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宝钢热轧质量分析系统的设计与实现

作　者: 李长海
导　师: 鲍玉斌
学　校: 东北大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 热轧异常诊断 .NET 傅立叶变换质量分析
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 30次
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内容摘要

宝钢公司不锈钢分公司从投产至今二十余年所积累的在线质量监控数据是一个不可多得的“宝库”,但一直没有从中挖掘,造成在产品的质量管理中对产品缺乏定量的、权威性的、有科学依据的分析和评价。问题主要在于没有好的方法来处理和分析数据,从而对波动原因无法作出肯定的分析并为改进提供支持依据。在计算机存储容量及运算高速速度发展的今天,如果能通过计算机对热轧带钢生产过程中,各类设定及实际数据进行实时采集分析,将会大大提高热轧的质量控制水平。因此开发这样一个系统将会是非常有意义的。本文基于对宝钢公司不锈钢分公司热轧厂的质量数据进行分析,设计实现了热轧质量分析系统(Quality Analysis System, QAS),实现对主要技术指标的离线分析,以及产生异常的原因诊断等。本文首先介绍了所选用的相关技术,并给出了需求分析。根据这些需求,本文给出了QAS系统的总体设计和具体实现方法。本系统在.NET平台下开发,Oracle做为数据库管理系统,主要设计实现了QAS系统的基于企业内部网的门户和后台的质量数据库(Quality DataBases, QDB)设计、异常诊断算法的设计与实现等功能。其中,使用快速傅立叶变换(FFT)对生产数据进行变换,以便于对热轧产品的出口宽度和厚度进行分析检测,设计实现了异常诊断的分析方法。实验发现使用频谱分析的方法进行异常诊断,使结果更具参考意义与指导价值。本系统解决了热轧产品的四个重要技术指标的异常诊断中的关键性问题,提高了质量分析和管理水平。本系统的实现对提高热轧产品质量的诊断水平,降低产品报废率,具有很高的实际意义。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-14
  1.1 课题来源  10
  1.2 选题依据  10
  1.3 国内外研究现状  10-11
  1.4 研究目的  11
  1.5 项目意义  11-12
  1.6 研究的实用价值  12
  1.7 论文组织结构  12-14
第二章相关技术  14-28
  2.1 B/S与C/S模式  14-16
  2.2 .NET技术  16-18
    2.2.1 .NET定义  16-17
    2.2.2 .NET的特点  17-18
  2.3 VB.NET技术  18-19
    2.3.1 VB.NET定义  18
    2.3.2 VB.NET的特点  18-19
  2.4 Oracle技术  19-22
    2.4.1 Oracle数据库的主要特点  20-21
    2.4.2 Oracle数据库的存储结构  21-22
  2.5 热轧工艺介绍  22-25
    2.5.1 热轧过程设备介绍  22-23
    2.5.2 带钢热连轧计算机控制过程  23-24
    2.5.3 专有名词解释  24-25
  2.6 异常诊断方法概述  25-28
    2.6.1 层次分析法  25
    2.6.2 统计过程控制理论(SPC)  25-26
    2.6.3 快速傅立叶变换(FFT)  26-28
第三章系统分析与总体设计  28-36
  3.1 需求分析  28-29
  3.2 系统的运行环境  29
  3.3 系统总体设计  29-31
    3.3.1 QAS前端分析功能模块设计  29-30
    3.3.2 后台处理程序的设计  30-31
  3.4 数据库设计  31-36
    3.4.1 QAS数据来源及管理  31-33
    3.4.2 数据库的系统结构  33-34
    3.4.3 数据库的创建  34-35
    3.4.4 数据库的操作  35
    3.4.5 历史数据的处理机制  35-36
第四章异常诊断模块的设计  36-46
  4.1 总体设计  36
  4.2 诊断原理  36-38
  4.3 因果关系图  38-39
  4.4 数据预处理  39-40
    4.4.1 将脉冲型数据(定周期抽样)转换为定长数据  39-40
    4.4.2 傅立叶变换  40
    4.4.3 相关度计算  40
  4.5 四个指标的异常诊断设计  40-46
    4.5.1 精轧出口厚度诊断  40-41
    4.5.2 精轧出口宽度诊断  41-43
    4.5.3 精轧出口温度诊断  43
    4.5.4 卷取温度诊断  43-46
第五章系统的实现  46-62
  5.1 QAS前台界面  46-50
    5.1.1 质量数据的图形输出  46-47
    5.1.2 诊断结果部分  47-48
    5.1.3 精确度报告  48
    5.1.4 回归分析结果部分  48-49
    5.1.5 相关Excel工具的集成模块  49-50
  5.2 四个指标的异常诊断的具体实现  50-59
    5.2.1 选取的异常判定方法  50
    5.2.2 数据处理方法的具体实现  50-52
    5.2.3 精轧出口厚度异常诊断的具体实现  52-56
    5.2.4 精轧出口宽度异常诊断的具体实现  56-57
    5.2.5 精轧出口温度异常诊断的具体实现  57-59
    5.2.6 卷取温度异常诊断的具体实现  59
  5.3 诊断结果评价  59-62
    5.3.1 诊断结果的评价指标  59
    5.3.2 通过QAS得到的异常结果  59-60
    5.3.3 实际情况  60-62
第六章结束语  62-64
  6.1 本文研究工作总结  62
  6.2 进一步工作  62-64
参考文献  64-67
致谢  67-68
攻硕期间参加的项目及发表的论文  68

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