AT414316B - Verfahren und einrichtung zur steuerung einer hüttentechnischen anlage - Google Patents

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Description

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AT 414 316 B
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Einrichtung zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere zur Steuerung eines Walzwerkes für Walzband aus Stahl oder Aluminium, wobei aus Eingangsstoffen der Stahl oder das Aluminium mit bestimmten vom Gefüge des Stahls oder Aluminium abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, die von Betriebspa-5 rametern der Anlage abhängig sind. Daneben bezieht sich die Erfindung auch auf die zugehörige Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Die Betriebsparameter einer hüttentechnischen Anlage werden üblicherweise vom Bediener der Anlage derart eingestellt, dass die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums ge-io wünschten, vorgegebenen Materialeigenschaften entsprechen. Dazu greift der Bediener üblicherweise auf Erfahrungswissen zurück, das z.B. in Tabellenform hinterlegt ist.
Aus der älteren, nicht vorveröffentlichten internationalen Patentanmeldung PCT/AT 97/00232 ist ein Verfahren zur Überwachung und Steuerung der Qualität von Walzprodukten aus Warm-15 walzprozessen bekannt, bei dem die für die Erzeugung des Walzproduktes wesentlichen Bedingungen wie Temperatur, Stichnahmen, im Walzprozess online erfasst werden und daraus mittels untereinander verknüpfter und den gesamten Walzprozess beschreibender physika-lisch/metallurgischer und/oder statistischer Modelle die zu erwartenden mecha-nisch/technologischen Materialeigenschaften vorausberechnet werden. Die für die Materialein-20 geschaffen maßgeblichen unterschiedlichen Gefüge sind dabei nicht explizit erwähnt.
Die DE 44 16 317 A1 beschreibt ein Verfahren zur Regelung eines materialverarbeitenden Prozesses, insbesondere eines Walzprozesses, bei dem bestimmte Prozessparameter in Abhängigkeit von prozessrelevanten Materialeigenschaften vorausberechnet werden, die wieder-25 um von Zustandsgrößen, wie der Zusammensetzung und der Temperatur des Materials, ab-hängen. Der Zusammenhang zwischen den Zustandsgrößen und den Materialeigenschaften wird in einem neuronalen Netzwerk nachgebildet, das einen Sollwert für die jeweilige Materialeigenschaft berechnet. Die Zusammensetzung des verarbeiteten Materials wird gemäß der DE 44 16 317 A1 anhand einer Konzentrationsmessung bestimmter chemischer Elemente 30 durchgeführt. Als weitere Einflussgrößen werden verschiedene Prozesstemperaturen und die geometrischen Abmessungen des Walzgutes herangezogen.
Davon ausgehend ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren bzw. eine Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium anzugeben, mit denen die 35 tatsächlich erreichten Materialeigenschaften präziser als bisher den vorab gewünschten Materialeigenschaften entsprechen.
Die Aufgabe ist erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 bzw. eine Einrichtung gemäß Anspruch 8 gelöst. Weiterbildungen sind in den jeweils abhängigen Ansprüchen ange-40 geben.
Bei der Erfindung werden hinsichtlich des Verfahrens der eingangs genannten Art die Betriebsparameter in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften vorgegeben. Zur Bestimmung der Parameter können iterative Vorgehensweisen zur Einsatz kommen. Vorteilhaft hat 45 sich auch der Einsatz von genetischen Algorithmen erwiesen.
Bei der zugehörigen Einrichtung ist ein sogenannter Gefügeoptimierer vorhanden, der vorteilhafterweise einen Gefügebeobachter umfasst. Dabei kommen insbesondere die Materialeigenschaften wie Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstem-50 peratur, Anisotropie und Verfestigungsexponent des Stahls oder Aluminiums in Frage. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt es, Betriebsparameter einer hüttentechnischen Anlage derart einzustellen, daß der erzeugte Stahl bzw. das erzeugte Aluminium die gewünschten Materialeigenschaften besitzt. 55 In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung weist der Gefügeoptimierer einen Gefügebeobach- 3
AT 414 316 B ter auf, der die Materialeigenschaften eines in einer hüttentechnischen Anlage hergestellten Stahls oder Aluminiums in Abhängigkeit von dessen Betriebsparametern vorhersagt. Ein derartiger Gefügebeobachter weist vorteilhafterweise ein neuronales Netz auf. 5 In einer weiterhin vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung bestimmt der Gefügeoptimierer zumindest eine der Größen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponent des Stahls oder Aluminiums in Abhängigkeit der Temperatur, des Umformgrades bzw. der relativen Umformung des Stahls, der Umformgeschwindigkeit sowie der Legierungsanteile des Stahls. 10
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens bestimmt der Gefügebeobachter zumindest eine der Größen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponent des zu untersuchenden Stahls in Abhängigkeit der einzelnen Legierungsanteile im Stahl. Dabei hat es 15 sich als besonders vorteilhaft herausgestellt, zumindest eine der Größen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte und Übergangstemperatur in Abhängigkeit vom Kohlenstoffanteil, vom Siliziumanteil, vom Mangananteil, vom Phosphoranteil, vom Schwefelanteil, vom Kobaltanteil, vom Aluminiumanteil, vom Chromanteil, vom Molybdänanteil, vom Nickelanteil, vom Vanadiumanteil, vom Kupferanteil, vom Zinnanteil, vom Calziumanteil, vom 20 Titananteil, vom Boranteil, vom Niobanteil, vom Arsenanteil, vom Wolframanteil und vom Stickstoffanteil zu bestimmen.
In einfacher vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung bestimmt der Gefügebeobachter zumindest eine der Größen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Über-25 gangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponente des zu untersuchenden Stahls in Abhängigkeit des Kohlenstoffsanteils im Stahl bzw. der Kohlenstoffäquivalente oder der Nutz-und/oder Schadstoffanteile.
Weitere Vorteile und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Aus-30 führungsbeispielen, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Unteransprüchen. Im einzelnen zeigen:
Fig. 1 die Veränderung des Gefüges von Stahl beim Walzen,
Fig. 2 die Integration eines Gefügeoptimierers in die Steuerung einer Walzstraße, 35
Fig. 3 einen Gefügebeobachter,
Fig. 4 eine alternative Ausgestaltung eines Gefügebeobachters,
Fig. 5 eine weitere alternative Ausgestaltung eines Gefügebeobachters,
Fig. 6 die Verwendung genetischer Algorithmen in einem Gefügeoptimierer. 40 Fig. 1 zeigt die Veränderung des Gefüges von Stahl beim Walzen. Der Stahl läuft mit einem Gefüge gemäß Block 1 in die Walzstraße ein. Nach Durchlauf durch das erste Walzgerüst haben sich durch das Walzen gestreckte Körner entsprechend Block 2 ausgebildet. In diesem Zustand kommt es zur sogenannten Erholung, während der Versetzungen und damit Spannung innerhalb einzelner Körner des Gefüges abgebaut werden. Durch Rekristallisation bilden sich, 45 wie durch den Block 3 angedeutet, ausgehend von den Korngrenzen neue versetzungsarme Körner. Je nachdem, ob sich neue Körner bilden, während sich das Material noch im Walzgerüst befindet, oder erst danach, wird die Rekristallisation als dynamische Rekristallisation oder als statische Rekristallisation bezeichnet. Im Anschluß kommt es temperaturabhängig nach der Rekristallisation zum Kornwachstum, wobei größere Körner wie in Block 4 auf Kosten von klei-50 neren Körnern wachsen. Die Iterationsschleife 6 skizziert die Verwendung mehrerer Walzgerüste in einer Walzstraße oder das mehrmalige Durchlaufen von Walzgut durch ein Reversiergerüst. Bei jedem Walzen wiederholt sich prinzipiell der in den Blöcken 2, 3 und 4 dargestellte Vorgang, jedoch immer ausgehend von der Gefügestruktur nach dem vorhergehenden Walzgang. Nach Abschluß des Walzens sowie folgende Kühlung hat sich eine Gefügestruktur ent-55 sprechend Block 5 ausgebildet. Diese Gefügestruktur weist bestimmte Materialeigenschaften 4
AT 414 316 B wie bestimmte Werte für Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Anisotropie und Verfestigungsexponent auf. Ausgehend von vorab festgelegten Werten für Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent des Metalls, insbesondere Stahls oder Aluminiums, wird eine 5 Walzstraße (und/oder eine Stranggußanlage) derart eingestellt, daß sich am Ende eine Gefügestruktur mit den gewünschten Werten für Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent einstellt. Dieses erfolgt mittels eines Gefügeoptimierers, wie er in Figur 2 dargestellt ist. io In Fig. 2 bezeichnet Bezugszeichen 15 ein Walzband in einer Walzstraße 16, dessen Material-bzw. Gebrauchseigenschaften nach dem Walzen Sollwerten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften entsprechen sollen. Zur Beeinflussung der Walzstraße sind Stellglieder 17 vorgesehen. Ferner sind Meßgeräte 18 zur Messung bestimmter Zustände der Walzstraße vorgesehen. Die Betriebsparameter der Walzstraße 16, die mit den Stellgliedern 17 15 eingestellt werden, werden mit einem Gefügeoptimierer 20 ermittelt. Der Gefügeoptimierer 20 weist einen Gefügebeobachter 25 auf, der in Abhängigkeit von einem Standardstichplan 10, chemischen Analysewerten 12 des Walzbandes 15 sowie von einer Vorausberechnung 24 ermittelter Einstellungen für die Walzstraße 16 die zu erwartenden Material- bzw. Gebrauchseigenschaften des Walzbandes 15 ermittelt. Ein solcher Gefügebeobachter 25 ist in den Figuren 20 3, 4 und 5 näher ausgeführt. In einem Vergleicher 21 erfolgt ein Vergleich zwischen den Soll werten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften und von den durch den Gefügebeobachter 25 ermittelten Werten für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften. Stimmen die Sollwerte 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften und die vom Gefügebeobachter 25 ermittelten Werte für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften nicht genau genug überein, so 25 wird dem Pfad 26 gefolgt. Gemäß einem gewählten Optimierungskriterium werden die Betriebsparameter, in diesem Falle Eingangstemperatur Tejn, Ausgangstemperatur Taus sowie die Reduktionsgrade cp, der einzelnen Walzgerüste in einer gewichteten Variation 22 verändert. Ergebnis dieser gewichteten Variation 22 sind neue Sollwerte 23 für die Temperatur Tein des Walzbandes 15 bei Einlauf in die Walzstraße 16, für die Temperatur Taus des Walzbandes 15 30 bei Auslauf aus der Walzstraße 16 sowie die Reduktionsgrade <Pi der einzelnen Walzgerüste der Walzstraße 16. Ausgehend von diesen Sollwerten 23 werden in einer Vorausberechnung 24 neue Einstellungen für die Walzstraße 16 ermittelt. Dieser Zyklus wird so lange durchlaufen, bis die vom Gefügebeobachter ermittelten Werte 25 den gewünschten Übereinstimmungsgrad mit den Sollwerten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften haben. In diesem Fall wird 35 dem Pfad 27 gefolgt, der die Stellglieder 17 entsprechend den in der Vorausberechnung 24 ermittelten Werten einstellt. Ferner ist eine Adaption 13 der Vorausberechnung 24 vorgesehen, mittels der Modelle, die der Vorausberechnung 24 zugrunde liegen, in Abhängigkeit von Meßwerten der Meßgeräte 18 und einer Nachberechnung 14 adaptiert werden. In vorteilhafter alternativer Ausgestaltung ist vorgesehen, daß nicht die in der Vorausberechnung 24 berechneten 40 Einstellungen für die Walzstraße 16 Eingangsgröße des Gefügebeobachters 25 sind, sondern die Betriebsparameter, d.h. im vorliegenden Fall Tein, Taus und cp,.
Es kann ebenfalls vorgesehen werden, mittels eines Gefügeoptimierers entsprechend Fig. 2 eine hüttentechnische Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Warmwalzstraße und einer 45 Kaltwalzstraße, eine hüttentechnische Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage, einer Warmwalzstraße und einer Kaltwalzstraße, eine hüttentechnische Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage und einer Warmwalzstraße oder eine hüttentechnische Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage, einer Walzstraße und einer Kühlstrecke einzustellen. Dazu sind entsprechend erweiterte Gefügebeobach-50 ter sowie entsprechend mehr Betriebsparameter zu verwenden. Die Erfindung ist ebenfalls zur Einstellung einer Gleisstrecke geeignet.
Es ist besonders vorteilhaft, mittels des Gefügeoptimierers gleichzeitig weitere Parameter, wie z.B. Energieverbrauch oder Walzenabnutzung, mit dem Gefügeoptimierer 20 zu optimieren. 55 5
AT 414 316 B
Fig. 3, 4 und 5 zeigen vorteilhafte Ausgestaltungen für einen Gefügebeobachter 25 aus Fig. 2. In Fig. 3 bezeichnet PB die Betriebsparameter und Pm die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften eines Stahls oder Aluminiums. Bezugszeichen 50 bezeichnet ein neuronales Netz, das die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften PM wie Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, 5 Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent in Abhängigkeit der Betriebsparameter PB ermittelt. Die Ausgestaltung eines derartigen neuronalen Netzes ist der DE 197 38 943 zu entnehmen.
Fig. 4 zeigt eine alternative Ausgestaltung eines Gefügebeobachters. Dieser Gefügebeobachter io weist ein Korngrößenmodell 51 und ein analytisches Materialmodell 52 auf. Einzelheiten dieser Modelle sind dem Artikel "Recrystallisation and grain growth in hot rolling" von C. M. Seilers und J. A. Whiteman, Material Science, März/April 1979, Seiten 187 bis 193 zu entnehmen. Das Korngrößenmodell 51 ermittelt die Ferritkorngröße da bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austenit in Abhängigkeit von Betriebsparametern PB. Das Materialmodell 52 ermittelt die Material-15 bzw. Gebrauchseigenschaften PM in Abhängigkeit der Ferritkorngröße da bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austenit sowie den Betriebsparametern PB. Die Betriebsparameter PB, die als Eingangsgrößen für das Korngrößenmodell 51 und das Materialmodell 52 verwendet werden, sind nicht notwendigerweise identisch. Es können unterschiedliche Betriebsparameter als Eingangsgrößen verwendet werden. 20
Fig. 5 zeigt einen Gefügebeobachter entsprechend Fig. 4, wobei das analytische Materialmodell 52 durch ein neuronales Netz 53 ersetzt ist. Ein derartiges neuronales Netz 53 ist z.B. entsprechend der DE 197 38 943 auszuführen, wobei die Ferritkorngröße da bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austenit als zusätzliche Eingangsgröße für die in der DE 197 38 943 offenbarten 25 neuronalen Netze vorgesehen ist.
Zur iterativen Bestimmung optimaler Einstellung bzw. optimaler Betriebsparameter durch einen Gefügeoptimierer 20 gemäß Fig. 2 sind vorteilhafterweise genetische Algorithmen ersetzbar. 30 Fig. 6 zeigt vereinfacht das Vorgehen bei der Optimierung mittels genetischer Algorithmen. Die Optimierung erfolgt derart, - daß Werte für die zu optimierenden Parameter in sogenannten Genen 40 angeordnet sind, die wiederum Individuen 41 einer sogenannten Population zugeordnet sind, 35 - daß eine bestimmte Anzahl von Individuen 41 eine sogenannte Initialpopulation bildet, - daß einige oder alle Werte in den Genen um einen Zufallswert, insbesondere einen Zufallswert aus einer Auswahl normalverteilter Zufallszahlen, verändert werden, so daß sich eine veränderte Population 34 ergibt (Schritt 33 in Fig. 6), - daß zusammengehörige Gene auf sogenannten Chromosomen zusammengefaßt werden, 40 die bei der Rekombination gemeinsam vererbt werden, - daß die Individuen mit ihren Genen, d.h. den Werten für die entsprechenden Parameter, mittels einer Optimierungsfunktion bewertet werden und - daß aufgrund dieser Bewertung (Schritt 32 in Fig. 6) eine Auswahl von Individuen für eine neue Population erfolgt, wobei Individuen statistisch bevorzugt werden, die die Optimierungs- 45 funktion besser erfüllen als andere Individuen, - daß die verbleibenden Individuen 31 nicht weiter berücksichtigt werden, - daß der Optimierungszyklus mit der neuen Population 41 solange wiederholt wird, bis eine als optimal erachtete Lösung erreicht ist. so Übertragen auf die Iterationsschleife im in Fig. 2 dargestellten Gefügeoptimierer 20 wird der Schritt 32 in Fig. 6 im Vergleicher 21 bzw. die Bewertung im Gefügebeobachter 25 in Fig. 2 implementiert. Die Schritte 33 und 35 in Fig. 6 sind in der gewichteten Variation 32 in Fig. 2 implementiert. Die in den Genen zusammengefaßten Parameter entsprechen z.B. den Betriebsparametern Τ^η, Taus und q* in Fig. 2. Besonders vorteilhaft ist es, weitere Parameter, 55 insbesondere Optimierungskriterien, wie Energieverbrauch oder Walzenabnutzung, mit in die

Claims (12)

  1. 6 AT 414 316 B Optimierung mit einzubeziehen. Entsprechend sind die Gene, die diesen Parametern entsprechen, vorzusehen. Die weiteren Parameter werden dann gleichzeitig mit den Betriebsparametern optimiert. 5 Patentansprüche: 1. Verfahren zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere zur Steuerung eines Walzwerks für Walzband aus Stahl oder io Aluminium, wobei in der hüttentechnischen Anlage aus Eingangsstoffen der Stahl oder das Aluminium mit bestimmten, vom Gefüge des Stahls oder des Aluminiums abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, die von Betriebsparametem der Anlage abhängig sind, dadurch gekennzeichnet, daß die Gefügeeigenschaften des Stahls oder des Aluminiums während der Herstellung laufend bestimmt werden, und daß die Betriebsparameter der An-15 läge in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder des Alumini ums bei Berücksichtigung der laufend bestimmten Gefügeeigenschaften vorgegeben werden.
  2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß zur Vorgabe der Betriebspara-20 meter die Bestimmung bzw. Einstellung der Gefügeeigenschaften iterativ erfolgt.
  3. 3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß zur Steuerung eines Walzwerkes der Reduktionsgrad bei der Umformung des Stahls oder des Aluminiums durch die Walzgerüste als wesentlicher Betriebsparameter zur Einstellung von Gefügeänderungen 25 verwendet wird.
  4. 4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Betriebsparameter in Abhängigkeit zumindest einer der gewünschten Materialeigenschaften Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Übergangstemperatur, Anisotropie und Ver- 30 festigungsexponent des Stahls oder des Aluminiums bestimmt werden.
  5. 5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß durch die Vorgabe der Betriebsparameter der Energieverbrauch der Anlage optimiert wird.
  6. 6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Anlage ein Walzwerk zum Walzen von Walzband aus Stahl oder Aluminium ist, dadurch gekennzeichnet, daß mittels Voreinstellung der Betriebsparameter die Walzenabnutzung optimiert wird.
  7. 7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die 40 Bestimmung der Betriebsparameter der Anlage in Abhängigkeit der gewünschten Material eigenschaften des Halb- und/oder Fertigproduktes aus Stahl oder Aluminium mittels genetischer Algorithmen erfolgt.
  8. 8. Einrichtung mit Mitteln zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden 45 Ansprüche zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere zur Steuerung eines Walzwerkes zur Herstellung von Walzband aus Stahl oder Aluminium, wobei in der Anlage aus Eingangsstoffen der Stahl oder das Aluminium mit bestimmten, vom Gefüge des Stahls oder des Aluminiums abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, die von Betriebsparametern der Anlage abhängig sind, so mit einem Gefügeoptimierer (20) zur fortlaufenden Erfassung des Gefüges und zur Bestimmung der Betriebsparameter der Anlage in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften und dem dadurch vorgegebenen Gefüge des Stahls oder des Aluminiums.
  9. 9. Einrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Gefügeoptimierer (20) 55 einen Gefügebeobachter (25) umfaßt. 7 AT 414 316 B
  10. 10. Einrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Gefügeoptimierer (20) mit neuronalen Netzen (50, 51, 52) betrieben wird.
  11. 11. Einrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Gefügeoptimierer (20) mit genetischen Algorithmen (34 bis 42) arbeitet.
  12. 12. Einrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß Iterationsmittel vorhanden sind. Hiezu 4 Blatt Zeichnungen
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