冷轧带材板形仪检测信号挠曲附加分量的消除方法

本发明涉及冶金轧制技术领域，特别涉及一种冷轧带材板形仪检测信号中由于板形辊挠曲变形产生的影响分量的在线快速识别和消除的方法。

背景技术：

冷轧带材由于其作为原材料的广泛应用，为国民经济建设和各行各业的持续发展不断注入强劲支持。随着国内对传统行业改革的推进，在求质不求量的大环境下，冷轧带材生产也越来越多追求大宽厚比的薄带和箔材等高端产品。另一方面，智能化和去人工化的流行，让越来越多企业意识到自动化生产减少成本、提高产量同时降低人工失误的优势。在冶金轧制领域内，板形仪是高端板带材的辅助生产工具之一，十分契合上述新环境。

在现场调试和应用中发现，不同板形辊结构会对其中安装的传感器产生不同影响。在重力作用下，板形辊自转时会自然产生轻微的挠曲变形。这种挠曲变形对一类轴向打通孔安装传感器的整辊式板形仪来说，在其工作时(张力由带材传递至辊面)，会在其接收到的力信号波形中附加额外的类正弦波形影响信号。并且由于张力的作用，挠曲影响相较空转时仅受自重的情况被放大数倍，对于辊中信号强度较弱的检测单元会产生较大干扰，造成检测误差，需要寻求手段将其消除。

一般情况下，常采用包括傅里叶变换和数字滤波等方法消除此类附加信号影响，但类似方法却各自存在短板：傅里叶变换方法消除影响信号速度慢、需要的采样点数多，可以作为离线分析的方法，不适合板形检测在线应用；数字滤波法对于速度不变，也就是影响信号和原始信号频率固定时，可以满足应用，但板形辊实际工作时，速度不断变化，滤波器参数随时变化，会造成原始信号失真，故也不适合实际工况下应用。其余滤波方法也都不尽相同的存在各种不适用的问题。截至目前，国内外在冶金轧制领域内均无相关研究。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种冷轧带材整辊式板形仪检测信号挠曲附加分量的在线消除方法。本发明充分研究了板形辊采集到的两种信号：原始检测信号和附加信号的联系和差别。当发现这种附加信号存在后，针对其特性将其定性为辊体受自重和带材张力影响产生挠曲导致传感器安装孔变形进而压迫或放松传感器而形成，因此该信号周期与辊速相关。实际上，在实际检测过程中，其周期和相位与检测信号相同而幅值存在偏差，并且存在一定零点漂移，导致检测结果不准确。本专利提供一种冷轧带材板形仪检测信号挠曲附加分量的消除方法，其能够消除偏差，保证板型仪检测信号的准确度。

具体地，本发明提供一种冷轧带材板形仪检测信号挠曲附加分量的消除方法，其包括以下步骤：

s1：获取需要的板形仪的数字量参数，包括以下子步骤：

s11：获取检测单元个数n；

s12：获取板形辊单个检测单元周向安装的传感器的个数m；

s13：根据板形信号处理器的采样频率f，板形辊直径d，板形辊转动线速度v，计算采样点个数n，其中，各检测单元的各周期的采样点个数n相同；

s2：获取需要的边界采样点序号及其范围，包括以下子步骤：

s21：根据带材包覆板形辊的角度θ获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数r＝m·nθ，其中包角θ对应的采样点数：

s22：获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数m·nθ的边界采样点序号及其范围，n1～n2为原始信号第一波峰的边界采样点序号及其范围，n3～n4为原始信号第二波峰的边界采样点序号及其范围，根据一周期内波峰数量即一个检测单元中安装传感器数量对边界采样点序号及其范围进行调整；

s3：获取当前检测单元在当前周期的采样点对应的ad信号值，并根据误差最小原理，使用采样数据与附加波形曲线的误差计算公式倒推出各检测单元的挠曲附加信号在当前周期内的波形函数具体形式，并得到当前周期各单元消除影响后的波形，其包括以下子步骤：

s31：令i＝1，令j＝1～n，通过从板形辊传输的电信号获取各检测单元信号中各采样点对应ad值大小yij；

s32：使用采样数据与附加波形曲线计算当前周期当前单元误差方程qi：

其中，y为真实信号函数，ai为第i检测单元挠曲波形幅值，bi为第i检测单元挠曲波形零点漂移，yij为第i检测单元第j采样点ad值大小；

s33：根据误差最小原理，qi为分别对ai与bi求偏导，得到当前周期当前单元的控制方程：

即：

对上式进行矩阵逆运算，求出各单元在当前周期内ai、bi的值，即：

s34：得到当前周期当前单元j的附加波形曲线具体形式后，将其在原始信号中进行剔除得到当前周期当前单元消除影响后的板形检测信号波形yei：

如果i≤n，则令i＝i+1，并重复步骤s3，i的初始值为1，共重复n次，直至i＞n，此时i＝n+1，结束上述步骤。

优选地，第i检测单元一个周期内的ad值大小为yi1,yi2,…,yij,…,yin。

优选地，板形检测辊在其圆形侧面沿辊体轴向开设有两排通孔，所述通孔内间隔设置有多个传感器，每一个圆周上的多个传感器组成一个检测单元。

优选地，所述传感器为压电传感器，每一个传感器的输出端连接有板形信号处理计算机的输入端。

优选地，最终得到的板形检测信号波形以相对长度差柱状图和板形目标曲线的形式显示在板形监控面板中。

优选地，当带材加张包覆板形检测辊的表面时，通过沿其轴向受到的分布不均的径向力大小，将冷轧带材由于平直度误差引起的残余应力分布按照相对长度差的形式定量输出，所得即为板形辊各检测单元测得的带材板形分布。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明仅涉及较小的推导计算量，提供了一种方便快速的整辊板形检测辊在线识别和消除挠曲附加信号的通用方案。本发明方法相较于常规滤波等方式获取真实板形信号的过程更快速，从而满足了实际工况下板形检测闭环的实时性要求；识别得到的挠曲波形几乎与原始信号峰值段外的相位范围完全重合，从而保证了结果更加准确。

附图说明

图1为本发明的计算流程图；

图2为本发明涉及的整辊式板形辊受力挠曲变形和对传感器的影响示意图；

图3为最小误差法原理和细节示意图；

图4为本发明实施例中一组原始信号、挠曲信号和去除挠曲信号的真实信号对比图；

图5为挠曲信号消除前后板形分布对比图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。

本发明的冷轧带材板形仪检测信号挠曲分量的消除方法主要包括以下由计算机执行的步骤，其流程见说明书附图1。

具体地，本发明提供一种冷轧带材板形仪检测信号挠曲附加分量的消除方法，其包括以下步骤：

s1：获取需要的板形仪的数字量参数，包括以下子步骤：

s11：获取检测单元个数n；

s12：获取板形辊单个检测单元周向安装传感器的个数m；

s13：根据板形信号处理器采样频率f，板形辊直径d，板形辊转动线速度v，计算采样点个数n，其中，各检测单元的各周期的采样点个数n相同；

s2：获取计算需要的特定采样点序号及其范围；

s21：根据带材包覆板形辊的角度θ获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数r＝m·nθ，其中包角θ对应的采样点数：

s22：获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数m·nθ的边界采样点序号及其范围，n1～n2为原始信号第一波峰的边界采样点序号及其范围，n3～n4为原始信号第二波峰的边界采样点序号及其范围，根据一周期内波峰数量即一个检测单元中安装传感器数量增多边界采样点序号及其范围；

s3：获取当前检测单元在当前周期的采样点对应的ad信号值，并根据误差最小原理，使用采样数据与附加波形曲线的误差计算公式倒推出各检测单元的挠曲附加信号在当前周期内的波形函数具体形式，并得到当前周期各单元消除影响后的波形，其包括以下子步骤：

s31：令i＝1，令j＝1～n，通过从板形辊传输的电信号获取各检测单元信号中各采样点对应ad值大小yij；

s32：使用采样数据与附加波形曲线计算当前周期当前单元误差方程：

其中，ai为第i检测单元挠曲波形幅值，bi为第i检测单元挠曲波形零点漂移，yij为第i检测单元第j采样点ad值大小。

s33：根据误差最小原理，得到当前周期当前单元控制方程：

即：

对上式进行矩阵逆运算，求出各单元在当前周期内ai、bi的值，即：

s34：得到当前周期当前单元j的附加波形曲线具体形式后，将其在原始信号中剔除可得到当前周期当前单元消除影响后的板形检测信号波形：

如果i≤n，则令i＝i+1，并重复步骤s3，i的初始值为1，共重复n次，直至i>n，此时i＝n+1，结束上述步骤。

下面结合实施例对本发明的工作原理做进一步解释：

s1：获取计算需要的板形仪的数字量参数，具体包括：

s11：获取检测单元个数n。

s12：获取板形辊单个检测单元周向安装传感器的个数m。此处取m＝2，即一个检测单元两个传感器组块。如说明书附图2所示，传感器a和传感器b共同构成一个检测单元。

s13：板形信号处理器采样频率f＝5000hz，板形辊直径d＝340mm，板形辊转动线速度v＝11.89m/s，计算采样点数各单元各周期n相同。

s2：获取计算需要的特定采样点序号及其范围参数，包括：

s21：取带材影响板形辊产生波形信号的角度θ＝28.67°，计算包角θ对应的采样点数：获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数r＝m·nθ＝72。

s22：获取板形辊旋转一周即一个信号周期内不参与计算的采样点数m·nθ的边界采样点序号及其范围。由于m＝2，原始波形一周期内存在两个波峰。此处第一峰值采样信号点序号：ia＝118，第二峰值采样点序号：ib＝345。由此得到原始信号(两个峰值)边界采样序号分别为：具体细节详见说明书附图3。

s3：令i＝1，令j＝1～n。获取当前检测单元当前周期的采样点对应ad值，并根据误差最小原理，使用采样数据与附加波形曲线的误差计算公式倒推出各检测单元的挠曲附加信号在当前周期内的波形函数具体形式并得到当前周期各单元消除影响后的波形。i≤n，i＝i+1，重新回到s3。其步骤具体包括：

s31：通过从板形辊传输的电信号获取各检测单元各采样点对应的ad值yij(第i检测单元一个周期内的ad值大小为yi1,yi2,…,yij,…,yin)。本例获取了当前转速和采样频率下的一组共449个采样点的一个检测单元一个采样周期的ad值，见下表1。

表1原始信号采样点序号与对应的ad值

s32：使用采样数据与附加波形曲线计算当前周期当前单元误差方程：

其中，ai为第i检测单元挠曲波形幅值，bi为第i检测单元挠曲波形零点漂移，yij为第i检测单元第j采样点ad值大小。

s33：根据误差最小原理，得到当前周期当前单元控制方程：

即：

通过矩阵逆运算，求出各单元在当前周期内ai、bi的值：

s34：得到当前周期当前单元j的附加波形曲线具体形式后，将其在原始信号中剔除可得到当前周期当前单元消除影响后的板形检测信号波形：基于上述最小误差方法应用表1采样点数据计算得到：a＝189.0348，b＝-321.591。即此例中的挠曲附加信号波形曲线具体形式为：

将其在原始信号中剔除(点值相减)可得到板形辊当前检测单元当前周期去除挠曲信号前后的原始信号波形。原始信号、真实信号和挠曲信号波形的对比如说明书附图4所示。继续按照流程执行即可得到去除挠曲影响的真实板形分布，说明书附图5为依照上述流程消除挠曲信号前后的板形对比图。

拟合得到的挠曲信号与原始信号波峰段外的相位范围内波形几乎完全重合(二者波形曲线仅在波峰段附近相位处发生明显分离)，表明由最小误差法计算得到的附加信号波形十分准确。相对于一系列去除信号干扰的方法，最小误差法不仅克服了其短板，得到的真实信号在除波峰信号外的相位范围内也更加平直，计算速度满足应用要求的同时较大地提高了真实信号的准确性。去挠曲后信号计算的板形分布消除了锯齿特征，可见此方法对提高整辊板形仪检测精度的效果理想。

优选地，如图2所示，板形检测辊在其圆形侧面沿辊体轴向开设有两排通孔1，通孔1内间隔设置有多个传感器2，每一个圆周上的多个传感器2组成一个检测单元3。

优选地，传感器2为压电传感器，每一个传感器2的输出端连接有板形信号处理计算机的输入端。

板形仪常用于冷轧带材板形(平直度)误差的在线检测过程中，其检测设备为板形检测辊。带材加张包覆其表面时，通过沿其轴向受到的分布不均的径向力大小，将冷轧带材由于平直度误差引起的残余应力分布按照相对长度差的形式定量输出，所得即为板形辊各检测单元测得的带材板形(平直度)分布。

计算后的ad值数据以相对长度差柱状图和板形目标曲线的形式显示在板形监控面板的板形仪配套软件中，操作工或闭环系统可依次调整轧机控制手段优化产品板形指标。

以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。