[發明專利]一種基于大數據技術的特鋼棒材質量監控與診斷方法

在審

• 申請號: 202110900741.5
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113589776A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 馬立峰;姬亞鋒;薛霖;孫杰;馬立東;馬自勇
• 申請（專利權）人: 太原科技大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了一種基于大數據技術的特鋼棒材多工序工藝質量監控與診斷方法，主要依托大數據技術、數據挖掘等技術。首先，通過特鋼棒材軋制歷史數據建立適應現場定制化生產要求的特鋼棒材各項工藝產品質量標準規則庫；其次，為獲得真實可靠的數據，對現場收集的原始過程數據進行清洗，剔除異常數據，獲得高質量的目標數據源，通過自動化、智能化技術構建特鋼棒材軋制工藝全流程數據集成以及質量監控信息平臺；最后，采用樸素貝葉斯分類（NBC）方法對預處理后的數據集進行特征分析與分類，從大量特鋼棒材軋制數據中獲得有效的、真實可靠的數據信息，結合核主成分分析（KPCA）方法實現基于核方法的特鋼棒材多工序工藝質量監控診斷與異常追溯。

技術領域

本發明涉及一種大數據監控與診斷技術領域，特別是涉及一種基于大數據技術的特鋼棒材質量監控與診斷方法。

背景技術

由于特鋼棒材用途十分廣泛，因此對其質量要求也各不相同。根據特鋼棒材用途的不同，對其力學強度、冷加工性能、熱加工性能、易切削性能和耐磨耗性能等不同性能特征也各有偏重。總體要求是：提高特鋼棒材內部質量，根據深加工的種類，材料本身應具有合適的性能，以減少深加工工序，提高最終產品的使用性能。鋼鐵工業是自動化程度較高的流程工業之一，特鋼棒材精整過程由矯直、倒棱與探傷等多個工序構成，存在諸多轉運頻繁、環境惡劣、安全風險大的作業過程，急需推動工業機器人的工程化應用，進一步提升生產效率和產品質量。然而，目前隨著市場競爭愈演愈烈，以及對特鋼棒材質量的要求越來越嚴格，原始的特鋼棒材質量監控與診斷方法已不足以滿足其要求。大數據技術是現代科學與技術發展，尤其是計算機科學技術發展的一項重要成果，是科學發展史的又一個里程碑。同時，大數據技術又是一項面向實際應用的技術，其技術的精髓就是從大量數據中獲得有效的、有價值的、以及真實可靠的數據信息，通過數據庫技術以及數據挖掘與分析等技術能夠很好地解決特鋼棒材實際生產過程中的質量監控與診斷問題。

發明內容

針對上述特鋼棒材生產過程中的質量參差不齊問題，本發明提供了一種能夠很好地解決該問題的基于大數據技術的特鋼棒材質量在線監控與診斷方法。

具體采用的技術方案為：

一種基于大數據技術的特鋼棒材質量監控與診斷方法，包括下列步驟：

S1、結合實際現場軋制工藝建立適應現場定制化生產要求的特鋼棒材各項工藝產品質量規則庫；

S2、通過自動化、信息化和智能化技術構建特鋼棒材軋制工藝全流程數據集成以及質量監控信息平臺；

S3、采用基于聚類模式的數據清洗模型進行在線數據清洗，并對清洗后的數據進行轉換處理；

S4、采用NBC方法對大數據進行特征分析處理，并結合KPCA方法建立基于核方法的生產過程質量監控及異常追溯模型，實現對特鋼棒材多工序生產過程工藝質量監控與診斷。

所述S1中運用歷史數據建立特鋼棒材質量監控與診斷標準數據庫包括：特鋼棒材軋制歷史數據以及根據大量歷史數據建立滿足現場要求的特鋼棒材直徑、輪廓以及矯直、倒棱、拋丸、探傷、修磨以及打包等過程多項質量指標準則和標準數據庫。

所述S2中通過自動化、信息化和智能化技術構建特鋼棒材軋制工藝全流程數據集成以及質量監控信息平臺包括下列步驟：

S2.1、首先設定所需檢測的特鋼棒材質量標準數據特征信息，包括棒材拆捆、噴漆、標準樣取放、直徑、輪廓以及矯直、倒棱、拋丸、探傷、修磨、涂油、貼標及成品取放等過程機器人功能，配置各類型智能機器人；

S2.2、研究特鋼棒材矯直后其平直度檢測技術、倒棱后端面質量檢測技術以及探傷后表面缺陷定位技術，實現棒材矯直、倒棱、修磨過程的在線數據采集以及在線反饋控制；

S2.3、通過特鋼棒材結構光畸變點高精度、雙目圖像立體特征匹配、直線動態追蹤、數據深度學習等技術，完成對成捆特鋼棒材綁絲的自動識別、測距、直徑高精度檢測以及棒材端面中心的識別定位，實現特鋼棒材全流程的信息傳遞；