[發明專利]彈簧鋼脫碳分析預測方法

在審

• 申請號: 202110335133.4
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN115132298A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 呂立華;鄧龍;陳虎秋;許曉赟;肖暢;許娜;王墨南
• 申請（專利權）人: 寶山鋼鐵股份有限公司
• 主分類號: G16C60/00
• 分類號: G16C60/00;G06F30/27;G06K9/62;G06F119/08
• 代理公司: 上海科琪專利代理有限責任公司 31117
• 代理人: 張珉;鄭明輝

本發明涉及一種彈簧鋼脫碳分析預測方法，依次包括如下步驟：建立分析預測系統；收集彈簧鋼的生產過程數據、生產計劃數據和脫碳質量數據；先對收集得到數據進行預處理和存儲，并定義脫碳標簽；根據當前生產的鋼種和規格，采用XGBoost算法依次定義目標函數、求解目標函數最小值并由預設閾值篩選得到關鍵影響因子；采用Pearson相關系數算法得到關鍵影響因子和脫碳標簽的線性相關性；采用SVM算法建立目標函數，再將關鍵影響因子和脫碳標簽作為樣本集并進行歸一化處理，然后采用拉格朗日乘子法求解目標函數最大值得到最優分類函數，對目標函數進行迭代訓練后得到最新的最優分類函數并作為脫碳預測模型；根據脫碳預測模型對處于預設激勵位置的彈簧鋼進行計算。

技術領域

本發明涉及彈簧鋼加工技術，特別涉及一種采用高速線材生產工藝的彈簧鋼脫碳分析預測方法。

背景技術

彈簧鋼廣泛應用于各種機械、儀器儀表、交通、石油化工等領域，通常要求其具有較高的抗拉強度、彈性極限和疲勞強度，因此彈簧鋼在高速線材生產工藝上要求其脫碳越少越好，尤其是在熱加工過程中。脫碳主要是鋼坯和軋件在高溫環境下鋼表面的碳和氧發生氧化反應，導致彈簧鋼產品表面碳含量減少，不僅對表面質量造成影響，還會顯著降低彈簧鋼的疲勞極限，嚴重影響產品的使用性能和壽命。一般來說，高速線材生產工藝包括多個工藝區間，例如加熱區、軋制區、風冷區等，每個工藝區間包括多個工藝控制參數，這些參數都會對彈簧鋼脫碳產生不同程度的影響，其中影響最大的是加熱區(例如加熱爐溫度和氣氛)，其次是風冷區(例如風冷系統風量和速度)，還有軋制區(例如軋制溫度和速度)。由于生產過程中的各種波動以及不同工藝區間的各個工藝參數對彈簧鋼脫碳的影響，且大部分工藝參數和最終的脫碳結果為非線性關系，使得彈簧鋼脫碳很難控制，從而制約了產品質量穩定性的提高。

中國專利201210487716.X針對彈簧鋼熱加工過程的脫碳問題提出了一種防止小規格彈簧鋼脫碳的控制冷卻工藝，通過控制終軋溫度、吐絲溫度、風冷輥道和出罩蓋溫度使得最終成品內各部位組織均勻，防止小規格彈簧鋼在拉拔過程中脆斷。中國專利201510685469.8公開了一種預測彈簧鋼鑄坯脫碳的有限元方法，解決了加熱爐加熱工藝制度不合理造成的鑄坯脫碳超標問題。中國專利201910865995.0公開了一種脫碳彈簧鋼表面脫碳層厚度的計算方法，該方法結合爐內氣氛、加熱溫度和加熱時間的實時數據，實現實時預測脫碳層厚度變化，從而達到調整工藝參數以控制脫碳層厚度。但是，上述專利均沒有充分利用高速線材生產中的生產過程數據和脫碳質量數據，也沒有從全流程多角度對加熱、軋制、風冷等工藝區間進行分析并控制彈簧鋼脫碳。

鑒于此，迫切需要一種直觀可視化的脫碳分析預測方法，能對彈簧鋼脫碳進行智能分析和預測，能為彈簧鋼高速線材生產操作提供預警和指導，從而提高產品質量和產品制造的穩定性。

發明內容

本發明的目的在于提供一種彈簧鋼脫碳分析預測方法，所述分析預測方法基于高速線材生產過程中的各項數據，采用XGBoost算法得到關鍵影響因子，采用Pearson算法得到關鍵影響因子和脫碳標簽的相關性，根據SVM算法構建并訓練得到脫碳預測模型，能對實際高速線材生產過程中處于不同工藝區間位置的彈簧鋼產品進行動態脫碳分析和預測。

本發明是這樣實現的：

一種彈簧鋼脫碳分析預測方法，所述彈簧鋼采用高速線材生產工藝；所述分析預測方法包括如下步驟：

步驟一，建立分析預測系統，所述系統包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型計算模塊和畫面展示模塊；

步驟二，數據采集模塊收集得到彈簧鋼的生產過程數據、生產計劃數據和脫碳質量數據；

步驟三，數據處理模塊先對步驟二得到的數據進行預處理和存儲，并根據脫碳質量數據定義脫碳標簽，再將處理結果提供給模型計算模塊并保存模型計算模塊的計算結果；

步驟四，根據當前生產的鋼種和規格，模型計算模塊采用XGBoost算法依次定義目標函數、求解目標函數最小值并由預設閾值篩選得到關鍵影響因子；