一種45號六角鋼管質量預報與控制方法

　　一種45號六角鋼管質量在線檢測與控制方法，實時性好，可靠性和精度高。

　　45號六角鋼管主要應用于石油工業、航空工業、汽車工業、國防工業和城市公用事業等方面，其質量的好壞關系重大。45號六角鋼管生產的各工序環節都對產品質量的監測有嚴格的要求。這是因為各道生產工序都有可能出現廢品或次品，如果前一工序出現的缺陷或廢品不能及時檢測出來，在后面工序中繼續加工時，不僅不能提高設備的有效利用率，而且會造成能源的浪費。管坯穿孔生產是45號六角鋼管成型的第一道工序，穿孔得到的45號六角鋼管質量對最終產品質量影響很大。管坯穿孔生產過程是具有多時段、復雜非線性、動態多變量等特性的間歇生產過程，這使得45號六角鋼管質量與過程變量之間的關系比較復雜。在實際中由于生產的連續性和檢測儀器的限制，45號六角鋼管質量無法實時測量得到。它的監測需通過技術人員定期抽查來完成，其控制主要由操作工人依靠經驗調節工藝參數來實現。雖然部分學者利用有限元理論建立了45號六角鋼管形變、扭轉角度、內外裂紋和多余應變等質量信息與生產工藝參數之間的關系，但很難利用有限元法對其工藝參數與質量參數建立一一對應的映射關系。文獻記載有利用BP神經網絡方法建立了輥型、送進角和頂頭前伸量等工藝參數與45號六角鋼管質量關系模型。但由于建模方法和所選工藝參數的限制，所建立的質量模型精度不高。在間歇生產過程的質量預報中，MPCA、MPLS及其改進方法經常被采用。傳統的MPCA、MPLS方法在線監視策略的實施依賴于對過程測量變量未來數據點的估計。盡管Nomikos和MacGregor[8]提出了三種預估未反應完數據的方法,但是由于預估時沒有考慮采樣數據之間的動態聯系,所以易造成質量預報誤差較大。目前雖已提出的建立多MPCA模型的方法雖然解決了對未來數據點的預估問題，但其更適合于應用在故障診斷中。因為45號六角鋼管質量的形成是一個連續過程，與各個生產時段時刻密切相關，很難用某個子時段的預報模型去表達。

　　本發明的目的，是提供一種無管質量預報與控制方法，能大幅度提高斜軋穿孔生產的45號六角鋼管的質量，降低維護費用，實時性好，精度高。

　　針對管坯穿孔過程的復雜性，可將其分為一次不穩定穿孔、穩定穿孔和二次不穩定穿孔三個子時段。本發明人提出了基于方差子時段MPLS方法來建立45號六角鋼管質量預測模型。該方法依據穿孔生產時段劃分過程變量，并在每個子時段取相關過程變量的方差作為輸入變量，克服了傳統MPLS方法模型結構復雜、計算負荷大的缺點，解決了多時段間歇生產中模型對變量小幅波動不敏感問題，避免了建模和預報過程中的數據不等長問題，易于實現45號六角鋼管質量的在線建模與預測。仿真表明，基于方差子時段MPLS方法模型比傳統的MPLS模型具有更高的回歸和預測精度，為斜軋穿孔45號六角鋼管質量的提高提供了更有效的手段。