[发明专利]基于热电偶温度和逻辑判断的连铸坯表面纵裂预测方法

说明书

本发明公开了基于热电偶温度和逻辑判断的连铸坯表面纵裂预测方法，属于智能制造技术领域，包括以下步骤：S1：温度相关数据获取；S2：纵裂在线检测。本发明通过多排多列热电偶测温进行结晶器铜板温度变化检测，基于大量实测数据，分析并提取纵裂区别于正常工况、粘结和其他裂纹的典型结晶器铜板温度变化特征，以这些实际纵裂发生过程的结晶器铜板温度变化特征为依据，建立一种纵裂预测的逻辑判断模型，设计了热电偶温度数据预处理、单偶纵裂温度波形识别检查、有单偶纵裂温度波形的列纵向判断模型检查、相邻列横向温差判断模型检查、纵裂报警和模型屏蔽条件等规则，进一步提高纵裂在线检测的准确率，降低漏报率和误报率。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及基于热电偶温度和逻辑判断的连铸坯表面纵裂预测方法。

背景技术

在以近终形连铸—连轧、热送热装为代表的工艺紧凑化技术飞速发展的今天，生产工艺的不断改进，连铸生产以高拉速为核心，以高质量为基础，基本实现高效高产，其中铸坯质量在线检查、预测和判定技术是其实现的核心。传统的冷态检查方法，是将铸坯先冷却到室温，对表面质量检查主要是通过对铸坯表面或经部分火焰清理或全部火焰清理后的表面做人工目测检查进行的，对内部质量检查通常是从铸坯横向截面取试样，进行硫印或者酸浸实验来检验。这种检查方法操作复杂、能源损耗大、使整体生产效率降低，而且一般检测结果滞后，若存在严重的质量缺陷，已经造成了大量的生产损失。所以，这种离线冷态检查己经不能适应现代化钢厂的需求。而在目前的高效化连铸生产过程中，无缺陷铸坯一直是热送热装和直接轧制的前提，因此铸坯质量缺陷的热态在线检查、预测和判定显得更重要和更有实际意义，同时它也是实现钢铁行业智能制造水平根本性提升的领先技术。

在各种铸坯质量缺陷中，纵裂纹是发生率较高、较常见的缺陷之一，尤其是浇包晶钢或亚包晶钢时，纵裂纹更为严重。纵裂纹一般形成于弯月面附近，在结晶器和二冷水冷却作用下进一步扩展。程度较轻的纵裂纹需对铸坯进行精整处理，如果带到轧制，表面纵裂纹会在轧制时会留下分层缺陷等，进而影响轧制产品的质量，纵裂纹严重时会造成废品或拉漏事故，带来较大的经济损失。所以，铸坯表面纵裂纹的检测一直是冶金现场关注的重要问题，在实际生产过程中，及时预测、识别铸坯表面纵裂纹，以采取相应的应对措施，降低缺陷危害和损失，对于连铸现场具有重要意义。

目前，关于铸坯表面纵裂纹的检测或预测方法，主要有：基于工业CCD相机摄像的连铸坯表面纵裂纹在线检测方法、基于主要影响因素数据的连铸坯表面纵裂纹预测方法，但上述各方法均存在一定的不足，比如，基于工业CCD相机摄像的连铸坯表面纵裂纹在线检测方法检测效果仍不理想，且技术复杂、设备昂贵，需要大量的日常维护工作，应用效果并不理想；基于主要影响因素数据的连铸坯表面纵裂纹预测方法会过分依赖训练数据，影响模型精度。为此，提出基于热电偶温度和逻辑判断的连铸坯表面纵裂预测方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有关于铸坯表面纵裂纹的检测或预测方法中存在的不足，提供了基于热电偶温度和逻辑判断的连铸坯表面纵裂预测方法。该方法通过多排多列热电偶测温进行结晶器铜板温度变化检测，基于大量实测数据，分析并提取纵裂区别于正常工况、粘结和其他裂纹的典型结晶器铜板温度变化特征，以这些实际纵裂发生过程的结晶器铜板温度变化特征为依据，建立一种纵裂预测的逻辑判断模型，设计了热电偶温度数据预处理、单偶纵裂温度波形识别检查、有单偶纵裂温度波形的列纵向判断模型检查、相邻列横向温差判断模型检查、纵裂报警和模型屏蔽条件等规则，进一步提高纵裂在线检测的准确率，降低漏报率和误报率，不仅对改善铸坯质量和连铸工艺优化具有重要意义，而且为实现钢铁全流程质量智能化管控奠定重要基础。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

S1：温度相关数据获取

利用阵列分布的多个热电偶对结晶器铜板的温度进行在线检测，并对温度变化特征进行分析和提取；

S2：纵裂在线检测