CN101658871A - 不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其步骤为：(1)收集铝板带冷轧机的设备参数和工艺条件；(2)确定带材规格和成品要求；(3)收集实际使用规程的相关参数；(4)确定优化目标；(5)出口厚度离散及初始化；(6)根据退火阶段调用优化计算子程序；(7)完成规程优化计算。本发明充分考虑规程优化后的合理性和可用性，以实际应用规程为优化基础；提出了负荷均衡、能耗最小、板形良好这三种优化目标的新目标形式；在优化过程中考虑实际轧制中的静态约束和动态约束条件，改进动态优化算法，从而减小计算量，实现快速计算。该优化方法充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品板形良好、能耗降低，适合在线使用。

Description

不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法

技术领域

本发明涉及一种铝板带的冷轧方法，尤其涉及不可逆铝板带冷轧机规程的优化方法。

背景技术

随着计算机控制技术的发展，铝板带轧机的自动化水平也越来越高，靠经验方法制定轧制规程已不能满足生产需要。经验方法制定规程，虽然可行，但不是较优，存在轧制带材板形差、能耗高的缺点。

因此对于不可逆铝板带冷轧来说，确定最优的轧制规程，对于实际生产有着十分重要的实际意义。通过优化轧制规程可以摆脱经验法的不足，充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品的板形良好、能耗低。

专利号为ZL 200410015884.4的中国专利公开了“冷带钢连轧机轧制规程的综合优化控制方法”，其在轧制规程优化过程中将电机负荷、板厚控制、板形控制和打滑与热滑伤防治等诸多因素综合考虑进去。另外，《中国冶金》2008年第9期第27～30页也有关于“单机架可逆冷轧机轧制规程优化设计”的描述。

上述的公开文献所涉及的轧制规程优化方法，关于带钢生产的轧制规程优化方法研究较多，但在铝板带的轧制规程优化方面的研究则较少，并且在板形方面的优化研究很少。

在现有技术中，主要问题有：轧制规程的优化脱离实际使用的经验规程；轧机本身的约束考虑很多，而工艺条件约束考虑不够。轧制规程优化的目标，虽然有多种形式，但目标形式未必满足实际需求，例如以轧制功率代替轧制能耗进行优化计算，未考虑轧制时间，从而缺乏合理性。对板形的优化，侧重于等负荷、等压力、最佳轧制力等方面的研究，很少从凸度和弯辊力的角度对板形的优化进行研究。而在轧制规程寻优的算法中，一般很难满足在线应用时间上的要求，只能进行离线的规程优化计算。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，提供一种不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，通过优化轧制规程，充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品的板形良好、能耗降低，并适合在线使用。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，特点是：包括以下步骤：

(1)收集铝板带冷轧机的设备参数和工艺条件；

(2)确定带材规格和成品要求；

(3)收集实际使用规程的参数；

(4)确定优化目标：

4a)以下形式的负荷均衡目标函数：

$\min S=\mathrm{\α}\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i}{n})}^2}{P_{\mathrm{MAX}}}+(1-\mathrm{\α})\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(M_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i}{n})}^2}{M_{\mathrm{MAX}}}$

式中：α——权重系数，

P_i、M_i——第i道次的轧制力、轧制力矩，

P_MAX、M_MAX——轧机的最大轧制力、最大轧制力矩；

4b)以下形式的能耗最小目标函数：

$\min E=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i(h_{i-1},h_i)T_i$

式中：E——轧制总能耗，

N_i——第i道次的轧制功率，

T_i——第i道次的轧制时间，

h_i-1、h_i——第i道次轧制前、后的轧件厚度；

4c)以下形式的板形良好目标函数：

$\min J=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\frac{\mathrm{\Δ}}{H_0}-\frac{{\mathrm{\δ}}_i}{h_i})}^2+\mathrm{Flag}\×\mathrm{\β}\×\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{BF}}_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BF}}_i}{n})}^2$

式中：β——权重系数，

H₀、Δ——坯料的边部厚度和凸度，

h_i、δ_i——第i道次出口的边部厚度和凸度，

BF_i——第i道次的弯辊力；

(5)出口厚度离散及初始化：

5a)出口厚度离散：

首先绝对压下量离散，以实际使用规程为中心，绝对压下量离散间隔设为Δh_step，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

H_j，i＝H_0，j-1+(i-I_n/2)Δ_step

再相对压下率离散，以实际使用规程为中心，相对压下率离散的波动范围设为I_ε，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

$H_{j,i}=H_{0,j-1}[(1-{\mathrm{\ϵ}}_j)+\frac{(i-I_n/2)}{I_n/2}{I}_{\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\ϵ}}_j]$

式中：j——道次数，

i——厚度离散点的索引，

H_0，j-1——实际使用规程j-1道次的出口厚度；

5b)各阶段离散点有效个数初始化；

5c)阶段临时目标值初始化；

(6)调用优化计算子程序，对退火前后分两段进行优化计算：

6a)取得退火标志，确定退火前的PN₁段和退火后的PN₂段的出入口参数；

6b)k值初始取值为PN₁段的道次数PN₁；

6c)判断当前离散厚度及对应的力能参数是否满足约束条件，所述约束条件包括：

最小可轧厚度的限制：h_i≥h_min，

道次压下率限制：ε_min≤ε_i≤ε_max，

最大轧制压力限制：0≤P_i≤P_imax，

轧制功率限制：0≤N_i≤N_imax，

轧制力矩限制：0≤M_i≤M_imax，

轧制速度限制：v_i≤v_imax，

式中：h_i、h_min——第i道次的厚度、最小可轧厚度，

ε_min、ε_max——第i道次的最小允许压下率、最大允许压下率，

P_i、P_imax——第i道次的轧制力、最大允许轧制力，

N_i、N_imax——第i道次的轧制功率、最大允许轧制功率，

M_i、M_imax——第i道次的轧制力矩、最大允许轧制力矩，

v_i、v_imax  第i道次的轧制速度、最大允许轧制速度；

6d)采用步骤(4)中的优化目标函数，计算优化目标值；

6e)判断并存储各离散点对应的最优目标值；

6f)存储k阶段各离散点对应的最优路径的厚度离散值；

6g)存储k阶段有效的离散厚度及其索引；

6h)k值减1，转入步骤6c)进行回归计算，直到k值小于2；

6i)k值取值为PN₂段的道次数PN₂，转入步骤6c)进行回归计算；

6j)存储整体最优路径及各阶段规程优化值；

(7)完成规程优化计算。

进一步地，上述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其中，步骤(1)中所述的设备参数和工艺条件包含：上下工作辊直径、上下支撑辊直径、主电机额定功率、最大轧制力矩、最大轧制力、最大轧制速度、最小可轧厚度和最大压下率。

更进一步地，上述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其中，步骤(2)中所述的带材规格和成品要求包含：原料材质、原料宽度、原料厚度、原料凸度、成品厚度和成品凸度。

再进一步地，上述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其中，步骤(3)中所述的实际使用规程的参数包含：实际使用规程总轧制道次数、退火道次数和退火厚度，以及实际使用规程各道次的出口厚度、入口厚度、轧制速度、变形抗力、张力、轧制压力、轧制时间、轧制功率和轧制能耗。

本发明技术方案突出的实质性特点和显著的进步主要体现在：

本发明充分考虑规程优化后的合理性和可用性，以实际应用规程为优化基础；在考虑工程应用的基础上，引入负荷均衡、能耗最小、板形良好三种优化目标，提出了新的目标形式；以动态规划法为基础，在优化过程中考虑实际轧制中的静态约束和动态约束条件，改进动态优化算法，减少了被计算的厚度离散点的数量，从而减小了计算量，因此计算速度快，适合在线使用。通过本发明的规程优化方法，可充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品的板形良好、能耗低，适合在线使用。

附图说明

下面结合附图对本发明技术方案作进一步说明：

图1：不可逆铝板带冷轧机规程优化方法的简要总体流程图；

图2：不可逆铝板带冷轧机规程优化方法的优化目标计算流程图；

图3：不可逆铝板带冷轧机规程优化方法的出口厚度离散及初始化流程图；

图4：不可逆铝板带冷轧机规程优化方法的动态优化计算流程图；

图5：不可逆铝板带冷轧机规程优化方法的约束条件判断流程图。

具体实施方式

本发明不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

(1)收集铝板带冷轧机的设备参数和工艺条件，设备参数和工艺条件包含：上下工作辊直径、上下支撑辊直径、主电机额定功率、最大轧制力矩、最大轧制力、最大轧制速度、最小可轧厚度和最大压下率；

(2)确定带材规格和成品要求，带材规格和成品要求包含：原料材质、原料宽度、原料厚度、原料凸度、成品厚度和成品凸度；

(3)收集实际使用规程的参数，实际使用规程的参数包含：实际使用规程总轧制道次数、退火道次数和退火厚度，以及实际使用规程各道次的出口厚度、入口厚度、轧制速度、变形抗力、张力、轧制压力、轧制时间、轧制功率和轧制能耗；

(4)确定优化目标，如图2所示：

4a)以下形式的负荷均衡目标函数：

$\min S=\mathrm{\α}\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i}{n})}^2}{P_{\mathrm{MAX}}}+(1-\mathrm{\α})\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(M_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i}{n})}^2}{M_{\mathrm{MAX}}}$

式中：α——权重系数，

P_i、M_i——第i道次的轧制力、轧制力矩，

P_MAX、M_MAX——轧机的最大轧制力、最大轧制力矩；

4b)以下形式的能耗最小目标函数：

$\min E=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i(h_{i-1},h_i)T_i$

式中：E——轧制总能耗，

N_i——第i道次的轧制功率，

T_i——第i道次的轧制时间，

h_i-1、h_i——第i道次轧制前、后的轧件厚度；

4c)以下形式的板形良好目标函数：

$\min J=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\frac{\mathrm{\Δ}}{H_0}-\frac{{\mathrm{\δ}}_i}{h_i})}^2+\mathrm{Flag}\×\mathrm{\β}\×\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{BF}}_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BF}}_i}{n})}^2$

式中：β——权重系数，

H₀、Δ——坯料的边部厚度和凸度，

h_i、δ_i——第i道次出口的边部厚度和凸度，

BF_i——第i道次的弯辊力；

(5)出口厚度离散及初始化，如图3所示：

5a)出口厚度离散：

首先绝对压下量离散，以实际使用规程为中心，绝对压下量离散间隔设为Δh_step，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

H_j，i＝H_0，j-1+(i-I_n/2)Δ_step

再相对压下率离散，以实际使用规程为中心，相对压下率离散的波动范围设为I_ε，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

$H_{j,i}=H_{0,j-1}[(1-{\mathrm{\ϵ}}_j)+\frac{(i-I_n/2)}{I_n/2}{I}_{\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\ϵ}}_j]$

式中：j——道次数，

i——厚度离散点的索引，

H_0，j-1——实际使用规程j-1道次的出口厚度；

5b)各阶段离散点有效个数初始化；

5c)阶段临时目标值初始化；

(6)调用优化计算子程序，对退火前后分两段进行优化计算，如图4所示：

6a)取得退火标志，确定退火前的PN₁段和退火后的PN₂段的出入口参数；

6b)k值初始取值为PN₁段的道次数PN₁；

6c)判断当前离散厚度及对应的力能参数是否满足约束条件，如图5所示，所述约束条件包括：

最小可轧厚度的限制：h_i≥h_min，

道次压下率限制：ε_min≤ε_i≤ε_max，

最大轧制压力限制：0≤P_i≤P_imax，

轧制功率限制：0≤N_i≤N_imax，

轧制力矩限制：0≤M_i≤M_imax，

轧制速度限制：v_i≤v_imax，

式中：h_i、h_min——第i道次的厚度、最小可轧厚度，

ε_min、ε_max——第i道次的最小允许压下率、最大允许压下率，

P_i、P_imax——第i道次的轧制力、最大允许轧制力，

N_i、N_imax——第i道次的轧制功率、最大允许轧制功率，

M_i、M_imax——第i道次的轧制力矩、最大允许轧制力矩，

v_i、v_imax——第i道次的轧制速度、最大允许轧制速度；

6d)采用步骤(4)中的优化目标函数，计算优化目标值；

6e)判断并存储各离散点对应的最优目标值；

6f)存储k阶段各离散点对应的最优路径的厚度离散值；

6g)存储k阶段有效的离散厚度及其索引；

6h)k值减1，转入步骤6c)进行回归计算，直到k值小于2；

6i)k值取值为PN₂段的道次数PN₂，转入步骤6c)进行回归计算；

6j)存储整体最优路径及各阶段规程优化值；

(7)完成规程优化计算。

通过优化轧制规程，充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品的板形良好、能耗降低。

以铝加工厂1850mm六辊单机架不可逆铝板带冷轧机为应用实例。

1、带材规格和成品要求：

坯料材质：2024，坯料宽度：1900mm，坯料厚度：6.00mm，坯料凸度：40um，成品厚度：1.00mm，成品凸度：5um。

2、实际使用规程：

实际使用规程的总轧制道次数PN为6，退火道次数为4，退火厚度为2.40mm；

实际使用规程各道次的相关参数如表1所示：

表1实际使用规程

实际使用规程的轧制总能耗为1121.34kW.h，实际使用规程各道次轧制力的绝对偏差平均值为36.985，各道次轧制力矩的绝对偏差平均值为14.929，各道次凸度的绝对偏差平均值为5.35。

3、优化计算

实际使用规程中存在退火道次，因此需分两段分别进行优化；第一段为第1～4道次，第二段为第5～6道次；

第一段的优化计算

1)目标选择，分别选择负荷均衡、能耗最小以及板形良好为优化目标，进行优化计算；

负荷均衡目标函数中，权重系数α取值为0.5，第一段道次数为4，各道次的轧制力、轧制力矩需在优化过程中调用相关模型动态计算；最大轧制力P_MAX取值为20000kN，最大轧制力矩M_MAX取值为150kN.m；

能耗最小目标函数中，第一段道次数为4，各道次的轧制功率N_i需在优化过程中，根据离散厚度值调用相关模型进行计算；

板形良好目标函数中，第一段道次数为4，各道次的凸度δ_i值根据离散厚度值调用相关模型进行计算；Flag取0，即选择不存在板形调节手段的情况；

2)出口厚度离散及初始化，在此实施例中，出口厚度离散方式选择相对压下率离散，相对压下率离散的波动范围I_ε取值为0.2，离散点个数I_n取值为200；

实际使用规程中第一段1～4道次出口厚度值为：4.69mm，3.67mm，2.92mm，2.40mm；

可求得第一段各道次出口厚度离散值范围：

第1道次：4.432mm-4.956mm；

第2道次：3.467mm-3.876mm；

第3道次：2.770mm-3.070mm；

第4道次：2.40mm(为定值)；

参数初始化：

各道次离散点的有效个数：VN_i＝0(i＝0，1，...，PN)；

各道次临时目标值：TA_i，j＝10⁶(i＝0，1，...，PN；j＝0，1，...I_n)；

3)动态优化计算

步骤1：k初始取值为第一段的道次数4；

步骤2：计算当前厚度离散值对应的相关设定值h_i、ε_i、P_i、N_i、M_i、v_i、Δε_O、Δε_C，并判断是否满足约束条件；

步骤3：计算并存储各离散点对应的最优目标值；

步骤4：计算并存储k阶段的阶段最优目标值；

以负荷均衡为优化目标时，第一段各阶段优化目标值分别为：2.511，3.881，11.288；

以能耗最小为优化目标时，第一段各阶段优化目标值分别为：351.494，469.245，520.502；

以板形良好为优化目标时，第一段各阶段优化目标值分别为：5.712，40.746，168.750；

步骤5：存储k阶段有效的离散厚度及其索引；

第一段各阶段的有效离散点的个数分别为：1，201，201，165；

步骤6：k值减1，转入步骤2，进行回归计算；

步骤7：存储第一段的最优路径及各道次规程优化值；

以负荷均衡为优化目标时，第一段各阶段优化的出口厚度索引为：0，102，141，154；优化的出口厚度为：4.70mm，3.76mm，3.00mm，2.40mm；

以能耗最小为优化目标时，第一段各阶段优化的出口厚度索引为：0，200，0，76；优化的出口厚度为：4.95mm，3.47mm，2.88mm，2.40mm；

以板形良好为优化目标时，第一段各阶段优化的出口厚度索引为：0，0，0，36；优化的出口厚度为：4.43mm，3.47mm，2.82mm，2.40mm；

第二段的优化计算

1)目标选择

分别选择负荷均衡、能耗最小以及板形良好为优化目标，进行优化计算；

负荷均衡目标函数中，权重系数α取值为0.5，第二段道次数为2，各道次的轧制力、轧制力矩需在优化过程中调用相关模型动态计算；最大轧制力P_MAX取值为20000kN，最大轧制力M_MAX矩取值为150kN.m；

能耗最小目标函数中，第二段道次数为2，各道次的轧制功率N_i需在优化过程中，根据离散厚度值调用相关模型进行计算；

板形良好目标函数中，第二段道次数为2，各道次的凸度δ_i值根据离散厚度值调用相关模型进行计算；Flag取0，即选择不存在板形调节手段的情况下；

2)出口厚度离散及初始化

在此实施例中，出口厚度离散方式选择相对压下率离散，相对压下率离散的波动范围I_ε取值为0.2，离散点个数I_n取值为200；

实际使用规程中第二段5～6道次出口厚度值为：1.47mm，1.00mm；

求得第二段各道次出口厚度离散值范围：

第5道次：1.280mm-1.653mm；

第6道次：1.00mm(为定值)；

参数初始化：

各道次离散点的有效个数：VN_i＝0(i＝0，1，...，PN)；

各道次临时目标值：TA_i，j＝10⁶(i＝0，1，...，PN；j＝0，1，...I_n)；

3)动态优化计算

步骤1：k初始取值为第二段的道次数2；

步骤2；计算当前厚度离散值对应的相关设定值h_i、ε_i、P_i、N_i、M_i、v_i、Δε_O、Δε_C，并判断是否满足约束条件；

步骤3：计算并存储各离散点对应的最优目标值；

步骤4：计算并存储k阶段的阶段最优目标值；

以负荷均衡为优化目标时，第二段各阶段优化目标值为：7.882；

以能耗最小为优化目标时，第二段各阶段优化目标值为：575.529；

以板形良好为优化目标时，第二段各阶段优化目标值为：98.533；

步骤5：存储k阶段有效的离散厚度及其索引；

第二段各阶段的有效离散点的个数分别为：1，201；

步骤6：k值减1，转入步骤2，进行回归计算；

步骤7：存储第二段的最优路径及各道次规程优化值；

以负荷均衡为优化目标时，第二段各阶段优化的出口厚度索引为：0，126；优化的出口厚度为：1.52mm，1mm；

以能耗最小为优化目标时，第二段各阶段优化的出口厚度索引为：0，126；优化的出口厚度为：1.52mm，1mm；

以板形良好为优化目标时，第二段各阶段优化的出口厚度索引为：0，81；优化的出口厚度为：1.43mm，1mm。

4、规程优化结果

1)以能耗最小为优化目标时，优化后的规程如表2所示：

表2能耗最小的优化规程

优化后的规程轧制总能耗为1091.75kW.h，而实际使用规程轧制总能耗为1121.34kW.h，优化后的规程总能耗降低了2.64％；

优化计算总耗时在1秒以内，满足在线使用；

2)以负荷均衡为优化目标时，优化后的规程如表3所示：

表3负荷均衡的优化规程

道次数	入口厚度(mm)	出口厚度(mm)	压下量(mm)	压下率(％)	轧制力(kN)	轧制力矩(kN.m)	轧制功率(kW)	轧制能耗(kW.h)
									1	6.00	4.70	1.30	21.69	8367	99.78	3484.51	103.50
2	4.70	3.76	0.94	20.08	8855	91.04	4248.63	128.42
									3	3.76	3.00	0.75	20.07	9193	88.10	4810.74	156.50
4	3.00	2.40	0.60	20.04	8945	77.33	4820.86	176.26
									5	2.40	1.52	0.88	36.87	8692	79.88	5245.13	246.23
6	1.52	1.00	0.52	34.00	8919	64.30	4907.70	325.03

优化后的规程各道次轧制轧制力绝对偏差平均值为19.886，而实际使用规程各道次轧制力的绝对偏差平均值为36.985，绝对偏差平均值降低了46.23％；

优化后的规程各道次轧制力矩绝对偏差平均值为9.568，而实际使用规程各道次轧制力矩的绝对偏差平均值为14.929，绝对偏差平均值降低了35.91％；因此，优化后的规程比实际使用规程负荷更加均衡；

优化计算总耗时在1秒以内，满足在线使用；

3)以板形良好为优化目标时，在不存在板形调节手段的情况下，优化后的规程如表4所示：

表4板形良好的优化规程

道次数	入口厚度(mm)	出口厚度(mm)	压下量(mm)	压下率(％)	轧制力(kN)	轧制力矩(kN.m)	轧制功率(kW)	凸度(um)
									1	6.00	4.43	1.57	26.13	9412	122.97	4656.95	22.16
2	4.43	3.47	0.97	21.78	9282	96.60	4782.15	17.33
									3	3.47	2.82	0.64	18.54	8782	78.15	4457.01	14.12
4	2.82	2.40	0.42	15.02	7550	50.10	3136.95	12.00
									5	2.40	1.43	0.97	40.37	9296	89.30	5983.55	7.16
6	1.43	1.00	0.43	30.12	8404	55.13	4210.40	5.00

优化后的规程各道次凸度的绝对偏差平均值为4.908，而实际使用规程各道次凸度的绝对偏差平均值为5.35，绝对偏差平均值降低了8％；因此，优化后的凸度设定值更加满足板形良好条件；优化计算总耗时在1秒以内，满足在线使用。

综上所述，本发明充分考虑规程优化后的合理性和可用性，以实际应用规程为优化基础；在考虑工程应用的基础上，引入负荷均衡、能耗最小、板形良好三种优化目标，提出了新的目标形式；以动态规划法为基础，在优化过程中考虑实际轧制中的静态约束和动态约束条件，改进动态优化算法，减少了被计算的厚度离散点的数量，从而减小了计算量，因此计算速度快，适合在线使用。通过本发明的规程优化方法，可充分发挥轧机的生产能力，保证设备合理使用，使产品的板形良好、能耗低，适合在线使用。

需要理解到的是：上述说明并非是对本发明的限制，在本发明构思范围内，所进行的添加、变换、替换等，也应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)收集铝板带冷轧机的设备参数和工艺条件；

(2)确定带材规格和成品要求；

(3)收集实际使用规程的参数；

(4)确定优化目标：

4a)以下形式的负荷均衡目标函数：

$\min S=\mathrm{\α}\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i}{n})}^2}{P_{\mathrm{MAX}}}+(1-\mathrm{\α})\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(M_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i}{n})}^2}{M_{\mathrm{MAX}}}$

式中：α——权重系数，

P_i、M_i——第i道次的轧制力、轧制力矩，

P_MAX、M_MAX——轧机的最大轧制力、最大轧制力矩；

4b)以下形式的能耗最小目标函数：

$\min E=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i(h_{i-1},h_i)T_i$

式中：E——轧制总能耗，

N_i——第i道次的轧制功率，

T_i—第i道次的轧制时间，

h_i-1、h_i——第i道次轧制前、后的轧件厚度；

4c)以下形式的板形良好目标函数：

$\min J=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\frac{\mathrm{\Δ}}{H_0}-\frac{{\mathrm{\δ}}_i}{h_i})}^2+\mathrm{Flag}\×\mathrm{\β}\×\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{BF}}_i-\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BF}}_i}{n})}^2$

式中：β——权重系数，

H₀、Δ——坯料的边部厚度和凸度，

h_i、δ_i——第i道次出口的边部厚度和凸度，

BF_i——第i道次的弯辊力；

(5)出口厚度离散及初始化：

5a)出口厚度离散：

首先绝对压下量离散，以实际使用规程为中心，绝对压下量离散间隔设为Δh_step，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

H_j，i＝H_0，j-1+(i-I_n/2)Δ_step

再相对压下率离散，以实际使用规程为中心，相对压下率离散的波动范围设为I_ε，离散点个数设为I_n，各道次出口厚度离散值以下列形式计算：

$H_{j,i}=H_{0,j-1}[(1-{\mathrm{\ϵ}}_j)+\frac{(i-I_n/2)}{I_n/2}{I}_{\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\ϵ}}_j]$

式中：j——道次数，

i——厚度离散点的索引，

H_0，j-1——实际使用规程j-1道次的出口厚度；

5b)各阶段离散点有效个数初始化；

5c)阶段临时目标值初始化；

(6)调用优化计算子程序，对退火前后分两段进行优化计算：

6a)取得退火标志，确定退火前的PN₁段和退火后的PN₂段的出入口参数；

6b)k值初始取值为PN₁段的道次数PN₁；

6c)判断当前离散厚度及对应的力能参数是否满足约束条件，所述约束条件包括：

最小可轧厚度的限制：h_i≥h_min，

道次压下率限制：ε_min≤ε_i≤ε_max，

最大轧制压力限制：0≤P_i≤P_imax，

轧制功率限制：0≤N_i≤N_imax，

轧制力矩限制：0≤M_i≤M_imax，

轧制速度限制：v_i≤v_imax，

式中：h_i、h_min——第i道次的厚度、最小可轧厚度，

ε_min、ε_max——第i道次的最小允许压下率、最大允许压下率，

P_i、P_imax——第i道次的轧制力、最大允许轧制力，

N_i、N_imax——第i道次的轧制功率、最大允许轧制功率，

M_i、M_imax——第i道次的轧制力矩、最大允许轧制力矩，

v_i、v_imax——第i道次的轧制速度、最大允许轧制速度；

6d)采用步骤(4)中的优化目标函数，计算优化目标值；

6e)判断并存储各离散点对应的最优目标值；

6f)存储k阶段各离散点对应的最优路径的厚度离散值；

6g)存储k阶段有效的离散厚度及其索引；

6h)k值减1，转入步骤6c)进行回归计算，直到k值小于2；

6i)k值取值为PN₂段的道次数PN₂，转入步骤6c)进行回归计算；

6j)存储整体最优路径及各阶段规程优化值；

(7)完成规程优化计算。

2.根据权利要求1所述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其特征在于：步骤(1)中所述的设备参数和工艺条件包含：上下工作辊直径、上下支撑辊直径、主电机额定功率、最大轧制力矩、最大轧制力、最大轧制速度、最小可轧厚度和最大压下率。

3.根据权利要求1所述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其特征在于：步骤(2)中所述的带材规格和成品要求包含：原料材质、原料宽度、原料厚度、原料凸度、成品厚度和成品凸度。

4.根据权利要求1所述的不可逆铝板带冷轧机轧制规程的优化方法，其特征在于：步骤(3)中所述的实际使用规程的参数包含：实际使用规程总轧制道次数、退火道次数和退火厚度，以及实际使用规程各道次的出口厚度、入口厚度、轧制速度、变形抗力、张力、轧制压力、轧制时间、轧制功率和轧制能耗。

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