本發(fā)明屬于帶鋼冷軋技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種帶鋼表面粗糙度的在線檢測(cè)設(shè)備及濾波方法，尤其涉及一種冷軋帶鋼高精度板形表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備及其回歸平滑自適應(yīng)濾波方法。

背景技術(shù)：

鋼鐵工業(yè)的下游用戶對(duì)冷軋帶鋼產(chǎn)品的質(zhì)量要求越來(lái)越嚴(yán)格，表面粗糙度對(duì)于冷軋板來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，它是影響鋼板可成形性的關(guān)鍵因素，也是冷軋產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。目前，在冷軋帶鋼生產(chǎn)實(shí)踐中，對(duì)帶鋼表面粗糙度進(jìn)行監(jiān)控的通常方式是，在相關(guān)的冷軋后處理機(jī)組出口(如連續(xù)熱鍍鋅機(jī)組或平整機(jī)組等)，對(duì)帶鋼進(jìn)行抽檢取樣，然后在分析測(cè)試實(shí)驗(yàn)室對(duì)樣板進(jìn)行離線測(cè)試獲取帶鋼的表面粗糙度參數(shù)，并與下游用戶的技術(shù)要求進(jìn)行比較。如果帶鋼表面粗糙度不滿足下游用戶的要求，則在后續(xù)生產(chǎn)計(jì)劃中對(duì)同類帶鋼的生產(chǎn)工藝參數(shù)進(jìn)行必要調(diào)整。然后再抽檢取樣、離線分析測(cè)試、在線調(diào)整工藝參數(shù)等，直到帶鋼的表面粗糙度完全滿足下游用戶要求為止，該方法具有滯后性和非連續(xù)性，取樣部位一般在頭和尾，無(wú)法代表整塊鋼板的粗糙度特點(diǎn)。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，非接觸的粗糙度測(cè)量方法得到了迅速的發(fā)展，該方法以光學(xué)的測(cè)量方法最為普遍，主要包括光切法、光干涉法、散斑法、散射法等。光學(xué)測(cè)量方法有著測(cè)量速度快、無(wú)損傷、可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)。其中，散射法因具有檢測(cè)精度高、測(cè)量范圍寬、抗環(huán)境干擾能力強(qiáng)、易于集成等特點(diǎn)，在表面粗糙度在線測(cè)量的理論研究與工程應(yīng)用方面得到廣泛關(guān)注與實(shí)踐。德國(guó)emg自動(dòng)化公司開(kāi)發(fā)的sorm3plus系統(tǒng)，應(yīng)用散射法，實(shí)現(xiàn)在不與帶鋼接觸的情況下測(cè)量運(yùn)動(dòng)中冷軋帶鋼的表面粗糙度，國(guó)內(nèi)外已有50多條機(jī)組(cgl、capl等)安裝sorm3plus系統(tǒng)，已部分實(shí)現(xiàn)代替離線取樣檢測(cè)。

散射法實(shí)現(xiàn)無(wú)損在線檢測(cè)帶鋼表面粗糙度的關(guān)鍵技術(shù)之一是濾波算法，從測(cè)量獲得初始檢測(cè)參數(shù)中快速準(zhǔn)確辨識(shí)出帶鋼表面粗糙度參數(shù)是濾波算法的主要目標(biāo)。現(xiàn)有濾波算法主要采用高通濾波器，雖然快速性好，但參數(shù)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和精度因高通濾波器的單一濾波條件限制而很難提升，尋求快速性好、準(zhǔn)確度高的濾波算法成為拓展散射法帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)應(yīng)用的瓶頸所在。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的第一個(gè)技術(shù)問(wèn)題是提供一種結(jié)構(gòu)合理、準(zhǔn)確度高的冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備。

本發(fā)明所要解決的第二個(gè)技術(shù)問(wèn)題是提供一種采用上述設(shè)備進(jìn)行冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)的回歸平滑自適應(yīng)濾波方法，能實(shí)現(xiàn)對(duì)冷軋帶鋼表面粗糙度參數(shù)的快速在線檢測(cè)，提高冷軋帶鋼表面粗糙度的檢測(cè)精度。

本發(fā)明解決上述第一個(gè)技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：一種冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備，其特征在于：所述冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備包括依次連接的調(diào)制器、光探測(cè)器、解調(diào)器和濾波器，調(diào)制器的兩端連接有光纖，光源的光經(jīng)過(guò)光纖送入調(diào)制器，經(jīng)調(diào)制器調(diào)制成為被調(diào)制的信號(hào)光，再經(jīng)光纖送入光探測(cè)器、解調(diào)器，最后經(jīng)濾波器將帶鋼表面粗糙度濾波輸出參數(shù)。

作為改進(jìn)，所述調(diào)制器為非接觸式，位于帶鋼寬度方向上中部位置。

再改進(jìn)，所述冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備安裝在平整機(jī)組出口段，冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備可隨帶鋼按照一定的速度連續(xù)向前移動(dòng)，實(shí)時(shí)檢測(cè)得到帶鋼表面粗糙度參數(shù)及其沿帶鋼長(zhǎng)度方向的變化情況。

本發(fā)明解決上述第二個(gè)技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：一種冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)的回歸平滑自適應(yīng)濾波方法，其特征在于包括以下步驟：

1)局部加權(quán)回歸降噪預(yù)處理：將上述冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備中解調(diào)器輸出的n組帶鋼表面粗糙度初始值定義為(xi,yi)，i＝1,...,n，n自然數(shù)，其中：xi為采樣點(diǎn)數(shù)，yi為帶鋼表面粗糙度初始參數(shù)，對(duì)任意第k組帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)，k＝1,...,n，n自然數(shù)，利用加權(quán)最小二乘法，擬合d階多項(xiàng)式：

利用n組帶鋼表面粗糙度初始值，估計(jì)系數(shù)βj，j＝1,...,d，d自然數(shù)，并最小化加權(quán)殘差平方和q：

式中：wk(xi)為一次權(quán)重函數(shù)，表達(dá)式為：

式中：hi為平滑窗口寬度；

2)基于平滑值與實(shí)際值的殘差e，建立二次權(quán)重函數(shù)：降噪預(yù)處理后得到初次平滑后的帶鋼表面粗糙度參數(shù)定義殘差值建立二次權(quán)重函數(shù)δk，表達(dá)式為：

式中：s為殘差絕對(duì)值|ei|的中位數(shù)；

將步驟(1)中的加權(quán)殘差平方和q改寫(xiě)為：

重新進(jìn)行步驟1)中的加權(quán)最小二乘法，得到二次平滑后的帶鋼表面粗糙度參數(shù)

3)迭代尋優(yōu)：重復(fù)步驟2)，反復(fù)迭代t次，t自然數(shù)，最終得到帶鋼表面粗糙度濾波器輸出參數(shù)較初始參數(shù)(xi,yi)魯棒性更強(qiáng)。

作為優(yōu)選，所述步驟1)中的帶鋼表面粗糙度初始參數(shù)yi包括表面輪廓算術(shù)平均偏差ra、或微觀不平度十點(diǎn)高度rz、或峰值密度pc。

進(jìn)一步，所述步驟1)中，當(dāng)帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)與鄰近數(shù)據(jù)(xk+1,yk+1)的變化yk+1-yk超出設(shè)定閾值ε時(shí)，減小濾波算法平滑窗口寬度hi；如果帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)與鄰近數(shù)據(jù)(xk+1,yk+1)的變化yk+1-yk未超出設(shè)定閾值ε時(shí)，保持濾波算法平滑窗口寬度hi不變，即：

式中：ε為預(yù)設(shè)可調(diào)閾值。

最后推薦ε取值是取ε＝0.75μm。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：采用回歸平滑自適應(yīng)濾波方法對(duì)冷軋帶鋼表面粗糙度進(jìn)行在線檢測(cè)，為了解決散射法中帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)傳統(tǒng)濾波方法的不足，提升帶鋼表面粗糙度參數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確度。本發(fā)明可對(duì)帶鋼表面粗糙度進(jìn)行準(zhǔn)確快速在線檢測(cè)，大大提高冷軋帶鋼表面粗糙度的檢測(cè)精度，有利于實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)技術(shù)取代離線檢測(cè)手段，提升產(chǎn)品效率和質(zhì)量。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)回歸平滑自適應(yīng)濾波方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明冷軋帶鋼表面輪廓算術(shù)平均偏差ra初始參數(shù)波形圖；

圖4為本發(fā)明應(yīng)用回歸平滑自適應(yīng)濾波方法得到的帶鋼表面輪廓算術(shù)平均偏差ra波形圖；

圖5為本發(fā)明應(yīng)用高通濾波方法得到的帶鋼表面輪廓算術(shù)平均偏差ra波形圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。

如圖1所示，一種冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備，包括依次連接的調(diào)制器3、光探測(cè)器4、解調(diào)器5和濾波器6，調(diào)制器3的兩端連接有光纖，調(diào)制器3為非接觸式，位于帶鋼7寬度方向上中部位置，冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備安裝在平整機(jī)組出口段，冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)設(shè)備可隨帶鋼7按照一定的速度連續(xù)向前移動(dòng)，實(shí)時(shí)檢測(cè)得到帶鋼表面粗糙度參數(shù)及其沿帶鋼長(zhǎng)度方向的變化情況。

檢測(cè)時(shí)，將來(lái)自光源1的光經(jīng)過(guò)光纖2送入調(diào)制器3，進(jìn)入調(diào)制器3的光與由帶鋼7表面采集的散射光相互作用，使光的光學(xué)性質(zhì)(如光的強(qiáng)度、波長(zhǎng)、頻率、相位、偏振態(tài)等)發(fā)生變化，成為被調(diào)制的信號(hào)光，再經(jīng)過(guò)光纖2送入光探測(cè)器4，由解調(diào)器5解調(diào)后，獲得帶鋼7表面粗糙度初始參數(shù)，經(jīng)濾波器6，得帶鋼7表面粗糙度濾波輸出參數(shù)。其中所述調(diào)制器3基于光學(xué)檢測(cè)原理，為非接觸式，位于帶鋼7寬度方向上中部位置。

一種冷軋帶鋼表面粗糙度在線檢測(cè)的回歸平滑自適應(yīng)濾波方法，其流程圖如圖2所示，具體包括以下步驟：

(1)局部加權(quán)回歸降噪預(yù)處理。將解調(diào)器5輸出的n組帶鋼表面粗糙度初始值定義為(xi,yi)，i＝1,...,n，n自然數(shù)，其中：xi為采樣點(diǎn)數(shù)，yi為帶鋼表面粗糙度初始參數(shù)，如表面輪廓算術(shù)平均偏差ra、或微觀不平度十點(diǎn)高度rz、或峰值密度pc。對(duì)任意第k組帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)，k＝1,...,n，n自然數(shù)，利用加權(quán)最小二乘法，擬合d階多項(xiàng)式：

利用n組帶鋼表面粗糙度初始值，估計(jì)系數(shù)βj，j＝1,...,d，d自然數(shù)，并最小化加權(quán)殘差平方和q：

式中：wk(xi)為一次權(quán)重函數(shù)，表達(dá)式為：

式中：hi為平滑窗口寬度。

(2)建立二次權(quán)重函數(shù)。降噪預(yù)處理后得到初次平滑后的帶鋼表面粗糙度參數(shù)定義殘差值建立二次權(quán)重函數(shù)δk，表達(dá)式為：

式中：s為殘差絕對(duì)值|ei|的中位數(shù)。

將步驟(1)中的加權(quán)殘差平方和q改寫(xiě)為：

重新進(jìn)行步驟(1)中的加權(quán)最小二乘法，得到二次平滑后的帶鋼表面粗糙度參數(shù)

(3)迭代尋優(yōu)。重復(fù)步驟(2)，反復(fù)迭代2次，最終得到帶鋼表面粗糙度濾波器(6)輸出參數(shù)較初始參數(shù)(xi,yi)魯棒性更強(qiáng)。

步驟(1)中，當(dāng)帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)與鄰近數(shù)據(jù)(xk+1,yk+1)的變化yk+1-yk超出設(shè)定閾值ε時(shí)，減小濾波算法平滑窗口寬度hi；如果帶鋼表面粗糙度初始值(xk,yk)與鄰近數(shù)據(jù)(xk+1,yk+1)的變化yk+1-yk未超出設(shè)定閾值ε時(shí)，保持濾波算法平滑窗口寬度hi不變，即：

式中：ε為預(yù)設(shè)可調(diào)閾值，取ε＝0.75μm。

圖3為解調(diào)器5解調(diào)后輸出的冷軋帶鋼表面輪廓算術(shù)平均偏差ra初始參數(shù)波形圖，分別應(yīng)用回歸平滑自適應(yīng)濾波方法和高通濾波方法得到的帶鋼表面輪廓算術(shù)平均偏差ra波形圖如圖4和圖5所示。應(yīng)用回歸平滑自適應(yīng)濾波方法得到的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定的結(jié)果進(jìn)行比較，偏差為1.86％，應(yīng)用高通濾波方法得到的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定的結(jié)果進(jìn)行比較，偏差為5.89％。因此，比較可知，回歸平滑自適應(yīng)濾波方法在冷軋帶鋼表面粗糙度信號(hào)提取上的精度高于高通濾波方法。