[发明专利]一种轧钢智能负差预警系统及其预警方法在审

专利信息
申请号: 202010451829.9 申请日: 2020-05-26
公开(公告)号: CN111597183A 公开(公告)日: 2020-08-28
发明(设计)人: 吴则勇;陈玉;刘伯慧 申请(专利权)人: 山东莱钢永锋钢铁有限公司
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F16/248;G06F16/25;G06F9/451;G08B3/10;G08B21/18;H04L29/08
代理公司: 济南舜科知识产权代理事务所(普通合伙) 37274 代理人: 张帅
地址: 251100 *** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 轧钢 智能 预警系统 及其 预警 方法
【权利要求书】:

1.一种轧钢智能负差预警系统,其特征在于,自下而上包括以下四层架构:数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层,

数据采集层包括热数据源和冷数据源,热数据源通过现场工业网关直接连接的PLC/DCS及其下的各种工业传感器和设备采集实时数据,冷数据源包括ERP、能管系统、MES、二级系统按需采集各部门业务系统数据,同时还有一部分数据以数据文件的方式上传;

数据计算层为热数据源和冷数据源的计算机制,数据计算层包括实时数据库和数据仓库,实时数据库与热数据源连接,采集、处理并存储实时热数据,并为上层数据服务层用例提供高速实时和历史数据接口;数据仓库用于采集来自业务系统的冷数据和来自实时数据库的热数据;

数据服务层包括微服务架构,微服务架构包括多个用例数据库,支持多个智能用例,同时支持为各用例提供聚合门户服务的平台模块用例;

数据应用层用于提供聚合门户,提供数据服务层中各用例的UI界面,通过API网关与微服务架构进行交互。

2.如权利要求1所述的轧钢智能负差预警系统,其特征在于,所述实时数据库采用PI,数据仓库基于GreenPlum构建,数据仓库采集来自业务系统的冷数据和来自实时数据库的热数据后,统一进行ETL清洗、计算和存储,并构建从基础数据层到特征数据层、再到应用数据层的ETL多层结构,为上层数据服务层用例提供各种维度的分析结果。

3.如权利要求1所述的轧钢智能负差预警系统,其特征在于,所述多个用例数据库分别提供公司级DPM用例服务、智能炼铁用例服务、智能炼钢用例服务、智能轧钢用例服务、智能动力用例服务、平台模块服务,各服务采用标准RESTfulAPI服务统一进行数据交互。

4.如权利要求3所述的轧钢智能负差预警系统,其特征在于,所述数据服务层中各用例的UI界面分别为公司级DPM用例UI、智能炼铁用例UI、智能炼钢用例UI、智能轧钢用例UI、智能动力用例UI、平台模块UI。

5.如权利要求1-4任一所述的轧钢智能负差预警系统的预警方法,其特征在于,包括轧线堆拉关系实时监控预警步骤、轧机活套高度波动预警步骤及工艺参数异常实时预警步骤。

6.如权利要求5所述的轧钢智能负差预警系统的预警方法,其特征在于,所述轧线堆拉关系实时监控预警步骤如下:

a)轧机电流及负荷数据采集:为了降低数采延迟,将数据采集层使用的终端设备部署在现场,服务器安装专业的数采软件,同时通过PI客户端将数据实时传输到PI实时数据库中,系统通过PI提供的Api进行数据查询,数采频率为100ms,数采的点包括轧机电流、轧机负荷;

b)数据处理逻辑:轧件通过轧机时,电流分为两个阶段,第一阶段:当轧机负荷从无变为有的时候,也就是轧机刚咬入轧机的节点,第二阶段为下一台轧机咬入当前轧件的节点,第二阶段结束为这支轧件完全通过轧机,通过轧机的负荷变化将两个阶段的电流存到相应的变量中,每100ms保存一个电流值;

c)计算堆拉钢关系:计算电流波动的公式为:

如果结果为正表示存在拉钢现象,结果为负表示存在堆钢现象,设定合理的预警阈值进行预警,预警方式包括界面红色闪烁及语音播报。

7.如权利要求5所述的轧钢智能负差预警系统的预警方法,其特征在于,所述轧机活套高度波动预警步骤如下:

a)轧机活套高度采集:将数据采集层使用的终端设备部署在现场,数采服务器安装专业的数采软件,同时通过PI客户端将数据实时传输到PI实时数据库中,系统通过PI提供的Api进行数据查询,数采频率为200ms,数采的点包括轧机负荷、活套实时高度、活套设定高度;

b)数据处理逻辑:活套在两架轧机之间,当下一架轧机有负荷瞬间开始起套,上一架轧机没有负荷瞬间开始落套,活套高度从起套后活套高度超过设定值开始统计,上一架轧机没有负荷时停止统计;

c)活套高度波动趋势:活套高度有一个设定值,活套起套完成后高度越稳定越有利于生产控制,用方差表示高度波动,根据预警阈值对波动值进行预警,预警方式包括界面红色闪烁及语音播报。

8.如权利要求5所述的轧钢智能负差预警系统的预警方法,其特征在于,所述工艺参数异常实时预警步骤如下:

a)结合现场提出的工艺参数实时预警需求进行采集点位整理,将点位维护到数采服务器及实时数据库后实现自动采集,每个点位根据需求单独设置采集频率;

b)系统通过实时数据库提供的Api进行数据获取,不同的预警频率不同,系统采用多线程执行方式,将工艺数据放在缓存中;

c)根据不同的数采规则进行数据整理,整理完成后结合现场合理阈值进行异常判断,预警分为绿色、黄色、红色,绿色表示正常,黄色表示警告,红色表示异常,阈值设置根据需要在界面手动调整;

d)界面图表使用Highcharts和Echarts组件,推送技术以WebSocket为主,界面定时刷新,不同的工艺参数预警模块设置不同的刷新频率,预警模块根据不同的预警级别进行绿、黄、红的展示,同时进行语音播报。

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