冷轧带材板形在线立体监控方法
阅读说明：本技术 冷轧带材板形在线立体监控方法 (Online three-dimensional monitoring method for cold-rolled strip shape ) 是由 王鹏飞 段树威 李湃 金树仁 于 2019-10-29 设计创作，主要内容包括：本发明公开了冷轧带材板形在线立体监控方法,属于冶金轧制技术领域,包括以下步骤：步骤S1、将板形仪沿带材宽度测量的有效数据转换为固定数目的测量板形数值,实现测量数据沿带材宽度方向的缩放；步骤S2、将沿带材宽度方向上转换的固定数目的测量板形数据进行分段拟合；步骤S3、通过板形值建立相应的颜色维度,为使板形值与颜色RGB一一对应；步骤S4、通过空间坐标转换以及投影的方式进行数据降维,将三维板形坐标数据转换成可以在二维坐标上显示的数据；步骤S5、消隐算法处理,消除不可见的点,建立板形四维立体模型。本发明建立了带材在线四维立体模型,可直观表达出整个带材宽度以及一定长度范围内的板形分布及趋势。(The invention discloses an online three-dimensional monitoring method for a cold-rolled strip shape, which belongs to the technical field of metallurgical rolling and comprises the following steps of S1 converting effective data measured by a shape meter along the width of a strip into a fixed number of measured shape numerical values to realize the scaling of the measured data along the width direction of the strip, S2 performing sectional fitting on the fixed number of measured shape data converted along the width direction of the strip, S3 establishing corresponding color dimension through the shape values to enable the shape values to correspond to RGB , S4 performing data dimensionality reduction through space coordinate conversion and projection modes to convert three-dimensional shape coordinate data into data capable of being displayed on a two-dimensional coordinate, S5 performing blanking algorithm processing to eliminate invisible points and establishing a four-dimensional shape model.)
技术领域
本发明涉及冷轧带材板形在线立体监控方法，属于冶金轧制技术领域。
背景技术
在冷轧带钢生产过程中，由于来料的影响和冷轧本身的工艺特点，在冷轧生产过程中带材必然会因为沿长度方向发生不均匀的延伸，从而在轧制完成之后出现波浪、条纹等板形缺陷。科学客观的将板形信息进行量化，是衡量板形质量环节中的重要的一环，同时也是影响到提高板形质量、生产效率的要素之一。
围绕带材板形质量的改进、板形表征及评价方法，目前大都通过建立数学模型、力学仿真等方法进行定量分析。但这些方法均聚焦于提高板形实测信号的转换精度，虽然对自动控制系统的控制精度有一定提高，但却达不到板形控制画面的人机交互性以及观察的直观性需求。也有部分企业在线统计一维监控数据，即各测量段延伸率的标准差曲线以及二维颜色云图定性监控板形的质量，但其无法直观、明显的表示出板形缺陷，不利于成品带材板形质量的提高。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供冷轧带材板形在线立体监控方法，建立了带材在线四维立体模型，可直观表达出整个带材宽度以及一定长度范围内的板形分布及趋势，直观、明显的表示出板形缺陷。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
冷轧带材板形在线立体监控方法，包括以下步骤：
步骤S1、将板形仪沿带材宽度测量的有效数据转换为固定数目的测量板形数值，实现测量数据沿带材宽度方向的缩放，具体包括以下步骤：
S11、板形仪沿带材轴向方向划分为多个测量段，测量段的有效长度因带材的宽度不同而变化，板形仪输出有效测量数据，
S12、将有效测量数据通过插值运算转化为固定数目的测量板形值，考虑到带材经过辊缝之后是一条平滑而且连续的曲线，插值运算采用的方法是线性插值；
步骤S2、将沿带材宽度方向上转换的固定数目的测量板形数据进行分段拟合，实现数据的连续性，具体包括以下步骤：
S21、根据绘图界面的大小以及显示界面的像素点数量确定相邻两个测量板形值之间需要插值数量，具体计算公式为：
其中：c为相邻两点测量板形值之间需要的插值数量，Paint_height绘图界面高度方向的像素点的数量，N为板形仪的有效测量数据转换成测量板形数据的固定个数，
S22、两个测量板形值之间通过插值的方法插值出多个数据点，形成一组板形值，
任意两个测量板形值相邻点和之间的第i个***值的数值由以下公式推出：
步骤S3、通过板形值建立相应的颜色维度，使板形值与颜色RGB一一对应，具体包括以下步骤：
S31、选取M种基本颜色，确定M中基本颜色的RGB值，
S32、根据选取的M中基本颜色以及板形值的显示范围，将显示范围划分为M-1个显示区域，然后通过线性插值的方式将板形值和颜色RGB一一对应；
步骤S4、通过空间坐标转换以及投影的方式进行数据降维，将三维板形坐标数据转换成可以在二维坐标上显示的数据；
步骤S5、消隐算法处理，消除不可见的点，建立板形四维立体模型，具体包括以下步骤：
S51、建立观察点，确定观察点坐标ex,ey,ez以及和建立观察点对应的缓冲区间，缓冲区域之内存储的数据为对应点距离观察点的空间直线距离，
S52、在每次绘制立体模型时判断当前点与观察点的距离是否大于缓存区间之内存储的数据值，完成消隐处理；
空间距离计算公式为：
如果当前点与观察点之间的距离大于缓冲区域内存储的数据值就不显示，此时不需要替换原来的数据值，如果当前点与观察点之间的距离小于缓冲区域内存储的数据值就显示，同时将此距离替换原来缓冲区域内的存储的数据值，建立板形四维立体模型；
步骤S6、通过以上步骤建立冷轧带材板形在线四维立体模型，并利用高级编程语言将其封装成智能控件，集成到控制系统中，实现冷轧带材板形在线监控和四维立体模型的实时绘制，完成冷轧带材板形在线四维立体监控系统的组建。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S1中线性插值的转换公式为：
Transf[1]＝Detec[1]，
Transf[M]＝Detec[N]，
式中i的取值范围是2到N-1，下划线代表向下取整，板形仪的有效测量数据为Detec[M]，利用线性插值转换之后的测量板形数据为Transf[N]，M个有效测量数据通过插值运算使数据的数目固定为N个，M为有效测量数据的个数，其随带材宽度的不同而不同，N是设定的定值。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S3中板形值与颜色RGB具体转换公式为：
M种基本颜色将板形值的区域[Ymax,,Ymin]划分为M-1个显示区域，
其中，第一个显示区域内的板形值为
则此显示区域任意一个板形值y对应颜色的RGB为：
yR,yG,yB分别对应着板形值y对应的RGB的值。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S4中空间坐标转换的具体步骤为：
S41、选定观察点P，确定其沿x轴旋转角度，沿z轴旋转角度，并且距离原点O足够远，
S42、通过空间坐标转换，将原来的坐标的空间坐标系转换为以观察点为原点，PO为z轴的空间坐标系，
S43、通过投影将三维空间坐标(带材长度x，带材宽度y，带材厚度z为板形值)映射到平行于xoy平面的绘图界面上。
本发明技术方案的进一步改进在于：数据降维的转换公式为：
x*＝xcosr-ysinr，
y*＝0，
x*,y*,z*为转换之后的坐标，x，y，z为转换之前的坐标，r为沿z轴旋转的角度，
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S6具体包括以下步骤：
S61、采用高级编程语言(C语言)开发对象链接和智能可移植控件(OCX)，将建立的板形四维立体模型封装到智能可移植控件OCX之中；
S62、完成OCX控件嵌入工况组态软件(WinCC)，建立起板形仪和智能控件之间的数据传输，包括相关接口属性的设置，同时将人机交互画面(HMI)传送信息到智能控件之中，包括及用户自定义的板形最大值、最小值等等。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
本发明的冷轧带材板形在线立体监控方法，建立了带材在线四维立体模型，可直观表达出整个带材宽度以及一定长度范围内的板形分布及趋势，直观、明显的表示出板形缺陷。
通过线性插值的方法实现测量数据沿带材宽度方向的缩放，能够适用于目前市场上任何类型的板形仪，避免板形仪有效测量数据不能覆盖整个带材宽度从而造成冷轧带材板形在线四维立体监控系统无法进行冷轧带材板形在线监控和四维模型的实时绘制。
使用消隐算法进行优化和简化处理，将四维模型计算量降低，可以适用于工业控制计算机性能较低的情况，提高计算效率；二维板形数据转换成三维视图，更加直观的显示目前的板形质量，同时增加板形值对应RGB颜色维度，组成了一个由板形值和RGB颜色的四维立体模型，进一步提高了可读性和人机交互的友好程度，板形质量的在线监控更直观；四维模型通过高级计算机语言编写智能可移植控件，集成到组态软件之中，具有可移植性。
附图说明
图1是本发明步骤S1中数据缩放转换示意图；
图2是本发明步骤S3中颜色分布示意图；
图3是本发明步骤S5中消隐算法示意图；
图4是本发明流程图；
图5是本发明四维立体模型实际绘制效果图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步详细说明：
如图4所示，本实施例公开以板形辊长度为1450mm的五机架冷连轧机组的冷轧带材板形在线立体监控方法。其中主要控制参数及轧制参数如下表1所示。
表1轧制过程主要参数
冷轧带材板形在线立体监控方法，包括以下步骤：
步骤S1、将板形仪沿带材宽度测量的有效数据转换为固定数目的测量板形数值，实现测量数据沿带材宽度方向的缩放，具体包括以下步骤：
S11、板形仪沿带材轴向方向划分为多个测量段，测量段的有效长度因带材的宽度不同而变化，板形仪输出有效测量数据，
S12、如图1所示，将有效测量数据通过插值运算转化为固定数目的测量板形值，考虑到带材经过辊缝之后是一条平滑而且连续的曲线，插值运算采用的方法是线性插值；
本次设定的固定数目的测量板形数据点数N为21，有效测量数据的个数为25，则25个有效测量数据通过插值运算使数据的数目固定为21个数据点，通过线性插值的转换公式进行转换：
Transf[1]＝Detec[1]，
Transf[M]＝Detec[N]，
式中i的取值范围是2到N-1，下划线代表向下取整，板形仪的有效测量数据为Detec[M]，利用线性插值转换之后的测量板形数据为Transf[N]。
步骤S2、将沿带材宽度方向上转换的固定数目的21个测量板形数据进行分段拟合，实现数据的连续性，具体包括以下步骤：
S21、根据绘图界面的大小以及显示界面的像素点数量确定相邻两个测量板形值之间需要插值数量，本例中绘图界面为长500高300(单位：像素点)的界面，故在一个采集周期之内，需要在带材沿宽度方向***300个插值数据，具体计算公式为：
即Paint_height绘图界面高度方向的像素点为300，N为板形仪的测量有效数据转换成测量板形数据的固定个数21，从而确定相邻两点测量板形值之间需要的插值数数据点数量，根据计算公式
S22、两个测量板形值之间通过插值的方法插值出多个数据点，形成一组板形值，21个数据点共组成了20组板形值，
任意两个测量板形值相邻点Xj和Xj+1之间的第i个***值xi的数值由以下公式推出：
步骤S3、通过板形值建立相应的颜色维度，为使板形值与颜色RGB一一对应，具体包括以下步骤：
S31、选取M种基本颜色，确定M中基本颜色的RGB值，
S32、根据选取的M中基本颜色以及板形值的显示范围，将显示范围划分为M-1个显示区域，然后通过线性插值的方式将板形值和颜色RGB一一对应；
板形值与颜色RGB具体转换公式为：
M种基本颜色将板形值的区域[Ymax,,Ymin]划分为M-1个显示区域，
其中，第一个显示区域内的板形值为
则此显示区域任意一个板形值y对应颜色的RGB为：
yR,yG,yB分别对应着板形值y对应的RGB的值。
例如：如图2所示，紫色对应的范围是【255,0,255->255,0,0】
则紫色对应的板形值的区域为
在此区域任意一个板形值y对应颜色的RGB为：
yR＝255；
yG＝0；
本实施例中最终选取6种基本颜色作为板形的表示颜色，则6种基本颜色和颜色对应的RGB值见下表2所示：
表2选取的六种基本颜色和颜色对应的RGB值
颜色
R
G
B
紫色
255
0
255
红色
255
0
0
黄色
255
255
0
绿色
0
255
0
蓝色
0
0
255
黑色
0
0
0
6种基本颜色将板形值的区域[-15,15](单位为工业单位IU)的分布分成了5个区域，板形值的显示范围还可以在线调整，通过程序设定板形的显示范围的动态适应变化，本实施例中颜色的区间分配以及对应的板形值见下表3：
表3颜色的区间分配以及对应的板形值
表4颜色区间对一个的RGB的计算公式
序号
R
G
B
1
255
0
[(y-9)/6]*255
2
255
[(9-y)/6]*255
0
3
255-(3-y/6)*255
255
0
4
0
255+[(3+y)/6]*255
[(-3-y)/6]*255
5
0
0
255-(-9-y)/255
步骤S4、通过空间坐标转换以及投影的方式进行数据降维，将三维板形坐标数据转换成可以在二维坐标上显示的数据，从板形传入的数据为二维数据，本发明考虑到板厚，所以现在的板形数据为三维数据，若要在二维屏幕上显示三维数据，就要将三维数据转为二维数据，运用空间坐标转换和投影的方法，将三维转化成二维，空间坐标转换的具体步骤为：
S41、选定观察点P，确定其沿x轴旋转角度，沿z轴旋转角度，并且距离原点0足够远，考虑到实际的效果，选择沿Z轴旋转45度，沿X轴的旋转-42度(其中顺时针旋转为正，逆时针旋转为负)时显示效果最佳，
S42、通过空间坐标转换，将原来的坐标的空间坐标系转换为以观察点为原点，PO为z轴的空间坐标系，
S43、通过投影将三维空间坐标(带材长度x，带材宽度y，带材厚度z为板形值)映射到平行于xoy平面的绘图界面上。
数据降维的转换公式如下：
x*＝xcos(45°)-ysin(45°)
y*＝0
z*＝-xsin(45°)sin(-42°)-ycos(45°)sin(-42°)+zcos(-42°)
x*,y*,z*为转换之后的坐标，x，y，z为转换之前的坐标，r为沿z轴旋转的角度，
步骤S5、消隐算法处理，消除不可见的点，建立板形四维立体模型，消隐是指当我们观察空间任何一个不透明的物体时，只能看到该物体朝向我们的那些表面，其余的表面由于被物体所遮挡，如果把可见和不可见的线都显示出来，对视觉会造成多义性。
本例采用将Z-buffer算法进行简化消隐，如图3所示，假设xoy面为投影面，z轴为观察方向，过屏幕上任意象素点(x,y)做平行于z轴的射线R，与物体表面相交于p1,p2点，p1和p2点的z值称为该点的深度值，z-buffer算法比较p1和p2的z值，将最大的z值存入z缓冲器中，显然屏幕上(x,y)显示p1点的颜色。
其主要步骤为：
S51、建立观察点，确定观察点坐标ex,ey,ez以及和建立观察点对应的缓冲区间，缓冲区域之内存储的数据为对应点距离观察点的空间直线距离，
S52、在每次绘制立体模型时判断当前点与观察点的距离是否大于缓存区间之内存储的数据值，完成消隐处理
空间距离计算公式为：
如果当前点与观察点之间的距离大于缓冲区域内存储的数据值就不显示，此时不需要替换原来的数据值，如果当前点与观察点之间的距离小于缓冲区域内存储的数据值就显示，同时将此距离替换原来缓冲区域内的存储的数据值，建立板形四维立体模型。
步骤S6、通过以上步骤建立冷轧带材板形在线四维立体模型，并利用高级编程语言将其封装成智能控件，集成到控制系统中，实现冷轧带材板形在线监控和四维立体模型的实时绘制，完成冷轧带材板形在线四维立体监控系统的组建。
具体包括以下步骤：
S61、采用高级编程语言(C语言)开发对象链接和智能可移植控件(OCX)，将建立的板形四维立体模型封装到智能可移植控件OCX之中；
S62、完成OCX控件嵌入工况组态软件(WinCC)，建立起板形仪和智能控件之间的数据传输，包括相关接口属性的设置，同时将人机交互画面(HMI)传送信息到智能控件之中，包括及用户自定义的板形最大值、最小值等等。
板形辊长度为1450mm五机架冷连轧机组的板形控制系统中，将完成开发的板形四维模型嵌入到封装到智能可移植控件OCX之中，可以完成四维模型的实时绘制和在线监控。图5为实际效果，能够直观的显示当前的板形质量，并可以直观的从图5中观测出实际的板形缺陷等信息，可以间接的提高板形的质量控制。