基于人工智能的智能制造管理系统的制作方法

本发明涉及智能制造，尤其涉及基于人工智能的智能制造管理系统。

背景技术：

1、带钢是一种窄而长的钢板，由各类轧钢企业为满足不同工业部门工业化生产各类金属或机械产品的需求而生产。带钢，亦称钢带，其宽度不超过1300mm，长度则根据每卷的大小而略有差异。

2、冷轧带钢的生产工艺流程大致包括：酸洗、轧制、工艺润滑、退火、平整、剪切和包装。在带钢轧制过程中，轧制力是影响其厚度和表面粗糙度的关键因素。若轧制力过大，可能导致带钢过于薄化，从而增加表面粗糙度；反之，若轧制力不足，则可能使带钢无法达到所需的厚度。轧制力在金属轧制设备上的体现为轧辊对带钢表面的压力。

3、当前，金属轧制设备通常依据经验预先设定轧制力参数，一次性完成带钢的轧制。在完成轧制后，再对厚度和粗糙度进行检测，根据其与标准参数的差异，进行多次轧制。但是，此类制造方法效率较低，且在带钢轧制完成后，若发现厚度或粗糙度不合格，需对已轧制完成的带钢进行修正，这将增加难度和成本。并且，这种修正往往不能完全消除偏差，会对产品的最终质量和性能产生影响。

4、因此，有必要提供基于人工智能的智能制造管理系统，以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供基于人工智能的智能制造管理系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：基于人工智能的智能制造管理系统，包括：若干金属轧制设备，设置于相邻所述金属轧制设备之间的检测模块、智能计算模块和控制模块；

3、若干所述金属轧制设备包括依次设置的金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备；

4、所述检测模块，用于检测经过前段所述金属轧制设备带钢的回弹量和粗糙度；

5、所述智能计算模块，根据所述检测模块输出的回弹量和粗糙度计算得到修正系数，修正后段所述金属轧制设备的初始参数并输出；

6、所述控制模块，根据修正后的所述金属轧制设备加工参数对所述轧辊的水平位置和转速进行调整。

7、本发明一个较佳实施例中，所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备的结构一致，均包括：机架，设置于所述机架上的若干轧辊轴承，以及设置于所述轧辊轴承之间的轧辊。

8、本发明一个较佳实施例中，所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备上设置的所述轧辊直径由大到小依次排列。

9、本发明一个较佳实施例中，所述机架上还设置有轧辊调整机构，包括：电动缸、滑轨和滑块；所述电动缸和所述滑轨均固定设置于所述机架上，所述滑块沿所述滑轨方向移动，且与所述轧辊轴承连接。

10、本发明一个较佳实施例中，所述检测模块包括：均匀分布在相邻所述金属轧制设备之间若干厚度检测单元和粗糙度检测单元。

11、本发明一个较佳实施例中，所述检测模块还包括数据采集单元，用于采集金属轧制设备的设定轧制厚度数据。

12、本发明一个较佳实施例中，所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备使用一个进料装置并连续作业。

13、基于人工智能的智能制造管理方法，基于上述中任一项所述的基于人工智能的智能制造管理系统，包括以下步骤：

14、s1、根据金属轧制设备的设备结构，建立金属轧制产线的虚拟模型，并为每次轧制设定初始参数，该初始参数包括：轧辊转速和轧制力；

15、s2、使用金属轧制产线对带钢依次进行粗轧、中轧和精轧，并使用相邻金属轧制设备之间的检测模块检测每次轧制后的回弹量和粗糙度；

16、s3、智能计算单元根据当前带钢的回弹量和粗糙度，修正下一轧制设备的初始参数；

17、s4、直至轧制的带钢达到指定的厚度和粗糙度停止。

18、本发明一个较佳实施例中，在所述s3中，轧制设备的初始参数修正包括：

19、完成带钢的粗轧之后，检测得到带钢的第一回弹量和第一粗糙度数据，利用这些数据计算第一修正系数，并用于中轧初始参数的调整；

20、完成带钢的中轧之后，检测得到带钢的第二回弹量和第二粗糙度数据，利用这些数据计算第二修正系数，并用于精轧初始参数的调整。

21、本发明一个较佳实施例中，所述回弹量为轧制后的带钢平均厚度与设定轧制厚度的差值。

22、本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

23、(1)本发明提供了基于人工智能的智能制造管理系统，设置的若干金属轧制设备为依次设置的金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备，分别对应于多阶段轧制工艺中的粗轧、中轧和精轧，然后通过检测模块、智能计算模块和控制模块的配合使用，达成对金属轧制设备参数的精确控制，相对于现有技术，实现了对生产过程的动态调整，进而提高产品质量和稳定性。

24、(2)本发明提供了基于人工智能的智能制造管理系统，设置的金属轧制产线是一种多阶段的冷轧工艺，带钢依次经过粗轧、中轧和精轧，并且在依次进行粗轧、中轧和精轧过程中使用到的轧辊直径依次变小，相对于现有技术，本发明随着轧制阶段的逐渐精细，轧辊直径会逐渐减小，以便更好地控制金属的形状和尺寸，提高产品的精度和表面质量。

25、(3)本发明还提供了基于人工智能的智能制造管理方法，通过建立金属轧制产线的虚拟模型，在每次轧制后，智能计算单元会根据当前带钢的回弹量和粗糙度数据，计算修正系数，用于调整下一轧制设备的初始参数，这个修正过程是逐步的，从粗轧到精轧，每一道工序都会根据前一道工序的检测数据来调整参数，以保证最终的产品质量，实现了对金属轧制过程的智能化控制，提高了生产效率和产品质量。

技术特征：

1.基于人工智能的智能制造管理系统，包括：若干金属轧制设备，设置于相邻所述金属轧制设备之间的检测模块、智能计算模块和控制模块，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备的结构一致，均包括：机架，设置于所述机架上的若干轧辊轴承，以及设置于所述轧辊轴承之间的轧辊。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备上设置的所述轧辊直径由大到小依次排列。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述机架上还设置有轧辊调整机构，包括：电动缸、滑轨和滑块；所述电动缸和所述滑轨均固定设置于所述机架上，所述滑块沿所述滑轨方向移动，且与所述轧辊轴承连接。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述检测模块包括：均匀分布在相邻所述金属轧制设备之间若干厚度检测单元和粗糙度检测单元。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述检测模块还包括有数据采集单元，用于采集金属轧制设备的设定轧制厚度数据。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于：所述金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备使用一个进料装置并连续作业。

8.基于人工智能的智能制造管理方法，基于权利要求1-7中任一项所述的基于人工智能的智能制造管理系统，其特征在于，包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的智能制造管理方法，其特征在于：在所述s3中，轧制设备的初始参数修正包括：

10.根据权利要求8所述的基于人工智能的智能制造管理方法，其特征在于：所述回弹量为轧制后的带钢平均厚度与设定轧制厚度的差值。

技术总结本发明公开了基于人工智能的智能制造管理系统，包括：若干金属轧制设备，设置于相邻金属轧制设备之间的检测模块、智能计算模块和控制模块；若干金属轧制设备包括依次设置的金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备；检测模块，用于检测经过前段金属轧制设备带钢的回弹量和粗糙度；智能计算模块，根据检测模块输出的回弹量和粗糙度计算得到修正系数，修正后段金属轧制设备的初始参数并输出。本发明设置的若干金属轧制设备为依次设置的金属粗轧设备、金属中轧设备和金属精轧设备，然后通过检测模块、智能计算模块和控制模块的配合使用，达成对金属轧制设备参数的精确控制，实现了对生产过程的动态调整，进而提高产品质量和稳定性。技术研发人员：张元刚,杨文娟,张璟俐受保护的技术使用者：苏州傅里叶工业科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/13