專利名稱：一種利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法
技術領域：
本發明涉及冶金行業軋機的控制技術，屬控制技術領域。
背景技術：
在冶金行業，熱軋薄板生產線非常復雜，計算機應用水平非常高，過程控制技術占有舉足輕重的地位。軋機設定模型自學習功能是熱軋生產過程計算機控制的核心部分，是提高設定精度的重要手段。軋機設定模型自學習就是利用軋制過程中產生的實際數據和軋機設定模型預計算產生的數據進行比較，并根據學習策略得出最佳學習系數。利用這個系數對設定模型進行修正，以此提高軋機設定模型的控制精度和自適應能力。但是，由于目前自學習功能采用的是單一厚度測試儀采集到的實際數據，厚度測試儀產生故障的情況和產生大偏差的情況時有發生，經常造成自學習功能的失效，導致模型設定的控制精度降低、自適應能力喪失。一個典型的現有模型自學習流程如圖1所示。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法。
解決上述問題所采用的技術方案如下一種利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法，它以計算機和厚度測試儀作為厚度控制設備，并采用如下步驟a.增設軋機多功能測試儀，軋機多功能測試儀和厚度測試儀，兩者均安裝在最后一臺軋機的出口，厚度測試儀與多功能測試儀間隔安裝，厚度測試儀靠近軋機出口；b.所述厚度測試儀和多功能測試儀共同采集厚度數據，所得數據均送至基礎自動化PLC處理，而后送至過程機計算機，對兩組數據進行判斷；c.判斷厚度測試儀和多功能測試儀的有效數據點值，如果厚度測試儀的有效數據點值比多功能測試儀有效數據點計數值大，則說明厚度測試儀處于非正常狀態；d.將多功能測試儀測得的一組數據送入計算機，求得平均值，和軋機設定模型預先計算產生的數據進行比較，求得厚度差，并根據學習策略加權得出最佳學習系數，利用這個系數對設定模型進行修正；E.以修改后的設定模型作為下一步驟的控制模型。
上述利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法，所述厚度測試儀和多功能測試儀之間相距1.0～1.5米。
本發明的技術進步效果是本發明利用數據冗余，保證了軋機設定模型在厚度測試儀發生故障的情況下的功能正常運行，從而使模型自適應能力得到加強，提高了軋機厚度控制的自學習性能，實現了軋機設定精度的提高。與現有技術相比，它能使軋機自學習功能得到完善，解決了由于單一厚度測試儀數據錯誤產生的厚度自學習功能失效的問題。
圖1是現有軋機模型自學習流徎框圖；圖2是本發明模型自學習流程框圖；圖3是熱軋生產線示意圖。
圖中各標號為加熱爐TF、立輥軋機E1、水平軋機R1、R2、F1～F5、中間冷卻設備ICS、層流冷卻設備CTCS、卷取機DC1、DC2、厚度測試儀TG、多功能測試儀MG。
具體實施例方式
本發明中的軋機生產線包括加熱爐TF、立輥軋機、水平軋機R1、R2、F1～F5、中間冷卻設備ICS、層流冷卻設備CTCS、卷取機DC1、DC2、厚度測試儀TG、多功能測試儀MG。
在軋機生產中，軋機出口多功能測試儀一般情況下是用于測量成品板帶凸度和平直度的設備，但它兼有測量厚度的功能。利用這個特點，在厚度測試儀發生故障或測出的實際數據偏差太大時，將多功能測試儀測量出的實際板帶厚度數據作為自學習功能的備用輸入數據。
厚度測試儀和多功能測試儀都安裝到最后一架軋機的出口，相距1.2米，并且厚度測試儀在多功能測試儀的前面。這樣的設備配置決定了厚度測試儀所測出的有效數據開始點比多功能提前。由于多功能測試儀的各種數據已經傳送到過程計算機中，在程序中只需增加判斷厚度測試儀數據和多功能測試儀數據大小的語句，就可檢測出哪種數據正確。檢測的方法是判斷厚度測試儀和多功能測試儀的有效數據點值，如果厚度測試儀的有效數據點值比多功能測試儀有效數據點計數值大，則說明厚度測試儀處于非正常狀態。
在計算機的控制程序中設置優先權。在兩種數據都正確可用的情況下，優先采用厚度測試儀數據。
根據判斷結果選擇采用厚度測試儀的數據還是多功能測試儀的數據。
本發明中所謂的數據冗余就是重復配置控制系統所用數據。當其中一組數據發生問題時，冗余配置的數據介入并承擔原數據支撐的工作，由此減少軋機的故障時間，提高軋機控制的可靠性。
以下對本發明的操作步驟作進一步詳述a.利用軋機多功能測試儀測厚功能進行測量。多功能測試儀是冶金熱軋薄板廠用來測量板帶凸度和平直度的測量設備。主要測量原理是利用γ射線對鋼板從上向下在斷面方向進行照射，由于鋼板的厚度不同，因此穿過鋼板的射線劑量也不同，在鋼板下面的接收方得到的劑量也不同，從而測出鋼板斷面上各個點的數據。根據這些數據，由多功能儀上的處理器進行數據處理，從而得到需要的板帶凸度、平直度。常用型號如英國Radiometrie公司的RM312多功能儀，等等。通過對多功能測試儀進行深入研究發現，它在測量板帶凸度、平直度時還隱含板帶厚度的數據，因此，可利用這個厚度數據作為厚度儀測量的板帶厚度數據的冗余。至于軋機出口處的厚度測試儀，它是專門用來測量板帶厚度的測量設備。主要測量原理是利用x射線對鋼板從下向上進行照射，由于鋼板的厚度不同，因此穿過鋼板的射線劑量也不同，在鋼板上面的接收方得到的劑量也不同，從而測出鋼板斷面上各個點厚度。根據這些數據，由厚度儀上的處理器進行數據處理，從而得到需要的板帶厚度。常用型號如英國Radiometrie公司的RM215厚度儀，等等。兩者均安裝在最后一架軋機的出口，厚度測試儀與多功能測試儀間隔安裝，厚度測試儀靠近軋機出口。
b.上述厚度測試儀和多功能測試儀共同采集板帶厚度數據，每個儀器采集到的數據首先存放到各自的處理器中，然后通過光纖將兩組數據傳送至基礎自動化PLC。基礎自動化PLC采用型號是MELPLAC。其主要作用是根據過程自動化計算機提供的設定值進行電氣控制，同時還接收現場采集到的各種數據，這些數據一部分用于顯示，一部分通過雙絞線構成的TCP/IP網絡傳送到過程機計算機。過程機計算機是熱軋生產線自動化控制的核心，它能根據工藝模型計算出基礎自動化控制設備所需的設定值，同時也能根據基礎自動化設備返回的實際值對模型進行學習，使模型計算更加準確，更符合現場實際情況。過程機計算機采用ALPHA SERVER，型號為DS20E，當然，也可采用其他型號。
c.將厚度測試儀和多功能測試儀測得到的數據送入過程計算機，判斷厚度則試儀和多功能測試儀的有效數據點值，如果厚度測試儀的有數據點計數值比多功能測試儀有效數據點計數值大，則說明厚度測試儀處于非正常狀態。
d.在厚度測試儀處于非正常狀態時，軋機設定模型自學習功能根據這一信息將多功能儀測得的數據讀入。讀入的數據是一組數據，對這一組數據經過數學方法處理，得到有效的平均值。將這個值和軋機設定模型預先計算產生的數據進行比較，得到一個厚度差，這個差值就是模型計算和實際軋制所產生的偏差。根據學習策略，在計算模型學習系數時不但要考慮模型在本次產生的偏差，還需要考慮以前所產生的偏差，因此需要根據各自的權重進行加權計算，得出最佳厚度學習系數。利用這個系數對設定模型進行修正；e.以修改后的設定模型作為下一步驟的控制模型。
以下再給出一個以本發明方法作為控制依據的主要程序步驟。
1首先從基礎自動化PLC發給過程機計算機的數據中，提取出厚度測試儀產生的厚度數據和多功能測試儀產生的厚度數據。厚度測試儀和多功能測試儀采集到的實際數據都保存在ADH實際數據庫中，用數據讀入函數read(dbname，recno，buffer，retc)分別讀入到內存沖區th_meter和mu_meter中。
程序中實現……….
read(tsmpdb，recno，th_meter，retc1)；read(msmpdb，recno，mu_meter，retc2)；………..
其中tsmpdb是ADH中厚度測試儀實際數據表，msmpdb是ADH中多功能測試儀實際數據表，2將厚度測試儀采集到的數據量傳送給變量im(11)，多功能測試儀采集到的數據量傳送給變量im(12)。
程序中實現………….
im(11)＝th_meter.data_counter；im(12)＝mu_meter.data_counter；3將兩種儀表采集到的數據量進行比較，確定厚度測試儀優先于多功能測試儀，然后將需要的數據賦值到模型自學習用的數據量變量中。
程序中實現…………stim＝im(11)；th_buffer＝th_meter；if(im(11)＞im(12)){stim＝im(12)；th_buffer＝mu meter；}………….
然后，接續軋機生產過程原有程序，即可實現多功能測試儀數據的冗余利用。
通過以上步驟，能夠保證數據自動進行切換，實現了數據冗余的軋機設定模型自學習方法(語句中標點“………”表示與原有程序相同或省略)。
權利要求
1.一種利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法，它以計算機和厚度測試儀作為厚度控制設備，其特征在于，它采用如下步驟a.增設軋機多功能測試儀，軋機多功能測試儀和厚度測試儀，兩者均安裝在最后一臺軋機的出口，厚度測試儀與多功能測試儀間隔安裝，厚度測試儀靠近軋機出口；b.所述厚度測試儀和多功能測試儀共同采集厚度數據，所得數據均送至基礎自動化PLC處理，而后送至過程機計算機，對兩組數據進行判斷；c.判斷厚度測試儀和多功能測試儀的有效數據點值，如果厚度測試儀的有效數據點計數值比多功能測試儀有效數據點計數值大，則說明厚度測試儀處于非正常狀態；d.將多功能測試儀測得的一組數據送入計算機，求得平均值，和軋機設定模型預先計算產生的數據進行比較，求得厚度差，并根據學習策略加權得出最佳學習系數，利用這個系數對設定模型進行修正；E.以修改后的設定模型作為下一步驟的控制模型。
2.根據權利要求1所述的提高軋機厚度控制精度的方法，其特征在于，所述厚度測試儀和多功能測試儀之間相距1.0～1.5米。
全文摘要
一種利用數據冗余提高軋機厚度控制精度的方法，屬控制技術領域。它以計算機和厚度測試儀作為厚度控制設備，并采用如下步驟增設多功能測試儀，它和厚度測試儀均安裝在軋機出口處，共同采集厚度數據；所得數據均送至基礎自動化PLC處理，而后送至過程機計算機，對兩組數據進行判斷；若厚度測試儀非正常，則將多功能測試儀數據和軋機設定數據進行比較，求得厚度差，并根據學習策略加權得出最佳學習系數，利用此系數對設定模型進行修正。本發明保證軋機在厚度測試儀發生故障情況下仍能正常運行，從而使模型自適應能力加強，提高了軋機控制的自學習性能，提高了設定精度，解決了因單一測試儀自學習功能失效帶來的問題。
文檔編號B21B37/16GK1709600SQ200510012668
公開日2005年12月21日 申請日期2005年7月14日 優先權日2005年7月14日
發明者楊文峰, 秦久蓮, 史東日, 萬海龍, 康書廣, 徐文東, 張靜娟 申請人:唐山鋼鐵股份有限公司