一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统

摘要

本发明涉及一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统，该系统含输入模块、数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块、执行模块以及监控界面模块。通过数据采集模块采集连铸坯实时生产过程数据、切割机归位偏差及连铸坯称重等信息，通过数据存储模块存储数据，由核心计算模块采用多模型的连铸坯定重控制方法进行数据计算处理，输出最优的连铸坯定尺设定值，并下发给定尺系统执行，以提高连铸坯定重精度。该系统以通信模块作为控制系统实现基础数据交互的纽带，可实现数据采集模块与生产管理级MES系统数据通讯和基础自动化级PLC系统数据通讯。界面监控模块以“数、表”的形式实现生产过程可视化，直观清晰地反映各种重要的信息。

权利要求

1.一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述系统包含输入模块、数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块以及执行模块；通过输入模块对控制系统进行参数设置；数据采集模块与数据存储模块、核心计算模块连接，数据采集模块通过通信模块持续采集连铸坯实时生产过程历程数据跟踪信息、切割机归位偏差、连铸坯切割后称重及生产管理级MES系统数据信息，数据采集模块采集到的信息传递到数据存储模块、核心计算模块；通过数据存储模块进行数据存储；以通信模块作为控制系统实现基础数据交互的纽带，实现数据采集模块与生产管理级MES系统和基础自动化级PLC系统数据通讯；核心计算模块从数据采集模块获得实时工况数据以及从数据存储模块获得历程跟踪数据，进行数据诊断和计算处理；通过输出模块把核心计算模块的结果输出给执行模块；执行模块根据输出模块传递过来的核心计算模块的结果实现对连铸坯的定尺切割，其中，所述核心计算模块采用了基于多模型的连铸坯定重控制方法，所述方法由连铸坯前馈控制子模型和连铸坯后馈控制子模型构造局部模型集，子模型构成对应的子模型自适应控制器，由子模型自适应控制器协调实现子模型自适应控制，采用多个子模型自适应控制器输出的加权和实现子模型切换控制连铸坯定重；

其中，所述连铸坯后馈控制子模型是基于在线称重系统的长度补偿控制子模型，其计算公式为：△Lm1＝Ki(Li(G0-Gi)/Gi)

式中：

△Lm1——铸坯下一次切割定尺补偿值，mm；

Li——铸坯本次切割的定尺；

G0——铸坯基准重量；

Gi——铸坯实际称重重量；

Ki——长度修正系数；

长度修正系数Ki的计算公式为：

当仅进行一次有效称重时Ki＝0.6～0.8，Ki根据逼近速率设定；

当进行两次以上有效称重时

式中：

x——重量偏差量变量， 单位‰；

a0、b0、a、b以及x1、x2为常数，根据逼近速率设定，但a0、b0、a、b以及x1、x2设定应满足：1.0≥b0＞a0≥0；

x1和x2根据重量偏差控制要求进行选取，0≤x1＜x2≤5；

当x＝x1时，ax+b＝a0，当x＝x2时，ax+b＝b0；

由a0、b0、x1、x2确定a、b。

2.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述连铸坯智能定重定尺在线控制系统还包括监控界面模块，监控界面模块以“数、表”的形式显示来自数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块的数据，实现生产过程可视化。

3.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述通信模块采用两级联锁保护措施，实现自由切换和应急切换功能。

4.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述数据采集模块采用了连铸坯过程数据历程信息跟踪方法，沿连铸坯运行方向，把连铸坯虚拟划分成若干个单元块，以每个单元块作为独立的信息单元，从钢水凝固开始点起始，按照一定周期连续对每个单元块承载的信息数据进行跟踪监测，记录至控制结束点终止，形成完整的连铸坯对应动态跟踪数据。

5.根据权利要求4所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述控制结束点设置在连铸坯切割后最大定尺末端，所述单元块作为独立的信息单元承载的信息数据包括单元块自身属性、生产工况数据属性、生产信号属性和生产事件属性。

6.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述数据采集模块采用了基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿方法，在连铸坯切割机移动方向上确定一个基点，在基点位置安装激光测距仪，确定基点与切割机原点的基准距离，在PLC系统中进行基准距离设定；在准备切割工作前，确定切割机已经归位；用激光测距仪测量归位后切割机实际相对于基点的所处位置距离，激光测距仪把测量数据传输给PLC系统；由PLC系统计算出测量所得归位后切割机对于基点的距离与基准距离的偏差值；判断计算出的偏差值是否超过连铸坯切割允许偏差范围，若是，则在对连铸坯进行切割前的切割机行进时，以偏差值给切割机的行程进行补偿。

7.根据权利要求6所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述数据采集模块采用了基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿装置，包括切割机、运行轨道、所述切割机位于运行轨道(3)上，切割机上有割枪，还包括激光测距仪、激光测距仪支撑架、测距标靶、PLC系统及定尺系统，激光测距仪固定在激光测距仪支撑架上，激光测距仪支撑架位于运行轨道的一端，测距标靶正对激光测距仪设置在切割机上，激光测距仪与PLC系统连接，PLC系统与定尺系统连接，激光测距仪把所测得的切割机归位后距离传输给PLC系统，当切割机归位后距离偏差值超出范围，则PLC系统把偏差值传输给定尺系统补偿定尺设定值。

8.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型包括基于切割机归位偏差检测长度补偿控制子模型，其计算公式为：△Lm2＝S1-S0

式中：

△Lm2——铸坯下一次切割定尺补偿值；

S1——切割机返回最终停止位置；

S0——切割机基准原点位置。

9.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型还包括基于连铸坯密度特性的控制子模型。

10.根据权利要求1所述的连铸坯智能定重定尺在线控制系统，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型还包括以“样本数据+训练”的结构方式的构建的子模型。

说明书

一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统

技术领域

[0001] 本发明涉及钢铁冶金技术领域，特别是涉及一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统。

背景技术

[0002] 在钢铁企业连铸工艺流程中，大多数钢厂的连铸机都是以定尺(连铸坯长度)来定重，即采用定尺系统生产下一道工序轧钢所需重量的连铸坯，但在实际生产过程中受结晶器磨损、拉速变化、过热度变化以及钢水成分变化的影响，导致长度相同的连铸坯重量相差较大，出现连铸坯的实际重量并不是轧钢所需要的重量。连铸坯超重将造成轧制后余料太多，若过轻则造成次品量增加，连铸坯料重量的精度影响了轧钢成材率。

[0003] 为提高连铸坯料重量精度，一些企业应用了基于摄像定尺、称重反馈补偿的模式进行控制的连铸坯定重定尺在线后馈控制技术，即在生产过程中，轧钢厂根据成材规格，将钢坯重量提供给炼钢厂作为目标重量，系统依据目标重量自动设定坯长对铸坯进行切割，然后对切割后的钢坯进行称重，称出的重量与目标重量进行比较，得出偏差，进而对下次要切割铸坯的长度进行补偿，依次循环(连续称量、连续调节)，逐次逼近(不同工况下，采用不同的调节系数)，最终达到连铸机生产的钢坯外形尺寸有差别，但具有相同的重量，为下一道工序提供稳定的坯料。但这种控制模式仅能弥补结晶器铜管磨损等设备因素导致的定尺偏差，没有考虑连铸坯所经历的拉速变化、过热度变化以及钢水成分变化的影响，只有连铸机恒拉速、恒温度以及钢水成分波动较小时，才能取得较好的精度。

发明内容

[0004] 为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种连铸坯智能定重定尺在线控制系统。此系统集生产历程数据跟踪、称重系统、机器学习和智能控制为一体的，综合考虑了结晶器磨损设备因素的影响以及工况(拉速变化、过热度变化以及钢水成分变化)波动等生产过程参数变化的影响，可实现对连铸坯进行精准的定重切割，为下一道工序提供稳定的、波动很少的、重量准确的坯料，为轧钢减少轧制后余料，减少金属损失，降低乱尺材比例，最终提高轧成率、成材率等生产技术指标，为企业产生可观的经济效益。此项技术也更加方便、准确获取切割后每块坯的信息，包括炉号、称重数据等，方便钢厂对连铸坯的信息进行实时监控及查询，了解生产稳定状况，及时对生产进行指导，极大地方便生产管理。同时利用网络通信技术，可以实现炼钢厂到轧钢厂的结算数据更加合理、完备，依据更加充分，同时提高计量精度，杜绝人为因素误差。

[0005] 本发明的连铸坯智能定重定尺在线控制系统综合集成有输入模块、数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块、执行模块以及监控界面模块。输入模块可以对控制系统初始设置进行修改，根据实际情况与需要对控制系统做一些调整。数据采集模块持续采集连铸坯当前生产过程历程信息，并把采集到的生产过程历程信息转递到数据存储模块、核心计算模块。数据存储模块是控制系统的基础，它对接受到的数据采集模块与通信模块传递过来的数据进行存储。通信模块是控制系统的纽带，通过OPC(OLE for Process Control的简称，即用于过程控制的OLE，是一个工业标准)通讯实现与基础自动化PLC系统数据交互，通过数据库方式(Oracle、SQLServer、MySQL等)实现与生产管理级MES(manufacturing execution system的简称)系统数据交互，同时，通信模块采用L1级和L2级联锁保护措施以及自由切换和应急切换功能，来减少人工参与环节，提高控制系统的智能化程度。核心计算模块是整个控制系统的核心，接受数据采集模块的实时工况数据以及数据存储模块中的生产历程跟踪数据，进行数据诊断和处理后，采用多模型的先进控制策略，综合设定连铸坯切割定尺。核心计算模块含定尺预测模块及补偿模块，其中预测模块参照连铸坯对应的生产历程信息对连铸坯重量和定尺进行在线实时预测，补偿模块根据连铸坯称重数据和切割机归位偏差检测对定尺进行补偿值计算。输出模块把核心计算模块的结果输出给执行模块。执行模块根据输出模块传递过来的核心计算模块的结果实现对连铸坯的定尺切割。监控界面模块是控制系统的窗口，使控制系统可以“数、表”的形式显示来自数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块的数据，实现生产过程可视化，方便操作或工艺人员直观清晰地了解各铸流的浇注计划、生产历程、生产参数、定尺、称重重量以及预测的重量和定尺等重要信息。

[0006] 数据采集模块通过通信模块持续采集连铸坯实时生产过程历程数据跟踪信息、切割机归位偏差、连铸坯切割后称重及生产管理级MES系统数据等信息，数据采集模块采集到的信息传递到数据存储模块、核心计算模块；通过数据存储模块进行数据存储；以通信模块作为控制系统实现基础数据交互的纽带，实现数据采集模块与生产管理级MES系统和基础自动化级PLC系统数据通讯；核心计算模块从数据采集模块获得实时工况数据以及从数据存储模块获得历程跟踪数据，进行数据诊断和计算处理；通过输出模块把核心计算模块的结果输出给执行模块；执行模块根据输出模块传递过来的核心计算模块的结果实现对连铸坯的定尺切割。通信模块采用两级联锁保护措施，实现自由切换和应急切换功能。

[0007] 生产过程中，连铸坯智能定重定尺控制系统的数据采集模块可自动获取开浇、出尾坯、停浇等信号，系统按照当前生产信号启动后，从生产管理级MES(manufacturing execution system的简称)系统获取浇注计划，从基础自动化级PLC系统获取当前的浇注条件(钢包钢水重量、中包钢水重量、拉速、钢水温度、结晶器水量及温差等)，当获取切割信号或称重信号后，自动获取实际称重数据，结合生产历程跟踪数据，启动核心计算模块中的预测模型和补偿模型，综合计算下一次切割定尺，后经输出模块(PLC系统)，下发给定尺系统。

[0008] 连铸坯质量M的计算公式：

[0009] M＝ρV＝ρ*S*L。

[0010] 式中：

[0011] ρ为连铸坯密度，单位Kg/m3，连铸坯密度随钢种和铸坯温度而变。钢种受钢水成分影响，而连铸坯温度则受结晶器冷却(一次冷却)、二次冷却、拉坯速度、中包钢水温度影响。

[0012] V为连铸坯体积，V＝S*L，单位m3。

[0013] L为连铸坯定尺(长度)，单位m。连铸坯定尺主要受定尺系统的系统误差和切割机系统的误差影响。

[0014] S为连铸坯横截面的面积，单位m2。与连铸坯规格有关，在同样规格的情况下，由于连铸坯结晶器磨损程度不同，连铸坯实际断面尺寸稍有差异。此外，当拉坯速度较高时，连铸坯出结晶器的坯壳较薄，有鼓肚倾向，也会影响连铸坯的实际断面尺寸，此时连铸坯密度也有变化，因此，此影响可由连铸坯密度的影响进行综合考虑。

[0015] 通过以上连铸坯重量的影响因素分析，结合实际生产过程，为提高连铸坯定重精度，可从以下技术路径进行分析：

[0016] 1)对于连铸坯密度对重量的影响，可实时采集生产过程历程参数，采用连铸坯密度数学建模或者机器学习的方式对其综合分析，建立基于生产过程历程信息的定重定尺控制模型；

[0017] 2)对于切割机系统对连铸坯实际定尺的影响，可采用激光测距的方式对连铸机切割原点位置进行实时检测，建议基于切割机系统的连铸坯定尺补偿模型。对于定尺系统的系统误差对连铸坯定尺的影响，可采用高精度的定尺系统，比如摄像定尺或激光定尺系统等非接触式定尺切割技术。

[0018] 3)对于结晶器磨损等设备对连铸坯实际断面尺寸的影响，可以通过在线对连铸坯进行称重，建立基于连铸坯重量反馈的定尺补偿模型；

[0019] 4)为满足连铸坯定重在线实时控制，可以采用与MES系统、PLC系统实时通讯的方式，集成连铸坯定重定尺在线智能控制系统。

[0020] 因此，为实现对连铸坯进行精准的定重切割，该连铸坯智能定重定尺在线控制系统综合采用了连铸坯过程数据历程信息跟踪方法进行连铸坯过程工艺数据的采集，采用了连铸坯前馈定重控制子模型和连铸坯后馈控制子模型融合的基于多模型的连铸坯定重控制方法来提高连铸坯定重定尺控制精度，见图4和图5，其中后馈控制子模型采用基于在线称重系统的长度补偿控制子模型，前馈控制子模型可以采用基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿模型、基于连铸坯密度特性的控制子模型以及各种包含“样本数据+训练”的结构方式的子模型(例如基于神经网络方法预测的控制子模型、基于Scikit-learn的GBDT方法预测的控制子模型、基于Scikit-learn的随机森林方法预测的控制子模型、基于Tensorflow方法预测控制子模型等机器学习的连铸坯定重预测模型)等几种或者所有前馈控制方法构建的前馈控制方法模型集。以下是连铸坯智能定重定尺在线控制系统所涉及的新的方法与模型的详细介绍：

[0021] (1)连铸坯过程数据历程信息跟踪方法

[0022] 机器学习首要解决的问题是正确的数据样本，即连铸铸坯重量和与之相完全对应的连铸坯历程数据信息。为了得到连续完整的连铸坯历程数据信息，沿连铸坯运行方向，把连铸坯按一定长度虚拟划分成若干个单元块，见图6，以每个单元块作为独立的信息单元，从钢水凝固开始点起始，按照一定周期连续对每个单元块承载的信息数据进行跟踪监测，记录至控制结束点终止，形成完整的连铸坯对应动态跟踪数据档案。可以把钢水凝固开始点(一般取结晶器弯月面)看成单元块出生点，控制结束点看成单元块消失点，单元块从出生点沿连铸坯运行方向行进到消失点的行进时长看成是单元块的寿命，控制结束点由用户自定义，一般取连铸坯切割后最大定尺末端点位置。

[0023] 作为优选方案，对连铸坯虚拟划分的每个单元块长度相等，单元块长度小于10mm，以保证过程数据采集记录的均匀与密度，增强数据使用与分析的可靠性。

[0024] 每个单元块都是独立的信息单元，单元块作为独立的信息单元承载的信息数据包括但不限于单元块自身属性、生产工况数据属性、生产信号属性和生产事件属性。

[0025] 实际生产过程中，每个单元块从出生开始起开始跟踪过程信息，单元块按照数据记录周期进行成长，每成长一次，根据其所在的位置记录相应的数据，循环往复地对单元块进行数据记录，直到单元块到达控制区结束点(终点)。在一个数据记录周期内，如果连铸坯向前移动的距离大于或等于一个单元块长度，则会在钢水凝固开始点(出生点)生成新的单元块，在控制区内的单元块行进成长，在控制区结束点(终点)将有单元块消失，整个生产过程连续不断；反之，在一个数据记录周期内，如果连铸坯向前移动的距离小于一个单元块长度，不会在钢水凝固开始点(出生点)生成新的单元块，直到累计运行距离大于或等于单元块长度。当单元块在一个周期时间内沿连铸坯运行方向前进的距离不大于单元块沿连铸坯运行方向的长度时，可保证单元块在每一长度节点上都至少有一次信息记录。到达控制区结束点的单元块的信息包含了单元块在成长过程中的所有过程数据历程信息，此时，不需要对这些数据信息再进行连铸坯生产过程数据回溯，就可进行连铸坯质量或者重量的分析。

[0026] (2)基于在线称重系统的长度补偿控制子模型

[0027] 基于在线称重系统的长度补偿控制子模型属于后馈控制子模型，是对切割后的连铸坯重量进行在线测量，以得到的数据与标准值的对比情况来决定下一次切割的定尺是否进行调整的模型。称重数据的可靠性是建立基于重量的定尺补偿模型的前提，也是在线验证智能定重定尺控制模型准确性的基础。连铸坯在线称重装置主要有吊框提升式和框架顶升式等结构形式，由于称重系统在温度高、湿度大的辊道区域工作，长期经受温度、湿度的变化，长期接受称重框架的冲击，现场环境非常恶劣，要求称重系统的环境适应性强，可靠性高，故障率低。因此，称重系统、采用耐高温性能比较好的圆柱形称重传感器，并设水冷保护措施和称重吊框防偏转措施。称重系统的称重精度不大于±1kg。

[0028] 应用上述连铸坯称重系统实际称量的重量，可对连铸坯下一次切割定尺进行补偿，以消除结晶器磨损等设备因素对连铸坯重量的影响，基于称重系统的连铸坯定尺补偿量计算公式为：

[0029] △Lm1＝Ki(Li(G0-Gi)/Gi)

[0030] 式中：

[0031] △Lm1——铸坯下一次切割定尺补偿值，mm；

[0032] Li——铸坯本次切割的定尺；

[0033] G0——铸坯基准重量；

[0034] Gi——铸坯实际称重重量；

[0035] Ki——长度修正系数。

[0036] 长度修正系数Ki的取值函数见图7，计算公式为：

[0037] 当仅进行一次有效称重时Ki＝0.6～0.8，值可以根据逼近速率需要自动设定；

[0038] 两次以上有效称重时

[0039]

[0040] 式中：

[0041] x——重量偏差量变量， 单位‰；

[0042] a0、b0、a、b以及x1、x2等参数为常数，由工艺人员根据逼近速率需要自行设定，但a0、b0、a、b以及x1、x2设定须满足：1.0≥b0＞a0≥0。x1和x2根据重量偏差控制要求进行选取，一般0≤x1＜x2≤5；当x＝x1时，ax+b＝a0，当x＝x2时，ax+b＝b0。当a0、b0、x1、x2确定后，即可得出a、b。

[0043] 当本次称重重量大于基准重量允许偏差时，按上次定尺执行；

[0044] 当本次称重重量大于基准重量，上次称重重量小于基准重量时，按接近基准重量的重量和对应长度作为实际测量的重量Gi和长度Li；

[0045] 当预测模型参与控制时，定尺补偿模型的计算公式为：

[0046]

[0047] 式中：

[0048] ΔLmi——控制模型Mi的预测设备因素补偿值，mm；

[0049] k——有效称重次数和有效预测次数，即当称重值和预测值的偏差、称重值和基准值的偏差均满足允许误差时，则认为有效。当k＝0时，ΔLmi维持上次值；

[0050] Lmij——第j次称重的铸坯实际定尺，mm；

[0051] Gmij——第j次称重的铸坯重量预测值，kg；

[0052] Gj——第j次称重的铸坯实际重量，kg；

[0053] (3)基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿模型

[0054] 在连铸坯切割机移动方向上确定一个基点，在基点位置安装激光测距仪，确定基点与切割机原点的基准距离，在PLC系统中进行基准距离设定；在准备切割工作前，确定切割机已经归位；用激光测距仪测量归位后切割机实际所处位置(相对于基点的)距离，把激光测距仪把测量数据传输给PLC系统；由PLC系统计算出测量所得归位后切割机对于基点的距离与基准距离的偏差值；判断计算出的偏差值是否超过连铸坯切割允许偏差范围，若是，则在对连铸坯进行切割前的切割机行进时，以偏差值给切割机的行程进行补偿。若偏差值未超过连铸坯切割允许偏差范围，则不需要对切割机的行程进行补偿，见图8。

[0055] 连铸切割机原点检测装置，见图9，包括切割机(1)、运行轨道(3)、切割机(1)位于运行轨道(3)上，切割机(1)上有割枪(2)，该装置还包括激光测距仪(4)、激光测距仪支撑架(9)、测距标靶(5)、PLC系统(10)及定尺系统(11)，激光测距仪(4)固定在激光测距仪支撑架(9)上，激光测距仪支撑架(9)位于运行轨道(3)的一端，测距标靶(5)正对激光测距仪(4)设置在切割机(1)上，激光测距仪(4)与PLC系统(10)连接，PLC系统(10)与定尺系统(11)连接，激光测距仪(4)把所测得的切割机(1)归位后距离传输给PLC系统(10)，当切割机(1)归位后距离偏差值超出范围，则PLC系统(10)把偏差值传输给定尺系统(11)补偿定尺设定值。在PLC系统(10)内设定有切割机(1)停止在原点时与激光测距仪(4)这个基点的基准距离值S0、连铸坯切割允许偏差ΔS等参数，正常情况下，切割机(1)每一次完成切割都应该归位到原点，在切割连铸坯工作时，定尺系统(11)控制切割机(1)从原点沿运行轨道(3)与连铸坯(8)同步移动，并用割枪(2)对连铸坯(8)进行切割，切割完成后，切割机(1)向原点移动归位，以准备下一次切割动作。在切割机(1)归位时，由于各种因素的影响很可能无法正好回到原点位置，而是跟原点位置有一定偏差。所以，实际工作时，当切割机(1)归位后，让激光测距仪(4)发出激光，通过测距标靶(5)对激光的反馈测得切割机(1)与激光测距仪(4)这个基点的距离S1，把这个测得的距离S1传输给PLC系统，通过PLC系统中设定的计算模型计算出的距离偏差值ΔLM2，该偏差值ΔLM2与连铸坯切割允许偏差范围ΔL0对比，判断是否超出，若超出，则给定尺系统(11)连铸坯长度设定值补偿一个ΔLM2值。如基准定尺L0为连铸坯长度设定值；当ΔLM2的绝对值大于允许的测量控制精度ΔL0时，则结合基准定尺L0对设定定尺L进行补偿计算：L＝L0+ΔLM2，以经补偿后的L值作为下一次连铸坯长度设定值。

[0056] 基于切割机归位偏差的定尺补偿量计算公式为：

[0057] ΔLM2＝S1-S0

[0058] 式中：

[0059] ΔLM2——铸坯下一次切割定尺补偿值，mm；

[0060] S1——切割机返回最终停止位置，mm；

[0061] S0——切割机基准原点位置，mm；

[0062] (4)以“样本数据+训练”的结构方式的子模型

[0063] 以“样本数据+训练”的结构方式的子模型的前馈控制模型属于预测模型，应用连铸坯过程数据历程信息跟踪方法采集的历程信息建立数据样本后，分别输入到建立的定尺训练模型和定重训练模型进行自学习，多次学习进行参数调优后，对定尺模型和定重模型进行保存，然后集成到定重定尺预测模型中，实际生产过程中，预测模型实时根据连铸坯的过程数据信息，调用相对应的定尺模型或定重模型，分别对连铸坯定尺和定重进行在线实时预测，及时发现异常重量的连铸坯，提高连铸坯定重精度，见图10。

[0064] 训练模型可以采用以“样本数据+训练”的结构方式的模型，包括但不限于基于神经网络方法预测的控制子模型、基于Scikit-learn的GBDT方法预测的控制子模型、基于Scikit-learn的随机森林方法预测的控制子模型、基于Tensorflow方法预测控制子模型等机器学习的连铸坯定重预测模型，定尺模型和定重模型训练完成后，对模型进行保存，以方便后期定重定尺预测模型直接调用模型。

[0065] 在线进行定尺定重预测时，实时收集连铸坯的生产过程数据，当切割信号出现时，对过程数据按照训练模型的数据格式进行分析整理，分别得到预测重量和预测定尺的输入数据，然后调用相对应的定重/定尺模型。一方面预测出本次切割的连铸坯重量，如果重量超差，及时发出警告；另一方面预测出要获得期望重量的下一次切割定尺，下发到定尺系统，以期每一次切割都能保证铸坯重量满足坯料重量要求。

[0066] 为实现连铸坯定重定尺的智能控制，连铸坯智能定重定尺控制系统过程控制采用多级控制，各控制层级相互独立，应用标准的通信协议。连铸坯智能定重定尺控制系统通讯采用工业标准OPC技术实现与生产线基础级PLC系统的数据交互，采用数据库的方式实现与生产管理级MES系统的数据交互。

[0067] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：基于连铸坯过程数据历程信息跟踪方法和系统多级控制思想，集成了连铸坯智能定重定尺在线控制系统，利用数学模型对铸坯生产历程数据进行实时的跟踪，实时根据生产历程数据和实际称重数据，综合考虑了连铸机设备因素和生产工况数据对连铸坯重量的影响，采用多模型控制的先进策略，对连铸坯切割定尺进行了优化，实现较好的连铸坯定重精度控制。

附图说明

[0068] 图1为本发明结构组成；

[0069] 图2为本发明网络拓扑结构；

[0070] 图3为本发明参数输入输出关系；

[0071] 图4为多模型控制结构图；

[0072] 图5为某多模型集组成图；

[0073] 图6为作为独立的信息载体的单元块划分示意图；

[0074] 图7为长度修正系数Ki的取值函数图；

[0075] 图8为基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿方法流程图；

[0076] 图9为基于切割机归位偏差检测的连铸坯定尺补偿装置结构图；

[0077] 图10为连铸坯定重定尺在线预测方法流程图；

[0078] 图11为本发明主程序计算流程图；

[0079] 图12为本发明在某钢厂的监控界面；

[0080] 图13为本发明实际应用冶金效果对比图。

[0081] 图4中：U-控制器输出；e-模型误差；y-结果输出

[0082] 图9中：1、切割机 2、割枪 3、运行轨道 4、激光测距仪 5、测距标靶 6、激光测距仪支架 7、固定框架 8、连铸坯 9、激光测距仪支撑架 10、PLC系统 11、定尺系统具体实施方式

[0083] 下面结合附图对本发明进一步说明。

[0084] 连铸坯智能定重定尺在线控制系统是集称重系统、生产历程数据跟踪、机器学习、数学模型和智能控制为一体的新技术。如图1所示，本发明主要由输入模块、数据采集模块、数据存储模块、通信模块、核心计算模块、输出模块、执行模块以及监控界面模块组成。数据采集模块与数据存储模块、核心计算模块连接，数据采集模块持续采集连铸坯实时生产过程历程信息、切割机归位偏差及连铸坯切割后称重等信息，数据采集模块采集到的信息转递到数据存储模块、核心计算模块；数据存储模块通过通信模块获取生产管理级MES系统数据和生产过程数据，并进行数据存储；以通信模块作为控制系统实现基础数据交互的纽带，实现数据采集模块与生产管理级MES系统和基础自动化级PLC系统数据通讯；核心计算模块从数据采集模块获得实时工况数据以及从数据存储模块获得历史数据，进行数据诊断和计算处理；通过输出模块把核心计算模块的结果输出给执行模块；执行模块根据输出模块传递过来的核心计算模块的结果实现对连铸坯的定尺切割。

[0085] 通信模块采用两级联锁保护措施，实现自由切换和应急切换功能。为实现连铸坯定重定尺的智能控制，本发明过程控制采用多级控制，各控制层级相互独立，应用标准的通信协议。如图2所示，本发明属于L2级，相对于L1级和L3级独立存在，用于完成L1级的简单数学模型无法完成的复杂计算。本发明与生产线基础级PLC系统的数据交互通讯采用工业标准OPC技术实现，与生产管理级MES系统的数据交互采用数据库的方式实现。自动控制过程中，L2级从L3级系统获取生产计划，并从L1级的PLC中采集当前生产工况的实际数据，应用核心计算模型对设定的数据进行优化计算后，下发给PLC进行优化数据的指令执行。

[0086] 本发明的输入输出关系见图3，本发明主程序计算流程图见图11，本发明自动从PLC系统获取开浇、出尾坯、停浇等信号，系统按照当前生产信号启动后，自动从MES系统获取浇注计划(钢包炉号、上台时间、钢种名称、钢水成分、铸坯基准重量、铸坯基准长度/定尺、是否定重、断面尺寸等)，同时，自动从PLC系统获取当前的生产参数(钢包钢水重量、中包钢水重量、拉坯速度、中包钢水温度、结晶器冷却水量、结晶器冷却进出水温差、二冷区各回路实际水量、实际定尺、连铸坯实际重量以及切割机原点位置等)，并进行生产数据的历程信息跟踪；当获取切割信号或称重信号后，自动分析生产历程数据，启动预测计算模型和补偿长度计算模型，综合分析计算后的下一次切割定尺经PLC系统，下发给定尺系统。

[0087] 以某钢厂实际生产为例，连铸坯智能定重定尺在线控制系统的监控界面如图12所示，控制系统以“数、表”的形式显示了生产过程数据以及模型优化数据，工艺人员可以直观清晰地了解各铸流的浇注计划、生产历程数据、实时工况参数、连铸坯定尺、连铸坯称重重量以及预测的连铸坯重量和优化的切割定尺等重要的信息。以该钢厂某次生产断面为160mm×160mm、生产钢种为HRB400-E为例，基准定尺为L0＝10500mm，基准重量为G0＝
2354kg。某次切割实际定尺为Li＝10514mm，实际重量为Gi＝2348kg。切割机基准原点S0＝
500mm，切割机返回停止位为S1＝503mm。控制模型经分析生产历程数据，应用多模型控制策略优化计算得到下一次切割定尺为Li＝10553mm，切割后的连铸坯经称重系统称重得到实际铸坯重量为Gi＝2354kg。可见，此本发明铸坯定重控制中可以达到较好的控制效果。

[0088] 图13为某钢厂某个浇次，采用传统的基于称重系统定尺补偿的控制技术(图示中虚线所示)与采用本发明的智能定重定尺在线控制系统(图示中实线所示)的实际连铸坯重量控制效果对比。连铸坯的基准重量为2203kg，采用传统的定尺补偿控制技术，连铸坯重量偏差为±8kg，而采用本发明的控制计算，连铸坯重量偏差为±3kg，可见，采用连铸坯智能定重定尺在线控制系统，可以稳定地控制连铸坯定重精度，从而提高企业的经济效益。