冶金自动化

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苏姣姣, 罗旗舞

冶金自动化. 2022, 46(5): 1-19.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 001

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热轧带钢是钢铁冶金领域的重要基础材料,自动视觉检测( automatic visual inspection,AVI)对确保其表面质量具有举足轻重的作用。热连轧生产线存在高温、粉尘、油渍、水雾、频繁震动等多类干扰,如何在此类复杂工业环境中提取紧致、稳定的表面缺陷特征是确保 AVI 检出率和可靠性的关键前提。通过回顾 70 多篇文献,聚焦轧制速度高且检测环境恶劣的板带钢产品———热轧带钢,对其表面缺陷特征提取方法进行了系统综述。根据算法流程,首先介绍了针对光照非理想、伪缺陷频发问题的图像预处理方法,然后从传统特征、深度特征提取两个方面开展了归纳总结工作,最后对表面缺陷特征提取对源图像质量提升、多层级特征提取、轻量模型构建、嵌入现场可编程逻辑门阵列( field programmable gate array,FPGA)加速方面给出了发展趋势展望。

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基于点云处理的产品表面质量缺陷识别研究综述

赵文慈, 闫岩, 汪红兵, 韩荃, 周佳妮, 高国航

冶金自动化. 2022, 46(5): 20-35.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 002

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产品表面质量缺陷识别是工业生产过程中至关重要的环节。随着机器视觉技术的发展,三维点云应用于缺陷识别已经引起越来越多的关注,特别是需要对缺陷进行深度测量的应用或需要融合三维点云与二维图像信息以进行更准确的识别的应用。首先,比较分析了二维图像与三维点云数据的不同特点,从工业场景的产品表面质量检测的功能和性能需求出发,梳理了点云数据及获取方式、点云数据的组织方式、去噪和下采样相关方法,并给出了使用建议;其次,对近年来基于点云处理的产品表面质量缺陷识别方法进行了归纳总结,划分为基于点云配准的缺陷检测、基于局部特征的缺陷检测和缺陷分割三大部分,并对每种缺陷识别方法的适用性进行了讨论;最后,分析了基于点云处理的产品表面质量缺陷检测的关键问题,包括点云采集硬件、处理软件、处理精度及处理性能等问题。

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基于 ArUco 码的轨道运输设备定位系统的研究及应用

滕培培, 张海峰, 苏志祁, 李文倩, 张博文

冶金自动化. 2022, 46(5): 36-42.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 003

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通过对图像识别技术和 ArUco 码的研究,结合姿态估计与摄像机的标定以及 Python 编程语言的特点, 提出了一种能实现轨道运输设备实时定位功能的解决方案并完成了该定位系统的自主设计和软件开发。为了达到工业控制应用的目的,通过整合硬件设备、改进数据传输方式等方法,对系统进行了升级与改良,使之能够与工业 PLC 进行通讯。实际应用效果表明,该系统在确保摄像头能正常读取 ArUco 码图像的前提下,其定位精度可达到依 1 mm,且可以与工业 PLC 进行数据通讯,系统稳定性高且成本较低,易于实现。

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首钢股份热轧精整工序智能计划系统的研究与应用

郭同柱, 杨金辉, 乔伟, 郭月

冶金自动化. 2022, 46(5): 43-47.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 004

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首钢股份各条产线的计划排程系统支撑不够,排程水平的高低主要取决于计划员的水平和经验,计划员的工作强度较大。为了提高计划排程的信息化水平,生产计划人员联合系统开发人员,设计了一套精整工序自动排程系统,实现了精整工序自动编制作业计划并下发至制造执行系统的功能,减少了手工排程的工作量。首先介绍了系统整体方案设计,将计划员的排程经验、过渡规则与订单和物料实际相结合,排程系统排布出符合规程和人为习惯的物料序列;其次给出了系统的实现过程,包括物料管控、计划编制与下发;最后提供了系统应用后的实施效果,验证了精整工序计划智能排程功能的有效性和研究价值。

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基于慢特征分析的烧结终点软测量

曲鑫鹏, 张海峰, 杨春节, 赵宏博

冶金自动化. 2022, 46(5): 48-55.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 005

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:烧结终点( burn-through point,BTP)是反映烧结状态的关键参数。在炼铁过程中,获得稳定的烧结 BTP 对于提高产量、改善质量和降低能耗非常重要。然而,在实际应用中,烧结是一个复杂的工业过程,具有很强的非线性和动态特性,这使得 BTP 软测量模型的构建十分困难。为了解决这一具有挑战性的问题,本文提出了一种基于特征提取和神经网络算法的 BTP 软测量模型。首先,为了有效处理过程动态性,使用动态慢特征分析( dynamic slow feature analysis,DSFA)算法提取烧结过程中的缓慢特征;然后,使用偏最小二乘( partial least square,PLS)算法降低慢特征的维数;最后,采用能够处理过程动态性和非线性的长短期记忆( long-short term memory,LSTM)算法对描述 BTP 和 PLS 生成的潜在变量之间关系的 BTP 软测量模型进行建模。试验结果表明,使用该方法进行软测量的决定系数( R² ) 达到 0. 821,均方根误差( root mean square error,RMSE) 为 0.324,与使用反向传播神经网络( back propagation neural network,BPNN)算法、支持向量回归法( support vector regression,SVR)以及单独使用 PLS 和 LSTM 等传统方法相比具有更高的预测精度。

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基于生成对抗网络的车轮踏面缺陷图像生成算法研究

陈波, 袁志龙, 陈龙, 王月明

冶金自动化. 2022, 46(5): 56-64.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 006

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烧结机台车作为冶金行业物料运输的重要工艺环节之一,对其车轮踏面缺陷检测是烧结机安全稳定运行的重要保障。为了高效检测烧结机台车车轮踏面缺陷,提出了一种采用深度卷积生成对抗网络( deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和泊松融合算法对车轮踏面缺陷数据集进行扩充的方法,以弥补其在深度学习神经网络中数据集的不足,并基于 YOLOv5 算法提出车轮踏面缺陷检测实施方案。试验结果表明,扩充数据集后的缺陷检测算法准确率提升 6. 5% ,为台车车轮踏面缺陷准确检测提供了一种有效的解决方案。

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基于大数据挖掘的高炉参数优化调控模型研究

田毅, 王刚, 苏家庆, 白皓

冶金自动化. 2022, 46(5): 65-75.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 007

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我国高炉炼铁工序能耗占钢铁联合企业能源消耗的 47% 左右,如何实现高炉的节能降耗是钢铁行业重要的课题。因此,在传统节能手段的基础上,钢铁行业探索新型节能技术实现高炉深度节能的目标具有重要意义。为实现此目标,本文提出了基于大数据挖掘的高炉参数优化调控模型,该模型包括 3 个子模型,即参数寻优模型、操作参数误差追溯模型和操作参数预测模型。首先,对高炉进行参数寻优,以找到在最优核心经济指标下的最优参数集;然后,以高炉最优参数集为标准,寻找引起操作及经济指标波动的关键参数,并形成关键影响参数动态调控的优化策略;最后,根据优化策略,利用神经网络模型,对优化调控结果进行预测,为高炉参数优化调控实际操作提供参考。通过使用某钢铁企业历史生产数据对高炉参数优化调控模型进行实例论证。结果表明,在研究时间范围内,经过模型优化调控后的燃料比可稳定在 518 kg / t,并为企业降低 169 万元的焦炭成本。高炉参数优化调控模型可帮助钢铁行业实现节约能源、降低能耗的低碳生产目标。

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基于深度学习的热轧过钢检测追踪系统

代岩, 黄瑞, 方田, 徐志坤

冶金自动化. 2022, 46(5): 76-84.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 008

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在人工智能技术不断发展的背景下,钢铁行业亟需智能算法对生产技术和生产工艺进行创新和升级。本文利用现场监控相机采集辊道过钢图像,使用 PyTorch 搭建残差神经网络,分辨辊道过钢状态。采用 ResNet18 训练分类模型并作如下改进:采用 Mish 和 Silu 代替 ReLU 激活函数,使数据更加平滑,便于反向传播; 添加通道注意力和空间注意力机制,增强特征的语义信息;引入标签平滑损失函数、学习率冲量和余弦退火的训练策略,对结果作进一步优化;使用 docker 部署模型,增强模型的可移植性。通过Flask 生成 Web 服务连接 Spring Boot,开发了一套智能检测系统,系统操作简单,无需现场添加任何额外设备,在辅助工作人员调度提高生产效率的同时,减轻了安全员反复查看监控画面的重复劳动,提高了生产安全系数。

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基于深度残差神经网络的轧机滚动轴承故障诊断方法

高坤, 黄雁, 马冰冰, 吴菁晶, 王磊, 李旭

冶金自动化. 2022, 46(5): 85-95.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 009

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近年来,智能故障诊断方法具有较高的机械装备故障诊断准确率。滚动轴承作为轧制生产线的核心部件之一,但目前文献中对轧机轴承的智能故障诊断研究较少。因此,本文提出基于深度残差网络深度学习模型的轧机滚动轴承智能故障诊断方法,实现“端到端冶的自动化故障诊断,通过残差层信息连接提高模型训练稳定性,提升故障诊断准确率,并减少对专家知识的依赖。对所提出的方法在两个真实滚动轴承状态监测数据集进行验证,试验结果表明,该方法的准确率、查全率和查准率均为 99郾 9% ,相较于传统方法可显著提升轧机轴承诊断效果,并适合实际工程应用。

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基于最小二乘支持向量机的层流冷却预测

张立存, 李伟, 张会明, 范建鑫, 孙慧林

冶金自动化. 2022, 46(5): 96-102.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 010

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以某钢铁生产企业热轧作业生产层流冷却能力预测问题为研究对象,该层流冷却目前主要是依靠反馈调节进行控制,存在时间延迟现象,即反馈的过程中已经造成损失,因此将机器学习算法中的最小二乘支持向量机( least squares support vector machine,LSSVM)算法应用于层流冷却预测模型中,并将差分进化( differential evolution,DE)算法也结合其中,从而较为准确地对层流冷却能力进行预测。这有助于热轧作业生产冷却过程中减少损失,同时对于层流冷却系统的合理应用、保证特定带钢质量也有很大的帮助。

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数据驱动弹簧钢脱碳影响要素分析与质量预测

徐佳昀, 吕立华, 蒋嘉石, 施逸非, 姜庆超, 颜学峰

冶金自动化. 2022, 46(5): 103-111.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 011

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脱碳质量对于线材钢产品质量和性能有显著影响,因此提出了一种基于线材生产过程数据的弹簧钢脱碳影响要素分析与质量预测方法。 \首先,采用 XGBoost 进行变量选择;其次,采用沙普利加法解释模型( SHapley Additive exPlanation,SHAP)对影响弹簧钢质量的要素进行分析与解释;再次,采用偏相关分析( partial cross mapping,PCM)构建影响要素的因果关系图,对影响脱碳质量的根因进行识别;最后,基于 XGBoost 构建脱碳质量状态预测模型。利用宝钢高速线材产线弹簧钢脱碳数据进行方法验证,选出了 12 个脱碳影响要素,在此变量选择结果上分别使用 SHAP 和 PCM 方法获取了更多的数据特征信息,利用该变量子集构建 XGBoost 脱碳质量预测模型,准确率为 88. 72% ,检出率可达到 93. 89% ,与使用全体变量建模的结果接近,验证了所提方法的有效性。

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基于产品结构的炼钢-连铸区段生产运行模式仿真优化

刘晓朦, 刘青, 邵鑫, 高山, 王忠刚

冶金自动化. 2022, 46(5): 112-122.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 012

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针对炼钢厂因生产订单钢种规格不同、生产路径不同而导致的生产效率不高、工序作业时间不匹配等问题,从产品结构的角度研究了不同生产运行模式下合理的生产作业计划。运用 Plant Simulation 仿真模拟软件构建了可以复现炼钢厂实际生产状况的多工序运行仿真物理模型,分析了炼钢厂产能最大生产运行模式下的合理钢种生产比例,应用运行仿真物理模型,讨论了连铸机生产不同铸坯断面规格匹配的作业计划对生产运行的影响。在此基础上,综合考虑了生产总运行时间、钢包运行次数以及钢包运行等待时间等因素,提出了生产运行模式评价参数,并运用该参数对典型生产运行模式进行分析,得到了每种生产运行模式下的最优生产作业计划。研究结果对炼钢厂合理安排生产、减少生产过程由于生产运行模式不匹配导致的生产效率偏低、物质流运行不顺畅等问题,具有一定的参考价值。

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多模式连续铸轧生产线活套控制优化研究及应用

王彪, 王海龙, 李自强, 孙林雨, 刘禹辉, 都洪亮

冶金自动化. 2022, 46(5): 123-132.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 05. 013

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薄板带钢无头连铸连轧生产过程中,活套控制系统用于稳定上、下游轧机之间由于金属秒流量不平衡导致的带钢套量偏差和带钢张力波动。在无头连铸连轧的长时间连续轧制和动态变规格轧制( flying gauge change,FGC)过程中,受诸多因素影响,活套系统很难实现角度和张力的稳定控制,从而导致带钢出现超宽或拉窄的问题。在研究活套角度控制和张力控制模型的基础上,提出稳定活套控制的优化方法和通过活套张力影响带钢宽度的控制方法,并通过引入带钢宽度偏差数据对轧机速度补偿的计算模型进行优化,大幅改善带钢宽度命中偏低的问题。在无头变规格轧制过程中,通过张力 FGC 控制配合轧机压下和主速控制系统实现轧机在减薄和返厚过程的稳定轧制。

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2022年, 第46卷, 第5期　刊出日期：2022-09-25

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