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轧机刚度是指轧机在轧制过程中机架所能承受巨大轧制力的能力。目前,我国轧钢厂轧机刚度的计算方法主要是通过人工的方式利用轧机所连接的压力与位移传感器在辊缝标定过程中所测得的数据在Excel软件中进行线性拟合。如何将辊缝标定过程中的数据实时采集并自动化进行相关计算与提高轧机刚度精度是目前轧钢厂面临的主要问题之一。论文从轧钢厂的实际需求出发,以TCP socket通信为理论基础,提出了轧机辊缝标定过程数据采集系统自动化、智能化、快捷化的解决方案,开发出一款基于Linux系统与OPC UA的轧机辊缝标定过程数据采集系统。通过它可以实现对换辊现场标定过程数据的实时采集并对采集到的数据信号进行小波分析去噪处理,将刚度结果实时保存到数据库,并完成刚度数据的周期性呈现与云端实时发送等各种功能。首先论文以Qt为主要开发对象的环境,采用面向对象的方式实现编程语言开发思想,利用开源的open62541库开发可以在Linux系统上运行的OPC UA客户端,设计了监控页面与刚度管理数据库系统,实现了运行在非Windows平台的OPC服务器与客户端之间的对接。然后根据采集到数据的特征规律利用Python的数据处理能力筛选出计算刚度的数据,并对其进行小波分析降噪处理,经试验后达到了预期的效果。论文最后对Linux系统的启动与通信流程进行了探讨,根据软硬件的运行环境的需求编写了发送设备的Linux串口驱动文件并对数据库系统进行了设计。通过本论文的研究,轧机辊缝标定过程数据采集系统替代了轧钢厂人工计算轧机刚度的传统方式。针对轧机辊缝标定过程数据信号的小波分析去噪使数据信号与计算出来的刚度更精确。目前,本系统已经基本完成,经过调试与测试,基本满足现场需要。