CN101869914B - 一种精轧带钢的厚度控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种精轧带钢的厚度控制方法,包括:获取同时点实测数据和同一点实测数据;将所述同时点实测数据代入迭代模型计算得到同时点流量厚度;将所述同时点实测数据和同一点实测数据代入辊缝模型计算分别得到同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度;将所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度之差经过数学变换后作为辊缝模型的零点修正值;根据所述同一点弹跳厚度与所述零点修正值之差计算得到后计算轧制力并与同一点实测轧制力比较,得到轧制力模型的学习系数,以及根据所述辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝值和轧制力。本发明还公开了实现该方法的装置。本发明的方法和装置可以大大提高精轧带钢的厚度控制精度。
Description
技术领域
本发明涉及精轧带钢生产控制领域,尤其涉及一种精轧带钢的厚度控制方法及装置。
背景技术
在精轧带钢生产过程中,对精轧带钢厚度的控制精度水平是质量衡量的主要指标,直接关系到钢铁生产厂家的经济效益。随着社会的发展,对精轧带钢的厚度精度要求更加严格,往往需要达到±30-±50um的水平。
要实现高精度的精轧带钢厚度控制,需要设计完善的厚度控制系统。首先要明确影响精轧带钢厚度变化的因素,才能采用相应的对策。凡是影响轧制压力、辊缝等的因素,都将对实际轧件出口厚度产生影响,影响精轧带钢厚度精度的因素主要有以下几个方面:来料的厚度变化、材料温度的变化、支撑辊油膜的变化、张力的变化、轧辊热膨胀和磨损、轧辊和轴承偏心的影响、轧制速度的影响等。众所周知,精轧带钢的厚度精度依赖于设定计算的精度,所以要提高精轧带钢的厚度精度,必须提高构成设定功能的基本数学模型,如材料的变形抗力、温度计算、轧制力计算、轧件弹跳的精度。但是,在设定计算中采用的模型大多是由工程法导出的,模型精度不可能很高。为了提高模型的精度,人们普遍采用的方法有两种,一是采用一些先进的计算方法如有限元、有限差分等来提高计算精度,但是这些方法一般比较复杂,需要较长的计算时间,实时性不好,大大限制了它在实际中的 应用;另外一种方法是采用自学习的方法,通过比较后计算值和实测值,来修正模型参数,从而提高模型精度,是目前广泛使用的精轧带钢厚度精度控制的实用技术。
在精轧带钢厚度控制设定模型自适应学习过程中,存在以下困难:1、中间机架厚度不可测,仅在精轧末机架后加装多功能仪可测量精轧带钢的终轧厚度;2、精轧带钢的速度不可测,只可测量轧辊的圆周速度;3、流量平衡仅对同时点数据成立,此时头部机架的穿带早已完成,不能将同时点流量厚度直接用于轧制力的学习;4、轧制力的自学习和其它模型有一个很大的区别,即不能把实测轧制力和原先的预报轧制力进行比较,这是因为精轧带钢轧机存在显著弹跳。
通常设定的模型自适应学习方法是:用“同时点”弹跳厚度与流量厚度之差修正辊缝模型,误差较小,这是因为“同时点”数据在辊缝模型中利用流量平衡计算流量厚度更加准确;用“同一点”弹跳厚度进行轧制力后计算误差较小,这是因为“同一点”数据是在精轧带钢穿带过程中得到的,在力的计算中更加准确。所谓同时点是指同一时间不同位置采集的数据,同一点是指不同时间同一位置的数据。
目前主要以下几种精轧带钢厚度控制技术:
(1)2004年3月24日公开的申请号为02132974.5的发明专利申请公开说明书,名称为《带钢精轧机辊缝的控制方法》,主要通过对温度的精确计算提高辊缝的设定精度。
(2)2004年11月17日公开的申请号为200310119005.8的发明专利申请公开说明书,名称为《轧制过程预测钢板厚度的方法》,主要通过消除弹跳模型零点漂移对厚度预测的影响来提高预测精度。
(3)2005年12月21日公开的申请号为200510012668.9的发明专利申请公开说明书,名称为《一种利用数据冗余提高轧机厚度控制精度的方法》,主要通过增加多功能测试仪来加强模型的自适应能力。
(4)2006年8月9日公开的申请号为200510023770.9的发明专利申请公开说明书,名称为《利用带钢化学成分数据提高热轧轧制力预报精度的方法》,主要考虑化学成分对变形抗力的影响来提高轧制力模型的设定精度。
上述现有技术存在如下问题:技术(1)和技术(2)考虑的是辊缝模型提高厚度控制精度,技术(3)和技术(4)考虑的是轧制力模型提高厚度控制精度。它们并没有区分“同时点”数据和“同一点”数据,只利用单一模型来控制厚度精度,没有将两个模型联系起来,存在无法克服的模型误差,技术(3)还需外加较为昂贵的多功能测试仪,增加了成本。
发明内容
鉴于现有技术的上述问题,本发明所要解决的技术问题是提供一种无需增加设备、控制精度更高的精轧带钢的厚度控制方法及装置。
为了实现上述目的,本发明提供了一种精轧带钢的厚度控制方法,包括:
获取同时点实测数据和同一点实测数据,所述同时点实测数据是指同一时间不同位置采集的数据,所述同一点实测数据是指不同时间同一位置采集的数据;
将所述同时点实测数据代入迭代模型计算得到同时点流量厚度;
将所述同时点实测数据和同一点实测数据代入辊缝模型计算分别得到同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度;
将所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度之差经过数学处理后作为辊缝模型的零点修正值;
根据所述同一点弹跳厚度与所述零点修正值之差计算得到后计算轧制力并与同一点实测轧制力比较,得到轧制力模型的学习系数;
根据所述辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝值和轧制力。
为了实现上述方法,本发明还提供了一种精轧带钢的厚度控制装置,包括:
数据获取装置,用于获取同时点实测数据和同一点实测数据;
数据处理装置,用于根据所述数据获取装置获取的同时点实测数据和同一点实测数据计算辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数;
控制装置,用于根据所述零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝和轧制力。
本发明的有益效果是:在不增加任何设备仪器的情况下,通过将辊缝模型和轧制力模型的自学习过程联系起来,采用同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差修正辊缝模型,同时又用这个厚度差去修正同一点弹跳厚度,用修正后的同一点弹跳厚度进行轧制力模型的自学习,成功减少了模型本身误差带来的影响,从而大大提高了精轧带钢厚度控制精度。
附图说明
图1是本发明的一种精轧带钢的厚度控制方法的实施例一的示意流程图;
图2是本发明的一种精轧带钢的厚度控制方法的实施例二的计算同时点流量厚度的示意流程图;
图3是本发明的一种精轧带钢的厚度控制方法的实施例二中的举例的精轧带钢同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差(厚度差Δhi cur)与零点修正值对比图;
图4是本发明的一种精轧带钢的厚度控制方法的实施例二中的举例的精轧带钢后计算轧制力与实测轧制力对比图;
图5是本发明的一种精轧带钢的厚度控制装置实施例三的结构示意图;
图6是本发明的一种精轧带钢的厚度控制装置实施例四的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图,进一步说明本发明的实施例。
实施例一:
如图1所示的本发明的一种精轧带钢的厚度控制方法的实施例一的示意流程图,包括:
S11,获取同时点实测数据和同一点实测数据;
获取的数据包括轧制力、轧辊速度、终轧温度、终轧厚度等与影响轧制力和辊缝有关的参数的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;对获取的原始数据根据预设的置信度筛选出有效的同时点实测数据和同一点实测数据。
S12,将所述同时点实测数据代入迭代模型计算得到同时点流量厚度;
S13,将所述同时点实测数据和同一点实测数据代入辊缝模型计算分别得到同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度;
S14,将所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度之差经过数学处理后作为辊缝模型的零点修正值;
S15,根据所述同一点弹跳厚度与所述零点修正值之差计算得到后计算轧制力并与同一点实测轧制力比较,得到轧制力模型的学习系数;
S16,根据所述辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝值和轧制力。
在S11中获取的数据包括轧制力、轧辊速度、终轧温度、终轧厚度等与影响轧制力和辊缝有关的参数的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;对获取的原始数据根据预设的置信度筛选出有效的同时点实测数据和同一点实测数据。
本实施例的有益效果在于:通过将辊缝模型和轧制力模型的自学习过程联系起来,采用同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差修正辊缝模型,同时又用这个厚度差去修正同一点弹跳厚度,用修正后的同 一点弹跳厚度进行轧制力模型的自学习,成功减少了模型本身误差带来的影响,更加准确地调整辊缝值和轧制力,从而大大提高了精轧带钢厚度控制精度。
实施例二:
在实施例一的基础上,如图二所示本实施例的计算同时点流量厚度流程图,包括:
S121,代入同时点实测数据,预设前滑值;
S122,根据流量平衡原理计算得到初次同时点流量厚度;
S123,根据所述初次同时点流量厚度更新计算前滑值;
S124,判断是否达到预定迭代计算次数,如是,输出同时点流量厚度;如否,返回S122。
下面以“7段式机架”精轧带钢厚度控制过程为例(机架编号为F1~F7),详细说明本实施例实现过程。
基于段的概念获取所需的同时点实测数据和同一点实测数据后,根据秒流量平衡原理建立迭代模型计算同时点流量厚度过程如下:
根据流量厚度计算公式①可知,必须先计算实际前滑值才能计算出实际同时点流量厚度MFhi
①
式中,vi----各机架实际轧辊速度(m/s),fi----各机架实际前滑值。
根据平衡微分方程以及在中性点上,前滑区压力和后滑区压力应该相等的条件,可以得到中性角
其中,咬入角
存在秒流量平衡关系式
Hvin=hvout=hγvγ=hγvγcosγ④
又有关系
hγ=h+2R′(1-cosγ)⑤
由此,得到前滑值:
式中:
R′----压扁半径
γ----中性角
σ----变形抗力
tensionexit----出口张力
tensionentry----入口张力
h----出口厚度
H----入口厚度
hγ----中性面厚度
vout----带钢出口速度
vin----带钢入口速度
vγ----带钢中性面速度
由公式②-⑥式可知,前滑值和流量厚度的计算是相互迭代的,因此预设前滑值经过迭代进行计算,迭代次数也可以预先设定,比如3次。从输入条件上讲,代入的数据是测量得到的实测数据;从计算原理讲,流量平衡方程本身是精确的。所以说,这个厚度可以代表精轧带钢穿带完成时各机架较准确的“实测”同时点流量厚度。
选择一个辊缝模型,计算弹跳厚度的公式为GMhi=S0+Sm+ΔS,其中,GMhi为弹跳厚度,S0为后计算辊缝,Sm为轧机弹跳厚度,ΔS为补偿值。分别代入同时点实测数据和同一点实测数据,得到同时点弹跳厚度GMhi time和同一点弹跳厚度GMhi point,与流量厚度不同,弹跳厚度只与轧制力有关,其既满足“同一点”又满足“同时点”关系,因此上述代入过程是成立的。
由此便可得到同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差,即预报误差 考虑到大生产数据的波动关系,对预报误差Δhi cur进行数学处理,如常用的指数平滑处理,可得到辊缝模型的学习系数,即零点修正值,指数平滑公式为
平滑后的Δhi new能代表稳定的辊缝模型预报误差,即零点修正值。辊缝模型采用加性自学习算法,公式为:
其中,SSET为设定辊缝,h为出口厚度,Sm为轧机弹跳厚度,ΔS为补偿值,Δhi new为零点修正值。
在计算后压制力过程中,为了不引入辊缝模型误差,用同一点弹跳厚度减去零点修正值即消除了辊缝模型的本身误差,得到修正后的同一点弹跳厚度,公式为:
用修正后同一点弹跳厚度重新计算后轧制力,并将计算得到的后计算轧制力与同一点实测轧制力进行比较,得到轧制力模型的学习系数。
轧制力模型采用乘性自学习算法,公式为:
其中,Kmat(old)为旧学习系数,Kmat(new)为新学习系数,Fi act为同一点实测轧制力,Fi post为后计算轧制力,β为学习增益系数。
自学习模型通过对比后计算轧制力Fi post和实测轧制力Fi act之间的偏差,对轧制力计算模型中的学习系数进行修正,使后计算轧制力尽量和实测轧制力相一致,从而达到对轧制力模型预报偏差进行修正的目的。后计算轧制力Fi post指的是在一系列实际值的基础上,包含修正后的同一点弹跳厚度、轧辊实际速度、实际温度等参数,重新计算精轧带钢穿带时的轧制力。
利用本实施例的精轧带钢的厚度控制方法,对带钢(共5块,编号为A、B、C、D、E)生产实验数据和验证过程进行记录,设定带钢入口厚度:38.76mm,终轧厚度:1.58mm,终轧温度:867℃,宽度:1189.63mm。
其中1块带钢A的具体数据记录如下:表1为带钢同一点实测数据和同时点实测数据,表2为根据表1数据和上述各数学模型计算得到的带钢同时点流量厚度、弹跳厚度等计算数据,表3为根据表2数据和上述各数学模型计算得到的带钢轧制力与辊缝模型后计算数据。
表1带钢同一点实测与同时点实测数据
机架 编号 | 带钢温度 (℃) | 同一点速 度(m/s) | 同时点速 度(m/s) | 同一点轧 制力(kN) | 同时点轧 制力(kN) | 预设前滑 值 | 轧辊直径 (mm) |
F1 | 1006.14 | 1.03 | 1.03 | 22751.38 | 25459.68 | 0.1276 | 827.43 |
F2 | 981.41 | 2.23 | 2.24 | 24626.07 | 26605.77 | 0.1164 | 817.32 |
F3 | 960.03 | 3.91 | 3.99 | 20350.16 | 21226.06 | 0.0979 | 800.80 |
F4 | 937.45 | 5.69 | 5.84 | 15899.56 | 16001.27 | 0.0750 | 775.58 |
F5 | 914.27 | 7.81 | 7.94 | 14314.03 | 14667.83 | 0.0718 | 626.57 |
F6 | 893.32 | 9.86 | 10.01 | 10646.24 | 11689.20 | 0.0512 | 640.47 |
F7 | 873.58 | 10.98 | 11.12 | 5993.35 | 6468.44 | 0.0342 | 632.88 |
表2带钢流量厚度与同一点、同时点弹跳厚度等计算数据
机架 编号 | 流量 (mm*m/s) | 后计算 前滑值 | 同时点流 量厚度 MFhi (mm) | 同时点弹 跳厚度 GMhi time (mm) | 厚度差 Δhi cur (mm) | 零点修 正值 Δhi new (mm) | 同一点弹 跳厚度 GMhi point (mm) | 修正后弹 跳厚度 (mm) |
F1 | 18.08 | 0.1272 | 15.60 | 16.29 | 0.6850 | 0.6471 | 16.04 | 15.39 |
F2 | 18.01 | 0.1189 | 7.22 | 7.44 | 0.2181 | 0.2252 | 7.38 | 7.15 |
F3 | 17.74 | 0.0996 | 4.12 | 4.31 | 0.1901 | 0.1587 | 4.27 | 4.11 |
F4 | 17.63 | 0.0768 | 2.88 | 2.76 | -0.1125 | -0.0995 | 2.78 | 2.88 |
F5 | 17.81 | 0.0742 | 2.13 | 1.86 | -0.2728 | -0.2423 | 1.84 | 2.08 |
F6 | 17.82 | 0.0561 | 1.71 | 1.54 | -0.1664 | -0.1767 | 1.53 | 1.70 |
F7 | 17.88 | 0.0253 | 1.58 | 1.51 | -0.0676 | -0.0552 | 1.55 | 1.61 |
表3带钢轧制力与辊缝模型后计算数据
机架 编号 | 压下率 | 变形抗力 (MPa) | 后计算轧制力 Fi post(kN) | 实测轧制力 Fi act(kN) | 计算误差 (%) | 后计算 辊缝 (mm) | 零点修正值 Δhi new(mm) |
F1 | 60.27% | 119.06 | 21502.46 | 22751.38 | 5.48 | 15.633 | 0.6471 |
F2 | 53.54% | 166.00 | 25335.92 | 24626.07 | -2.88 | 6.5119 | 0.2252 |
F3 | 42.52% | 187.57 | 19681.42 | 20350.16 | 3.28 | 3.7213 | 0.1587 |
F4 | 30.06% | 225.71 | 16145.5 | 15899.56 | -1.54 | 2.8932 | -0.0995 |
F5 | 27.52% | 258.82 | 14655.46 | 14314.03 | -2.38 | 2.0255 | -0.2423 |
F6 | 18.26% | 278.99 | 10958.25 | 10646.24 | -2.93 | 1.4553 | -0.1767 |
F7 | 5.79% | 336.87 | 6373.225 | 5993.349 | -6.34 | 2.4132 | -0.0552 |
利用表1、表2、表3格式,对其它4块带钢B、C、D、E的数据也进行记录,为了便于分析对比,绘制成坐标图。
如图3所示5块带钢同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差(厚度差Δhi cur)31与零点修正值32对比图,说明辊缝模型带来厚度差误差基本被零点修正值(辊缝模型的学习系数)抵消掉,吻合良好,辊缝模型设定精度较高。通过对5块带钢厚度实测,在±50um内的厚度精度达到99.8%。
如图4所示5块带钢后计算轧制力41与实测轧制力42对比图,轧制力模型的预报精度也很高,吻合良好,根据表3数据计算可知,其相对偏差的平均值为3%左右。
本实施例的有益效果在于:在实施例一有益效果的基础上,通过现有辊缝模型和轧制力模型的自学习过程联系起来,采用同时点弹跳厚度与同时点流量厚度之差修正辊缝模型,同时又用这个厚度差去修正同一点弹跳厚度,用修正后的同一点弹跳厚度进行轧制力模型的自学习,成功减少了模型本身误差带来的影响,达到了高精度的辊缝预报和轧制力预报,从而大大提高了精轧带钢厚度控制精度,达到了领先的50um内的精轧带钢厚度误差。而且没有增加任何仪器设备,没有增加成本。
实施例三:
如图5所示本发明的一种精轧带钢的厚度控制装置实施例三的结构示意图,包括:
数据获取装置51,获取同时点实测数据和同一点实测数据;
数据处理装置52,根据数据获取装置51获取的同时点实测数据和同一点实测数据计算得出辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数;
控制装置53,根据所述零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝和轧制力。
本实施的有益效果在于,没有添加任何设备,实现了精轧带钢厚度控制的自学习过程,更加精确地对辊缝和轧制力进行预设并调整,提高了精轧带钢厚度控制精度和自动化水平。
实施例四:
在实施例三的基础上,本实施例的数据获取装置51进一步包括:
轧制力获取单元511,获取轧制力的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;
轧辊速度获取单元512,获取轧辊速度的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;
温度获取单元513,获取终轧温度的原始实测数据;
厚度获取单元514,获取终轧厚度的原始实测数据;
数据筛选单元515,根据置信度筛选出有效的同时点实测数据和同一点实测数据;
本实施例的数据处理装置52进一步包括:迭代模型计算单元521,根据所述同时点实测数据计算同时点流量厚度;
辊缝模型计算单元522,根据所述同时点实测数据和同一点实测数据分别计算同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度;
零点修正值计算单元523,根据所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度计算零点修正值;
轧制力模型计算单元524,计算轧制力模型的学习系数。
本实施例的有益效果在于,在实施例三的基础上,特别设置了影响精轧带钢厚度控制的关键参数数据单元和对应的数学模型计算单元,可以更加方便地针对局部参数进行调整,提高了效率。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例,不用于限制本发明,本发明的保护范围由附加的权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内,对本发明做出各种修改或等同替换,这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种精轧带钢的厚度控制方法,其特征在于,包括:
获取同时点实测数据和同一点实测数据,所述同时点实测数据是指同一时间不同位置采集的数据,所述同一点实测数据是指不同时间同一位置采集的数据;
将所述同时点实测数据代入迭代模型计算得到同时点流量厚度;
将所述同时点实测数据和同一点实测数据代入辊缝模型计算分别得到同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度,所述辊缝模型计算弹跳厚度的公式为:
GMhi=S0+Sm+ΔS,
其中,GMhi为弹跳厚度,S0为后计算辊缝,Sm为轧机弹跳厚度,ΔS为补偿值;
将所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度之差经过数学变换后作为辊缝模型的零点修正值,所述辊缝模型采用加性自学习算法,公式为:
根据所述同一点弹跳厚度与所述零点修正值之差计算得到后计算轧制力并与同一点实测轧制力比较,得到轧制力模型的学习系数,所述轧制力模型采用乘性自学习算法,公式为:
根据所述辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝值和轧制力。
2.根据权利要求1所述的精轧带钢的厚度控制方法,其特征在于,所述获取同时点实测数据和同一点实测数据,进一步包括:
获取轧制力、轧辊速度、终轧温度、终轧厚度参数的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;
根据置信度筛选出有效的同时点实测数据和同一点实测数据。
3.根据权利要求1所述的精轧带钢的厚度控制方法,其特征在于,所述将所述同时点实测数据代入迭代模型计算得到同时点流量厚度,进一步包括:
代入同时点实测数据,预设前滑值;
根据流量平衡原理计算得到初次同时点流量厚度;
根据所述初次同时点流量厚度更新计算前滑值;
达到预定迭代计算次数后输出同时点流量厚度。
4.根据权利要求1所述的精轧带钢的厚度控制方法,其特征在于,所述数学变换为指数平滑变换。
5.一种实现权利要求1至4之一所述精轧带钢的厚度控制方法的装置,其特征在于,包括:
数据获取装置,用于获取同时点实测数据和同一点实测数据;
数据处理装置,用于根据所述数据获取装置获取的同时点实测数据和同一点实测数据计算得出辊缝模型的零点修正值和轧制力模型的学习系数;
控制装置,用于根据所述零点修正值和轧制力模型的学习系数调整辊缝和轧制力。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述数据获取装置包括:
轧制力获取单元,用于获取轧制力的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;
轧辊速度获取单元,用于获取轧辊速度的原始同时点实测数据和原始同一点实测数据;
温度获取单元,用于获取终轧温度的原始实测数据;
厚度获取单元,用于获取终轧厚度的原始实测数据;
数据筛选单元,用于筛选出有效的同时点实测数据和同一点实测数据。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述数据处理装置包括:
迭代模型计算单元,用于根据所述同时点实测数据计算同时点流量厚度;
辊缝模型计算单元,用于根据所述同时点实测数据和同一点实测数据分别计算同时点弹跳厚度和同一点弹跳厚度;
零点修正值计算单元,用于根据所述同时点流量厚度与所述同时点弹跳厚度计算零点修正值;
轧制力模型计算单元,用于计算轧制力模型的学习系数。
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