CN112507573A - 一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,涉及轧制流程智能制造技术领域。该方法首先建立热连轧轧制过程在虚拟端的三维实体模型和工艺模型;获取已有的热连轧生产过程数据存储到数据库中,建立数据库中数据与虚拟端的三维实体模型间对应关系;然后使用工艺模型利用热连轧实际生产过程数据进行计算,并对计算值进行判断,根据判断结果给出预警;进一步将热连轧实际生产过程数据、工艺模型计算值数据和判断结果数据存入数据库,建立热连轧实际生产过程数据与虚拟生产设备间的动作对应关系,在虚拟端对生产过程进行立体呈现,完成热连轧轧制过程数字孪生的构建,数字孪生过程按照固定的通讯周期不断进行,直至轧件产品生产完毕。
Description
技术领域
本发明涉及轧制流程智能制造技术领域,尤其涉及一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法。
背景技术
数字孪生(Digital Twin)技术最早由美国国防部提出,用于航空航天飞行器的健康维护与保障。其通过在数字空间建立真实飞机的模型,通过传感器实现与飞机真实状态完全同步,这样每次飞行后,根据飞机结构现有情况和过往载荷,及时分析评估是否需要维修,能否承受下次的任务载荷等。数字孪生充分利用物理模型、传感器更新、历史数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设领域关注度高,在智能制造领域也逐渐受到广泛的重视。热连轧生产过程是典型的串行生产流程,随着轧制过程的进行,轧件在不同的时刻发生着不同的物理化学变化过程,例如,轧件温度、三维尺寸(轧件长度、厚度)等随时间不断发生变化,由于测量环境和安装成本的限制,不能在生产线的各位置都安装测量仪表,仅能在特定工艺节点位置安装测量仪表,导致生产过程中的轧件尺寸变化和部分质量指标难以用实时测量,无法实现生产过程的实际监控,不利于产品质量和生产过程的稳定性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,实现对热连轧轧制过程的监控预警。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,利用建模软件,根据热连轧生产设备结构和轧件尺寸,在虚拟端构建虚拟生产设备模型和虚拟轧件模型,同时根据热连轧生产工艺流程建立工艺模型,使用工艺模型利用现场热连轧生产过程数据进行计算,并对计算值进行判断,根据判断结果给出预警;进一步将热连轧生产过程数据、工艺模型计算值数据和判断结果数据一起存入数据库,并建立这些数据与虚拟生产设备间的动作对应关系,在虚拟端对热连轧生产过程的设备动作、轧件尺寸及位置进行立体呈现,完成热连轧轧制过程数字孪生的构建,数字孪生过程按照固定的通讯周期不断进行,直至轧件产品生产完毕;具体包括以下步骤:
步骤1:建立热连轧轧制过程在虚拟端的三维实体模型和工艺模型;所述三维实体模型包括热连轧设备三维模型、轧件三维模型及质量指标指示灯模型;
步骤1.1:根据热连轧设备机械结构,建立热连轧设备三维模型;
步骤1.2:根据进入热连轧设备前的轧件尺寸,建立轧件三维模型;
步骤1.3:建立热连轧生产过程质量指标指示灯模型;
步骤1.4:建立热连轧轧制过程工艺模型,包括厚度工艺模型和长度工艺模型;
步骤2:获取已有的热连轧生产过程数据,并将热连轧生产过程数据存储到数据库中,同时建立数据库中数据与虚拟端的三维实体模型间对应关系,并使用动画效果显示;所述热连轧生产过程数据包括轧制力大小、辊缝位置和轧辊转速;
步骤3:采集现场热连轧实际生产过程数据,按照数据库与工艺模型之间的通讯周期,依次触发工艺模型计算轧制结果数据,并将轧制结果数据传送到质量指标指示灯模型;质量指标指示灯模型判断工艺模型计算的轧制结果数据是否满足工艺指标,得到质量指标数据,并根据质量指标数据控制指示灯进行预警;
步骤4:将现场热连轧实际生产过程数据、工艺模型计算的轧制结果数据和质量指标数据存入数据库;
步骤5:将数据库中的数据赋给虚拟端的热连轧设备三维模型、轧件三维模型,并显示现场热连轧实际生产过程数据相对应的动作,完成热连轧生产过程在本通讯周期内的孪生过程;
所述现场热连轧实际生产过程数据相对应的动作具体为:现场热连轧实际生产过程中的辊缝位置数据用于压下动作,轧辊转速数据用于轧辊旋转动作;通过工艺模型计算得到的轧制前后长度变化量用于轧件前进动作,轧件轧后厚度和宽度用于判断是否满足工艺标准,从而得到质量指标数据,质量指标指示灯模型根据质量指标数据控制指示灯进行预警;
所述质量指标指示灯模型根据质量指标数据控制指示灯进行预警的具体方法为:
若轧件轧后厚度或宽度满足工艺标准,则质量指标数据为0,指示灯信号置0,指示灯为绿色;否则,质量指标数据为1,指示灯信号置1,指示灯为红色;
步骤6:重复步骤3-5,按照数据库与工艺模型之间的通讯周期,循环触发工艺模型进行计算,直至轧件完全通过生产设备,完成轧件轧制过程的数字孪生过程;
步骤7:热连轧设备操作人员根据虚拟端的数据显示结果和指示灯信号,确定是否针对后续热连轧生产过程进行调整或优化。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明提供的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,针对热连轧生产过程,利用建模软件,根据热轧实际生产设备结构和轧件尺寸,在虚拟端构建虚拟生产设备和虚拟轧件,同时根据工艺流程建立工艺模型,针对轧件尺寸、质量指标等无法在线直接测量数据,使用工艺模型利用现场热连轧实际生产过程数据进行计算,并对计算值进行判断,根据判断结果给出预警,进一步将现场热连轧实际生产过程数据、工艺模型计算的轧制结果数据和质量指标数据一起存入数据库,通过数据库中数据与虚拟生产设备间的动作对应关系,在虚拟端对生产过程设备动作、轧件尺寸及位置进行立体呈现,完成热连轧轧制过程数字孪生的构建过程,并且随着生产过程进行,生产过程数据时刻发生变,数字孪生过程按照固定的通讯周期不断进行,直至产品生产完毕;整个的孪生结果均能够在虚拟端不间断的呈现给操作人员,在过程生产数据以及难以直接测量的数据在线显示的同时,将质量指标的判定结果呈现出来,操作人员可以由此进行生产过程监控,根据所建立数字孪生过程对生产过程进行辅助决策,丰富和完善了现有的生产组织模式,提高了生产过程稳定性,减少了有缺陷产品的产生。
附图说明
图1是本发明实施例提供的热连轧平辊轧制过程虚拟端三维模型示意图;
图2是本发明实施例提供的热连轧平辊轧制虚拟端三维模型侧视图;
图3为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法的流程图;
图4为本发明实施例提供的热连轧平辊轧制一个通讯周期内数字孪生过程的结构图;
图5是本发明实施例提供的平辊轧制一个通讯周期内虚拟端显示的轧件长度变化示意图。
图中:1、平辊设备;2、压下***;3、传动***;4、轧件;5、质量指标指示灯。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
由于热连轧轧制过程包括众多的生产设备,主要生产过程包括使宽度发生变形立辊轧制过程和使厚度发生变化的平辊轧制过程;本实施例以平辊轧制过程为例对热连轧轧制过程数字孪生搭建过程进行说明,平辊轧制过程如图1和图2所示;其中,将平辊作为虚拟设备,平辊轧制后轧件厚度作为质量指标。轧件4通过平辊设备1后厚度发生变化,平辊设备包括压下***2和传动***3,其中压下***配置有位置传感器和压力传感器,位置传感器测量平辊辊缝位置;压力传感器测量轧制力;传动***配置有速度传感器,测量平辊的转速;质量指标异常与否使用质量指标指示灯5的不同状态表示。
本实施例中,一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,如图3所示,包括以下步骤:
步骤1:建立热连轧轧制过程在虚拟端的三维实体模型和工艺模型;三维实体模型包括热连轧设备三维模型、轧件三维模型及质量指标指示灯模型;
步骤1.1:根据热连轧平辊设备机械结构,建立热连轧平辊设备三维模型,包括压下***三维模型和传动***三维模型;
本实施例使用Unity3D建模软件对平辊设备进行建模,并对所建立三维模型进行渲染。
步骤1.2:根据进入平辊设备前的轧件尺寸,建立轧件三维模型;
本实施例中,轧件长度为L=40000mm,轧件宽度为B=1000mm,轧件厚度为H=30mm。
步骤1.3:建立热连轧生产过程质量指标指示灯模型;
步骤1.4:建立热连轧平辊轧制过程工艺模型,包括厚度工艺模型和长度工艺模型,通过编程实现;
(1)厚度工艺模型,如下公式所示:
(2)长度工艺模型:
步骤2:获取已有的热连轧生产过程数据,并将热连轧生产过程数据存储到数据库中,同时建立数据库中数据与虚拟端的三维模型间对应关系,并使用动画效果显示;
步骤2.1:平辊辊缝位置由压下动作表示,平辊转速由轧辊旋转动作表示;
步骤2.2:平辊轧制后轧件长度变化量和平辊轧制前轧件长度通过轧件三维模型前进动作表示;
步骤2.3:若平辊轧制后轧件厚度满足产品工艺指标要求,质量指标指示灯模型对应的质量指标数据为0,指示灯信号置0显示为绿色;若不满足,质量指标指示灯模型对应的质量指标数据为1,指示灯信号置1显示为红色;
步骤3:采集现场热连轧实际生产过程数据,每一个通讯周期,触发厚度工艺模型和长度工艺模型计算平辊轧制前后长度变化量及轧件轧后厚度,质量指标指示灯模型对工艺模型计算结果进行判定,得到质量指标数据,并根据质量指标数据控制指示灯进行预警;
步骤3.2:触发厚度工艺模型,计算本通讯周期内平辊轧制后的轧件厚度;
步骤3.4:质量指标指示灯模型对工艺模型计算结果判定,平辊轧制轧后的轧件厚度工艺指标要求介于17.40-17.55mm之间;若在此范围内,则满足工艺指标要求,对应的质量指标数据为0,指示灯信号置0;若不在此范围内,则不满足工艺指标要求,对应的质量指标数据为1,指示灯信号置1;
步骤4:将现场热连轧实际生产过程数据、工艺模型计算的轧制结果数据和质量指标数据存入数据库;
本实施例将平辊轧制力数据、辊缝位置数据、轧辊转速数据、平辊轧制轧后的轧件厚度、平辊轧制前后的轧件长度变化量以及质量指标数据存入数据库,如表1所示。
表1 数据库中存入的数据
步骤5:将数据库中的数据赋给虚拟端的热连轧设备三维模型、轧件三维模型,并显示现场热连轧实际生产过程数据相应的动作,完成热连轧生产过程在本通讯周期内的孪生过程;
步骤5.1:将平辊轧制力实测数据和辊缝位置实测数据赋值给压下***三维模型,轧辊转速实测数据赋值给传动***三维模型;
步骤5.2:将轧件厚度、平辊轧制前后的轧件长度变化量赋值给轧件三维模型;
步骤5.3:将质量指标数据赋值给指示灯;质量指标数据为0,指示灯信号为0,指示灯为绿色;质量指标数据为1,指示灯信号为1,指示灯变为红色;
步骤6:重复步骤3-5,按照数据库与工艺模型之间的通讯周期,循环触发工艺模型进行计算,直至轧件后端完全通过平辊,完成轧件在平辊轧制过程的数字孪生过程;
本实施例中,热连轧平辊轧制一个通讯周期内数字孪生过程如图4所示,一个通讯周期内虚拟端显示的轧件长度变化如图5所示。
步骤7:热连轧设备操作人员根据虚拟端的数据显示结果和指示灯信号,确定是否针对后续热连轧生产过程进行调整或优化。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (5)
1.一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:建立热连轧轧制过程在虚拟端的三维实体模型和工艺模型;所述三维实体模型包括热连轧设备三维模型、轧件三维模型及质量指标指示灯模型;
步骤2:获取已有的热连轧生产过程数据,并将热连轧生产过程数据存储到数据库中,同时,建立数据库中数据与虚拟端的三维实体模型间对应关系,并使用动画效果显示;
步骤3:采集现场热连轧实际生产过程数据,按照数据库与工艺模型之间的通讯周期,依次触发工艺模型计算轧制结果数据,并将轧制结果数据传送到质量指标指示灯模型;质量指标指示灯模型判断工艺模型计算的轧制结果数据是否满足工艺指标,得到质量指标数据,并根据质量指标数据控制指示灯进行预警;
步骤4:将现场热连轧实际生产过程数据、工艺模型计算的轧制结果数据和质量指标数据存入数据库;
步骤5:将数据库中的数据赋给虚拟端的热连轧设备三维模型、轧件三维模型,并显示现场热连轧实际生产过程数据相对应的动作,完成热连轧生产过程在本通讯周期内的孪生过程;
步骤6:重复步骤3-5,按照数据库与工艺模型之间的通讯周期,循环触发工艺模型进行计算,直至轧件完全通过生产设备,完成轧件轧制过程的数字孪生过程;
步骤7:热连轧设备操作人员根据虚拟端的数据显示结果和指示灯信号,确定是否针对后续热连轧生产过程进行调整或优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,其特征在于:所述步骤1的具体方法为:
步骤1.1:根据热连轧设备机械结构,建立热连轧设备三维模型;
步骤1.2:根据进入热连轧设备前的轧件尺寸,建立轧件三维模型;
步骤1.3:建立热连轧生产过程质量指标指示灯模型;
步骤1.4:建立热连轧轧制过程工艺模型,包括厚度工艺模型和长度工艺模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,其特征在于:步骤2 所述热连轧生产过程数据包括轧制力大小、辊缝位置和轧辊转速。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,其特征在于:步骤5 所述现场热连轧实际生产过程数据相对应的动作具体为:现场热连轧实际生产过程中的辊缝位置数据用于压下动作,轧辊转速数据用于轧辊旋转动作;通过工艺模型计算得到的轧制前后长度变化量用于轧件前进动作,轧件轧后厚度和宽度用于判断是否满足工艺标准,从而得到质量指标数据,质量指标指示灯模型根据质量指标数据控制指示灯进行预警。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的热连轧轧制过程监控预警方法,其特征在于:所述质量指标指示灯模型根据质量指标数据控制指示灯进行预警的具体方法为:
若轧件轧后厚度或宽度满足工艺标准,则质量指标数据为0,指示灯信号置0,指示灯为绿色;否则,质量指标数据为1,指示灯信号置1,指示灯为红色。
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