一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法

摘要

本发明涉及一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，具体指对热轧原料板坯全长宽度进行动态分段识别，求解描述梯形趋势的分段表达式，以便于粗轧立辊进行全长宽度控制。本发明包括步骤如下：1）板坯头部和尾部数据判定，确定用于高次多项式拟合的全长有效数据；2）对板坯沿全长有效数据进行等分5段处理，确定6个断点的坐标；3）调整中间断点位置，使得连续5条线段具有描述板坯全长梯形的能力；4）根据头尾数据有效性对头、尾间断点进行调整；5）依次线性连接各个调整后的间断点，得到描述梯形趋势的分段表达式。通过本发明，可以有效描述板坯全长的梯形分布，提高粗轧过程宽度控制水平。

主权项

一种基于高次多项式的热轧梯形坯形状识别方法，其特征在于：所述方法包含以下步骤：步骤1：读取梯形数据，对头、尾部数据进行判定，即在实测的板坯全长范围内，以长度方向为x轴，宽度方向为y轴，确定有效计算数据；头部或尾部原始点是否有效判定方法如下：头、尾部的6个连续点一次拟合函数的斜率α大于阈值p，或者6个连续点中宽度最大与最小值之差的绝对值Δy超过阈值q，即判定数据不合格，如果判定不合格，则忽略头、尾部两端的5个连续点但保留第6个点，否则全部保留；其中，阈值p的取值范围为5‑8mm，q的取值范围为8‑10mm；一次拟合函数r(x)方程为：，其中：α为方程斜率，β为方程系数；宽度最大值与最小值之差的绝对值求解如下：，其中：n为板坯采集到的原始数据个数，(y⁰₁,y⁰₂,y⁰₃,y⁰₄,y⁰₅,y⁰₆)表示原始数据头部6个点宽度集合；(y⁰_n‑5,y⁰_n‑4,y⁰_n‑3,y⁰_n‑2,y⁰_n‑1,y⁰_n)表示原始数据尾部6个点宽度集合，函数max()表示取集合内最大值，函数min()表示取集合内最小值；步骤2：针对判定筛选得到的所有有效数据(x_i,y_i)，采用最小二乘法进行六次函数拟合，六次函数y(x)方程采用：，其中，L为板坯长度；x为板坯长度方向坐标值；a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、a₆为六次曲线参数；步骤3：板坯全长范围内等分5段处理，标记6个间断点，用x_i和y_i表示，i=1，2，3，4，5，6，其中，x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆为板坯有效长度范围内等分点横坐标，y₁、y₂、y₃、y₄、y₅、y₆为横坐标对应的六次函数值；步骤4：调整间断点位置，调整次序为：先调整中间间断点位置，后对头、尾部间断点y值做调整，对于中间间断点，计算(x_i,y_i) 与(x_i+1,y_i+1)内的一次函数与六次函数的积分之差，并进行相应的判断和调整，中间间断点调整完后，根据头、尾数据有效性对头、尾间断点进行调整；步骤5：依次线性连接各个调整后的间断点，确定描述梯形趋势的分段表达式。