[0054] 下面结合实施例对本发明做进一步详细说明：
[0055] 本实施例公开了板形辊长度为1450mm五机架冷连轧机实测板形调控功效系数数据的处理过程。板形调控机构有轧辊倾斜、轧制力波动、工作辊弯辊、中间辊弯辊和中间辊横移，其中图1为四种板形调控机构和轧制力波动的板形调控功效系数有限元仿真计算得到的理论计算值。五机架冷连轧机的主要控制参数及轧制参数如下表1所示。
[0056] 表1轧制过程主要参数
[0057]
[0058]
[0059] 本实施例一种板形调控功效系数实测数据处理方法，包括以下步骤：
[0060] 步骤S1、计算板形调控功效系数实测值，具体包括以下步骤：
[0061] S11、沿板形宽度方向上设定20个通道，对应板形宽度上设定的20个测量段数，单位时间间隔需要采集的数据包括与20个通道相对应的20个实测板形变化量和与其对应的调控机构的变量，本实施例中调控机构为工作辊弯辊。在采集数据时要保证板形变化量和调控机构的改变量是同步的，且数据采样的单位时间间隔不宜过小，一般取值为0.5s-1s，本实施例中采集数据的单位时间间隔为0.5s；
[0062] S12、根据调控功效系数公式计算工作辊弯辊的实测板形调控功效系数，板形调控功效是一种板形控制技术的单位调节量作用下，轧机承载辊缝形状沿带钢宽度上各处的变化量，在实际的应用中，一般沿板形宽度上设定20个测量段数，即为通道数CH为20，板形调节机构的数目为4个，同时将轧制力波动对板形的影响也纳入板形调控机构考虑，则板形调控功效系数可以表示为一个20×5的矩阵形式：
[0063]
[0064] 本实施例中，Eff为工作辊弯辊的实测板形调控功效系数，ΔY为实测板形变化量，ΔU为工作辊弯辊改变量；根据以上调节公式对板形测量值和工作辊弯辊改变量处理得到一系列单个工作弯辊的实测板形调控功效系数。
[0065] 步骤S2、对实测板形调控功效系数进行排序，具体包括以下步骤：
[0066] S21、将得到的单个实测板形调控功效系数做成表格，表格的每一列都表示数据的通道数，从CH1到CH20，总计m列通道数据，表格的每一行都是单位时间间隔内采集到的实际数据计算得到一组实测板形调控功效系数数据，从GR1到GRn，共有n组数据，本实施例中带钢规格为宽度1000mm、厚度0.285mm，连续提取出了500组实测数据计算工作辊弯辊的实测板形调控功效数据，表1列出了部分直接计算得到的实测板形调控功效系数数据，共包括1,3,5-19奇数通道的10组数据，具体数值如表1实测板形调控功效系数数据，同时在计算完成之后的数据中，任意挑选出四组比较理想的数据绘制成折线图，如图2所示，从折线图可以看出直接通过实测数据计算出来的工作辊弯辊板形调控功效系数毫无规律、杂乱无章，不可以直接使用，还需要做进一步的处理。
[0067] 表1实测板形调控功效系数数据
[0068] GR CH1 CH3 CH5 CH7 CH9 CH11 CH13 CH15 CH17 CH191 32.40 1.97 6.04 -1.81 16.02 -10.26 3.70 -7.82 -10.21 -17.62
2 7.40 4.97 1.29 1.54 -2.44 0.91 -0.78 -1.58 -3.78 -3.53
3 0.10 -2.85 -1.73 -3.13 0.03 -1.96 -0.13 2.61 2.35 5.28
4 -0.14 -2.35 -2.77 -3.02 -1.76 -1.09 1.09 1.92 3.21 5.28
5 -40.07 -14.99 -44.67 -20.48 -24.59 11.45 29.82 -1.82 32.21 39.01
6 1.76 -3.28 -1.24 -4.37 -0.27 0.19 0.72 0.17 1.36 3.84
7 5.41 -2.94 2.27 -3.98 2.28 1.24 -1.07 -2.36 -2.11 3.64
8 0.53 -0.72 -1.70 -2.89 -2.36 -1.87 -0.66 3.76 4.77 1.03
9 1.31 -0.06 -2.35 -3.58 -2.35 -0.72 -1.73 2.74 3.83 1.93
10 1.96 0.39 0.17 0.98 -0.87 -1.30 -1.26 0.01 -1.65 1.09
[0069] S22、将对应每个通道计算得到的n个实测板形调控功效系数使用排序算法从大到小进行顺序排列，使m个通道内的n组实测板形调控功效系数偏差较大的数据均集中在每个通道数据集的两端，即对每一个通道CH内的多组GR1到GRn数据使用排序算法，使其按照从大到小的顺序排列，排序的目的是为了使偏差较大的数据聚集在数据集的两端，方便剔除或者分配较小的权重，减少其对最终结果的影响，能够使结果更接近实际情况。
[0070] 将500组数据排序处理后，选出四组比较理想的实测调控功效系数数据绘制成如图3所示的排序后的实测调控功效系数数据折线图，从图3中可以看出，曲线形状虽然得到改善，但是还不够理想，同时表2也列出了表1实测板形调控功效系数数据经过排序后得到的结果，如表2所示。
[0071] 表2排序后的实测板形调控功效系数数据
[0072] GR CH1 CH3 CH5 CH7 CH9 CH11 CH13 CH15 CH17 CH191 32.40 4.97 6.04 1.54 16.02 11.45 29.82 3.76 32.21 39.01
2 7.40 1.97 2.27 0.98 2.28 1.24 3.70 2.74 4.77 5.28
3 5.41 0.39 1.29 -1.81 0.03 0.91 1.09 2.61 3.83 5.28
4 1.96 -0.06 0.17 -2.89 -0.27 0.19 0.72 1.92 3.21 3.84
5 1.76 -0.72 -1.24 -3.02 -0.87 -0.72 -0.13 0.17 2.35 3.64
6 1.31 -2.35 -1.70 -3.13 -1.76 -1.09 -0.66 0.01 1.36 1.93
7 0.53 -2.85 -1.73 -3.58 -2.35 -1.30 -0.78 -1.58 -1.65 1.09
8 0.10 -2.94 -2.35 -3.98 -2.36 -1.87 -1.07 -1.82 -2.11 1.03
9 -0.14 -3.28 -2.77 -4.37 -2.44 -1.96 -1.26 -2.36 -3.78 -3.53
10 -40.07 -14.99 -44.67 -20.48 -24.59 -10.26 -1.73 -7.82 -10.21 -17.62[0073] 步骤S3、排序后对每组实测板形调控功效系数进行权重分配，计算加权板形调控功效系数，具体包括以下步骤：
[0074] 从表2以及图3都可以看出，实测板形调控功效系数存在波动大，数据不稳定等情况，因此，对于实测板形调控功效系数的处理引入中心极限定理对数据进行进一步的处理，中心极限定理是概率论中最重要的一类定理，被广泛应用于数理统计学和误差分析学领域，其指出大量独立同分布随机变量近似服从正态分布。因此，将实测的板形调控功效系数数据看成是独立同分布的随机变量，并使用正态分布函数来对每组数据进行权重分配，来实现变加权计算。
[0075] S31、使用正态分布函数分别为排序后的n组实测板形调控功效系数进行权重分配，使权重的分配规则符合正态分布排列，按照排列分布，两端所占权重小，中间所占权重大，较准确的数据分配较大的权重，差异偏大的数据分配较小的权重，为了防止偏差较大的数据对结果产生影响，权重的分配规则符合正态分布排列，且每个通道数据集两端偏差较大的部分所分配的权重为0，权重为0的数据个数占数据集总个数的比例为20％。
[0076] S32、计算权重因子Rj，
[0077] 权重因子的计算步骤为：
[0078] S321、将排序后m个通道对应的n组数据进行归一化处理，即1到n组数据编号被等距划分到[-1,1]的区间内，并用xj表示，划分公式为：
[0079]
[0080] 式中：xj表示第j组数据划分的等距点对应的数值，xj∈[-1,1]，j∈[1,n]，[0081] S322、将xj带入下式，来确定第j组数据对应的概率因子；
[0082]
[0083] 式中：rj表示第j组数据对应的概率因子，
[0084] S323、对所有的概率因子rj进行求和，得到rz，并通过以下公式确定第j组数据对应的权重因子Rj，
[0085]
[0086] 式中：Rj表示第j组数据所对应的权重因子。
[0087] 表3中的数据为表2中10组数据分别对应的权重因子，如下表3所示：
[0088] 表3实测板形调控功效系数权重因子
[0089] n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Ri 0 0.006 0.043 0.155 0.294 0.294 0.155 0.043 0.006 0
[0090] S33、在权重因子确定后，板形调控功效系数加权结果的计算，计算公式为：
[0091]
[0092] 式中：n表示实测数据的组数，Effj表示第j组板形调控功效系数，Rj表示第j组数据所对应的权重因子，Effw表示加权板形调控功效系数。
[0093] 步骤S4、加权板形调控功效系数计算结果数据拟合，包括以下步骤：
[0094] 对于加权得到的调控功效系数曲线，还可能存在奇异点，需要进行曲线拟合获得更理想的板形调控功效系数曲线。
[0095] S41、采用最小二乘法的多项式对加权板形调控功效系数计算结果进行拟合，最小二乘法的多项式公式为：
[0096]
[0097] 式中：m表示沿板形宽度方向设定的通道数目，Effi表示第i个通道加权处理后的加权板形调控功效系数，E(i)表示第i个通道板形调控功效系数的数据拟合计算结果，[0098] S42、拟合板形调控功效系数多项式拟合公式为：
[0099] E(i)＝a0+a1·i1+a2·i2+a3·i3+a4·i4
[0100] 式中：E(i)表示第i个通道板形调控功效系数的数据拟合计算结果，a0…a4分别为拟合后的多项式系数；针对不同的调控机构，要采取不同的拟合策略，采用不同的多项式拟合板形调控功效系数，对于轧辊倾斜的拟合板形调控功效系数采用一次多项式拟合即可，即a2,a3和a4此时都为0，中间辊弯辊的拟合板形调控功效系数采用二次多项式拟合，即a3和a4为0，轧制力波动、工作辊弯辊和中间辊横移的拟合板形调控功效系数采用四次多项式拟合，即a0、a1、a2、a3和a4均不为0。
[0101] 将加权计算的结果，拟合后的结果与理论计算的结果绘制在图4中，方块点代表的加权板形调控功效系数点线图已经大致符合板形调控功效系数曲线，为了去掉奇异点，对于工作辊弯辊加权计算后的结果使用多项式进行拟合，即将方块点的点线图经过四次多项式拟合成图4中所示的圆点组成的拟合值板形调控功效系数点线图，图中三角点组成的点线图为有限元仿真计算得到的理论计算的板形调控功效系数曲线，通过对比可以发现，轧机操作侧的板形调控功效系数曲线比较接近，而传动侧的板形调控功效系数则存在一定的差别。
[0102] 步骤S5、判断拟合板形调控功效系数是否满足要求，
[0103] 对比拟合计算得到的第i个通道板形调控功效系数的数据拟合计算结果E(i)与有限元仿真计算得到的理论板形调控功效系数Efi的相似程度，公式如下所示，[0104]
[0105] 式中：m表示沿板宽方向设定的通道数目,E(i)表示第i个通道板形调控功效系数的数据拟合计算结果；Efi表示第i个通道有限元仿真计算得到的理论板形调控功效系数，ε为设定的数值，用来保证输出数据的精度，
[0106] 对比结果满足设定的条件时，将计算得到的结果保存并用于板形自动控制系统，如果不满足公式的条件则需要重复步骤S1至S5。
[0107] 通过板形自动控制系统绘制的板形云图，如图5所示，可以看到，操作侧的板形偏差都控制在都控制在5IU-10IU内，而传动侧的板形偏差波动较大，数值在-15IU-5IU内波动；可见，传动侧的板形偏差控制效果不理想。造成这种现象的原因是因为目前板形自动控制系统所采用的板形调控功效系数曲线为图4中的三角点画线，即有限元仿真计算得到的理论计算的板形调控功效系数曲线，而轧机实际的板形调控功效系数为图4中圆点所示的曲线，因此对于传动侧的板形偏差控制效果不好的是因为实际的板形调控功效系数与在使用中调控功效不匹配。而为了和轧机的实际工作情况相匹配，将本实施例建立的实测板形调控功效系数模型应用到冷轧带材板形自动控制系统，图7为本实施例建立的实测板形调控功效系数模型投入自动控制系统后的板形残余偏差图，从图中可以明显看到新的板形调控功效系数投入使用后，板形残余偏差明显下降。
