AT525762A2 - Echtzeit-Überwachungsverfahren und Stabilitätsanalyseverfahren für ein Stranggießverfahren - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung stellt ein Echtzeit-Überwachungsverfahren für das Stranggießverfahren und ein Stabilitätsanalyseverfahren für das Stranggießverfahren bereit. Das Stranggießverfahren umfasst mehrere Teilprozesse, die gemäß dem Verfahrensablauf des Stranggießverfahrens unterteilt sind. Das Echtzeit-Überwachungsverfahren umfasst: Bestimmen des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens gemäß den Ist-Brammenlängendaten und den Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten, Durchführen einer Abnormitätsdiagnose an den Echtzeitdaten der Schlüsselparameter, die dem aktuellen Teilprozess entsprechen, und Erzeugen von Abnormitätsdiagnoseergebnissen, die dem aktuellen Teilprozess entsprechen. Das Stabilitätsanalyseverfahren umfasst: Unterteilen der Ist-Daten von Schlüsselparametern in mehrere Datensegmente, die mehreren Teilprozessen entsprechen, Eingeben der Ist-Daten von zumindest zwei Schlüsselparametern, die zu den entsprechenden Datensegmenten gehören, in ein Stabilitätsmerkmalmodell, Ausgeben eines Stabilitätsmerkmalindexes, Durchführen einer Abnormitätsdiagnose an dem Stabilitätsmerkmalindex und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht, basierend auf dem Ausgang der Abnormitätsdiagnose.
Description
Technischer Bereich
Die Erfindung betrifft ein Echtzeit-Überwachungsverfahren für das Stranggießen
und ein Stabilitätsanalyseverfahren für das Stranggießen.
Hintergrund
Das StranggieRverfahren ist eines der wichtigsten Produktionsverfahren in der metallurgischen Industrie. Bislang gibt es jedoch keine typische und ausgereifte Überwachungslösung für dieses Verfahren und seine Schlüsselvorrichtungen. Dies führt auch zu häufigen Wartungsarbeiten für das gesamte StranggieRverfahren sowie zu geringem Nutzen und geringer Effizienz der Vorrichtungen. Gleichzeitig ist es schwierig, frühzeitige Verfahrensanomalien im StranggieRverfahren zu detektieren, und diese Verfahrensanomalien verursachen oft eine große Last und hohe Temperaturen an der Stranggießrolle der Gießanlage, was schließlich zum Ausfall der Stranggießrolle (insbesondere dem häufigem Ausfall der Lager von Schlüsselkomponenten) führen kann. Insbesondere gibt es keine entsprechende Zustandsdetektionslösung für die StranggieRrolle und ihre Antriebskette in der Stranggieß-anlage, und es ist unmöglich, die Lebensdauer der Stranggießrolle und
ihrer Antriebskette effektiv zu überwachen und vorherzusagen.
Die gefährliche Umgebung und die instabilen Arbeitsbedingungen im Verfahren des StranggießRens machen jedoch die herkömmliche CoMo-Lösung (eine einfache Schwingungs- und Temperaturüberwachung) unzureichend oder unfähig, um das
StranggieRverfahren effektiv zu überwachen.
eingesetzt.
Die manuelle Überprüfung der Brammenqualität hat insbesondere folgende Mängel: Im StranggieRverfahren kann man sich dem heißen Brammenbereich bei hoher Temperatur in der Regel nicht nähern, und man kann die Schlüsselkomponenten der Vorrichtungen nicht direkt beobachten. Daher wird die Bramme oft erst überwacht, nachdem sie aus dem letzten Verarbeitungsschritt gefördert wurde. Wenn man herausfindet, ob und welche Art von Qualitätsproblemen bei der Bramme aufgetreten sind, nachdem sie abgefördert wurde, kann man überprüfen, welche Vorrichtung oder welche Komponente defekt ist. Diese Art, nach einer manuellen Überprüfung auf die Anomalie einer Vorrichtung oder einer Komponente zu schließen, ist zwangsläufig hysteretisch. Es liegt auf der Hand, dass dieses Verfahren nicht in der Lage ist, Probleme in Echtzeit zu finden, geschweige denn, eine Früh-warnung vor entsprechenden Problemen bereitzustellen, und es bringt
den Stahlunternehmen oft entsprechende Verluste ein.
Darüber hinaus hat die Art und Weise der übermäßigen vorbeugenden Wartung folgende Mängel: Während der Stillstandszeit der Stranggießvorrichtung wird in der Regel Überprüfungspersonal eingesetzt, das schnell und einfach den Gesundheitszustand der Vorrichtung und der Komponenten überprüft und gemäß seiner Erfahrung und den entsprechenden Normen feststellt, ob die entsprechenden Komponenten offline ausgetauscht werden müssen. Aufgrund der Kontinuität der StranggieRproduktion und der Notwendigkeit einer hochsynchronen Zusammenarbeit zwischen den vor- und nachgelagerten Prozessen sind ungeplante Stillstände der Stranggießproduktion in Stahlunternehmen äußerst unerwünscht. Um die StranggieRproduktion so weit wie möglich aufrechtzuerhalten, kann das Überprüfungspersonal bei denjenigen Vorrichtungen oder Komponenten, die für
einen oder mehrere Zyklen kontinuierlich eingesetzt werden können, ohne die
Unternehmen Verluste verursacht.
Zusammenfassung
In Hinblick darauf schlägt die vorliegende Erfindung ein EchtzeitÜberwachungsverfahren für das Stranggießverfahren vor, wobei das StranggieRverfahren mehrere Teilprozesse umfasst, die gemäß dem Verfahrensablauf des Stranggießverfahrens unterteilt sind, und das EchtzeitÜberwachungsverfahren umfasst: Erfassen von Ist-Daten von Schlüsselparametern, die sich auf eine Schlüsselvorrichtung aus mehreren Stranggießvorrichtungen beziehen, von einem Verfahrenssteuerungssystem für das Stranggießen und/oder einem Datenerfassungssystem für die mehreren Stranggießvorrichtungen; Empfangen von Ist-Brammenlängendaten und Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten von dem Verfahrenssteuerungssystem in Echtzeit, und Bestimmen des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens gemäß den Ist-Brammenlängendaten und den Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten; Durchführen einer Abnormitätsdiagnose in dem aktuellen Teilprozess an den Echtzeitdaten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung, die dem aktuellen Teilprozess entsprechen, und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem aktuellen Teilprozess entspricht,
auf der Grundlage der Ausgabe der Abnormitätsdiagnose.
Die Erfindung stellt auch ein Stabilitätsanalyseverfahren für Stranggießverfahren bereit, wobei das StranggieRverfahren mehrere Teilprozesse umfasst, die gemäß
dem Verfahrensablauf des StranggießRverfahrens unterteilt sind, und das
basierend auf der Ausgabe der Abnormitätsdiagnose.
Gemäß dem Echtzeit-Überwachungsverfahren und dem Stabilitätsanalyseverfahren der vorliegenden Erfindung für das StranggießRverfahren kann die EchtzeitÜberwachung der zugehörigen Schlüsselvorrichtungen in dem jeweiligen Teilprozess des Stranggießverfahrens realisiert werden, und die Fehlertendenz kann im Voraus vorhergesagt werden. Diese beiden Verfahren eignen sich für unterschiedliche Gießverfahren verschiedener Stahlgüten und können die Betriebsstabilität und -konsistenz des Stranggießverfahrens erheblich verbessern
und die Qualität der Bramme sicherstellen.
In der Zeichnung ist der Erfindungsgegenstand beispielsweise dargestellt. Es
zeigen
Fig. 1 ist eine schematische Darstellung eines Stranggießsystems der vorliegenden Erfindung;
Fig. 2 ist eine schematische Darstellung eines typischen StranggieRverfahrens;
Fig. 3 ist eine schematische Darstellung, die die Aufteilung der Teilprozesse für das
in Fig. 2 dargestellte typische Stranggießverfahren zeigt;
Fig. 5 ist eine schematische Darstellung, die die Vorhersage der Fehlertendenz zeigt, die durch die Durchführung des Stabilitätsanalyseverfahrens für eine StranggieRrolle, die als Schlüsselvorrichtung gilt, erhalten wird;
Fig. 6 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zeigt, das die beiden Abnormitätsdetektionsprinzipien der vorliegenden Erfindung gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung integriert.
Detaillierte Ausführungsformen
Es gibt viele Arten von rotierenden Vorrichtungen, die in StranggieRverfahren verwendet werden. Ein komplettes StranggieRßsystem umfasst beispielsweise StranggieRrollen zum Rollen der Bramme, einen oder mehrere Antriebsmotoren und einen oder mehrere Reduzierer zum Antreiben der Stranggießrollen, ein Kühlsystem zum Kühlen der Bramme, usw. Alle Maschinen und Komponenten arbeiten in einer vorbestimmten Reihenfolge. Die Stranggießrollen arbeiten mit einem bestimmten Druck und Drehgeschwindigkeit, und eine StranggieRrolle ist aus mehreren Lagern und Wellen zusammengesetzt, und die Lager spielen eine wichtige Rolle bei der Lagerung und Drehung. Gemäß der Verarbeitungsstufe und dem Zustand der Bramme umfasst das Stranggießverfahren in der Regel einige unterschiedliche Teilprozesse. Dementsprechend wird die Stranggießanlage auch als zusammengesetzt aus mehreren Arbeitsabschnitten verstanden, und jeder Abschnitt hat eine unabhängige Schlüsselvorrichtung, um die entsprechende Verarbeitung und den Betrieb zu realisieren. Im tatsächlichen StranggieRverfahren werden die Verfahrensparameter jedes Abschnitts gemäß den Verfahrensanforderungen eingestellt, die in der Regel eine gute Konsistenz haben. Beispielsweise ist der Gesamtdruck der Stranggießrollen eine lineare Kombination der jeweiligen Teildrücke. Beispielsweise wird die Brammentemperaturregelung
jedes Verfahrensabschnitts auch durch die Durchflussmenge des Kühlwassers
ist.
Um die Abnormität und die Stabilität des StranggieRverfahrens zu kennen, ist es in der Regel notwendig, verschiedene Verfahrensparameter zu überwachen, zu analysieren und zu verarbeiten. Zum Beispiel sind Brammenschwingung, Brammentemperatur und Lastdruck auf der Bramme die Schlüsselparameter, die das StranggieRverfahren und die Brammenqualität beeinflussen, und diese
Parameter spiegeln oft den Gesundheitszustand der Schlüsselvorrichtungen wider.
Daher stellt die Erfindung gemäß den Merkmalen des Stranggießverfahrens und der Korrelation zwischen den Schlüsselparametern der Schlüsselvorrichtung in verschiedenen Teilprozessen ein Echtzeit-Überwachungsverfahren und ein
Stabilitätsanalyseverfahren für das StranggieRverfahren bereit.
Das oben beschriebene Verfahren der vorliegenden Erfindung basiert auf dem StranggieRsystem, wie es in Fig. 1 dargestellt ist. Das Stranggießsystem umfasst hauptsächlich ein Verfahrenssteuerungssystem für das Stranggießen und/oder ein Datenerfassungssystem für mehrere Stranggießvorrichtungen. Das Verfahrenssteuerungssystem, das beim Stranggießen verwendet wird, wird beispielsweise dazu verwendet, die Verfahrensparameter für die entsprechenden Vorrichtungen im Stranggießverfahren einzustellen und zu erhalten, wie z. B. die Temperatur des Kühlwassers, die Brammenlänge, die Brammengeschwindigkeit, den elektrischen Strom des Antriebsmotors und die Drehgeschwindigkeit der StranggieRrollen. Das Verfahrenssteuerungssystem ist z.B. irgendein geeignetes Verfahrenssteuerungssystem, wie z.B. ein Verfahrenssteuerungssystem auf der Basis von SPS, iba, etc. Das Datenerfassungssystem ist z. B. ein Datenerfassungssystem, das sich aus irgendwelchen geeigneten Sensoren zusammensetzt, die an Schlüsselvorrichtungen installiert sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Sensoren, die an den Antriebsmotoren, Reduzieren, Lagern usw. der jeweiligen Abschnitte installiert sind, insbesondere die
Schwingungssensoren, die zur Erfassung von Schwingungsdaten verwendet
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implementieren, die durch die Erfindung bereitgestellt werden.
Zum Implementieren der Verfahren gemäß der Erfindung wird zunächst das StranggieRverfahren gemäß den typischen Daten der Brammengeschwindigkeit und der Brammenlänge im Stranggießverfahren in mehrere Teilprozesse unterteilt. Fig. 2 zeigt die entsprechende Beziehung zwischen der Brammenlänge (Kurve A) und der Brammengeschwindigkeit (Kurve B) in einem typischen StranggieRverfahren (grob dargestellt durch den Kasten mit durchgezogener Linie in Fig. 2). Darüber hinaus ist das Stranggießverfahren gemäß der entsprechenden Beziehung in mehrere Teilprozesse unterteilt, wie in Fig. 3 gezeigt, die Folgendes umfassen: eine anfängliche Vorbereitungsstufe 1; eine Rückbewegungsstufe des Kaltstrangkopfes 2; eine anfängliche Kristallisationsstufe 3; eine Antriebsrollen-Anlaufstufe 4; eine stabile Stranggießstufe 5; und eine Stranggießendstufe 6. Daher ist das gesamte StranggieRverfahren vom Gießen des flüssigen Stahls bis zum Schneiden der Bramme gemäß dem Verfahrensablauf in mehrere unterschiedliche Teilprozesse
(d.h. mehrere unterschiedliche Stufen) unterteilt.
Gemäß dieser bevorzugten Unterteilung ist es beispielsweise in der "anfänglichen Vorbereitungsstufe 1", wenn die Brammengeschwindigkeit 0 und die Brammenlänge 0 ist. Wenn die Brammenlänge 0 ist, aber die Brammengeschwindigkeit sehr hoch ist, ist es in der "Kaltstrangkopf-Rückbewegungsstufe 2". Wenn die Brammenlänge 0 ist und die Brammengeschwindigkeit wieder auf 0 sinkt, befindet es sich in der "anfänglichen Kristallisationsstufe 3". Wenn die Brammenlänge anfängt zuzunehmen und die Brammengeschwindigkeit anfängt zuzunehmen, befindet es sich in der "Antriebsrollen-Anlaufstufe 4". Wenn die Brammenlänge konstant zunimmt und die Brammengeschwindigkeit stabil bleibt, befindet es sich in der "stabilen Stranggießstufe 5". Wenn die Brammenlänge das Maximum erreicht und die Brammengeschwindigkeit zu sinken beginnt (begleitet von einer kurzzeitigen oder momentanen Geschwindigkeitserhöhung), befindet es sich in der
"Stranggießendstufe 6". Natürlich sollte verstanden werden, dass die obigen
Teilprozesses verwendet werden, können unterschiedlich sein.
Darüber hinaus hat die Schlüsselvorrichtung, die mit jedem Teilprozess verbunden ist, ihre eigenen Verfahrensparameter, die sich in ihrem normalen Schwankungsbereich ändern. Durch die obige Unterteilung der Teilprozesse kann der Betriebsstatus der Schlüsselvorrichtung in den verschiedenen Teilprozessen entsprechend überwacht werden, um den Betriebsstatus der zugehörigen Schlüsselvorrichtung in den verschiedenen Teilprozessen zu überwachen, eine genauere Echtzeit-Abnormitätsüberwachung zu realisieren und sogar direkt die
spezifische Fehlerquelle zu bestimmen.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird ein Echtzeit-Überwachungsverfahren für ein Stranggießverfahren vorgeschlagen, wobei das StranggieRverfahren mehrere Teilprozesse umfasst, die gemäß dem Verfahrensablauf des StranggießRverfahrens, wie oben beschrieben, unterteilt sind.
Das Überwachungsverfahren umfasst:
Erfassen von Ist-Daten von Schlüsselparametern, die sich auf eine Schlüsselvorrichtung unter mehreren StranggieRvorrichtungen beziehen, von einem Verfahrenssteuerungssystem für StranggießRen und/oder einem
Datenerfassungssystem für mehrere Stranggießvorrichtungen;
Empfangen von Ist-Brammenlängendaten und Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten von dem Verfahrenssteuerungssystem in Echtzeit und Bestimmen des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens gemäß den Ist-Brammenlängendaten und
den Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten;
Abnormitätsdiagnose.
Bei dem oben erwähnten Echtzeit-Überwachungsverfahren ist die zugehörige Schlüsselvorrichtung für verschiedene Teilprozesse unterschiedlich, und die
Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung sind dann ebenfalls unterschiedlich.
So sind z. B. für die Brammenrollstufen nach der anfänglichen Kristallisationsstufe 3 (insbesondere für die Antriebsrollen-Anlaufstufe 4 und die stabile Stranggießstufe 5) die Schwingungen der Antriebsmotoren, der Reduzierer und der Lager der StranggieRrollen, das Drehmoment an der Abtriebswelle der Reduzierer, die Position der StranggieRßrollen und der Belastungszustand der StranggießRrollen usw. die Schlüsselparameter, die die Brammenqualität sowie, ob das
StranggieRverfahren normal verläuft oder nicht, widerspiegeln.
Zum Beispiel kann der Status des Kühlwassers im Kühlsystem für jeden Teilprozess in gewissem Maße die Prozessqualität des Teilprozesses widerspiegeln. Insbesondere kann die Kühlwassertemperatur in der Regel den Temperaturstatus der Bramme usw. widerspiegeln und dann widerspiegeln, ob es irgendwelche Anomalien in den Schlüsselkomponenten wie Düsen im Kühlsystem gibt. Gleichzeitig ist auch die Durchflussmenge des Kühlwassers ein wichtiger Parameter. Daher können bei Bedarf auch die Kühlwassertemperatur und/oder die Kühlwasserdurchflussmenge als die Schlüsselparameter für das Kühlsystem für alle
oder einzelne Teilprozesse ausgewählt werden.
Daher können die Schlüsselvorrichtung und Schlüsselparameter in jedem Teilprozess gemäß den tatsächlichen Bedürfnissen flexibel ausgewählt werden. Bevor das Echtzeit-Überwachungsverfahren implementiert wird, kann beispielsweise vorgeschrieben werden, dass für verschiedene Teilprozesse ein oder
mehrere der zugehörigen Vorrichtungen als Schlüsselvorrichtungen und deren
Schlüsselparameter ausgewählt werden sollten, um direkt die Ist-Werte der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtungen im StranggieRverfahren zu
erhalten.
Bei dem oben erwähnten Echtzeit-Überwachungsverfahren entspricht der tatsächliche Teilprozess aufgrund des Unterschieds der spezifischen Bedingungen in jedem Stranggießverfahren möglicherweise nicht genau dem Teilprozess, der im Voraus gemäß den typischen Brammengeschwindigkeits- und Brammenlängendaten eingeteilt wurde, so dass es erforderlich ist, den aktuellen Teilprozess in Echtzeit gemäß den Ist-Brammenlängendaten und den IstBrammengeschwindigkeitsdaten in jedem StranggieRverfahren und gemäß dem oben erwähnten Standard für die Teilprozesseinteilung zu bestimmen, d. h. den genauen Bereich des aktuellen Teilprozesses zu ermitteln. Die IstBrammenlängendaten und die Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten können von einem Steuerungssystem für das StranggieRverfahren, wie z. B. iba, erhalten
werden.
Um den aktuellen Teilprozess gemäß einer bevorzugten Verbesserung der vorliegenden Erfindung weiter genau zu bestimmen, kann das EchtzeitÜberwachungsverfahren des Weiteren umfassen: Erfassen von Ist-Daten von Hilfsparametern einer oder mehrerer Vorrichtungen der mehreren StranggieRvorrichtungen von dem Verfahrenssteuerungssystem und/oder dem Datenerfassungssystem. Daher kann gemäß den Ist-Daten der Hilfsparameter, den Ist-Brammenlängendaten und den Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten der Bereich
des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens genauer bestimmt werden.
Unter diesen Hilfsparametern ist die Schwingung der zugehörigen Vorrichtung in der Regel eine Art kritischer Hilfsparameter, so dass die Hilfsparameter beispielsweise den ersten Satz von Hilfsparametern umfassen, der einen oder mehrere der folgenden umfasst: die Schwingung des Antriebsmotors, die Schwingung des Reduzierers, die Schwingung des Lagers. Gemäß den Schwingungsdaten der
zugehörigen Vorrichtung in Kombination mit der Ist-Brammenlänge und den
Brammengeschwindigkeitsdaten können die Teilprozesse genauer unterteilt werden. Zum Beispiel entspricht die Schwingung des Antriebsmotors und/oder die Schwingung des Reduzierers, die In dem entsprechenden Abschnitt verwendet werden, oft dem Zustand, in dem die Bramme in diesen Abschnitt gefahren ist, so dass weiter bestätigt werden kann, dass das StranggieRverfahren zum
entsprechenden Teilprozess fortgeschritten ist.
Weiter können die Hilfsparameter vorzugsweise einen zweiten Satz von Hilfsparametern umfassen, der einen oder mehrere der folgenden enthält: Position der StranggieRrollen; Laststatus auf den Stranggießrollen (normalerweise kann der Laststatus 0 oder 1 sein, was dafür steht, ob eine Last vorhanden ist oder nicht, oder es kann ein spezifischer Wert der Last sein, wie z.B. der Wert der Kraft, die auf die StranggieRrollen wirkt), Drehgeschwindigkeit der StranggieRrollen; elektrischer Strom des Antriebsmotors, Drehmoment an der Abtriebswelle des Reduzierers, Temperatur des Lagers, Kühlwassertemperatur der Kühlvorrichtung, Kühlwasserdurchflussmenge der Kühlvorrichtung. Diese Hilfsparameter können gemäß den tatsächlichen Bedürfnissen ausgewählt werden, und der aktuelle Teilprozess kann durch die Kombination der Ist-Brammenlänge, der IstBrammengeschwindigkeitsdaten und der zugehörigen Schwingungsdaten weiter
genau bestimmt werden.
Zum Beispiel können sich die Daten der Brammengeschwindigkeit für die Kaltstrangkopf-Rückbewegungsstufe 2 und die anfängliche Kristallisationsstufe 3 drastisch ändern, während sich die Brammenlängendaten kaum ändern, obwohl der aktuelle Teilprozess gemäß der Ist-Brammengeschwindigkeit und der IstBrammenlänge in diesen Teilprozessen bestimmt werden kann. Daher kann durch die Auswahl der oben genannten Hilfsparameter (wie z. B. die Schwingungen des Antriebsmotors, des Reduzierers und des Lagers; die Position, die Drehgeschwindigkeit und der Lastzustand der Stranggießrollen; der elektrische Strom des Motors; die Kühlwassertemperatur usw.) die Bestimmung des aktuellen Teilprozesses unterstützt werden, um genauer zu bestimmen, ob der
entsprechende Teilprozess tatsächlich begonnen oder beendet wurde.
Darüber hinaus sind die Hilfsparameter, die zur genauen Bestimmung des aktuellen Teilprozesses verwendet werden, in der Regel die Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung im aktuellen Teilprozess (z. B. Schwingungsdaten, Temperaturdaten, Lastdaten usw. verschiedener Vorrichtungen). Daher können gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ein oder mehrere Hilfsparameter, die sich auf die Schlüsselvorrichtung beziehen, aus dem ersten Satz von Hilfsparametern ausgewählt werden, um die Schlüsselparameter zu sein; und/oder ein oder mehrere Hilfsparameter, die sich auf die Schlüsselvorrichtung beziehen, können aus dem zweiten Satz von Hilfsparametern ausgewählt werden, um die Schlüsselparameter zu sein, um die Echtzeitüberwachung an der
Schlüsselvorrichtung durchzuführen.
Bei des oben erwähnten Echtzeit-Überwachungsverfahrens können verschiedene geeignete Verfahren angewandt werden, um die Abnormitätsdiagnose für irgendeinen aktuellen Teilprozess durchzuführen. Zum Beispiel kann ein Vergleichsergebnis zwischen den Ist-Daten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung und den typischen Daten der Schlüsselparameter erhalten werden. Die typischen Daten der Schlüsselparameter können Werte oder Bereiche sein, die gemäß historischer Erfahrung festgelegt oder ausgewählt wurden, und der Vergleich zwischen den Ist-Daten der Schlüsselparameter und den typischen Daten der Schlüsselparameter kann Folgendes umfassen: direktes Vergleichen der IstDaten mit den typischen Daten oder Verarbeiten der Ist-Daten (wie z. B. Anwenden von Rauschentfernung oder notwendiger Konvertierung usw.) und dann Vergleichen der verarbeiteten Daten mit den typischen Daten. Auf der Grundlage des Vergleichsergebnisses kann dann ein dem aktuellen Teilprozess entsprechendes
Abnormitätsdiagnoseergebnis erstellt werden.
Alternativ können die Ist-Daten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung in ein Abnormitätsdetektionsmodell eingegeben werden, und ein Abnormitätsdiagnoseergebnis, das dem aktuellen Teilprozess entspricht, kann auf der Grundlage der Ausgabe des Abnormitätsdetektionsmodells erzeugt werden.
Gemäß den tatsächlichen Erfordernissen kann das Abnormitätsdetektionsmodell als
irgendein geeignetes Abnormitätsdetektionsmodell implementiert werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Abnormitätsdetektionsmodelle, die auf dem Isolation-Forest-Algorithmus, dem Density-Clustering (DBSCAN), dem LOFAlgorithmus (Local Outlier Factor), der One-Class-Support-Vector-Machine
(OneClassSVM) usw. basieren.
Darüber hinaus werden in einem typischen Echtzeit-Überwachungsverfahren die IstDaten der Brammenlänge und der Brammengeschwindigkeit sowie die Ist-Daten verschiedener Hilfsparameter und/oder Schlüsselparameter in der Regel gleichzeitig empfangen oder gesammelt, und dann werden die verschiedenen Daten (z. B. gemäß dem Zeitstempel) mit dem aktuellen Teilprozess synchronisiert, der gemäß den oben erwähnten Verfahren bestimmt wird, und dann wird die oben erwähnte
Abnormitätsdiagnose durchgeführt.
Am Beispiel von Fig. 4 wird das Echtzeit-Überwachungsverfahren für einen entsprechenden Reduzierer in einem bestimmten Teilprozess eingeführt. Fig. 4 zeigt die mehrfache Echtzeitüberwachung für den Reduzierer in einem bestimmten Abschnitt während einer stabilen Stranggießstufe von mehreren StranggieRverfahren. Fig. 4 enthält drei Diagramme A, B und C. In Diagramm A ist die Abszisse die Zeit und die Ordinate sind die Ist-Daten der Last auf der Abtriebswelle des Reduzierers (in kN). In Diagramm B ist die Abszisse die Anzahl der Abtastpunkte (die der Zeit in Diagramm A entspricht), und die Ordinate sind die verarbeiteten Lastdaten, die z. B. ein Wert im Bereich von 0-1 sein können. In Diagramm C ist die Abszisse die Anzahl der Abtastpunkte (die der Zeit in Diagramm A entspricht), und die Ordinate ist der Ausgangswert des Alarmsignals, der ein Wert von 0 oder 1 sein kann. Bei der Echtzeit-Detektion der mehreren stabilen StranggieRverfahren wird gemäß dem detektierten Ist-Last-Datenwert des Reduzierers (Diagramm A) und dem verarbeiteten Last-Datenwert (Diagramm B) durch die Implementierung des oben erwähnten Echtzeit-Überwachungsverfahrens detektiert, dass der Reduzierer in dem durch den Kasten in dieser Figur gezeigten Moment abnormal ist, d.h. die Daten der auf die relevante Abtriebswelle wirkenden
Kraft offensichtlich vom Normalwert oder -bereich abweichen, so dass ein
Alarmsignal (Diagramm C) gemäß dem Ergebnis der Abnormitätsdetektion in
Echtzeit während dieses Teilprozesses ausgesendet werden kann.
Es sollte auch verstanden werden, dass, in Bezug auf die Echtzeit-Überwachung für unterschiedliche Teilprozesse, das oben erwähnte Echtzeit-Überwachungsverfahren innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters gemäß der Erfassungs/Empfangshäufigkeit der entsprechenden Parameter usw. durchgeführt werden
kann.
Das Echtzeit-Überwachungsverfahren für das Stranggießverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung wurde oben beschrieben, und ein Stabilitätsanalyseverfahren für das StranggieRverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung wird unten beschrieben. Obwohl die Schritte in den beiden Verfahren oben und unten in einer bestimmten Reihenfolge beschrieben werden, sollte verstanden werden, dass der Zweck der Beschreibung nicht darin besteht, die Ausführungsreihenfolge jedes Schritts zu begrenzen, sondern zu zeigen, dass die entsprechenden Verfahren zusammenhängende Schritte umfassen. Daher kann die Ausführungsreihenfolge der verschiedenen Schritte gemäß den tatsächlichen Bedürfnissen beliebig angeordnet werden, solange der Prozess und die Wirkung
der Verfahren der vorliegenden Erfindung realisiert werden können.
Gemäß den Forschungen des Erfinders wurde festgestellt, dass vor dem Auftreten eines schwerwiegenden Fehlers (wie z. B. eines Defekts, eines Bruchs, einer Abschaltung usw.) in einer Vorrichtung der Betrieb der Vorrichtung bereits in einem instabilen Zustand war und es eine Tendenz zu einem schwerwiegenden Fehler gab. Es ist jedoch schwierig, diese Tendenz durch herkömmliche Detektionsverfahren zu finden oder zu diagnostizieren, und wenn der schwerwiegende Fehler auftritt, verursacht er oft große Verluste. Daher schlägt die vorliegende Erfindung vor, eine fortschrittliche Vorhersage und Diagnose der Fehlertendenz auf der Grundlage von Stabilitätseigenschaften der
Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung zu realisieren.
Das Stabilitätsanalyseverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung kann nach jedem Stranggießen durchgeführt werden, um auf der Grundlage der durch das Verfahren erhaltenen Ergebnisse eine Tendenzvorhersage und Diagnose
durchzuführen.
Zum Beispiel kann nach Abschluss mehrerer Stranggießverfahren die Stabilitätsanalyse an den relevanten Schlüsseldaten in jedem Teilprozess jedes StranggieRverfahrens durchgeführt werden, um die Tendenz eines ernsthaften Fehlers zu analysieren. Das Stabilitätsanalyseverfahren beinhaltet auch die Unterteilung mehrerer Teilprozesse gemäß dem Verfahrensablauf des StranggieRverfahrens, wie beispielsweise die sechs Teilprozesse, die oben in Bezug auf Fig. 2 beschrieben wurden. Das Stabilitätsanalyseverfahren umfasst den
folgenden Schritt:
Aufteilen der Ist-Daten der Schlüsselparameter, die sich auf die Schlüsselvorrichtung in mehreren Stranggießvorrichtungen beziehen, in mehrere Datensegmente, die jeweils den mehreren Teilprozessen entsprechen, wobei die Ist-Daten von einem Verfahrenssteuerungssystem für das Stranggießen und/oder von einem Datenerfassungssystem für die mehreren StranggieRvorrichtungen
während des Stranggießens erhalten werden;
Eingeben von Ist-Daten von zumindest zwei zu den entsprechenden Datensegmenten gehörenden Schlüsselparametern in ein Stabilitätsmerkmalmodell, das einen Stabilitätsmerkmalindex ausgibt, wobei das Stabilitätsmerkmalmodell gemäß der Korrelation zwischen den zumindest zwei Schlüsselparametern
vordefiniert ist;
Durchführen einer Abnormitätsdiagnose für den ausgegebenen Stabilitätsmerkmalsindex und Erzeugen des Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht, basierend auf dem Ausgang der
Abnormitätsdiagnose.
Bei dem oben erwähnten Stabilitätsanalyseverfahren kann in Bezug auf die Unterteilung der mehreren Teilprozesse jedes Mal, wenn das Stabilitätsanalyseverfahren durchgeführt wird, ein vordefinierter Standard für die Unterteilung der Teilprozesse angewendet werden, oder der genaue Bereich jedes Teilprozesses im aktuellen Stranggießverfahren kann gemäß dem oben erwähnten genauen Bestimmungsverfahren auf der Grundlage der Ist-Brammenlängendaten und der Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten, die im aktuellen Stranggießverfahren erfasst wurden, weiter bestimmt werden, und dann können die Ist-Daten der Schlüsselparameter in die mehreren Datensegmente entsprechend den mehreren
Teilprozessen unterteilt werden.
Das Stabilitätsmerkmalsmodell kann voreingestellt sein, und zumindest zwei Schlüsselparameter können gemäß den Verfahrensfunktionen und der Leistung der Schlüsselvorrichtung in verschiedenen Teilstufen ausgewählt werden, um das Stabilitätsmerkmalsmodell in Bezug auf diesen Teilprozess zu erstellen, und diese Schlüsselparameter sollten eine tatsächliche Korrelation untereinander haben. Zum Beispiel sind bei einem Walzsystem die Last und die Geschwindigkeit der zugehörigen Vorrichtungen (wie z.B. Stranggießrollen) hochgradig korreliert und können den Status der zugehörigen Vorrichtungen widerspiegeln. Bei dem Kühlsystem ist die Temperatur des Kühlwassers hochgradig mit der Durchflussmenge des Kühlwassers korreliert und kann den Zustand der
zugehörigen Komponenten oder Vorrichtungen im Kühlsystem widerspiegeln.
Im Folgenden wird das Stabilitätsanalyseverfahren der vorliegenden Erfindung am Beispiel der Stranggießrollen beschrieben. Wie bereits erwähnt, ist beim Verfahren des Stranggießens die Last der Stranggießrollen sehr wichtig, und die Last der StranggieRrollen ist gleichmäßig auf die verschiedenen Stranggießrollen verteilt, was eine grundlegende Prozessanforderung ist. Zum Beispiel können die
Gesamtlast Frer und die Last auf jeder Antriebsrolle Fref1 Frefn durch die folgende
Beziehung definiert werden:
Frer © Fren + Fre 1 From
Dementsprechend können die Lastfaktoren wie unten definiert werden, die durch
das vordefinierte Lastverhältnis berechnet werden:
Fref — Freft — Fref2 Ey Frefn
Kf kfl kf2 0 kfn
Dabei ist kf das Gesamtlastverhältnis, kf1 ... kfn sind die Lastverhältnisse der
einzelnen Antriebsrollen, die die folgende Gleichung erfüllen: kf=kfl + kf2 +... + kfn
Da die Gesamtlast auch mit der GieRgeschwindigkeit im StranggieRverfahren zusammenhängt, ist die Last auf jeder Stranggießrolle auch mit der GieRgeschwindigkeit verbunden, und aufgrund der oben genannten linearen Beziehung sollte die Korrelation zwischen der Last auf jeder StranggieRrolle und der GieRgeschwindigkeit relativ stabil sein, wenn das System stabil ist, so dass die folgenden zwei Gießstabilitätsindizes auf der Grundlage dieser Korrelation definiert
werden können: std[corr(Fref, speed)|i = 1 nn] mean[corr(F,ef, speed)|i = 1 An]
wobei speed für die Gießgeschwindigkeit steht, corr(F,.,, speed) die
Korrelationsfunktion zwischen der Last und der Geschwindigkeit ist, std und mean für die Varianz und den Mittelwert stehen, die beide die Stabilitätsmerkmalsindizes sind, die für die Stranggießrollen auf der Grundlage der Korrelation zwischen der
GieRgeschwindigkeit und der Last auf den Stranggießrollen festgelegt werden.
Vorzugsweise können gemäß dem oben definierten Stabilitätsmerkmalmodell die Ist-Daten der Last auf den Stranggießrollen und der GieRgeschwindigkeit, die bei jedem Stranggießverfahren erhalten werden, nach Abschluss mehrerer StranggieRverfahrene in das obige Modell eingegeben werden, und dann kann der Stabilitätsmerkmalindex ausgegeben werden. Dann wird eine Abnormitätsdiagnose für den ausgegebenen Stabilitätsmerkmalindex durchgeführt, und ein Abnormitätsdiagnoseergebnis, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht,
wird basierend auf der Ausgabe der Abnormitätsdiagnose erzeugt.
Eine solche Abnormitätsdiagnose kann beispielsweise ein Vergleichen des vom Stabilitätsmerkmalmodell ausgegebenen Stabilitätsmerkmalindex mit dem historischen Wert oder dem Schwellwert des Stabilitätsmerkmalindex umfassen; oder das Eingeben des vom Stabilitätsmerkmalmodell ausgegebenen Stabilitätsmerkmalindex in das Abnormitätsdetektionsmodell und das Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht, auf der Grundlage der Ausgabe des Abnormitätsdetektionsmodells. Das hier verwendete Abnormitätsdetektionsmodell kann auch irgendeines oder mehrere der Abnormitätsdetektionsmodelle sein, die in den oben erwähnten Überwachungsverfahren verwendet werden, wie z.B. Abnormitätsdetektionsmodelle, die auf dem Isolation-Forest-Algorithmus, DensityClustering (DBSCAN), dem Local-Outlier-Factor-Algorithmus (LOF), der One-Class-
Support-Vector-Machine (OneClassSVM) usw. basieren.
Fig. 5 zeigt die Ausgangskurven der oben genannten Varianz und des Mittelwerts (als Merkmal-1 bzw. Merkmal-2), die durch die Durchführung mehrerer Stabilitätsanalysen nach Abschluss mehrerer Stranggießverfahren erhalten wurden, wobei die Abszisse die Anzahl der Gießvorgänge ist und die Ordinate der Wert des entsprechenden Stabilitätsmerkmalsindex ist. In diesem Beispiel ist es schwierig, abnormale Bedingungen oder eine abnormale Tendenz in der Kurve des Merkmals 1 zu finden. In der Kurve des Merkmals-2 wird jedoch gemäß dem durch die gepunktete Linie dargestellten Abnormitätsschwellwert des
Stabilitätsmerkmalsindexes davon ausgegangen, dass die Stranggießrolle normal
arbeitet, wenn der Index unter diesem Schwellwert liegt; während oberhalb dieses Schwellwerts, beispielsweise ab Pfeil A (seit etwa dem 20. GieRvorgang), davon ausgegangen werden kann, dass die Stranggießrolle eine Tendenz auszufallen hat. Seit dem 20. Gießvorgang nimmt die Anzahl, bei die die Werte von Merkmal-2 oberhalb des Schwellwertes erscheinen, zu, und die Werte werden immer größer. Grundsätzlich lässt sich feststellen, dass die Stranggießrolle ein Fehlerrisiko hat. Tatsächlich wurde ein Fehler der Stranggießrolle beim 50. Gießvorgang beobachtet, der durch Pfeil B angezeigt wird. Wenn also nach dem 20. GieRvorgang auf den Zustand der StranggieRrolle geachtet und rechtzeitig notwendige Wartungsmaßnahmen ergriffen würden, könnte das Versagen der Stranggießrolle
im Voraus vermieden werden.
Das Stabilitätsmerkmalsmodell und das Analyseverfahren für die Stranggießrolle als Schlüsselvorrichtung sind oben angegeben. Es sollte verstanden werden, dass das Stabilitätsanalyseverfahren der vorliegenden Erfindung auch auf andere Schlüsselvorrichtungen angewendet werden kann, um entsprechende Stabilitätsmerkmalsmodelle zu erstellen und eine effektive Stabilitätsanalyse und diagnose durchzuführen. Zum Beispiel kann für den Antriebsmotor ein Stabilitätsmerkmalsmodell gemäß der Korrelation zwischen dem Motorstrom und der Drehgeschwindigkeit der StranggieRrolle erstellt werden. Für das Kühlsystem kann ein Stabilitätsmerkmalsmodell für das Kühlsystem gemäß der Korrelation zwischen der Kühlwasserdurchflussmenge und der Kühlwassertemperatur erstellt
werden.
Das Echtzeit-Überwachungsverfahren und das Stabilitätsanalyseverfahren für das StranggieRverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung sind oben angegeben. Die beiden Verfahren können auch kombiniert werden. Fig. 6 zeigt ein Qualitätsüberwachungsverfahren für ein StranggieRverfahren gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, das im Wesentlichen
umfasst:
In Schritt S1 werden die Ist-Brammengeschwindigkeit, die Ist-Brammenlänge und
die zugehörigen Parameter der jeweiligen Vorrichtung in Echtzeit erfasst;
in Schritt S2 wird bestimmt, ob das aktuelle StranggieRverfahren abgeschlossen ist, wenn ja, wird mit Schritt S3 fortgefahren, andernfalls wird mit Schritt S6 fortgefahren; Schritt S2 kann durch die Ausführung von Schritt S1 oder durch andere voreingestellte Bedingungen ausgelöst werden, zum Beispiel auf der
Grundlage voreingestellter Regeln der Ausführungszeit ausgelöst werden;
in Schritt S3 wird die Stabilitätsanalyse auf der Grundlage des für die Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung erstellten Stabilitätsmerkmalmodells durchgeführt, um den relevanten Stabilitätsanalyseindex zu erhalten;
in Schritt S4 wird eine Abnormitätsdiagnose für den Ausgangsstabilitätsmerkmalsindex durchgeführt;
in Schritt S5 wird der aktuelle Teilprozess gemäß der Ist-Brammengeschwindigkeit, der Ist-Brammenlänge und der zugehörigen Hilfsparameter bestimmt;
in Schritt S6 wird eine Echtzeitüberwachung durchgeführt, um die EchtzeitAbnormitätsdetektion zu realisieren;
in Schritt S7 wird das gemäß dem Echtzeitüberwachungsverfahren und/oder dem Stabilitätsanalyseverfahren erhaltene Abnormitätsdetektionsergebnis ausgegeben,
z.B. ein Alarmsignal ausgegeben.
Aus den oben genannten Qualitätsüberwachungsverfahren entsprechen S3-S4 dem Stabilitätsanalyseverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung, und S6-S7 entsprechen dem Echtzeitüberwachungsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung.
Es sollte beachtet werden, dass die oben genannte Ausführungsform nur ein Beispiel für vorteilhafte Ausführungsformen ist und nicht als einschränkend angesehen wird. Entsprechende Modifikationen der obigen Ausführungsformen fallen ebenfalls in den Schutzbereich der vorliegenden Erfindung. Beispielsweise kann es keine strikte Ausführungsreihenfolge zwischen Schritt S1 und Schritt S2
geben. In einigen Ausführungsformen hat die Ausführung von Schritt S6
beispielsweise nichts mit dem Beurteilungsergebnis von Schritt S2 zu tun: Wenn das Beurteilungsergebnis von Schritt S2 beispielsweise ja ist, wird mit Schritt S3 fortgefahren, und wenn das Beurteilungsergebnis von Schritt S2 nein ist, wird gewartet, bis die nächste Beurteilung erfolgt ist. Und Schritt S6 kann ausgelöst werden, um auf der Grundlage der voreingestellten Ausführungszeitregel auszuführen, die nicht durch das Beurteilungsergebnis von Schritt S2 beeinflusst
wird.
Das Echtzeit-Überwachungsverfahren und das Stabilitätsanalyseverfahren für das StranggieRverfahren gemäß der Erfindung sind oben beschrieben, die nicht nur die Echtzeit-Überwachung der entsprechenden Schlüsselvorrichtungen in jedem Teilprozess des Stranggießverfahrens realisieren können, sondern auch die Fehlertendenz im Voraus vorhersagen. Die beiden Verfahren eignen sich für unterschiedliche Gießverfahren verschiedener Stahlgüten und können die Betriebsstabilität und -konsistenz des Stranggießverfahrens erheblich verbessern
und die Qualität der Bramme sicherstellen.
Die beispielhafte Implementierung des in dieser Offenbarung vorgeschlagenen Schemas wurde oben mit Bezug auf die bevorzugten Ausführungsformen im Detail beschrieben. Es kann jedoch von den Fachleuten verstanden werden, dass, ohne vom Konzept dieser Offenbarung abzuweichen, verschiedene Änderungen und Modifikationen an den oben genannten spezifischen Ausführungsformen durchgeführt werden können, und verschiedene technische Merkmale und Strukturen, die in dieser Offenbarung vorgeschlagen werden, können auf verschiedene Weise kombiniert werden, ohne den Schutzbereich dieser
Offenbarung, der durch die beigefügten Ansprüche bestimmt ist, zu überschreiten.
Claims (10)
1. Echtzeit-Überwachungsverfahren für ein Stranggießverfahren, wobei das StranggieRverfahren mehrere Teilprozesse umfasst, die gemäß dem Verfahrensablauf des Stranggießverfahrens unterteilt sind, und das EchtzeitÜberwachungsverfahren umfasst:
Erfassen von Ist-Daten von Schlüsselparametern, die sich auf eine Schlüsselvorrichtung unter mehreren Stranggießvorrichtungen beziehen, von einem Verfahrenssteuerungssystem für StranggießRen und/oder einem Datenerfassungssystem für die mehreren Stranggießvorrichtungen;
Empfangen von Ist-Brammenlängendaten und Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten von dem Verfahrenssteuerungssystem in Echtzeit und Bestimmen des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens gemäß den Ist-Brammenlängendaten und den Ist-Brammengeschwindigkeitsdaten;
in dem aktuellen Teilprozess, Durchführen einer Abnormitätsdiagnose an den Echtzeitdaten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung, die dem aktuellen Teilprozess entsprechen, und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem aktuellen Teilprozess entspricht, basierend auf der Ausgabe der
Abnormitätsdiagnose.
2. Stabilitätsanalyseverfahren für ein StranggieRverfahren, wobei das StranggieRverfahren mehrere Teilprozesse umfasst, die gemäß dem Verfahrensablauf des Stranggießverfahrens unterteilt sind, und das Stabilitätsanalyseverfahren umfasst:
Aufteilen von Ist-Daten von Schlüsselparametern, die sich auf die Schlüsselvorrichtung unter mehreren StranggießRvorrichtungen beziehen, in mehrere Datensegmente, die jeweils den mehreren Teilprozessen entsprechen, wobei die
Ist-Daten von einem Verfahrenssteuerungssystem für das Stranggießen und/oder
Eingeben von Ist-Daten von zumindest zwei zu den entsprechenden Datensegmenten gehörenden Schlüsselparametern in ein Stabilitätsmerkmalmodell, das einen Stabilitätsmerkmalindex ausgibt, wobei das Stabilitätsmerkmalmodell gemäß der Korrelation zwischen den zumindest zwei Schlüsselparametern vordefiniert ist;
Durchführen einer Abnormitätsdiagnose für den ausgegebenen Stabilitätsmerkmalsindex und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht, basierend auf dem Ausgang der
Abnormitätsdiagnose.
3. Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei das Stranggießverfahren ein Verfahren vom Gießen des geschmolzenen Stahls bis zum Schneiden der Bramme umfasst, und die Teilprozesse umfassen:
erste Vorbereitungsstufe;
Kaltstrangkopf-Rückbewegungsstufe;
anfängliche Kristallisationsstufe;
Antriebsrollen-Anlaufstufe;
stabile Stranggießstufe; und
StranggieR-Endstufe.
4. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei,
das Verfahren weiter umfasst: Erfassen von Ist-Daten von Hilfsparametern einer oder mehrerer Vorrichtungen aus den mehreren Stranggießvorrichtungen von dem Verfahrenssteuerungssystem und/oder dem Datenerfassungssystem,
der Schritt des Bestimmens des aktuellen Teilprozesses umfasst: Bestimmen des aktuellen Teilprozesses des Stranggießverfahrens gemäß den Ist-Daten der Hilfsparameter, den Ist-Brammenlängendaten und den Ist-
Brammengeschwindigkeitsdaten.
5. Verfahren gemäß Anspruch 2, wobei,
der Schritt des Aufteilens der Ist-Daten in die mehreren Datensegmente umfasst:
der Abnormitätsdiagnoseschritt umfasst:
Vergleichen des vom Stabilitätsmerkmalmodell ausgegebenen Stabilitätsmerkmalindex mit dem historischen Wert oder Schwellwert des Stabilitätsmerkmalindex; oder
Eingeben des Stabilitätsmerkmalindexes, der von dem Stabilitätsmerkmalmodell ausgegeben wird, in das Abnormitätsdetektionsmodell, und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem entsprechenden Teilprozess entspricht,
basierend auf der Ausgabe des Abnormitätsdetektionsmodells.
6. Verfahren gemäß Anspruch 4 oder 5, wobei die Hilfsparameter einen ersten Satz von Hilfsparametern umfassen, und der erste Satz von Hilfsparametern einen oder mehrere der folgenden Parameter umfasst:
Schwingung eines Antriebsmotors;
Schwingung eines Reduzierers;
Schwingung eines Lagers.
7. Verfahren gemäß Anspruch 6, wobei die Hilfsparameter einen zweiten Satz von Hilfsparametern umfassen und der zweite Satz von Hilfsparametern einen oder mehrere der folgenden Parameter umfasst:
Position der StranggieRrolle;
Lastzustand der StranggieRrolle;
Drehgeschwindigkeit der StranggieRrolle;
elektrischer Strom des Antriebsmotors;
Drehmoment an der Abtriebswelle des Reduzierers;
Lastzustand an der Abtriebswelle des Reduzierers;
Temperatur des Lagers;
Durchflussmenge des Kühlwassers einer Kühlvorrichtung.
8. Verfahren gemäß Anspruch 7, das weiter umfasst:
Auswählen eines oder mehrerer Hilfsparameter, die sich auf die Schlüsselvorrichtung beziehen, aus dem ersten Satz von Hilfsparametern als die Schlüsselparameter; und/oder
Auswählen eines oder mehrerer Hilfsparameter in Bezug auf die Schlüsselvorrichtung aus dem zweiten Satz von Hilfsparametern als die
Schlüsselparameter.
9. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Abnormitätsdetektion umfasst: Erfassen eines Vergleichsergebnisses zwischen den Ist-Daten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung und den typischen Daten der Schlüsselparameter und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem aktuellen Teilprozess entspricht, basierend auf dem Vergleichsergebnis; oder Eingeben der Ist-Daten der Schlüsselparameter der Schlüsselvorrichtung in ein Abnormitätsdetektionsmodell und Erzeugen eines Abnormitätsdiagnoseergebnisses, das dem aktuellen Teilprozess entspricht,
basierend auf der Ausgabe des Abnormitätsdetektionsmodells.
10. Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei das Datenerfassungssystem für mehrere StranggießRvorrichtungen einen Sensor umfasst, der für die Schlüsselvorrichtung installiert ist, die von zumindest einem Teilprozess der mehreren Teilprozesse verwendet wird, und der Sensor zum Erfassen der Ist-Daten
der Schlüsselparameter verwendet wird.
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