流程分解成若干工段，然后基于數據特性和工藝知識構建具有多層結構的分布式貝葉斯網絡，并構建局部監測統計量、全局監測統計量、局部貢獻度與全局貢獻度，最終通過信息融合實現高速線材質量缺陷診斷與溯源。應用本發明可實現高速線材軋制過程深層次質量異常溯源、傳播路徑分析與根源定位，保障高速線材軋制過程的安全平穩運行。

技術領域

本發明屬于工業過程控制領域，特別涉及一種基于分布式貝葉斯網絡的高速線材質量 缺陷診斷與溯源方法。

背景技術

長期以來，鋼鐵行業的線材產品是我國國民經濟建設中重要的、廣泛應用的金屬制品。 我國線材生產線的工藝技術及裝備水平日益提升，一條生產線的年產能力由過去的幾萬噸 發展到現在的百萬噸以上，生產效率大大提高。線材生產的重要特點是軋制高速度、產品 高質量和設備高效率。高速線材的生產具有連續、高速和高溫的特性，其往往存在如下質 量缺陷：脫碳、裂紋、橢圓度超差、強度、面縮率、結巴、耳子、折疊、凹凸坑、扭轉、 劃傷、條形差、天地兩旁尺寸不達標、壓痕等。為了提高產品質量，提高經濟效益，研究 準確、高效的高速線材質量監控方法具有重要的理論與實踐意義。

具體來說，線材軋制過程產品質量監控面臨的困難與挑戰主要包括以下三個方面：(1) 產線流程長、速度高、工藝復雜，建立準確的機理模型十分困難；(2)影響產品質量的因 素與環節眾多；(3)產品質量往往在生產線末端或用戶使用時才會發現，質量缺陷難以溯 源。基于解析的傳統質量監控方法需要依賴于極其詳盡而精確的機理知識，而基于知識的 質量監控方法依賴于工程師對生產過程的深入理解和豐富的操作經驗，這兩者均難以應用 于線材軋制過程。高速線材生產線積累了巨量的運行數據和管控數據，具有典型的工業大 數據特征，這些數據中蘊含了豐富的質量相關信息，因此本文著眼于數據驅動的質量監控 方法。通過分析這些數據建立監控模型，而不需依賴過程知識，具有簡單、直接、經濟、 通用性好等優點。然而傳統的數據驅動建模方法難以適用于大規模數據，不能滿足高速線 材診斷與溯源的要求，這是因為：(1)軋機數量多，每臺軋機傳感器數量多，因果關系復 雜，給診斷和溯源帶來極大的困難；(2)實時性要求高，線材軋制速度可達200m/s；(3)數據規模大，單條產線年累計數據容量達TB級。

發明內容

針對現有的數據驅動的高速線材質量缺陷診斷與溯源的問題，本發明提供一種基于分 布式貝葉斯網絡的高速線材質量缺陷診斷與溯源法，該方法包括如下步驟：

一種基于分布式貝葉斯網絡的高速線材質量缺陷診斷與溯源方法，包括以下步驟：

步驟一：收集高速線材軋制過程的正常工況數據，得到建模用的訓練樣本集與過程變量集M；

步驟二：對訓練樣本集X進行預處理和歸一化；

步驟三：結合工藝機理和生產過程大數據，將生產全流程分解為若干工段，工段數記 為B；

步驟四：依次為每個工段構建一個貝葉斯網絡，所有工段的貝葉斯網絡組成分布式貝 葉斯網絡的基礎層；

步驟五：根據各個工段間的拓撲結構與步驟四構建的基礎層信息，構建分布式貝葉斯 網絡的全局功能層；

步驟六：收集新的過程數據并對其進行與建模數據相同的預處理和歸一化，得到 x_new；

步驟七：基于分布式貝葉斯網絡進行異常檢測；

步驟八：若檢測出異常，則進行步驟九，否則重復步驟六-步驟八；

步驟九：當異常發生時，根據分布式貝葉斯網絡的拓撲結構進行異常溯源與根源定位。

進一步地，所述的步驟四中的分布式貝葉斯網絡的基礎層按照如下步驟進行：