申请/专利权人：索罗曼(广州)新材料有限公司

申请日：2023-09-20

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117265251B

主分类号：C21D11/00

分类号：C21D11/00;C21D9/00;C22F1/18;C22F1/02;C21D1/26;G16C20/70;G01N30/02;G01N27/62;H04L67/125;H04L9/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种钛扁条氧含量在线监测系统及其方法，涉及氧含量监测技术领域。该系统包括用于进行网络通信和数据交互的网络联机模块、用于对退火炉管内的气体含量进行实时监测并获取监测数据的气体含量监测模块、用于采集监测数据并对其进行数据处理和数据分析且生成分析报告的监测数据管理模块以及用于根据分析报告对钛扁条加工设备进行控制的设备控制模块。本发明在线实时自动监测管内氧含量，杜绝因人员漏开氩气而造成钛扁条出现氧化问题导致产品报废，提高了生产成材率；自动化的在线监测系统提高测量精度，替代人员手动测量氧气含量，减少测量使用的人力以及降低人员劳动强度。

主权项：1.一种钛扁条氧含量在线监测方法，其特征在于：采用一种钛扁条氧含量在线监测系统，所述钛扁条氧含量在线监测系统包括依次通信连接的网络联机模块、气体含量监测模块、监测数据管理模块和设备控制模块；所述网络联机模块与钛扁条加工系统通信连接，进行网络通信和数据交互；其中，所述钛扁条加工系统包括退火炉管；所述气体含量监测模块，对退火炉管内的气体含量进行实时监测，获取监测数据；其中，所述监测数据包括氧含量数据和氩含量数据；所述监测数据管理模块，采集所述监测数据并对其进行数据处理和数据分析，生成分析报告；所述设备控制模块，根据所述分析报告对所述钛扁条加工系统的若干加工设备进行控制；所述网络联机模块包括彼此通信连接的身份验证单元和网络连接单元；所述身份验证单元，生成身份信息并将其发送至所述钛扁条加工系统，获取第一密钥；所述网络连接单元，基于所述第一密钥与所述钛扁条加工系统建立网络连接；所述网络连接单元生成第二密钥，所述钛扁条加工系统对所述网络连接单元进行二次验证，生成网络连接指令；所述网络连接单元根据所述网络连接指令建立网络连接；所述气体含量监测模块包括阈值设置单元以及分别与其通信连接的氧含量监测单元和氩含量监测单元；所述阈值设置单元，设置氧含量阈值和氩含量范围；所述氧含量监测单元，监测所述退火炉管内的氧含量并获取所述氧含量数据；所述氩含量监测单元，监测所述退火炉管内的氩含量并获取所述氩含量数据；其中，采用气相色谱法检测所述氧含量；采用质谱法检测所述氩含量；所述监测数据管理模块包括依次通信连接的数据采集处理单元和数据模型分析单元；所述数据采集处理单元，采集所述氧含量数据和所述氩含量数据，并对所述氧含量数据进行处理，获取预处理数据集；所述数据模型分析单元，根据所述预处理数据集构建氧含量模型，并基于所述氧含量模型进行数据分析，获取所述分析报告；构建所述氧含量模型采用混合神经网络的方式，所述混合神经网络包括线性回归算法和神经网络算法；构建所述氧含量模型包括如下步骤：S101，将所述预处理数据集划分为训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集划分为第一数据集和第二数据集；将所述测试数据集划分为优化数据集和评估数据集；S102，对所述第一数据集进行特征选择，获取氧含量特征并将其作为线性回归算法的输入；S103，根据所述氧含量特征建立线性模型；S104，将所述第二数据集输入所述线性模型，获取线性输出数据；S105，将所述线性输出数据作为所述神经网络算法的输入构建神经网络模型；S106，将所述线性模型与所述神经网络模型进行组合，生成所述氧含量模型；S107，根据所述优化数据集对所述氧含量模型进行模型优化；根据所述评估数据集对所述氧含量模型进行模型评估。

全文数据：

权利要求：

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