[发明专利]一种基于最小堆的质量流入口厚度存储计算方法

说明书

本申请的一种基于最小堆的质量流入口厚度存储计算方法，基于最小堆的质量流入口厚度存储计算方法，存储入口厚度数据时，使用最小堆的数据结构取代传统FIFO先进先出队列数据结构，这样避免了更新FIFO队列时所需要的逐次移位操作，减少了移位操作所需的计算量，提高计算效率。该方法，存储入口厚度数据时，使用最小堆的数据结构取代传统FIFO队列数据结构，在检索当前使用的入口厚度值时，由于最小堆使用有序结构存储，一般FIFO队列中排序的时间复杂度为O(n²)，而在最小堆中排序的时间复杂度为O(nlogn)，这样减少了检索所需的计算量，提高检索效率。

技术领域

本申请涉及一种基于最小堆的质量流入口厚度存储计算方法，具体涉及金属轧制过程中提高带材厚度控制性能的控制方法，属于金属加工控制技术领域。

背景技术

在铝、铜等有色金属及钢铁等黑色金属加工过程中，板带箔材的轧制是其中一个关键工序，使用轧机完成。在板带箔材的轧制过程中，为了提高带材厚差性能指标，一般使用自动厚度控制AGC系统。在自动厚度控制系统中，根据出口厚度获得方式的不同，可分成测厚仪反馈控制和质量流控制两类模式。

在测厚仪反馈控制模式中，使用出口测厚仪测量带材出口厚度，这种方式由于出口测厚仪安装在轧机出口处，从测量到反馈存在一定的延时。质量流控制模式，也称为秒流量(massflow)控制，根据入口速度、入口厚度、出口速度直接计算出在辊缝处的带材出口厚度，从计算到反馈不存在延时，因此与测厚仪反馈控制相比，提高带材厚差的控制精度，在高端产品中得到广泛应用。

质量流控制模式的结构示意图，如图1所示，其出口厚度的计算公式为：

Hc＝Hr*V1/V2

其中，Hc为计算的辊缝处出口厚度，V1为入口速度，V2为出口速度，Hr为辊缝处的入口厚度。

在整个计算过程中，V1，V2都可以通过速度测量装置如测速仪实时测量得到。Hr使用入口测厚仪测量，但是由于入口测厚仪安装在轧机入口侧，从测厚仪安装位置到辊缝还有一定距离L，因此Hr从开始测量到在辊缝处使用，存在一定的滞后时间，即在入口测厚仪测量出的入口厚度，要前进L距离后才能使用，在这段L距离上测量出的入口厚度都需要进行存储，经过一段时间到辊缝后取出使用。为了存储这段时间的入口厚度数据，传统上使用FIFO先进先出队列进行存储，每次顺序移位操作，每次存入一个新的入口厚度数据，每次取出一个入口厚度用于计算。

由于在带材轧制过程中，根据工艺的不同需求，轧制速度一般都会发生变化，再加上控制器提前量的变化，一般在入口厚度的FIFO队列中，不能每次使用最后一个数据计算，而是根据需求从FIFO队列中搜索出最满足条件的一个厚差数据。

例如，在其中一个采样时刻，FIFO队列中存储数据为H1、H2、……、Hn-1、Hn，如图2所示，其中数据数量为n，数据为等差数据，差值为L/n，即存储数据均匀分布于L距离中，这时在质量流控制计算中，取出Hn作为辊缝处的入口厚度，即选择队列中第n个数据，进行计算。

在下一采样时刻，轧制速度发生变化，假定由于轧制速度的提高，带材前进L距离，此时FIFO队列中存储的数据为H0、H1、H2、……、Hn-1，H0为新采样的入口厚度。这种情况下，如果使用Hn-1作为辊缝入口处的入口厚度，则不准确，因为Hn-1处的入口厚度已经由于速度的增加而跳过去，而应该使用H1作为辊缝处的入口厚度，也就是选择队列中第2个数据，才更准确。此时的搜索过程，需要从第n个数据开始，一直搜索到第2个数据结束，花费大量搜索时间。

由上可见，在FIFO队列中，首先要顺序移位操作，这会花费大量的计算时间，而且每次要根据轧制速度的变化，从队列中顺序搜索出一个最适合的数据，这也增加了控制所需的计算量。