CN1267215C - 带钢热精轧中的故障诊断设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，利用与轧制和控制条件相关的预设数据和实时数据、表示控制和物理现象的方程模型、以及基于操作经验构建的数据库来诊断带钢热精轧中的厚度缺陷。本发明包括：监控计算机(SCC)，实测数据采集单元，出口侧厚度计装载确定单元，区域识别单元，合格率计算单元，初级故障确定单元，次级故障确定单元，以及置信度评估单元。

Description

带钢热精轧中的故障诊断设备和方法

技术领域

本发明涉及一种带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，具体涉及一种带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，它利用轧制和控制条件的预设数据和实时数据、表示控制和物理现象的方程模型以及基于操作经验构建的数据库，来诊断带钢热精轧中的厚度缺陷。

背景技术

目前，在带钢热精轧领域中，对产品的质量要求越来越高，并且小批量生产正成为一种生产方法，因此就迫切需要一种更高精度的质量控制***。

利用多种计算机和控制***，可在高精度控制下稳定地进行热轧产品的生产，从而可以保证质量精度。然而，当升级控制***时或者甚至当控制***稳定时，操作的不稳定性或产品缺陷还是时有发生。

产品材料的缺陷，操作者操作方法的失误以及轧制设备和控制***的故障导致了操作的不稳定性和产品缺陷。当发生操作的不稳定性和产品缺陷时，就必须确定是发生了***故障还是发生了操作者操作失误，还必须采取防范措施来预防此类操作不稳定性和产品缺陷的再次发生。为了诊断故障，用到了对在计算机中采集和存储的各个产品实测平均数据进行比较和分析的方法，或者通过用实测平均数据进行模拟来校验的方法。

然而，因为在进行详细原因分析时，必须在观察在线模拟数据图表的同时找出原因，所以多数情况依赖于专家的人工劳动。从而将过分地延长分析过程，而且也难以管理实测数据。

其结果是，为了利用质量控制***生产高质产品，就需要一种支持快速评估质量缺陷和控制故障产生原因的诊断***，而这些产生原因是操作者不能快速确定的。

以下是与带钢热精轧质量诊断相关的现有技术。

1.由POSCO提交的韩国专利申请公开No.2001-0027829，名为“Apparatus for diagnosing faults in hot strip mill(带钢热轧机故障诊断设备)”。

该现有技术专利涉及到用于在由分段机架组成的带钢热轧机中诊断设备故障和操作故障的设备。在钢铁厂里，该故障诊断设备自动执行厚度、板形和设备故障的确定以及这些故障的成因诊断，从而可以达到快速准确的诊断。必须对诊断临界值进行适当的调整以使确定结果和诊断结果相一致。通过这样的调整，即使在目标的特征发生改变时，也可以保持适当的临界值，从而可以始终进行高精度诊断。

然而，该现有技术专利构建为通过简单地比较实测值和临界值来确定是否发生故障。因此，它与本发明的不同之处在于本发明是基于规则的方法。而且该现有技术专利是在目标特征发生变化时自动改变临界值并自动进行诊断的技术，从而最优临界值的设定是诊断成功的重要因素。然而，最优临界值的设定是根据钢材的类型和尺寸、轧制条件以及现场工况来进行的，因而，设定最优临界值是相当困难的。

2.由Mitsubishi Electric Corporation提交的日本专利申请公开No.Hei 11-347614，名为“Apparatus and method for diagnosing faults(故障诊断设备和方法)”。

在该现有技术专利中，计算出轧制板材和目标板材的厚度偏差，如果计算出的偏差大于预设参考值，则可以确定产生了厚度缺陷。也就是说，检测板厚的局部最小值和局部最大值，如果局部最小值和局部最大值之间的偏差超过了预设参考值，则确定产生了厚度缺陷。另外，故障的诊断是在轧辊速度、轧机电机的实测扭矩以及实测轧制载荷之间相互平衡的基础上进行的。

然而，因为带钢热轧机的厚度缺陷是由多种因素导致的，所以该现有技术专利不能进行令人满意的诊断。

3.由Mitsubishi Electric Corporation提交的日本专利申请公开No.Hei 7-251210，名为“Method for Diagnosing Faults in On-LineRoll Grinding Device(在线磨辊设备的故障诊断方法)”。

该现有技术专利是无需依赖操作者肉眼而自动进行的在线磨辊设备故障诊断技术。它应用于在线磨辊设备中，在该设备中，位于机架中的轧辊与磨石接触而旋转，并且磨石在轧辊的轴线方向上往复运动，从而对工件进行研磨。根据该现有技术专利，在轧辊由磨石研磨的同时检测磨石旋转设备的输出扭矩，如果输出扭矩大于最大极限或小于最小极限，则确定发生了故障。

该现有技术专利与前面提及的现有技术专利一样，只是简单地利用阈值，从而不能进行全面的故障诊断。

4.由Nippon Steel Corporation提交的日本专利申请公开No.Hei7-63605，名为“Apparatus for Diagnosing Faults in Bearing for Roll(轧辊轴承故障诊断设备)”。

该现有技术专利涉及轧辊轴承的故障诊断设备，它可以测量由轧辊加载在轴承上的负载并且在很大的范围内进行故障诊断。然而，该现有技术专利与上述现有技术专利有着相同的缺点。

发明内容

因此，考虑到现有技术中的上述问题而提出了本发明，本发明的一个目的是提供一种带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，它利用与轧制和控制状态相关的预设数据和实时数据、表示控制和物理现象的方程模型以及基于操作经验构建的数据库，来诊断带钢热精轧中的厚度缺陷。

本发明的另一目的是提供一种带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，它为操作者提供：操作故障确定设备和方法，材料缺陷确定设备和方法，控制故障确定设备和方法，设备故障确定设备和方法，以及置信度确定设备和方法，其中，操作故障确定设备和方法可以确定是否发生了由操作者操作失误而导致的质量恶化；材料缺陷确定设备和方法可以确定是否发生了由精轧出口侧材料缺陷而导致的质量恶化；控制故障确定设备和方法可以确定是否发生了由控制故障而导致的质量恶化；设备故障确定设备和方法可以确定是否发生了由设备故障而导致的质量恶化；以及置信度确定设备和方法可以通过计算厚度缺陷分析的置信度来快速而准确地找出导致质量恶化的原因。

为了达到以上目的，本发明提供了一种带钢热精轧中的故障诊断设备，它包括：SCC设置单元，实测数据采集单元，出口侧厚度计装载确定单元，区域识别单元，合格率计算单元，初级故障确定单元，次级故障确定单元，以及置信度评估单元，其中，SCC设置单元用于施加预设目标值，诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝；实测数据采集单元用于采集实测数据；出口侧厚度计装载确定单元用于确定是否装载了出口侧厚度计，如果装载了，则启动带钢热精轧故障诊断；区域识别单元利用厚度数据来识别是轧制板材的前端部分，主体部分还是尾端部分；合格率计算单元利用实测数据采集单元采集的实测数据和SCC设置单元中设置的预设目标值来计算前端部分、主体部分和尾端部分的合格率；初级故障确定单元利用实测数据采集单元和合格率计算单元的输出值来确定故障是发生在前端部分、主体部分还是发生在尾端部分；次级故障确定单元利用实测数据采集单元的输出值和SCC设置单元中设置的预设目标值来确定是发生了操作者干预故障、材料缺陷、设备故障还是发生了控制故障；置信度评估单元利用SCC设置单元中设置的预设目标值和实测数据来评估次级故障确定单元确定结果的置信度。

此外，本发明提供了一种带钢热精轧中故障诊断的方法，它包括：第一步骤：根据轧制条件来预设目标厚度、目标载荷、目标辊速和目标辊缝；第二步骤：如果装载了出口侧厚度计，则采集实测数据；第三步骤：利用实测数据来识别是前端部分、尾端部分还是主体部分；第四步骤：利用第一步骤的预设值和第二步骤的实测数据来计算前端部分、尾端部分和主体部分的合格率；第五步骤：利用第一步骤的预设值和第四步骤的合格率来确定故障是发生在前端部分、尾端部分还是发生在主体部分；第六步骤：确定在发生板厚缺陷的地方是发生了操作者干预故障、材料缺陷还是发生了控制故障；以及第七步骤：利用第一步骤的预设值和第二步骤的实测数据来计算控制故障的置信度。

附图说明

通过以下的详细说明，结合附图，可以更清楚地理解本发明的其他目的、特点和优点。附图中：

图1a和1b显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧中故障诊断方法的流程图；

图2显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧中故障诊断设备的配置图；

图3a到3c显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中操作者操作故障诊断过程的流程图，其中，图3a显示的是辊缝的操作者干预诊断过程的流程图，图3b显示的是辊速的操作者干预诊断过程的流程图，图3c显示的是喷雾操作的操作者干预诊断过程的流程图；

图4显示的是带钢热精轧故障诊断设备的操作者操作评估单元的配置示意图；

图5a到5c显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中材料缺陷诊断过程的流程图，其中，图5a和5b显示的是辊印(skid mark)缺陷诊断过程的流程图，以及图3c显示的是变形发生故障的诊断过程的流程图；

图6显示的是带钢热精轧故障诊断设备的材料缺陷确定单元的配置示意图；

图7a到7f显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中控制故障的诊断过程的流程图，其中，图7a显示的是FSU故障诊断过程的流程图，图7b显示的是确定是否发生了前端部分V形缺陷的过程的流程图，图7c显示的是确定是否发生了V形缺陷的过程的流程图，图7d显示的是确定是否发生了颈缩的过程的流程图，图7e显示的是确定是否发生了AGC增益故障的过程的流程图，以及图7f显示的是确定是否发生了AGC控制器故障的过程的流程图；

图8和9显示的是带钢热精轧故障诊断设备的控制故障确定单元的配置示意图；

图10a和图10b显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中设备故障的诊断过程的流程图，其中，图10a显示的是轧辊偏心故障诊断过程的流程图，图10b显示的是传感器故障的诊断过程的流程图；

图11显示的是带钢热精轧故障诊断设备的设备故障确定单元220的配置示意图；

图12a到12d显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中置信度评估过程的流程图，其中，图12a显示的是操作者辊速干预的置信度评估过程的流程图，图12b显示的是操作者喷雾干预的置信度评估过程的流程图，图12c显示的是轧辊偏心置信度评估过程的流程图，以及图12d显示的是FSU故障的置信度评估过程的流程图；以及

图13和14显示的是带钢热精轧故障诊断设备的置信度评估单元的配置示意图。

具体实施方式

以下对附图进行说明，其中在不同的附图中用相同的标号表示相同或相似的部件。

下面将参照附图对本发明的优选实施例进行详细说明。

图1a、图1b和图2显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法的流程图，下面对其进行具体阐述。

参照图1a和1b，本发明提出的带钢热精轧故障诊断方法包含下列算法。

在步骤S101中，从监控计算机(SCC)设置单元210中读取出根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝等轧制条件设置的数值后，确定是否从位于机架出口侧的出口侧厚度计205施加了轧制板材203的厚度信号，也就是说，在步骤S102中是否装载了出口侧厚度计205。

作为步骤S102中的确定结果，如果检测到轧制板材，则执行本发明提出的算法。

在步骤S103中，从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

随后，在步骤S104到S110中，利用厚度数据来识别轧制板材203的前端部分、尾端部分和主体部分，并且利用采集的实测数据和SCC设置单元210中设置的预设数据来计算合格率。

其中，前端部分表示轧制板材上从前端到距前端X米的轧制板材部位的那一部分，尾端部分表示轧制板材上从尾端到距尾端Y米的轧制板材部位的那一部分，主体部分表示轧制板材上除前端部分和后端部分以外的那一部分。前端部分和尾端部分以及主体部分的合格率按以下步骤进行计算。即由轧制板材的实测出口侧厚度计算出全部取样数据中有多少数据处于厚度控制公差范围之内。由根据以下确定方程1计算出的合格率来确定厚度缺陷。

[确定方程1]

前端部分的厚度缺陷：如果前端部分的合格率小于X％，则确定在前端部分发生了厚度缺陷。

主体部分的厚度缺陷：如果主体部分的合格率小于Y％，则确定在主体部分发生了厚度缺陷。

尾端部分的厚度缺陷：如果尾端部分的合格率小于Z％，则确定在尾端部分发生了厚度缺陷。

其中，X，Y和Z是在SCC设置单元210中设置的数值。

利用上述确定方程1，可以确定任意部分是否发生了厚度缺陷。

随后，在步骤S111和S115中，进行综合故障诊断。

在步骤S111中，当发生板厚缺陷时，确定在各个机架的辊缝、辊速和喷雾中是否发生了操作者干预。如果确定发生了操作者干预，则通过详细的诊断来评估干预的量和极性。

在步骤S112中，确定质量缺陷是否由材料的缺陷导致。具体说来，采用下列三种方法来进行确定。

第一，根据以下方程1来评估精轧入口侧温度的预测和实测值。第二，根据以下方程2来评估精轧出口侧温度的预测和实测值。第三，通过实测精轧出口侧厚度的快速傅立叶变换(FFT)分析来评估由辊印导致的厚度偏差频率成分的峰值。

ΔT＝|实测精轧入口侧温度(实测FET)-预测精轧入口侧温度(预测FET)|＞α    (1)

ΔT＝|实测精轧出口侧温度(实测FDT)-预测精轧出口侧温度(预测FDT)|＞β    (2)

步骤S113是用于确定是否发生了轧辊偏心和传感器故障的步骤。对于轧辊偏心，通过实测厚度的FFT分析来评估由轧辊偏心引起的厚度偏差频率成分的峰值。对于传感器故障，当实测数据连续地偏离控制公差时，确定发生了传感器故障。

在步骤S114中，检查精整机架(Finish Setup，FSU)、自动辊缝控制(AGC)和电机以确定是否发生了控制缺陷，并且确定轧制板材是否为许多板材中的第一块或者是否为更换轧辊后送入的第一块。通过以下确定方程2来执行确定是否发生了控制故障的算法。

[确定方程2]

(1)FSU故障确定：确定前端部分的标准厚度偏差是否大于或等于Xμm，或者前端部分实测厚度是否大于或等于目标厚度。

(2)AGC故障确定：如果主体部分的合格率等于或小于X％，则确定没有正常执行AGC。

(3)确定当前轧制板材是否为许多板材中的第一块，或者是否为更换轧辊后送入的第一块。

在步骤S115中，确定上述故障分析的置信度。置信度的确定使操作者能快速地估计由上述故障分析检测的各种原因中的主要原因，从而可以快速消除该主要原因。稍后，将对上述步骤S111，S112，S113，S114和S115进行详细说明。

在步骤S116中显示以上步骤中得到的上述故障诊断的所有结果。

图2显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断设备的配置图，下面对其进行具体阐述。

图2中显示的带钢热精轧故障诊断设备包括SCC设置单元210，它用来预设诸如目际厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的目标值。

此外，该故障诊断设备还包括实测数据采集单元211，它用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

该故障诊断设备还包括出口侧厚度计装载确定单元212，它用于确定是否装载了出口侧厚度计。

该故障诊断设备还包括：区域识别单元213和合格率计算单元214，其中，区域识别单元213利用厚度数据来识别轧制板材203的前端部分、主体部分和尾端部分；合格率计算单元214用于计算前端部分、主体部分和尾端部分的合格率。其中，合格率是利用实测数据和SCC设置单元中设置的数值计算的。

该故障诊断设备还包括：前端部分故障确定单元215，主体部分故障确定单元216，以及尾端部分故障确定单元217，其中，前端部分故障确定单元215用于确定前端部分是否发生了故障；主体部分故障确定单元216用于确定主体部分是否发生了故障；以及尾端部分故障确定单元217用于确定尾端部分是否发生了故障。

该故障诊断设备还包括：操作者操作评估单元218，材料缺陷确定单元219，设备故障确定单元220，以及控制故障确定单元221，其中，操作者操作评估单元218用于在发生板厚缺陷时，确定操作者是否对某一点的辊缝、辊速和喷雾进行了干预；材料缺陷确定单元219利用入口侧和出口侧温度偏差和实测厚度来确定是否发生了材料缺陷；设备故障确定单元220用于确定是否发生了轧辊偏心或者传感器故障；控制故障确定单元221用于确定是否发生了精轧机控制故障。

该故障诊断设备还包括：置信度评估单元222，用于评估操作者操作评估单元218、材料缺陷确定单元219、设备故障确定单元220和控制故障确定单元221的置信度。稍后，将对操作者操作评估单元218、材料缺陷确定单元219、设备故障确定单元220和控制故障确定单元221进行详细说明。该故障诊断设备还包括故障诊断结果显示单元223，用于输出故障诊断结果。

图3a到3c显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中操作者操作故障的诊断过程的流程图。图3a显示的是辊缝的操作者干预诊断过程的流程图，图3b显示的是辊速的操作者干预诊断过程的流程图，图3c显示的是喷雾操作的操作者干预的诊断过程的流程图。

在步骤S201中，从SCC设置单元210中读取出根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝等轧制条件而设置的数值后，确定是否从机架出口侧的出口侧厚度计205提供了轧制板材203的厚度信号，也就是说，在步骤S202中是否装载了出口侧厚度计205。如果检测到了轧制板材203，则执行本发明提出的算法。

在步骤S203中，从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

图3a和3c所示的处理是相应于步骤S111的子步骤，在执行完步骤S101到S110后执行步骤S111。在检测到厚度缺陷后执行这些处理，并用于利用步骤S203中采集到的数据来确定是否发生了操作者操作故障。

随后，在步骤S204中，确定从厚度计205中采集到的厚度偏差是否大于用户控制公差。执行这一步骤的原因是：如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则确定发生了厚度缺陷。

作为步骤S204中的确定结果，如果厚度偏差小于或等于用户控制公差，则处理结束。如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则在步骤S205-1中确定在发生厚度缺陷处操作者干预量是否大于Xμm。其中，X是SCC设置单元210预设的数值。

作为步骤S205-1中的确定结果，如果操作者的干预量小于或等于X，则处理结束。如果操作者的干预量大于X，则处理继续进行，因为很有可能发生了操作者操作故障。

在步骤S205-2中，将操作者手动干预量转换为厚度变化量，并根据转换后的厚度变化量确定辊缝的操作者干预是否影响了厚度缺陷。利用下列方程进行厚度变化量转换。

*材料变形特性方程：F＝Q(H-h)

*轧机变形特性方程： $h=S+\frac{F}{M}$

从上述方程可得：ΔF＝ΔQ(H-h)+Q(ΔH-Δh)，并得到 $\mathrm{\Δh}=\frac{\mathrm{\ΔF}}{M}+\mathrm{\ΔS}.$

根据上述方程可以建立下列方程：

$\mathrm{\Δh}=\frac{1}{M}[\mathrm{\ΔQ}(H-h)+Q(\mathrm{\ΔH}-\mathrm{\Δh})]+\mathrm{\ΔS}$

$\mathrm{\Δh}=\frac{Q}{M+Q}\mathrm{\ΔH}+\frac{\mathrm{\ΔQ}}{M+Q}(H-h)+\frac{M}{M+Q}\mathrm{\ΔS}$

如果忽略相应机架的Q误差项，并且考虑到相应机架的由辊缝校正量导致的厚度变化量，就可以得到以下等式：

$\mathrm{\Δh}=\frac{Q}{M+Q}\mathrm{\ΔS}$

此外，如果考虑到由前端机架的辊缝变化导致的厚度变化量和由相应机架的辊缝校正导致的厚度变化量，则可利用以下方程3计算出口侧厚度变化量。

$\mathrm{\Δh}=\frac{Q}{M+Q}\mathrm{\ΔH}+\frac{M}{M+Q}\mathrm{\ΔS}---\left(3\right)$

也就是，比如说，可由下列方程表示由第6机架和第7机架的辊缝变化量导致的第7机架的出口侧厚度变化。

$\mathrm{\Δ}{h}_7=\frac{Q_7}{M_7+Q_7}\mathrm{\Δ}{H}_7+\frac{M_7}{M_7+Q_7}\mathrm{\Δ}{S}_7$

$=\frac{Q_7}{M_7+Q_7}\left(\frac{M_6}{M_6+Q_7}{\mathrm{\ΔS}}_6\right)+\frac{M_7}{M_7+Q_7}{\mathrm{\ΔS}}_7$

随后，在步骤S206中，确定操作者辊缝干预量的方向是否与厚度变化量的方向一致。如果这两者相一致，则处理结束。如果不一致，则显示操作者辊缝干预故障，然后结束该处理。

图3b所示的流程图显示的是在步骤S203后进行的操作者辊速干预的诊断处理，下面对其进行详细说明。

在步骤S208中，确定厚度偏差是否为(-)。通常，操作者手动辊速干预倾向于减小辊速以防止由活套引起的故障，从而过度地施加了张力。相应的，过度施加的张力减小了厚度和宽度偏差。通过确定厚度偏差是否为(-)，就可以确定操作者的辊速干预是否适当。

作为步骤S208的确定结果，如果厚度偏差不为(-)，则处理结束。

如果厚度偏差为(-)，则在步骤S209中计算机架间张力。利用活套电机的电流可以很容易地得到机架间张力。

步骤S210是用来确定机架间张力的计算值是否大于机架间张力的设定值的步骤，在此步骤中确定机架间张力的计算值比机架间张力的设定值大多少，从而确定是否发生了操作者手动辊速干预。利用下列确定方程3，可以确定是否发生了手动辊速干预故障。

[确定方程3]

计算张力值＞预设张力值×α

在此α是SCC设置单元210设置的数值。

作为步骤S210的确定结果，如果机架间张力的计算值小于或等于机架间张力的设定值，则处理结束。如果机架间张力的计算值大于机架间张力的设定值，则在步骤S211中确定厚度缺陷发生时，手动辊速干预量的变化是否为(-)。因为操作者降低速度，所以在发生厚度缺陷时手动辊速干预量的变化变为(-)。

作为步骤S211的确定结果，如果手动辊速干预量的变化不为(-)，则处理结束。如果手动辊速干预量的变化为(-)，则确定发生了操作者辊速干预，并在步骤S212中在输出单元上显示辊速干预故障，随后结束该处理。

图3c所示的流程图显示的是在步骤S203后执行的操作者喷雾干预的诊断处理，下面对其进行详细说明。

在步骤S213中，确定在发生厚度缺陷时是否发生了操作者喷雾干预。

作为步骤S213的确定结果，如果没有发生喷雾干预，则处理结束。如果发生了喷雾干预，则在步骤S214中利用此时机架的载荷计算板厚。其中，板厚的计算是利用轧机变形特性方程来进行的。

步骤S215是比较步骤S214中计算出来的板厚和实测板厚的步骤。如果两个数值相近，则可以确定操作者的喷雾干预降低了轧制板材的温度，从而很可能产生了厚度缺陷。

作为步骤S215的确定结果，如果两个数值不相近，则处理结束。

如果两个数值相近，则在步骤S216中确定厚度变化模式是否与出口侧温度模式相一致。

作为步骤S216的确定结果，如果厚度变化模式与出口侧温度模式不一致，则处理结束。如果厚度变化模式与出口侧温度模式相一致，则可确定发生了操作者喷雾干预故障，步骤S217中在显示装置上显示操作者喷雾干预故障，并结束该处理。

图4显示的是带钢热精轧故障诊断设备的操作者操作评估单元的配置示意图，下面对其进行详细说明。

图4所示的操作者操作评估单元218利用了来自SCC设置单元210的数据、来自实测数据采集单元211的数据以及来自出口侧厚度计装载确定单元212的数据，其中SCC设置单元210用于在发生厚度缺陷时施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的设定值预设；实测数据采集单元211用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206和辊缝测量传感器208中采集实测数据；出口侧厚度装载确定单元212用于确定是否装载了出口侧厚度计。

SCC设置单元210、厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206和辊缝测量传感器208与图2中显示的相同。

操作者操作评估单元218可分为辊缝干预确定模块，速度干预确定模块和喷雾干预确定模块，下面将对其进行说明。

辊缝干预确定模块包括厚度偏差超差确定单元313和辊缝干预量确定单元314。其中，厚度偏差超差确定单元313用于确定厚度偏差是否大于控制公差；辊缝干预量确定单元314用于确定操作者辊缝干预量比SCC设置单元210设置的相应值大多少，以及如果辊缝干预量更大，则计算和评估厚度偏差量。辊缝干预确定模块还包括极性确定单元315以及辊缝干预量故障显示单元316。其中，极性确定单元315用于确定辊缝干预量的方向是否与厚度偏差量的方向相一致；辊缝干预量故障显示单元316用于在确定发生了辊缝干预量故障的情况下，显示辊缝干预量故障。

速度干预确定模块是用来确定是否发生了速度干预故障的模块，它包括：厚度偏差极性确定单元317，计算张力值/设置值比较单元318，手动速度干预极性确定单元319，以及辊速干预故障显示单元320。其中，厚度偏差极性确定单元317用于确定厚度偏差是否有(-)号；计算张力值/设置值比较单元318用于计算机架间张力并将该计算出来的机架间张力值与SCC设置单元210中设置的机架间张力值相比较；手动速度干预极性确定单元319用于确定手动速度干预量中的变化是否有(-)号；辊速干预故障显示单元320用于在确定发生了辊速干预故障的情况下显示辊速干预故障。

喷雾干预故障模块包括：喷雾干预发生确定单元321，板厚比较单元322，厚度/温度变化比较单元323，以及喷雾干预故障显示单元324。其中，喷雾干预发生确定单元321用于确定是否发生了喷雾干预；板厚比较单元322利用机架载荷计算板厚，并确定计算板厚是否与实测板厚相近；厚度/温度变化比较单元323用于比较厚度变化模式是否与出口侧温度变化模式相一致；以及喷雾干预故障显示单元324用于在发生了喷雾干预故障的情况下显示喷雾干预故障。

图5a到5c显示的是根据本发明，带钢热精轧故障诊断方法中材料缺陷的诊断处理的流程图。图5a和5b显示的是辊印缺陷诊断处理的流程图。图5c显示的是变形发生故障的诊断处理的流程图；

参照图5a，5b和图6，下面对辊印缺陷诊断处理进行说明。

在步骤S301中，从SCC设置单元210中读取出根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的轧制条件设定的数值后，确定是否从机架出口侧的出口侧厚度计205提供了轧制板材203的厚度信号，即在步骤S302中是否装载了出口侧厚度计205。如果检测到了轧制板材203，则执行本发明提出的算法。

在步骤S303中，从厚度计205、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

图5a和5c所示的处理是相应于步骤S101和S110后执行的步骤S112的子步骤。检测到厚度缺陷后执行这些处理，并且用于利用步骤S303中采集的数据来确定是否发生了材料缺陷。

随后，在步骤S304中，确定从厚度计205中采集的厚度偏差是否大于用户控制公差。执行这一步骤的原因是：如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则可确定发生了厚度缺陷。

作为步骤S304的确定结果，如果厚度偏差小于或等于用户控制公差，则结束该处理。如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则在步骤S305中查找各个机架的最大速度。因为带钢热精轧机的速度不同致使不易进行频率分析，所以执行以上步骤以使得从最大速度到一定间隔范围内易于进行频率分析。

随后，在步骤S306中，利用步骤S305中查找到的最大速度来计算一个取样的轧制长度，并且在其后的步骤S307中，根据计算出来的轧制长度将板厚转化为固定的长度间距。执行这些步骤的原因是：按时间进行频率分析比按长度进行频率分析要容易一些并能得到精确的结果。

在步骤S308中，计算辊印的一个周期频率。使用这个频率来取得与进行轧制板材的厚度频率分析时计算的频率一致的频率。

随后，在步骤S309中，进行实测厚度值的频率分析，并且在步骤S311中，计算与从实测厚度值的频率分析结果中取得的频谱强度相相应的频率。这些频率称为“Fref.”。

在步骤S312中，搜寻一个点，该点是步骤S308计算出来的一个辊印周期的频率与相应于频谱强度的一个频率相一致的点。在此，如果存在一致的频率，则该频率即为辊印频率。

步骤S313是用于计算各个计算频率Fref的频谱强度幅值并确定该计算幅值是否大于或等于预设幅值的步骤，该步骤利用于下确定方程4(辊印缺陷确定方程)来进行方程。

[确定方程4]

(1)相应于Fref的频谱强度≥α：存在辊印缺陷

(2)相应于Fref的频谱强度＜α：不存在辊印缺陷

其中，α为SCC设置单元210预设的数值。

随后，在步骤S314中，如果确定发生了辊印缺陷则显示该缺陷。

图5c显示的是变形发生故障的诊断处理，下面对其进行详细说明。

在步骤S321中，确定轧制板材中是否存在发生板厚突变的部分(板厚变化的计算)。

|Δh_i-Δh_i-1|＞α                 (4)

其中α为SCC设置单元210的一个预设值(在此实施例，设置为50μm左右)，i为取样数。

步骤S322和步骤S323表示机架中变形发生的状态，该步骤利用于下确定方程5来进行(条件表达式)。

[确定方程5]

(1)在含碳量小于或等于0.02％的情况下，或者

(2)在目标温度大于或等于900℃，并且实测温度小于或等于900℃的情况下。

如果满足确定方程1中所述的条件之一，则处理继续进行到步骤S324和步骤S325。在步骤S324和步骤S325中，确定哪个机架持续发生了变形。在本实施例中，举例说明了从七机架中的第三机架开始发生变形。其中，K表示机架序号。

在步骤S326中，确定各个机架的实测温度是否小于或等于900℃。执行本步骤的原因与确定方程5一样。即如果不满足步骤S326的条件，则检查下一机架。

作为步骤S326的确定结果，如果实测温度小于或等于900℃，则确定第K机架是否与发生板厚突变的位置一致。作为步骤S327的确定结果，如果第K机架与板厚突变的位置一致，则很可能发生了变形。

随后，在步骤S328中，通过比较实测载荷和厚度数据，确定这两个数据之间是否存在关联性。如果存在关联性，则在步骤S330中确定相应机架中发生了变形，并结束该处理。

图6显示的是带钢热精轧故障诊断设备的材料缺陷确定单元219的配置示意图，下面对其进行详细说明。

图6所示的材料缺陷确定单元219利用了来自SCC设置单元210的数据、来自实测数据采集单元211的数据以及来自出口侧厚度计装载确定单元212的数据。其中SCC设置单元210在发生厚度缺陷时施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的设定值预设；实测数据采集单元211用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206和辊缝测量传感器208中采集实测数据；出口侧厚度装载确定单元212用于确定是否装载了出口侧厚度计。

SCC设置单元210、厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206和辊缝测量传感器208与图2中所示的相同。

材料缺陷确定单元219可分为辊印缺陷确定模块和变形发生故障确定模块。

首先将对辊印缺陷确定模块进行说明。

辊印缺陷确定模块包括：厚度偏差超差确定单元413，机架最大速度计算单元414，辊印频率计算单元415，实测值FFT变换单元416，辊印频率强度确定单元417，以及辊印缺陷显示单元418。其中，厚度偏差超差确定单元413用于确定厚度偏差是否大于用户控制公差；机架最大速度计算单元414用于计算各个机架的最大速度；辊印频率计算单元415利用该最大速度来计算取样的轧制长度，根据计算出来的轧制长度将板厚转换为固定的长度间距，并计算辊印的一个周期频率；实测值FFT变换单元416用于对实测厚度进行FFT变换；辊印频率强度确定单元417通过计算相应于频谱强度的频率，在计算出的频率中查找与辊印频率相一致的频率，以及评估查找出的频率的强度，从而确定是否发生了辊印缺陷；辊印缺陷显示单元418用于输出辊印缺陷。

变形发生故障确定模块包括：板厚突变确定单元419，含碳量和目标温度确定单元420，实测温度确定单元421，载荷/厚度相关性确定单元422，以及变形故障显示单元423。其中，板厚突变确定单元419用于确定是否存在板厚发生突变的区段；含碳量和目标温度确定单元420利用含碳量和预设目标温度值来确定是否可能发生变形故障；实测温度确定单元421用于确定实测的温度是否满足发生变形的条件，载荷/厚度关联性确定单元422用于通过确定各个机架是否与板厚突变的位置相一致来确定实测载荷和厚度之间是否存在关联；变形故障显示单元423用于在发生变形的情况下显示变形发生。

图7a到7f显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中控制故障的诊断处理的流程图。图7a显示的是FSU故障的诊断处理的流程图，图7b显示的是确定是否发生了前端部分V形缺陷的处理的流程图，图7c显示的是确定是否发生了V形缺陷的处理的流程图，图7d显示的是确定是否发生了颈缩的处理的流程图，图7e显示的是确定是否发生了AGC增益故障的处理的流程图，以及图7f显示的是确定是否发生了AGC控制器故障的处理的流程图；

参照图7a，确定是否发生了FSU故障的处理如下。

在步骤S401中，从SCC设置单元210中读取出根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的轧制条件而设置的数值后，确定是否从机架出口侧的出口侧厚度计205提供了轧制板材203的厚度信号，即在步骤402中是否装载了出口侧厚度计205。如果检测到轧制板材203，则执行本发明提出的算法。

在步骤S403中，从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206，轧制力测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

图7a到7f显示的处理是相应于步骤S101至S110之后执行的步骤S114的子步骤。检测到厚度缺陷后执行这些处理，并且利用步骤S403中采集的数据来确定是否发生了控制故障。

随后，在步骤S404中，确定从厚度计205中采集的厚度偏差是否大于用户控制公差。执行这个步骤的原因是：如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则可以确定发生了厚度缺陷。

作为步骤S404的确定结果，如果厚度偏差小于或等于用户控制公差，则结束该处理。如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则在步骤S405中确定是否发生了操作者辊缝干预。利用于下方程5来执行步骤S405(用于确定是否发生了操作者辊缝干预的方程)。

|S_both，i-S_both，i-1|＞X(μm)：存在操作者辊缝干预       (5)

其中，S_both，i表示在第i个取样中的操作者手动辊缝干预量，X表示SCC设置单元210中的预设值，本实施例中为10～50μm。

作为步骤S405的确定结果，如果没有发生操作者手动干预，则在步骤S406中执行确定是否发生操作者手动干预故障的算法。

作为步骤S405的确定结果，如果没有发生操作者手动干预，则在步骤S407中确定是否发生了由自动位置控制器(APC)导致的厚度缺陷，利用以下方程6来执行这一步骤。

|S_ref，i-S_jbk，i|＜＜1：无APC故障               (6)

其中S_ref，i表示在第i个取样中的辊缝设置值，S_fbk，i表示第i个取样中的实测辊缝值。

作为步骤S407的确定结果，如果辊缝设置值和辊缝实测值之间的偏差收敛于0，则可确定没有发生APC故障。否则，可确定发生了APC故障，并在步骤S408中执行APC故障逻辑处理。

步骤S409是用于确定轧制载荷偏差是否大于预设值α的步骤。其中，α是SCC设置单元210的预设值。

作为步骤S409的确定结果，如果偏差大于预设值α，则在步骤S410中确定前端部分的载荷与板厚之间是否存在关联性。利用于下确定方程6执行步骤S410。

[确定方程6]

(1)如果板厚为(-)而载荷变化为(+)，则可以确定相关性大。

(2)如果板厚为(+)而载荷变化为(-)，则可以确定相关性大。

(3)其他情况下，可以确定不存在相关性。

作为步骤S410的确定结果，如果存在相关性，则在步骤S411中确定在FSU变形阻力预测方程中可能存在缺陷，因而执行在方程模型中检查缺陷的步骤。

同时，作为步骤S409的确定结果，如果轧制载荷偏差小于或等于预设值α，或者作为步骤S410的确定结果，如果不存在相关性，则在步骤S412中确定实测出口侧温度是否高于预设值β。其中，β为SCC设置单元210的预设值。

作为步骤S412的确定结果，如果实测出口侧温度高于β，则在步骤S413中确定该温度和板厚之间是否存在相关性。利用以下确定方程7来执行步骤S413(确定厚度和温度变化之间相关性的方法)。

[确定方程7]

(1)如果温度偏差变化大，则可以确定存在大的相关性。

(2)在其他情况下，没有相关性。

作为步骤S413的确定结果，如果存在大的相关性，则在FSU温度预测模型中存在缺陷，从而进行在方程模型中检查缺陷的步骤。

参照图7b，下面将对是否发生了V形厚度故障的确定处理进行说明。

步骤S421是用于取得从厚度计开启后大约10秒的实测厚度的步骤。步骤S421中取得的实测数据将作为步骤S421中进行确定的数据。

随后，在步骤S422中，确定前端部分的厚度偏差是否小于预设值γ。其中，γ为SCC设置单元210的预设值，通常该值设定在-50～-100μm之间。如果厚度偏差小于γ，则可以确定前端部分的板厚存在V形缺陷，从而可以在步骤S423中确定在前端部分发生了V形缺陷，并且结束该处理。

作为步骤S422的确定结果，如果厚度偏差不小于γ，则在前端部分发生了V形缺陷。从而，在步骤S424中在厚度计开启后的预设周期(在本实施例中为3秒)内取得实测厚度值，在步骤S425中从该预设周期中得到的实测厚度值中取得最小厚度值，并且在步骤S426中从取得最小厚度值的时刻开始的预设周期(在本实施例中为10秒)中取得实测数据。

随后，在步骤S427中，用与在步骤S424和S426中取得最小值同样的方法来从实测厚度值中取得最大厚度值。在步骤S428中，计算步骤S425中取得的最小厚度值与最大厚度值之间的偏差，并确定计算出来的偏差是否大于γ。其中，γ为SCC设置单元210的预设值。

作为步骤S428的确定结果，如果偏差大于γ，则在步骤S429中可以最终确定前端部分的板厚发生了V形缺陷。

利用这两种算法处理V形缺陷的原因在于存在两种V形缺陷：第一种V形缺陷的厚度偏差位于0到-50μm之间，第二种V形缺陷的厚度偏差位于30或50μm到-30或-40μm之间。

图7c显示的是故障原因的诊断处理的流程图，下面将对其进行详细说明。

在步骤S431中，确定实测厚度和实测温度之间是否存在相关性。利用于下确定方程7来执行步骤S431。作为步骤S431的确定结果，如果存在相关性，则在步骤S432中可以确定前端机架的冷却中存在故障，并结束该处理。

作为步骤S431的确定结果，如果不存在相关性，则在步骤S433中确定V形缺陷和操作者辊缝干预是否有相同的极性。作为步骤S433的确定结果，如果这两个数据没有相同方向，则在步骤S434中可以确定操作者的辊缝干预防止了厚度缺陷的发生，并结束该处理。

作为步骤S433的确定结果，如果这两个数据的极性相同，则在步骤S435中确定在辊速中是否发生了故障。利用以下确定方程8来执行步骤S435(确定辊速是否收敛的方法)。

[确定方程8]

|ΔV_R，ref-ΔV_R，fbk|＜＜1：辊速收敛(并非电机控制面板的问题)

其中ΔV_R，ref为预设辊速，ΔV_R，fbk为实测速度(反馈值)。

作为步骤S435的确定结果，如果辊速收敛，则在步骤S436中确定发生了由辊缝设定导致的厚度缺陷，并结束该处理。

作为步骤S435的确定结果，如果辊速不收敛，则在步骤S437中评估设置的辊速和实测的辊速之间的偏差。如果该偏差小于或等于Xrpm，则在步骤S438中可以确定FSU速度设置中发生了故障，并结束该处理。其中，X为SCC设置单元210中的预设值。

作为S437的确定结果，如果偏差大于Xrpm，则在步骤S439中确定是否发生了操作者辊速干预。利用下列方程7来执行步骤S439。

|ΔV_SCSV，i-ΔV_SCSV，i-1|＞X(mpm)：存在操作者手动速度干预    (7)

其中ΔV_SCSV，i表示操作者手动辊速干预量，X为SCC设置单元210中的预设值，本实施例中为10～20mpm。

作为步骤S439的确定结果，如果没有发生操作者干预，则结束该处理。如果发生了操作者干预，则在步骤S440中确定实测厚度和实测张力是否具有相同的极性。如果实测厚度和实测张力具有相同的极性，则表示操作者手动速度干预导致了厚度缺陷。

图7d显示的是颈缩诊断方法的流程图，下面将对其进行详细说明。

因为颈缩主要发生在特定机架和地下卷取机(DC)之间，所以在步骤S451中确定在DC开启时宽度变化和厚度变化之间是否具有相同的极性。作为步骤S451的确定结果，如果两个数据具有相同的极性，就表示发生了颈缩。从而，在步骤S452中显示颈缩的发生，并结束该处理。

步骤S453是在厚度变化和厚度变化没有相同的极性时，分析温度变化和厚度变化之间的相关性的步骤。利用确定方程7执行步骤S453。如果这两个数据具有相关性，则可以确定材料中发生了温度故障，显示该温度故障，并结束该处理。

如果厚度和温度之间没有相关性，则在步骤S455中确定在发生厚度变化的机架中是否发生了操作者辊缝干预。利用方程5来执行步骤S455。如果发生了辊缝干预，则显示操作者辊缝干预故障，并结束该处理。

如果在发生厚度变化时没有发生辊缝干预，则确定没有厚度变化而发生了颈缩，并结束该处理。

图7e显示的是确定是否发生了AGC增益故障的处理的流程图，下面将对其进行详细说明。

步骤S461用于计算实测厚度值收敛到一个参考值所用的时间，利用以下方程8来执行这个步骤。

选择满足|h_ref，t-h_fbk，t|＜ε的t作为收敛期。    (8)

其中ε是SCC设置单元210的预设值，它被设置为小于5μm。

步骤S462用于确定收敛期是否大于Y。其中，Y表示实测厚度值收敛到目标厚度值所需的最长时间，目标厚度值是SCC设置单元210中的预设值。

步骤S463是在收敛期大于Y的情况下，确定发生了AGC增益故障的步骤。

图7f显示的是确定是否发生了AGC控制器故障的处理的流程图，这是确定在发生厚度缺陷时是否发生了AGC振荡(hunting)的算法。

步骤S471是评估精轧出口侧温度和实测厚度之间相关性的步骤，利用以下方程9来执行该步骤。

$C_{h,T}=\frac{C_h}{C_T}*100---\left(9\right)$

其中满足0＜C_h，T＜1。

而且满足 $C_h=\frac{\mathrm{\Δh}}{100},C_T=\frac{\mathrm{\ΔT}}{15}$ 以及0＜C_h＜1，0＜C_T＜1。

然而，C_h，T是实测厚度和实测温度之间的互相关系数，C_h是实测厚度的自相关系数，C_T是实测温度的自相关系数。

在表述为温度变化15℃，实测厚度值变化100μm的经验公式的基础上，本优选实施例采用方程9。在方程9中，当实测厚度值为100μm或者实测温度值大于15℃时，它们分别被标准化为100μm和15℃。

步骤S472用于确定在步骤S471中计算出来的相关性是否大于或等于预设值。在步骤S473中，两个数据之间低的相关性是控制器增益不足的一个原因，因而执行下述步骤S474。本实施例中该预设值为0.7。

步骤S474是主体部分的实测轧制载荷的频率分析的步骤，它用于确定是否发生了厚度控制器故障。随后，在步骤S475中，从数据中去除相应于辊印和轧辊偏心的频率成分，它们在频率分析中经常会遇到。然后，在步骤S476和S477中，确定是否存在监视器AGC和轧制力AGC的频率成分fa和fb。频率成分fa和fb为SCC设置单元210中设置的数值，通常分别为0.5Hz和1Hz。

如果在频率分析后检测到各个AGC的频率，则执行显示振荡的步骤S478和S479，并结束该处理。

图8和9显示的是带钢热精轧故障诊断设备的控制故障确定单元221的配置示意图，下面将对其进行详细说明。

应用于本发明的控制故障确定单元221利用了来自SCC设置单元210的数据、来自实测数据采集单元211的数据以及来自出口侧厚度计装载确定单元212的数据。其中SCC设置单元210用于施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的预设目标值预设；实测数据采集单元211用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206，轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据；出口侧厚度计装载确定单元212用于确定是否装载了出口侧厚度计。

SCC设置单元210、厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208与图2中显示的相同。

控制故障确定单元221可分为FSU故障诊断模块、前端部分V形缺陷和成因确定模块、颈缩发生诊断模块、AGC增益故障诊断模块以及AGC控制器故障诊断模块，下面将对其进行详细说明。

首先，将对FSU故障诊断模块进行如下说明。

FSU故障诊断模块包括：厚度偏差超差确定单元513、操作者干预和APC确定单元514、轧制载荷偏差确定单元515、以及温度偏差确定单元516。其中，厚度偏差超差确定单元513用于确定厚度偏差是否大于用户控制公差；操作者干预和APC确定单元514用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下确定是否发生了操作者干预和APC故障；轧制载荷偏差确定单元515用于在轧制载荷偏差大于预设值的情况下通过确定前端部分的载荷与板厚之间是否相关来确定是否发生了FSU变形阻力预测故障；温度偏差确定单元516用于在实测出口侧温度大于预设值的情况下通过确定出口侧温度与实测板厚之间是否相关来确定是否发生了FSU温度预测故障。

前端部分V形缺陷和成因确定模块包括：最小板厚值计算单元517，故障确定厚度检测单元518，最大板厚计算单元519，前端部分V形缺陷确定单元520，实测厚度/温度相关性确定单元521，厚度/操作者干预相关性确定单元522，速度设置确定单元523，以及操作者干预确定单元524。其中，最小板厚值计算单元517用于通过在从厚度计启动起的预定间隔内取得实测厚度值来计算该预定间隔内的最小实测厚度值，并确定厚度偏差是否大于预设值；故障确定厚度检测单元518用于在从检测到的最小板厚处开始的预定间隔内检测实测厚度值；最大板厚计算单元519用于计算该间隔内的最大实测板厚；前端部分V形缺陷确定单元520用于通过确定最小实测厚度和最大实测厚度之间的偏差是否大于预设值来确定是否发生了前端部分V形板厚缺陷；实测厚度/温度相关性确定单元521用于确定实测厚度和实测出口侧温度之间是否存在相关性；厚度/操作者干预相关性确定单元522用于确定V形缺陷和操作者辊缝干预之间是否有相同的极性；速度设置确定单元523用于确定辊速是否收敛；操作者干预确定单元524用于通过确定实测厚度和张力是否有相同的极性来确定是否发生了操作者辊速干预以及确定是否发生了操作者手动辊速干预，其中通过确定辊速偏差的大小来确定实测厚度值和张力的极性是否相同。

颈缩发生诊断确定模块包括：厚度/宽度极性确定单元530，温度/厚度极性确定单元531，厚度/辊缝发生点确定单元532，以及颈缩显示单元533。其中，厚度/宽度极性确定单元530用于确定在DC开启时宽度变化和厚度变化间是否有相同的极性，并在两者极性相同的情况下确定发生了颈缩；温度/厚度极性确定单元531用于确定温度变化和厚度变化之间是否存在相关性，并且如果存在相关性则确定发生了材料和温度故障；厚度/辊缝发生点确定单元532用于通过确定在发生厚度变化的机架中是否发生了操作者辊缝干预来确定是否发生了操作者辊缝干预故障；颈缩显示单元533在发生厚度变化时没有发生辊缝干预的情况下，确定没有宽度变化而发生了颈缩。

AGC增益故障诊断模块包括：厚度收敛期计算单元534，厚度收敛期确定单元535，以及AGC增益不足显示单元536。厚度收敛期计算单元534用于计算实测厚度和目标厚度之间的偏差收敛于参考值的周期；厚度收敛期确定单元535用于确定收敛期是否大于SCC设置单元210中相应的预设值；AGC增益不足显示单元536用于在收敛期大于相应的预设值的情况下，确定发生了AGC增益不足并显示AGC增益不足。

AGC控制器故障诊断模块包括：温度/厚度相关度计算单元537，温度/厚度评估单元538，轧制载荷频率变换单元539，频率确定单元540，以及AGC故障显示单元541。其中，温度/厚度相关度计算单元537用于计算精轧出口侧温度和实测厚度值之间的相关性；温度/厚度评估单元538用于评估温度和厚度的相关程度；轧制载荷频率变换单元539用于在相关性低于相应的预设值的情况下对主体部分的实测轧制载荷进行频率变换；频率确定单元540用于在去除相应于辊印和轧辊偏心的频率成分后确定是否检测到了监视器AGC和轧制力AGC的频率成分，其中辊印和轧辊偏心的频率成分在实测精轧厚度频率分析中经常会遇到；AGC故障显示单元541用于在检测到各个频率时确定是否发生了监视器AGC振荡和轧制力AGC振荡。

图10a和图10b显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中设备故障的诊断处理的流程图。图10a显示的是轧辊偏心故障的诊断处理的流程图，图10b显示的是传感器故障的诊断处理的流程图。

参照图10a，下面将对轧辊偏心故障的诊断处理进行说明。

在步骤S501中，从SCC设置单元210中读取出根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的轧制条件设置的数值后，确定是否从机架出口侧的出口侧厚度计205提供了轧制板材203的厚度信号，即在步骤S502中是否装载了出口侧厚度计205。如果检测到了轧制板材203，就执行本发明提出的算法。

在步骤S503中，从厚度计205、入口侧温度计204、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

如图10a和10b中显示的处理是相应于步骤S101到S110之后执行的步骤S113的子步骤。在检测到厚度缺陷后执行这些处理，并用于利用步骤S503中采集到的数据来确定是否发生了设备故障。

随后，在步骤S504中，确定从厚度计205中采集到的厚度偏差是否大于用户控制公差。执行这个步骤的原因是：如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则确定发生了厚度缺陷。

作为步骤S504中的确定结果，如果厚度偏差等于或小于用户控制公差，则处理结束。如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则在步骤S505中计算更高和更低的旋转频率。其中，该更高和更低的旋转频率是利用下列方程10来进行计算的。

$f=\frac{w}{2\mathrm{\π}}=\frac{V\left[\mathrm{mpm}\right]}{2\mathrm{\πR}}=\frac{V\left[\mathrm{mpm}\right]\·1000}{2\mathrm{\πR}\left[\mathrm{mm}\right]\·60}\left[\mathrm{Hz}\right]---\left(10\right)$

其中V是支持辊旋转速度，R是支持辊的半径，轧制前在SCC设置单元210中预设这些数值。

随后，在步骤S506中，对实测出口侧厚度进行FFT变换。在此，因为在辊速可变范围中难以进行FFT变换，所以在正常轧制范围中进行FFT变换，即辊速为常数的范围。

在步骤S507中，从步骤S506的结果中计算出相应于各个频率的频率fa。各个频率都有相应的频谱强度。

随后，在步骤S508中，查找一个点，在该点处一个n倍于步骤S105计算出的支持辊旋转频率的数值与步骤S507计算出来的频率fa相一致。在此，如果这两个频率一致，则表示在该频率下机架的支持辊存在偏心。然而，即使这两个频率一致，也不是总存在偏心，从而执行下列步骤。

步骤S509用于确定与步骤S508的频率相相应的频谱强度是否大于或等于设定值α，其中α是轧制前根据各个机架的速度在SCC设置单元210中预设的。如果一个频谱的强度大于或等于设定值，则可以确定相应机架的支持辊发生了偏心，并在步骤S510中显示出来。

图10b显示的是传感器故障诊断处理的流程图，下面将对其进行详细说明。

在步骤S511中，确定是否在γm或更大的范围中出口侧厚度偏差大于βμm。其中，β和γ是在SCC设置单元210中设置的数值，通常设定为5m和100μm。作为步骤S511的确定结果，如果满足上述条件，则可以确定轧制板材上的冷却水导致发生厚度偏差，从而可以确定发生传感器故障，而并非厚度缺陷。

在步骤S512中，利用确定方程9来诊断厚度计故障。

[确定方程9]

|h_i-h_i-1|＞h′

其中i是取样数量，h’是SCC设置单元210中设置的系数，通常设定为50到100μm。

随后，如果满足步骤S512的条件，则在步骤S513中显示厚度计故障，并结束该处理。

同时，步骤S514至S516是确定是否发生温度传感器故障的步骤，下面将对其进行详细说明。

在步骤S514中，确定出口侧温度变化是否大于或等于预设值每秒。通常，因为轧制板材的温度以低频形式变化，从而可以认为突变是由温度传感器故障引起的。本实施例中该预设值设定为50℃。

随后，作为步骤S514的确定结果，如果出口侧温度变化大于或等于该预设值，则在步骤S515中利用下列确定方程10确定发生了温度计故障。

[确定方程10]

|P_i-P_i-1|＜P′

其中i是取样数量，P’是SCC设置单元210中设置的轧制力系数，本实施例中设置为50Ton。

如果满足步骤S515的条件，则在步骤S516中显示温度计故障，并结束该处理。

图11显示的是带钢热精轧故障诊断设备的设备故障确定单元220的配置示意图，下面将对其进行详细说明。

设备故障确定单元221利用了来自SCC设置单元210的数据、来自实测数据采集单元211的数据以及来自出口侧厚度计装载确定单元212的数据。其中SCC设置单元210用于施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的预设目标值；实测数据采集单元211用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206，轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据；出口侧厚度计装载确定单元212用于确定是否装载了出口侧厚度计。

SCC设置单元210、厚度计205、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208与图2中显示的相同。

设备故障确定单元220可分为轧辊偏心故障诊断模块和传感器故障诊断模块。传感器故障诊断模块又可分为厚度计故障诊断模块和温度计故障诊断模块，下面将对其进行详细说明。

首先，将对轧辊偏心故障诊断进行说明。

轧辊偏心故障诊断模块包括：厚度偏差超差确定单元613，支持辊旋转频率计算单元614，实测厚度FFT计算单元615，厚度频谱强度过量确定单元616，以及轧辊偏心发生显示单元617。其中，厚度偏差超差确定单元613用于确定厚度偏差是否大于用户控制公差；如果作为厚度偏差超差确定单元613的确定结果，厚度偏差大于用户控制公差，则支持辊旋转频率计算单元614计算支持辊的更高和更低旋转频率；实测厚度FFT计算单元615用于对实测出口侧厚度进行FFT变换；厚度频谱强度过量确定单元616用于计算与实测厚度FFT计算单元516的结果值中的各个频谱强度相相应的频率fa，确定是否存在这样一个点，在该点处一个n倍于在支持辊旋转频率计算单元614中计算出的支持辊旋转频率的数值与相应于各个频谱强度的频率fa相一致，并确定相应于频率fa的频谱强度是否大于SCC设置单元210中设置的系数；轧辊偏心发生显示单元617用于显示轧辊偏心的发生，因为作为厚度频谱强度过量确定单元616的确定结果，如果频谱强度大于设定的系数，则可以确定发生了轧辊偏心。

下面将介绍传感器故障诊断模块的厚度计故障诊断模块。

厚度计故障诊断模块包括：厚度偏差持续确定单元618，厚度偏差突变确定单元619，以及厚度传感器故障显示单元620。其中，如果作为厚度偏差超差确定单元613的确定结果，厚度偏差大于控制公差，则厚度偏差持续确定单元618确定出口侧厚度偏差是否持续地在γ范围内大于SCC设置单元210中设置的β；厚度偏差突变确定单元619用于在满足厚度偏差持续确定单元618的条件下，确定单个取样周期中是否发生了大于预设值的厚度偏差；如果作为厚度偏差突变确定单元619的确定结果，厚度偏差大于预设值，则厚度传感器故障显示单元620显示厚度计故障。

下面将介绍传感器故障诊断模块中的温度计故障诊断模块。

温度计故障诊断模块包括：出口侧温度突变确定单元621，载荷突变确定单元622，以及温度计故障显示单元623。其中，出口侧温度突变确定单元621用于确定温度偏差是否按SCC设置单元210中设置的预设值或者更大的数值发生改变；如果作为出口侧温度突变确定单元621的确定结果，出口侧温度发生了突变，则载荷突变确定单元622通过评估单个取样周期内的载荷变化幅度来确定是否发生了温度计故障；如果作为载荷突变确定单元622的确定结果，确定发生了温度计故障，则温度计故障显示单元623显示温度计故障。

图12a到12d显示的是根据本发明的一个优选实施例，带钢热精轧故障诊断方法中置信度评估处理的流程图。图12a显示的是操作者辊速干预的置信度评估处理的流程图，图12b显示的是操作者喷雾干预的置信度评估处理的流程图，图12c显示的是轧辊偏心置信度评估处理的流程图，以及图12d显示的是FSU故障的置信度评估处理的流程图。

参照图12a，下面将对操作者辊速干预的置信度评估处理进行说明。

在步骤S601中，从SCC设置单元203中读取根据诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的轧制条件设定的数值，确定是否从机架出口侧的出口侧厚度计205提供了轧制板材203的厚度信号，即在步骤S602中是否装载了出口侧厚度计205。如果检测到了轧制板材203，则执行本发明提出的算法。

在步骤S603中，从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206，轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据。

随后，在步骤S604中，确定从厚度计205中采集到的厚度偏差是否大于用户控制公差。执行这一步骤的原因是，如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则确定发生了厚度缺陷。

作为步骤S604中的确定结果，如果厚度偏差等于或小于用户控制公差，则结束该处理。如果采集到的厚度偏差大于用户控制公差，则在步骤S605中计算操作者干预量和张力变化之间的相关性。通过计算该相关性，可以确定厚度缺陷的置信度。利用以下方程11来进行这个相关度计算(通过计算两个数据之间的相关性来计算厚度故障置信度的方法)。

$C1=\frac{<f,g>}{\left|\right|f\left|\right|\&CenterDot;\left|\right|g\left|\right|}$

$=\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_k{g}_k}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_k^2\&CenterDot;\sqrt{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_k^2}}}---\left(11\right)$

其中C1表示相关度，f和g是数据向量，<f，g>是两个向量的内积，‖‖表示向量的幅值。

方程11的推导如下。

如果假设向量f和g形成的夹角是θ，则在二维向量空间中向量f和g的内积可定义为<f，g>＝‖f‖‖g‖cosθ＝f₁g₁+f₂g₂。内积有这样一个性质，它代表向量之间的角度概念，这在多维空间内也一样成立。

如果N维空间中的两个向量形成N维空间中的夹角θ，则其内积可用如下形式表述：

$<f,g>=f_1{g}_1+f_2{g}_2+......+f_N{g}_N=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_k{g}_k.$

从以上方程可推导出N维的相关系数。在上述方程中 $\cos \mathrm{\&theta;}=\frac{<f,g>}{\left|\right|f\left|\right|\left|\right|g\left|\right|},$ 这就是按相关性来表述的方程11。

在方程11中，-1≤cosθ≤1，所以-1≤C1≤1。

也就是说，C1的大小表示了f和g之间的角度关系的程度。当两个数据的方向一致，即θ＝0时，C1的数值最大为1。随着角度增大，C1的值逐渐变小。同时当C1＝0，也就是<f，g>＝0时，f和g相交成直角。

根据方程11，C1是取决于两向量的夹角的值，而与向量的幅值无关。

步骤S606是用于计算测得的厚度偏差和张力变化之间的相关度C2的步骤，利用方程11来执行这一步骤。

步骤S607是用于计算操作者速度干预量和厚度偏差之间的相关度C3的步骤，利用方程11来执行这一步骤。

简言之，为了计算操作者辊速干预的置信度，要计算出操作者辊速干预量、张力变化和厚度偏差之间的相关性。

S608是用于评估所计算的相关性的极性的步骤。结合方程11可进行如下阐述，相关性的值位于-1和+1之间并且(-)相关性表示不存在相关性。因此，如果三个相关性中至少有一个为(-)，则在步骤S610中相关性表述为0。

步骤S609是在所有三个相关性均为(-)的情况下获得最终置信度的步骤。辊速最终置信度按如下列方程12所示的算术平均值的形式表述。

参照图12b，下面将对操作者喷雾干预置信度进行说明。

步骤S611是用于按与方程11相同的方式来计算厚度偏差和实测温度之间的相关度D1的步骤。

步骤S612是用于按与方程11相同的方式来计算厚度偏差和实测温度之间的相关度D2的步骤，其中厚度偏差是利用发生了操作者喷雾干预的机架中的辊缝仪方程计算出来的。

步骤S613是用于按与方程11相同的方式来计算实测偏差和通过辊缝仪方程计算出来的厚度偏差之间的相关度D3的步骤。

步骤S614是用于评估所计算的相关性的极性的步骤。如上所述，因为(-)相关性表示不存在相关性，从而如果三个相关性中至少有一个为(-)，则在步骤S616中确定相关性为0。

步骤S615是在所有三个相关性的符号均为(+)的情况下计算操作者喷雾干预的最终置信度的步骤。操作者喷雾干预的最终置信度为三个相关性的算术平均值，它按与方程12相同的方式来进行。

参照图12c，下面将对轧辊偏心的置信度的计算处理进行说明。

$C_m^i=\frac{C_{\mathrm{top}}^i+C_{\mathrm{bottom}}^i}{2}---\left(13\right)$

其中m为1和3之间的值，C_m ⁱ为第i机架的平均频谱强度，C_top ⁱ为第i机架的上支持辊的频谱强度，C_bottom ⁱ为第i机架的下支持辊的频谱强度。

步骤S618是计算步骤S617中取得的C_m ⁱ的平均值并将C设置为该平均值的步骤。

步骤S619是取得上下支持辊的主频率之外的频率处的频谱强度的步骤。平均频谱强度为C_off。

步骤S620为比较所计算出来的频谱强度的步骤，在此步骤中，确定步骤S618获得的主频率处的平均强度和步骤S619获得的频率处的平均强度之间的偏差是否大于SCC设置单元211中的预设值θ_{ecc_force}。如果主频率下的频谱强度更大，则表示轧辊偏心更大，从而利用下列方程14来计算轧辊偏心的置信度。

其中C_{ecc_force}为SCC设置单元210中设置的预设值，是通过试验来确定的。

参照图12d，下面将对FSU故障置信度的计算处理进行说明。

各个机架的实测载荷偏差是由出口侧材料厚度变化、温度偏差的发生、以及干预(在工作侧和驱动侧均有手动辊缝干预的情况下)和FSU设定误差而引起的。从而，对于各个不同的成因，把实测载荷偏差分成不同的载荷偏差；对于不同的成因，预测对X射线厚度偏差的作用程度；以及把不同成因的置信度设置为不同成因的厚度变化量对总厚度变化量的比率。对于上述处理使用下面的方程。

[第i机架轧制力平衡方程]

$\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{total}}^i=\mathrm{\&Delta;}{F}_H^i+\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{fdt}}^i+\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{both}}^i+\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{fsu}}^i$

其中 ${\mathrm{\&Delta;F}}_{\mathrm{total}}^i(=F_{\mathrm{act}}^i-F_{\mathrm{set}}^i)$ 表示总的轧制力变化量(实测载荷-预设载荷)，ΔF_H ⁱ表示入口侧板厚偏差引起的轧制力变化量，ΔF_fdt ⁱ表示温度偏差引起的轧制力变化量，ΔF_both ⁱ表示手动干预引起的轧制力变化量，ΔF_fsu ⁱ表示FSU设定误差引起的轧制力变化量。

[由第i机架中入口侧板厚偏差引起的第i机架中轧制力变化量]

$\mathrm{\&Delta;}{F}_H^i=\frac{1}{1000}\&CenterDot;\frac{M^i{\&CenterDot;Q}^i}{M^i+Q^i}\&CenterDot;{\mathrm{\&Delta;H}}^i$

其中ΔHⁱ表示第i机架入口侧的板厚偏差[μm](正号＝大)，Mⁱ表示第i机架的轧机常数[ton/mm]，Qⁱ表示第i机架的塑性系数[ton/mm]。

[由温度偏差引起的第i机架轧制力变化量]

${\mathrm{\&Delta;F}}_{\mathrm{fdt}}^i={\mathrm{\&Delta;T}}^{\mathrm{FDT}}\&CenterDot;\frac{T^i}{T^{\mathrm{FDT}}}\&CenterDot;\left(\frac{{\&PartialD;F}^i}{{\&PartialD;T}^i}\right)$

其中 ${\mathrm{\&Delta;T}}^{\mathrm{FDT}}(=T_{\mathrm{act}}^{\mathrm{FDT}}-T_{\mathrm{set}}^{\mathrm{FDT}})$ 表示FDT偏差(实测温度-预设温度)， $\left(\frac{{\&PartialD;F}^i}{{\&PartialD;T}^i}\right)(<0)$ 表示第i机架的温度偏差对第i机架轧制力的影响程度(影响系数)。

[由第i机架中的双干预引起的第i机架轧制力变化量]

${\mathrm{\&Delta;F}}_{\mathrm{both}}^i\&cong;-\frac{1}{1000}\&CenterDot;\frac{M^i\&CenterDot;Q^i}{M^i+Q^i}\&CenterDot;(-10\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;}{S}_{\mathrm{both}}^i)$

其中ΔS_both ⁱ表示第i机架中的双干预量[10μm](正号＝大)。

[由第i机架的FSU设定误差引起的第i机架轧制力变化量]

$\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{fsu}}^i=\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{total}}^i-\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{bot\&Delta;}}^i-\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{fdt}}^i-\mathrm{\&Delta;}{F}_H^i$

[由第i机架入口侧厚度偏差引起的第i机架出口侧板厚变化量]

${\mathrm{\&Delta;h}}_H^i=\frac{Q^i}{M^i+Q^i}{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;H}}^i$

[由温度偏差引起的第i机架出口侧板厚变化量]

${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fdt}}^i=\frac{1000}{M^i}{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;T}}^{\mathrm{FDT}}\&CenterDot;\frac{T^i}{T^{\mathrm{FDT}}}\&CenterDot;\left(\frac{{\&PartialD;F}^i}{{\&PartialD;T}^i}\right)$

[由第i机架中的双干预引起的第i机架出口侧板厚变化量]

${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^i=\frac{M^i}{M^i+Q^i}\&CenterDot;(-10\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;}{S}_{\mathrm{both}}^i)$

其中Δhⁱ是第i机架的出口侧板厚[μm](正号＝大)。

[由第i机架中的FSU设定误差引起的第i机架出口侧板厚变化量]

${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fsu}}^i\&cong;\frac{1000}{M^i}{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;F}}_{\mathrm{fsu}}^i$

步骤S622是用于计算由厚度缺陷引起的厚度变化量的步骤，利用下列方程15来进行(由第i机架中的双干预引起的X射线板厚变化量)。

${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fdt}}^X\&cong;\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1000}{M^i}{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;T}}^{\mathrm{FDT}}\&CenterDot;\frac{T^i}{T^{\mathrm{FDT}}}\&CenterDot;\left(\frac{{\&PartialD;F}^i}{{\&PartialD;T}^i}\right)---\left(15\right)$

其中P是所有的机架数量。

步骤S623是用于计算由双干预引起的板厚变化量的步骤，利用下列方程16来进行(由第i机架的双干预引起的X射线板厚变化量)。

(1)当i＝i～p-1时， ${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^X=\left[\underset{j=i+1}{\overset{p}{\mathrm{\&Pi;}}}\left(\frac{Q^i}{M^j+Q^j}\right)\right]\&CenterDot;\left(\frac{M^i}{M^i+Q^i}\right)\&CenterDot;(-10{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;S}}_{\mathrm{both}}^i)$

(2)当i＝p时， ${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^i=\frac{M^i}{M^i+Q^i}\&CenterDot;(-10{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;S}}_{\mathrm{both}}^i)---\left(16\right)$

步骤S624是用于计算由FSU故障导致的厚度变化量，利用下列方程17来进行(由第i机架的FSU设定误差导致的X射线板厚变化量)。

(1)当i＝1～p-1时， $\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{fsu}}^X=\left\{\underset{j=i+1}{\overset{p}{\mathrm{\&Pi;}}}\left(\frac{Q^j}{M^j+Q^j}\right)\right\}\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{fsu}}^i$

$=\left\{\underset{j=i+1}{\overset{p}{\mathrm{\&Pi;}}}\left(\frac{Q^j}{M^j+Q^j}\right)\right\}\&CenterDot;\frac{1000}{M^i}\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;}{F}_{\mathrm{fsu}}^i$

(2)当i＝p时， ${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fsu}}^X=\frac{1000}{M^i}{\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;F}}_{\mathrm{fsu}}^i---\left(17\right)$

步骤S625用于评估极性的步骤，在此步骤中比较由方程15计算出来的由温度导致的厚度变化量的极性与X射线厚度偏差极性。作为比较结果，如果极性不同，则置信度为0。如果极性一致，则在步骤S626中用下列方程18来计算置信度(置信度计算)。

$\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}=\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{fdt}}^X+\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{both}}^X+\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{fsu}}^X$

$C_{\mathrm{fdt}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fdt}}^X}{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]$

$C_{\mathrm{both}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^X}{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]---\left(18\right)$

$C_{\mathrm{fsu}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fsu}}^X}{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]$

其中C_fdt是温度故障的置信度，C_both是双干预的置信度，C_fsu是FSU设定误差的置信度，Δh_fdt ^X是由温度故障导致的X射线板厚变化量，Δh_both ^X是由双干预导致的X射线板厚变化量，Δh_fsu ^X是由FSU设定误差导致的X射线板厚变化量。

随后，在步骤S628中，比较由手动双干预导致的厚度变化量的极性与X射线板厚变化量的极性。作为比较结果，如果两者极性各异，则在步骤S633中确定置信度为0。如果两者极性一致，则在步骤S629中利用方程18来计算置信度。

在步骤S631中，比较由利用方程17计算出的FSU引起的厚度变化量的极性和X射线厚度偏差的极性。作为比较结果，如果两者极性各异，则在步骤S633中确定置信度为0。如果两者极性一致，则在步骤S632中利用方程18计算置信度。

图13和14显示的是带钢热精轧故障诊断设备的置信度评估单元222的配置示意图，下面将对其进行详细说明。

应用于本发明的置信度评估单元222利用来自SCC设置单元210的数据、来自实测数据采集单元211的数据以及来自出口侧厚度计装载确定单元212的数据来进行评估。其中SCC设置单元210用于施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的预设目标值；实测数据采集单元211用于从厚度计205、入口侧温度计204、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208中采集实测数据的；出口侧厚度计装载确定单元212用于确定是否装载了出口侧厚度计。

SCC设置单元210、厚度计205、出口侧温度计206、轧制载荷测量传感器207和辊缝测量传感器208与图2中显示的相同。

置信度确定单元222可分为操作者辊速干预置信度确定模块，操作者喷雾干预置信度确定模块，轧辊偏心置信度确定模块和FSU故障置信度确定模块，下面将对其进行详细说明。

操作者辊速干预置信度确定模块包括：厚度偏差超差确定单元713，操作者干预/张力相关度计算单元714，厚度/张力相关度计算单元715，操作者干预/厚度相关度计算单元716，相关性极性评估单元717，以及置信度计算单元718。其中，厚度偏差超差确定单元713用于确定厚度偏差是否大于用户控制公差；操作者干预/张力相关度计算单元714用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下，计算操作者干预量和张力变化之间的相关度C1；厚度/张力相关度计算单元715用于计算厚度偏差和张力变化之间的相关度C2；操作者干预/厚度相关度计算单元716用于计算操作者干预量和厚度偏差之间的相关度C3；相关性极性评估单元717用于评估相关度C1、C2和C3的极性；置信度计算单元718用于在这三者中至少有一个相关性为(-)的情况下，确定置信度为0，而在三者均为(+)的情况下确定操作者辊速干预的最终置信度为三者的平均值。

操作者喷雾干预置信度确定模块包括：厚度/温度相关度计算单元719，厚度/温度相关度计算单元720，厚度偏差/计算厚度相关度计算单元721，以及置信度计算单元718。其中，厚度/温度相关度计算单元719用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下，计算厚度偏差和实测温度之间的相关度D1；厚度/温度相关度计算单元720用于计算厚度偏差和实测温度之间的相关度D2，其中的厚度偏差是利用发生了操作者喷雾干预的机架中的辊缝仪方程计算出来的；厚度偏差/计算厚度相关度计算单元721用于计算实测厚度偏差和利用辊缝仪方程计算出来的厚度偏差之间的相关度D3；置信度计算单元718用于在这三者中至少有一个相关性为(-)的情况下，确定置信度为0，而在三者均为(+)的情况下确定操作者喷雾干预的最终置信度为三者的平均值。

轧辊偏心置信度确定模块包括：机架平均频谱强度计算单元731，频谱强度平均值计算单元732，频谱强度比较单元733，以及置信度计算单元718。其中，机架平均频谱强度计算单元731用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下，计算各个机架的平均频谱强度；频谱强度平均值计算单元732用于计算上下支持辊的主频率之外的其它频率处的频谱强度的平均值；频谱强度比较单元733用于计算主频率处的频谱强度和主频率之外的其它频率处的频谱强度之间的偏差；置信度计算单元718用于利用主频率处的频谱强度和其它频率处的频谱强度之间的偏差来计算置信度，因为在主频率处的频谱强度更大的情况下轧辊偏心较大。

FSU故障置信度确定模块包括：温度/厚度变化量计算单元734，操作者干预/厚度变化量计算单元735，FSU设置/厚度变化量计算单元736，极性评估单元737，以及置信度计算单元718。其中，温度/厚度变化量计算单元734用于计算由温度故障引起的厚度变化量；操作者干预/厚度变化量计算单元735用于计算由双干预引起的厚度变化量；FSU设置/厚度变化量计算单元736用于计算由FSU故障引起的厚度变化量；极性评估单元737用于评估以上三个变化量的极性和X射线厚度偏差的极性；作为极性评估单元737的确定结果，如果它们的极性各异，则置信度计算单元718确定最终置信度为0，并确定各个置信度均与X射线厚度偏差成比例。

综上所述，本发明提供了一种带钢热精轧中的故障诊断设备和方法，它能快速诊断出发生质量和控制故障的原因，而这些质量和控制故障是操作者无法立即确定的，从而可以利用质量控制***制造出高质量的轧制产品。

虽然出于说明的目的公布了本发明的优选实施例，但本领域技术人员可以理解，在不脱离所附权利要求限定的范围和精神的情况下，可以对本发明进行各种改进、添加和替换。

Claims (27)

1.一种带钢热精轧中的故障诊断设备，包括：

监控计算机设置单元，用于施加诸如目标厚度、目标载荷、辊速和辊缝之类的预设目标值；

实测数据采集单元，用于采集实测数据；

出口侧厚度计装载确定单元，用于确定是否装载了出口侧厚度计，并且如果装载了出口侧厚度计则开始带钢热精轧的故障诊断；

区域识别单元，利用厚度数据来识别轧制板材的前端部分、主体部分和尾端部分；

合格率计算单元，利用实测数据采集单元采集的实测数据和监控计算机设置单元中设置的预设目标值来计算前端部分、主体部分和尾端部分的合格率；

初级故障确定单元，利用实测数据采集单元和合格率计算单元的输出值来确定在前端部分、主体部分和尾端部分中是否发生了故障；

次级故障确定单元，利用实测数据采集单元的输出值和监控计算机设置单元中设置的预设目标值来确定是否发生了操作者干预故障、材料缺陷、设备故障和控制故障；以及

置信度评估单元，利用监控计算机设置单元中设置的预设目标值和实测数据来评估次级故障确定单元的确定结果的置信度。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于次级故障确定单元包括：

操作者操作评估单元，用于在发生厚度缺陷时，确定操作者是否对辊缝、辊速和喷雾进行了干预；

材料缺陷确定单元，利用入口侧和出口侧温度偏差以及实测厚度来确定是否发生了材料缺陷；

设备故障确定单元，用于确定是发生了轧辊偏心还是发生了传感器故障；以及

控制故障确定单元，用于确定是否发生了精轧机控制故障。

3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于操作者操作评估单元包括：

辊缝干预确定模块，如果板厚偏差大于用户控制公差，则确定辊缝干预量是否大于监控计算机设置单元中相应的预设值，并且如果辊缝干预量大于所述的相应预设值，则通过计算厚度变化量并将辊缝干预量与厚度变化量进行比较来确定是否发生了操作者辊缝干预故障；

速度干预确定模块，通过计算机架间张力并将计算出的机架间张力与监控计算机设置单元中的预设值进行比较来确定是否发生了辊速干预故障；以及

喷雾干预确定模块，利用机架载荷来计算板厚，将计算出的板厚与实测厚度进行比较，如果计算板厚和实测厚度之间的偏差小于预设临界值，而且厚度变化模式与出口侧温度变化模式一致，则确定发生了喷雾干预故障。

4.根据权利要求2所述的设备，其特征在于材料缺陷确定单元包括：

实测厚度FFT变换单元，如果监控计算机设置单元中相应的目标值和实测厚度之间的厚度偏差大于用户控制公差，则利用各机架的最大速度来求得取样轧制长度，根据取样轧制长度将厚度转换为固定长度间距，并利用厚度数据来计算辊印周期的频率；以及

辊印频率强度确定单元，通过计算相应于频谱强度的频率，在计算出的频率中查找与辊印频率相一致的频率，以及评估查找出的频率的强度，从而确定是否发生了辊印缺陷。

5.根据权利要求4所述的设备，其特征在于材料缺陷确定单元包括：

板厚突变确定单元，用于确定是否存在发生板厚突变的区段；

含碳量和目标温度确定单元，如果存在发生板厚突变的区段，则利用监控计算机设置单元中的预设目标温度值和含碳量来确定是否存在发生变形故障的可能性；

实测温度确定单元，如果存在发生变形故障的可能性，则确定实测温度是否满足发生变形的条件；以及

载荷/厚度相关性确定单元，如果实测温度满足发生变形的条件，则通过确定各机架是否与发生板厚突变的位置一致来确定实测载荷和厚度之间是否有相关性。

6.根据权利要求2所述的设备，其特征在于控制故障确定单元包括：

厚度偏差超差确定单元，用于确定监控计算机设置单元中相应的目标值和实测厚度之间的厚度偏差是否大于用户控制公差；

操作者干预确定单元，如果厚度偏差大于用户控制公差，并且第i个取样中的操作者辊缝干预量与第i+1个取样中的操作者辊缝干预量之间的偏差大于监控计算机设置单元中相应的预设值，则确定发生了辊缝干预故障；

APC确定单元，如果厚度偏差大于用户控制公差，并且第i个取样中的预设辊缝值与第i个取样中的实测辊缝值之间的偏差收敛于0，则确定发生了APC故障；

轧制载荷偏差确定单元，如果厚度偏差大于用户控制公差，并且轧制载荷偏差大于相应的预设值，则通过确定前端部分的载荷和板厚之间是否存在相关性来确定是否发生了精整机架变形阻力预测故障；以及

温度偏差确定单元，如果厚度偏差大于用户控制公差并且实测出口侧温度大于相应的预设值，则通过确定出口侧温度和实测板厚之间是否存在相关性来确定是否发生了精整机架温度预测故障。

7.根据权利要求2所述的设备，其特征在于控制故障确定单元包括：

最小板厚值计算单元，用于在从厚度计开启的时间开始的预定间隔内取得实测厚度值，从而计算该预定间隔内的最小实测厚度值，并确定厚度偏差是否大于监控计算机设置单元中相应的预设值；

故障确定厚度检测单元，用于在从检测到最小实测数据开始的预定间隔内检测实测厚度值；

最大板厚计算单元，用于在所述间隔内计算最大实测厚度值；以及

前端部分V形缺陷确定单元，用于通过确定最小实测厚度和最大实测厚度之间的偏差是否大于预设值来确定是否发生了前端部分V形板厚缺陷。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于控制故障确定单元包括：

实测厚度/温度相关性确定单元，如果确定发生了前端部分V形板厚缺陷，则确定实测厚度值和实测出口侧温度之间是否存在相关性，并且如果存在相关性，则确定前端机架的冷却中发生了故障；

厚度/操作者干预相关性确定单元，用于确定V形板厚缺陷和操作者辊缝干预是否具有相同的极性，并确定操作者的辊缝干预确保了板厚；

速度设置确定单元，如果设定辊速和实测辊速之间的偏差收敛于0，则确定操作者辊缝干预导致了厚度缺陷；以及

操作者干预确定单元，如果设定辊速和实测辊速之间的偏差不收敛于0并大于监控计算机设置单元中相应的预设值，则确定发生了精整机架速度设置故障，并且通过确定实测厚度值和张力是否具有相同的极性来确定是否发生了操作者轧制速度干预。

9.根据权利要求2所述的设备，其特征在于控制故障确定单元包括：

温度/厚度相关度计算单元，用于计算精轧出口侧温度和实测厚度之间的相关性；

温度/厚度相关性评估单元，用于评估精轧出口侧温度和实测厚度之间的相关度的幅值；

轧制载荷频率变换单元，如果精轧出口侧温度和实测厚度之间的相关度幅值低于监控计算机设置单元中相应的预设值，则对主体部分的实测轧制载荷进行频率变换；

频率确定单元，用于在从轧制载荷频率变换单元的输出值中去除在实测精轧厚度值的频率分析中经常遇到的相应于辊印和轧辊偏心的频率成分后，确定是否检测到了监视器自动辊缝控制和轧制力自动辊缝控制的频率成分；以及

自动辊缝控制故障显示单元，如果检测到各个这样的频率，则确定是否发生了监视器自动辊缝控制振荡或轧制力自动辊缝控制振荡。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于控制故障确定单元还包括：

厚度收敛期计算单元，用于计算实测厚度值和相应的目标值之间的厚度偏差收敛于参考值所需的时间；

厚度收敛期确定单元，用于确定收敛期是否大于监控计算机设置单元中相应的预设值；以及

自动辊缝控制增益不足显示单元，如果收敛期大于相应的预设值，则确定发生了自动辊缝控制增益不足并显示自动辊缝控制增益不足。

11.根据权利要求6、7和9中任何一项所述的设备，其特征在于控制故障确定单元还包括：

厚度/宽度极性确定单元，用于确定在启动地下卷取机时宽度变化和厚度变化是否具有相同的极性，并且如果两者极性相同，则确定发生了颈缩；

温度/厚度极性确定单元，用于确定温度变化和厚度变化之间是否存在相关性，并且如果存在相关性，则确定发生了材料和温度故障；

厚度/辊缝发生点确定单元，用于通过确定在发生厚度变化的机架中是否发生了操作者辊缝干预来确定是否发生了操作者辊缝干预故障；以及

颈缩显示单元，如果发生厚度变化时没有发生辊缝干预，则确定在没有宽度变化的情况下发生了颈缩。

12.根据权利要求2所述的设备，其特征在于设备故障确定单元包括：

轧辊偏心故障诊断模块，用于：如果监控计算机设置单元中相应的目标值和实测值之间的厚度偏差大于用户控制公差，则计算支持辊的更高和更低旋转频率；对实测出口侧厚度进行FFT变换并利用该FFT变换值计算与各个频谱强度相相应的频率(fa)；确定是否存在一个n倍于支持辊旋转频率的数值与相应于各个频谱强度的频率(fa)相一致的点；确定相应于频率(fa)的频谱强度是否大于监控计算机设置单元中设置的系数；并显示发生轧辊偏心的机架；以及

厚度计故障诊断模块，用于：如果厚度偏差大于控制公差，并且出口侧厚度偏差持续地比在监控计算机设置单元(210)中设置的第二预设值(β)大出在监控计算机设置单元(210)中设置的第一预设值(γ)，则确定单个取样周期中是否发生了大于相应预设值的厚度偏差；并且如果发生了大于预设值的厚度偏差，则显示厚度计故障。

13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于设备故障确定单元还包括：

温度计故障诊断模块，如果温度偏差按监控计算机设置单元中设置的相应预设值或者更大的值发生改变，并且单个取样周期中发生的载荷变化按监控计算机设置单元中设置的相应预设值或更大的值发生改变，则确定发生了温度计故障。

14.根据权利要求1所述的设备，其特征在于置信度确定单元包括：

厚度偏差超差确定单元，用于确定监控计算机设置单元中设置的相应的目标值与实测厚度值之间的厚度偏差是否大于用户控制公差；

相关度计算单元，如果厚度偏差大于用户控制公差，则计算操作者干预量和张力变化之间的第一相关度(C1)、厚度变化和张力变化之间的第二相关度(C2)、以及操作者干预量和厚度偏差之间的第三相关度(C3)；

相关性极性评估单元，用于评估第一相关度(C1)、第二相关度(C2)以及第三相关度(C3)的极性；以及

置信度计算单元，用于在上述三个相关度中至少有一个为负的情况下确定置信度为0，而在三者均为正的情况下确定操作者辊速干预的最终置信度为三者的平均值。

15.根据权利要求14所述的设备，其特征在于置信度确定单元还包括：

第一厚度/温度相关度计算单元，用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下，计算厚度偏差和实测温度之间的第四相关度(D1)；

第二厚度/温度相关度计算单元，用于计算厚度偏差和实测温度之间的第五相关度(D2)，其中厚度偏差是利用发生了操作者喷雾干预的机架中的辊缝仪方程计算出来的；

厚度偏差/计算厚度相关度计算单元，用于计算实测厚度偏差和利用辊缝仪方程计算出来的厚度偏差之间的第六相关度(D3)；以及

置信度计算单元，用于在相关度D1、相关度D2以及相关度D3中的至少一个为负的情况下，确定置信度为0，而在第四相关度(D1)、第五相关度(D2)以及第六相关度(D3)全部为正的情况下确定操作者喷雾干预的最终置信度为上述三个相关度的平均值。

16.根据权利要求14或15所述的设备，其特征在于，如果假定用于相关度计算的两个数据分别为f和g，则相关度计算单元或喷雾相关度计算单元利用下列方程1来计算相关度(C1、C2、C3、D1、D2和D3)，

$\mathrm{Cx},\mathrm{Dx}=\frac{<f,g>}{\left|\right|f\left|\right|\&CenterDot;\left|\right|g\left|\right|}$

$=\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_k{g}_k}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_k^2\&CenterDot;\sqrt{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_k^2}}}---\left(1\right)$

其中Cx、Dx表示相关度，这里x＝1，2，3，f和g是数据向量，<f，g>是两向量的内积，‖‖表示向量的幅值。

17.根据权利要求1所述的设备，其特征在于置信度确定单元包括：

厚度偏差超差确定单元，用于确定监控计算机设置单元中相应的目标值和实测厚度之间的厚度偏差是否大于用户控制公差；

机架平均频谱强度计算单元，用于在厚度偏差大于用户控制公差的情况下，利用上下支持辊的频谱强度来计算各个机架的平均频谱强度；

频谱强度平均值计算单元，用于计算上下支持辊的除主频率之外的其它频率处的频谱强度的平均值；

频谱强度比较单元，用于计算主频率处的频谱强度和主频率之外的其它频率处的频谱强度之间的偏差；以及

置信度计算单元，如果机架平均频谱强度计算单元中得到的频谱强度大于频谱强度平均值计算单元中得到的频谱强度，则利用机架平均频谱强度计算单元中得到的频谱强度和频谱强度平均值计算单元中得到的频谱强度之间的偏差来计算轧辊偏心的置信度。

18.根据权利要求1所述的设备，其特征在于置信度确定单元包括：

厚度偏差超差确定单元，用于确定监控计算机设置单元中相应的目标值和实测厚度之间的厚度偏差是否大于用户控制公差；

变化量计算单元，用于计算由温度故障导致的厚度变化量，由双干预导致的厚度变化量，以及由精整机架故障导致的厚度变化量；

极性评估单元，用于评估以上三个变化量的极性和X射线厚度偏差的极性；以及

置信度计算单元，用于在上述极性各异的情况下，确定最终置信度为0，并且确定各个置信度均与X射线厚度偏差成比例。

19.根据权利要求18所述的设备，其特征在于置信度计算单元利用下列方程进行置信度计算，

${\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}={\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fdt}}^X+{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^X+{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fsu}}^X$

$C_{\mathrm{fdt}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fdt}}^X}{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]$

$C_{\mathrm{both}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{both}}^X}{\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]$

$C_{\mathrm{fsu}}=\frac{{\mathrm{\&Delta;h}}_{\mathrm{fsu}}^X}{\mathrm{\&Delta;}{h}_{\mathrm{xray}\_\mathrm{top}}}\&CenterDot;100[\%]$

其中C_fdt是温度故障的置信度，C_both是双干预的置信度，C_fsu是精整机架设定误差的置信度，Δh_fdt ^X是温度故障导致的X射线板厚变化量，Δh_both ^X是双干预导致的X射线板厚变化量，Δh_fsu ^X是精整机架设定误差导致的X射线板厚变化量。

20.一种带钢热精轧中的故障诊断方法，包括：

第一步骤：根据轧制条件预先设置目标厚度、目标载荷、目标辊速和目标辊缝；

第二步骤：如果装载了出口侧厚度计，则采集实测数据；

第三步骤：利用实测数据识别前端部分、尾端部分和主体部分；

第四步骤：利用第一步骤的预设值和第二步骤的实测值计算前端部分、尾端部分和主体部分的合格率；

第五步骤：利用第一步骤的预设值和第四步骤的合格率确定在前端部分、尾端部分和主体部分中是否发生了故障；

第六步骤：确定在发生板厚缺陷的位置是否发生了操作者干预故障、材料缺陷和控制故障；以及

第七步骤：利用第一步骤的预设值和第二步骤的实测值计算控制故障的置信度。

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于第六步骤包括以下子步骤：

确定在辊缝、辊速和喷雾中是否发生了操作者干预；

利用入口和出口侧温度之间的偏差以及实测厚度值来确定是否发生了材料缺陷；

通过确定是否发生了轧辊偏心或传感器故障来确定是否发生了设备故障；以及

通过检查精整机架、自动辊缝控制和电机来确定是否发生了控制故障。

22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于确定是否发生了操作者干预故障的子步骤包括：

第一步骤：根据轧制条件预先设置目标厚度、目标载荷、目标辊速和目标辊缝之类的预设目标值；

第二步骤：如果板厚偏差大于用户控制公差，则确定辊缝干预量是否大于监控计算机设置单元中相应的预设值，并且如果辊缝干预量大于相应的预设值，则通过计算厚度变化量并将辊缝干预量与厚度变化量进行比较来确定是否发生了操作者辊缝干预故障；

第三步骤：通过计算机架间张力并将计算的机架间张力与监控计算机设置单元中的预设张力相比较来确定是否发生了辊速干预故障；以及

第四步骤：利用机架载荷计算板厚，并将计算的板厚与实测板厚相比较，并且如果计算出来的板厚与实测板厚之间的偏差小于预设临界值而且厚度变化模式与出口侧温度变化模式一致，则确定发生了喷雾干预故障。

23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于确定是否发生了操作者干预的子步骤还包括以下步骤：

通过测量诸如轧制板材的厚度、入口侧温度、出口侧温度、轧制载荷和辊缝之类的实测数据来采集实测数据。

24.根据权利要求21所述的方法，其特征在于确定是否发生了材料缺陷的子步骤包括：

第一步骤：根据轧制条件预先设置诸如目标厚度、目标载荷、目标辊速和目标辊缝之类的预设目标值；

第二步骤：如果监控计算机设置单元中相应的预设值与实测厚度之间的厚度偏差大于用户控制公差，则利用各个机架的最大速度求得取样轧制长度，根据该取样轧制长度将厚度转换为固定的长度间距，并利用厚度数据计算辊印周期的频率；以及

第三步骤：利用从实测厚度FFT变换单元得到的变换值来计算相应于各个频谱强度的频率，从而确定是否产生了辊印，查找与辊印频率一致的频率并评估该频率的频谱强度。

25.根据权利要求24所述的方法，其特征在于确定是否发生了材料缺陷的子步骤还包括：

第四步骤：确定是否存在发生板厚突变的区段；

第五步骤：作为第四步骤的确定结果，如果存在发生板厚突变的区段，则利用第一步骤中设置的预设目标温度值和含碳量来确定是否存在发生变形故障的可能性；

第六步骤：作为第五步骤的确定结果，如果存在发生变形故障的可能性，则确定实测温度是否满足发生变形的条件；以及

第七步骤：作为第六步骤的确定结果，如果实测温度满足发生变形的条件，则通过确定各个机架是否与发生板厚突变的位置一致来确定实测载荷与厚度之间是否存在相关性。

26.根据权利要求21所述的方法，其特征在于确定是否发生了设备故障的子步骤包括：

第一步骤：根据轧制条件预先设置诸如目标厚度、目标载荷、目标辊速和目标辊缝之类的预设目标值；

第二步骤：如果第一步骤中设置的相应目标值和实测值之间的厚度偏差大于用户控制公差，则计算支持辊的更高和更低旋转频率；对实测出口侧厚度进行FFT变换并利用该FFT变换值计算相应于各个频谱强度的频率(fa)；确定是否存在一个n倍于支持辊旋转频率的数值与相应于各个频谱强度的频率(fa)相一致的点；

第三步骤：确定相应于频率(fa)的频谱强度是否大于第一步骤中设置的系数；并显示发生轧辊偏心的机架；以及

第四步骤：如果厚度偏差大于控制公差，并且出口侧厚度偏差持续地比监控计算机设置单元(210)中设置的第二预设值(β)大出监控计算机设置单元(210)中设置的第一预设值(γ)，则确定单个取样周期中是否发生了大于相应预设值的厚度偏差；并且如果发生了大于预设值的厚度偏差，则显示厚度计故障。

27.根据权利要求26所述的方法，其特征在于确定是否发生了设备故障的子步骤还包括：

第五步骤：如果温度偏差按第一步骤中设置的相应预设值或更大的值发生变化，并且发生在单个取样周期内的载荷变化按监控计算机设置单元中设置的相应预设值或更大的值发生变化，则确定发生了温度计故障。

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