[发明专利]一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法

说明书

本发明属于冷轧涂油机技术领域，具体公开了一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法，包括以下步骤：步骤一：研究钢带油膜均匀度的影响因素及工艺规则；步骤二：建立分析涂油机漏涂评价模型，定义输入/输出参数；步骤三：模型训练，导入历史生产数据，对机组在不同加减速、刀量流量的数据进行涂油机漏涂模型训练；步骤四：依据模型的历史数据训练结果进行分级，关联钢管号、钢种等信息，输出涂油机漏涂的评价体系数据；步骤五：评价系统数据与实物数据对照；步骤六：数据归档和可视化输出；步骤七：对评价异常的钢卷进行封锁；本发明在生产运行状态下，自动对涂油机钢带漏涂进行评价，减小漏涂损失的扩大化，降低人工抽样的劳动量。

技术领域

本发明涉及冷轧涂油机技术领域，具体为一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法。

背景技术

冷轧钢汽车板带表面质量要求较高，喷涂油膜主要起到防空气腐蚀的作用，目前市面上还没有涂油机专业性的故障诊断装置，钢带表面油膜均匀度均依靠人工目视抽样检查，其不仅工人劳动量大，而且存在漏检风险，每个人的工作经验不同，对涂油的评价标准也无法统一，因此，提出一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种冷轧涂油机钢带漏涂质量自动化评价方法，包括以下步骤：

步骤一：研究钢带油膜均匀度的影响因素及工艺规则，根据冷轧现场调研和数据观测，整理涂油机钢带漏涂的重要关联因素；

步骤二：建立分析涂油机漏涂评价模型，定义输入/输出参数，实现效果即为模型；可以根据输入的参数进行模型计算，自动给出涂油质量评分结果；

步骤三：模型训练，导入历史生产数据，对机组在不同加减速、刀量流量的数据进行涂油机漏涂模型训练；

步骤四：依据模型的历史数据训练结果进行分级，关联钢管号、钢种等信息，输出涂油机漏涂的评价体系数据；

步骤五：评价系统数据与实物数据对照，结合模型自动给出的评分结果与钢带表面实际漏涂情况进行论证，论证评分结果与实物的线性关系，若评分结果异常，则重新确定钢带表面的涂油面积及均匀度数据；若评分满足需求，则整理涂油机钢带漏涂的三个关键评价方法，并输出稳态评分、偏差评分、精度评分以及一票否决制条件下钢带的全局评价体系；

步骤六：数据归档和可视化输出，系统通过关系型数据库对数据进行归档，运行Web echarts等插件进行数据图表展示；

步骤七：对评价异常的钢卷进行封锁，通过UDP通讯的方式将封锁钢卷信息传输至日立生产系统。

作为本发明一种优选的技术方案，所述关联因素包括涂油机上/下刀量流量值、机组速度以及油泵运行状态。

作为本发明一种优选的技术方案，所述稳态评分即稳态区间占比大于或等于70%则可得满分，低于70%时，每减少5%则分数成比例递减；稳态评分反映了涂油的稳定程度，刀梁的稳态区间越大说明涂油越稳定，涂油质量越能得到保障；其中，稳态区间即每卷钢卷整个涂油过程中，有几处稳态就有几处稳态区间，剩余的区间为非稳态区。

作为本发明一种优选的技术方案，所述稳态区间占比的计算公式为：（所有稳态区间的带钢长度之和/带钢总长度）*100%。

作为本发明一种优选的技术方案，所述偏差评分即稳态平均偏差在1%以内得满分，超过1%后，每超出1%分数成比例递减；偏差评分反映了各个稳态区间涂油量实际值偏离其设定值的程度，可以据此看出钢卷多涂油或者少涂油的程度；其中，稳态平均偏差指在每一段稳态区间内，刀梁流量的平均值偏离其设定值的程度。

作为本发明一种优选的技术方案，所述稳态平均偏差的计算公式为：（稳态区间内刀梁的平均值-稳态区间内刀梁的设定值）/稳态区间内刀梁的设定值*100%。