一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统的制作方法

本发明涉及板材切割，具体为一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统。

背景技术：

1、普通气刀仅靠plc计数来确定气刀的位置，然而在生产中，气刀与带钢的真实距离未知，故在气刀上加装涡流传感器，以高频电流通过传感器头内部的线圈产生高频磁场，当待测物体(导体或磁性物体)接近该磁场时，待测物体表面会产生涡流，从而改变传感器线圈的阻抗，这种现象引起的振荡强度的变化被用于高频检测，以获得位移和电压之间的关系。

2、从其测量原理来看，该转换器受目标材料、测量表面的形状和面积的影响，作为调整目标，使用实际目标是最理想的，但是，如果无法使用实际目标进行调整，则使用具有相同材料的替代品(试件)，在这种情况下，当使用实际目标时，测试数据和测量数据之间可能存在细微差异，当时的估计因素如下：

3、1、当表面粗糙度不同时；

4、2、锈蚀时；

5、3、不平整时(弯曲或变形；

6、4、当原材料出现不均匀时。

7、采用gap sensor对气刀间距进行测量时，采集到的信号中夹杂有噪声，传统的线性滤波难以将其高效滤出，导致检测精度低、稳定性差，为了进一步地提高检测精度，提高信噪比，获取有效测量数据，需要用鲁棒性强、滤波精度高的降噪方法，我们提出一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，可有效解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，包括气刀，还包括：

3、采集模块，包括涡流传感器，用于获取待测物体的当前时刻的位移变化矩阵，并将当前位移变化矩阵反馈至控制模块；

4、控制模块，包括pid控制单元，是基于卡尔曼滤波进行pid控制，对采集模块所获取的当前位移变化矩阵，进行预测产生预测位移变化矩阵，并进行噪声滤除，所述pid控制单元具体包括如下执行步骤：

5、s001、获取k-1时刻的位移控制矩阵、当前时刻的位移变化矩阵以及当前时刻的位移控制矩阵，进行构建位移矩阵的预测模型；

6、所述位移变化矩阵的预测模型的公式如下：

7、

8、其中，k为涡流传感器所采集的实时变量，a为当前时刻的位移变化矩阵，b为当前时刻的位移控制矩阵，为k时刻的位移预测矩阵，为k-1时刻的位移估计矩阵，uk为k时刻的控制输出矩阵；

9、s002、根据k-1时刻的位移变化矩阵计算k-1时刻的位移估计矩阵，构建系统的协方差矩阵的预测模型；

10、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵；

11、s004，基于k时刻的位移误差估计矩阵进行对气刀的控制。

12、优选的，包括气刀，还包括：

13、采集模块，包括涡流传感器，用于获取待测物体的当前时刻的位移变化矩阵，并将当前位移变化矩阵反馈至控制模块；

14、控制模块，包括pid控制单元，是基于卡尔曼滤波进行pid控制，对采集模块所获取的当前位移变化矩阵，进行预测产生预测位移变化矩阵，并进行噪声滤除，所述pid控制单元具体包括如下执行步骤：

15、s001、获取k-1时刻的位移控制矩阵、当前时刻的位移变化矩阵以及当前时刻的位移控制矩阵，进行构建位移矩阵的预测模型；

16、所述位移变化矩阵的预测模型的公式如下：

17、

18、其中，a为当前时刻的位移变化矩阵，b为当前时刻的位移控制矩阵，为k时刻的位移预测矩阵，为k-1时刻的位移估计矩阵，uk为k时刻的控制输出矩阵；

19、s002、根据k-1时刻的位移变化矩阵计算k-1时刻的位移估计矩阵，构建系统的协方差矩阵的预测模型；

20、所述系统协方差矩阵的预测方法，包括：

21、s201、获取当前时刻的位移变化矩阵，并以当前时刻的位移变化矩阵计算出当前时刻位移变化矩阵的转置；

22、s202、获取k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声；

23、s203、基于当前时刻的位移变化矩阵、当前时刻位移变化矩阵的转置、k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声构建误差预测协方差矩阵的预测模型；

24、s204、根据误差预测协方差矩阵的预测模型，获得卡尔曼增益；

25、s205、根据卡尔曼增益与误差预测协方差矩阵的预测模型获得协方差矩阵；

26、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵；

27、所述误差预测协方差矩阵的预测模型的公式如下：

28、

29、其中，q为系统噪声，pk-1为k-1时刻误差的位移估计矩阵，at为当前时刻位移变化矩阵的转置，为k时刻误差的预测矩阵；

30、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵。

31、优选的，包括气刀，还包括：

32、采集模块，包括涡流传感器，用于获取待测物体的当前时刻的位移变化矩阵，并将当前位移变化矩阵反馈至控制模块；

33、控制模块，包括pid控制单元，是基于卡尔曼滤波进行pid控制，对采集模块所获取的当前位移变化矩阵，进行预测产生预测位移变化矩阵，并进行噪声滤除，所述pid控制单元具体包括如下执行步骤：

34、s001、获取k-1时刻的位移控制矩阵、当前时刻的位移变化矩阵以及当前时刻的位移控制矩阵，进行构建位移矩阵的预测模型；

35、所述位移变化矩阵的预测模型的公式如下：

36、

37、其中，a为当前时刻的位移变化矩阵，b为当前时刻的位移控制矩阵，为k时刻的位移预测矩阵，为k-1时刻的位移估计矩阵，uk为k时刻的控制输出矩阵；

38、s002、根据k-1时刻的位移变化矩阵计算k-1时刻的位移估计矩阵，构建系统的协方差矩阵的预测模型；

39、所述系统协方差矩阵的预测方法，包括：

40、s201、获取当前时刻的位移变化矩阵，并以当前时刻的位移变化矩阵计算出当前时刻位移变化矩阵的转置；

41、s202、获取k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声；

42、s203、基于当前时刻的位移变化矩阵、当前时刻位移变化矩阵的转置、k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声构建误差预测协方差矩阵的预测模型；

43、所述误差预测协方差矩阵的预测模型的公式如下：

44、

45、其中，q为系统噪声，pk-1为k-1时刻误差的位移估计矩阵，at为当前时刻位移变化矩阵的转置，为k时刻误差的预测矩阵

46、s204、根据误差预测协方差矩阵的预测模型，获得卡尔曼增益；

47、s205、根据卡尔曼增益与误差预测协方差矩阵的预测模型获得协方差矩阵；

48、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵；

49、所述误差预测协方差矩阵的预测模型的公式如下：

50、

51、其中，q为系统噪声，pk-1为k-1时刻误差的位移估计矩阵，at为当前时刻位移变化矩阵的转置，为k时刻误差的预测矩阵；

52、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵。

53、优选的，所述卡尔曼增益的计算公式如下：

54、

55、式中，r为过程噪声，h为当前时刻位移变化矩阵的转移，ht为当前时刻位移变化矩阵转移后的转置，kk为卡尔曼增益，作为测量值的权重。

56、优选的，包括气刀，还包括：

57、采集模块，包括涡流传感器，用于获取待测物体的当前时刻的位移变化矩阵，并将当前位移变化矩阵反馈至控制模块；

58、控制模块，包括pid控制单元，是基于卡尔曼滤波进行pid控制，对采集模块所获取的当前位移变化矩阵，进行预测产生预测位移变化矩阵，并进行噪声滤除，所述pid控制单元具体包括如下执行步骤：

59、s001、获取k-1时刻的位移控制矩阵、当前时刻的位移变化矩阵以及当前时刻的位移控制矩阵，进行构建位移矩阵的预测模型；

60、所述位移变化矩阵的预测模型的公式如下：

61、

62、其中，a为当前时刻的位移变化矩阵，b为当前时刻的位移控制矩阵，为k时刻的位移预测矩阵，为k-1时刻的位移估计矩阵，uk为k时刻的控制输出矩阵；

63、s002、根据k-1时刻的位移变化矩阵计算k-1时刻的位移估计矩阵，构建系统的协方差矩阵的预测模型；

64、所述系统协方差矩阵的预测方法，包括：

65、s201、获取当前时刻的位移变化矩阵，并以当前时刻的位移变化矩阵计算出当前时刻位移变化矩阵的转置；

66、s202、获取k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声；

67、s203、基于当前时刻的位移变化矩阵、当前时刻位移变化矩阵的转置、k-1时刻误差的位移估计矩阵与系统噪声构建误差预测协方差矩阵的预测模型；

68、所述误差预测协方差矩阵的预测模型的公式如下：

69、

70、其中，q为系统噪声，pk-1为k-1时刻误差的位移估计矩阵，at为当前时刻位移变化矩阵的转置，为k时刻误差的预测矩阵

71、s204、根据误差预测协方差矩阵的预测模型，获得卡尔曼增益；

72、所述卡尔曼增益的计算公式如下：

73、

74、式中，r为过程噪声，h为当前时刻位移变化矩阵的转移，ht为当前时刻位移变化矩阵转移后的转置，kk为卡尔曼增益，作为测量值的权重；

75、s205、根据卡尔曼增益与误差预测协方差矩阵的预测模型获得协方差矩阵；

76、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵；

77、所述误差预测协方差矩阵的预测模型的公式如下：

78、

79、其中，q为系统噪声，pk-1为k-1时刻误差的位移估计矩阵，at为当前时刻位移变化矩阵的转置，为k时刻误差的预测矩阵；

80、s003、经由系统的协方差矩阵的预测模型实时获取k时刻的位移误差估计矩阵。

81、优选的，步骤s205所述的根据卡尔曼增益与误差预测协方差矩阵的预测模型获得协方差矩阵：

82、

83、式中，pk为k时刻的位移误差估计矩阵，i为单位矩阵。

84、优选的，所述涡流传感器采用涡流位移传感器实现，高频电流通过传感器头内部的线圈产生高频磁场，当待测物体接近该磁场时，待测物体表面会产生涡流，从而改变传感器线圈的阻抗。

85、与现有技术相比，本发明提供了一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，具备以下有益效果：

86、1、该一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，通过设置的pid控制单元，基于卡尔曼滤波进行pid控制能够有效地滤除噪声，减少超调量，控制效果得到明显改善。

87、2、该一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，基于卡尔曼增益，对协方差矩阵的预测模型进行构建，可以有效抑制系统噪声源，从而提高测量信号的质量，处理后的数据用于实时在线测量气刀距离带材表面的真实距离，可以及时修正气刀和带材表面真实间接的偏移量，此方法可以有效解决带材中心线偏移以及带材厚度跳跃导致上/下表面锌层厚度差异过大导致锌层重量控制不准的问题。

88、3、该一种安装有位置传感器的热镀锌板型预测系统，基于卡尔曼滤波的pid控制可以通过根据测量值对控制器参数进行在线调整，从而优化控制效果，并提高系统的稳定性和响应速度。