部署独立的和基于web的MATLAB应用程序来提高钢的制造过程

优质钢产品的大规模生产需要经过时间考验的生产实践和现代技术的结合。s manbetx 845镀锌钢卷通过滚动,颜色涂料,在钢铁制造工厂和其他行,运营商必须设置烤箱的温度,速度,并根据每个线圈的特征比对和所需的厚度和平整度。未能正确设置一条线导致多余的废料。它还可以损害烤箱和导致线路被关闭了好几天。

在Ruukki金属,我们用MATLAB构建和部署一个web应用程序^®,使运营商能够选择和应用适当的设置在整个钢铁生产过程。我们建立了一个第二,独立的MATLAB应用程序,我们的工程师使用聚合和分析生产指标从多个数据库,跟踪单个线圈,并完善我们的流程。

由于部署这些应用程序,我们有一个更一致和有效的过程,与少废、改善平面度,和更短的不标准的长度。例如,在平整机、超限的不会实现目标的一个线圈厚度减少从几米到50厘米或更少。这些改进的关键是常规优化设置计算参数,并在MATLAB数据可视化。这些MATLAB可视化检测异常的力量卷不能被夸大了。

识别潜在的过程改进

行速度和温度必须保持调整每个线圈的厚度和平整度要求的公差范围内。基于MATLAB的web应用程序之前,我们的运营商依靠他们自己的经验,个人笔记,判断这个工作。与多个班次运行每一天,这种做法导致不一致的结果。

一旦线圈被处理,它是困难和耗时的工程师确定设置已被用于任何特定的卷或卷组。例如,检查在冷轧机厚度,镀锌后的输出,和横向厚度资料,他们通常花天收集必要的数据,处理,生产所需的情节理解的结果。

大数据分析和MATLAB神经网络

我们的新过程的核心是一组数据仓库,我们使用存储和访问信息的线圈通过植物。微软^®基于SQL数据仓库存储厚度公差,尺寸,原材料类为每个线圈,线圈的目标客户。一个Wonderware^®历史学家数据仓库存储时间序列数据的测量线圈的厚度和平整度和其他过程。Oracle^®基于数据仓库将缺陷或异常检测和测试结果存储在一个线圈。一起,多达4000种不同的测量可能存储每年为每个60000线圈加工。

用MATLAB和数据库工具箱™,我们开发了一个应用程序,该应用程序从每个数据库检索数据,合并在一个单独的Microsoft Access数据库,并根据需要创建文档。当一个新的线圈即将加工线,这个应用程序分析了合并和存储的数据来计算烤箱的温度和其他参数用于设置设备。在galvanneal过程中,例如,应用程序使用一个神经网络与神经网络工具箱™创建计算设置值。

我们依靠神经网络工具箱来实现其他一些关键的应用程序功能。我们使用自组织映射到分类线圈由锌质量,铁比例,平面度(图1)。

我们还利用神经网络工具箱创建一个神经模型。模型生成辊缝预测基于有限元方法(FEM)(图2)。

总的来说,我们创建了30多个不同的MATLAB应用程序分析,可视化,线圈在生产和出口数据链。这些数据包括厚度、平整度、横概况、原料质量、和其他特征(图3)。

部署应用程序

我们使用MATLAB编译器™创建一个桌面应用程序,它提供了容易获得的数据分析和可视化应用MATLAB开发了。由于我们使用JDBC驱动程序,不需要ODBC数据库连接,我们不需要使用数据库向导来创建一个数据库连接的应用程序。工程师可以从任何电脑安装和运行这个应用程序,而无需安装MATLAB。目前,20多个工程师们用它来获得深入了解我们的生产链条是工作今天和今后如何改进它。使用这个应用程序,分析了天完成手动可以在不到一分钟的时间完成。

我们还创建了一个基于web的应用程序,可以通过任何网络浏览器访问我们的网络,这条线运营商可以使用它来查看数据他们需要监控和设置线(图4)。建立这个. net应用程序中,我们打包的MATLAB代码作为一个DLL使用MATLAB Builder™NE。DLL从数据库检索信息和创造情节作为比特流发送到主应用程序中,托管在一个Microsoft Internet信息服务(IIS) web服务器。

使用这个应用程序,我们的运营商准备必要的调整之前,每一个新的线圈进入一条线。自部署这个应用程序和独立的可执行文件,我们创建了MATLAB和MATLAB编译器,我们看到更少的失调,废料少,显著提高效率和一致性。

最近,我们使用MATLAB模型弯曲过程冷轧的脾气,连轧机,和我们进行模拟,使我们能够提高线圈的平坦的这个过程。MATLAB提供了一个强大的工具来访问有限元模型像COMSOL多重物理量^®。我们已经创建了几个使用COMSOL-MATLAB链接的应用程序,使我们能够输入值从COMSOL有限元模型和可视化结果。