[发明专利]一种钢铁产品均匀性和综合质量评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种钢铁产品均匀性和综合质量评估方法及系统，该方法包括：获取待评估数据集；其中，每一批次包括多条温度曲线和多个质量指标；计算每一批次的温度曲线与规格区域的相对体积，以及每一批次温度曲线与目标温度值的相对距离；将相对体积和相对距离与对应批次数据中的质量指标组合，形成质量指标数据集并进行标准化处理，以消除量纲影响；计算每一批次与最优方案的相对接近程度，作为评价当前批次优劣的依据。本发明利用核密度估计的方法解决了非正态工艺数据的均匀性评估问题；将优劣解距离法分为训练和评估两个过程，从而给新批次一个客观的相似度作为多质量指标的综合评价指标。

技术领域

本发明涉及流程工业质量管控与优化技术领域，特别涉及一种钢铁产品均匀性和综合质量评估方法及系统。

背景技术

在流程工业生产过程中，需要建立一个良好的数学模型来对高品质线材的多个轧制过程的温度曲线等工艺曲线进行均匀性分析，从而得到一个均匀性评价指标。然而几乎所有的钢铁产品生产过程都要经过多次轧制，所以得到的数据包含众多的过程温度等工艺曲线。

另一方面，在企业生产经营活动中，需要对产品的多个质量指标进行综合评价，从而实现产品综合分类定价。因此，需要利用综合评价方法来分析这若干个决定产品质量波动的检测指标。

但现有方法并不适用于多元非正态数据，也无法综合评价多个质量指标。

发明内容

本发明提供了一种钢铁产品均匀性和综合质量评估方法及系统，以解决现有方法不适用于多元非正态数据和无法综合评价多个质量指标的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供一种钢铁产品均匀性和综合质量评估方法，包括：

获取待评估数据集；其中，所述待评估数据集中包括多批次数据，每一批次数据分别包括当前待评估产品轧制过程中的多条温度曲线和多个质量指标；

基于各批次数据中的温度曲线，计算每一批次数据的温度数据与规格区域的相对体积，以及每一批次数据的温度数据与目标温度值的相对距离；

将所述相对体积和所述相对距离与对应批次数据中的质量指标组合，形成质量指标数据集，并对所述质量指标数据集进行标准化处理，以消除量纲影响；

基于标准化处理后的质量指标数据集，计算每一批次数据与最优方案的相对接近程度，得到当前批次数据对应的钢铁产品均匀性和综合质量评估结果。

进一步地，所述温度曲线包括：开轧温度曲线、精轧温度曲线以及吐丝温度曲线；所述多个质量指标包括：当前待评估产品的抗拉强度、断面收缩率、多种标准的直径合格率以及多种标准的不圆度合格率。

进一步地，所述基于各批次数据中的温度曲线，计算每一批次数据的温度数据与规格区域的相对体积，以及每一批次数据的温度数据与目标温度值的相对距离，包括：

基于动态曲线规整方法，对各批次数据中的多条不等长的温度曲线进行对齐处理，以使得各温度曲线的长度相等；

基于核密度估计方法，计算每一批次的温度数据与规格区域的相对体积；

基于欧式距离方法，计算每一批次的温度数据与目标温度值的相对距离。

进一步地，所述基于动态曲线规整方法，对各批次数据中的多条不等长的温度曲线进行对齐处理，以使得各温度曲线的长度相等，包括：

利用动态时间规整方法对各批次数据中的多条不等长的温度曲线进行对齐处理，以使得各温度曲线的长度相等。

进一步地，基于核密度估计方法，计算每一批次的温度数据与规格区域的相对体积，包括：