CN102189118B - 基于定长采样的板形模型在线修正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于定长采样的板形模型在线修正方法。本方法的操作步骤为:(1)确定凸度仪和板形仪型号;(2)确定定长采样的长度;(3)安装凸度仪和板形仪;(4)获取当前钢卷模型系数初始值;(5)轧制并进行定长采样;(6)根据时序整理数据;(7)生成数据样本;(8)在线模型修正。本方法可以提高板形模型精度从而提高带钢板形质量。
Description
技术领域
本发明涉及板带冷轧领域,一种基于定长采样的板形模型在线修正方法。
背景技术
板厚和板形是衡量带钢质量的两个重要指标,目前带钢轧制方向上的厚度偏差已得到了有效控制,而带钢的板形问题还没有得到很好解决,越来越受到生产厂商和用户的重视,其好坏程度直接影响到产品的成材率和市场竞争力,因此板形控制方法研究对于我国钢铁产业的兴衰具有重要的意义。
板形通常是指带钢的平直度,即沿带钢长度方向上的平坦程度。常规的反馈控制结构没有考虑带钢在末机架和板形测量机构之间必然存在的传送时间。事实上,板形控制是过程控制中一类典型的检测时滞系统。在低速(加减速)轧制时,板形检测延迟时间可能几倍于板形控制周期,这样下个控制周期控制量的大小不是由轧制相邻带钢的板形反馈信号决定,而是由几个控制周期以前的输出板形来决定,不能获得良好的控制效果,导致被轧带钢头部和尾部不能保持良好的平直度,不得不将其去掉从而影响带钢的成材率。
板形模型,用以表征各板形影响因素与最终生成板形之间的关系。如果通过板形影响因素(如来料凸度、轧制力及各板形控制量信号)来预测被轧带钢板形用于实时板形反馈控制,则可以解决上述问题。但是,该方法需要一个精确的板形模型。在实际轧制过程中,板形模型是随时间而不断变化的,如果以一个固定的模型进行板形预测必然会不精确而影响板形控制,我们需要对板形模型进行实时在线修正。对于常规的定时采样板形控制系统而言,一方面由于板形仪的安装位置与轧机的出口侧都有一段距离,导致同一段带钢板形信号的检测相对于作用于其上的板形控制信号具有一定的时间滞后;另一方面,针对定时采样的板形测控系统来讲,以上滞后时间又是随着轧制速度的变化而改变的。因此如果简单地采用同一时刻所检测到的影响板形状态的各个过程变量进行板形修正,并不能保证有效的模型精度。这主要是因为采用同一时刻的过程检测变量作为模型的建模数据对,并不能从本质上表达轧制力、弯辊力等过程变量与板形信号之间的时序作用关系。所以,本专利从提高在线板形预测模型的目的出发,提出了一种用于板形模型在线修正的定长采样方法。
发明内容
本专利的目的在于为提高板形模型精度从而提高产品板形质量,提供一种基于定长采样的板形模型在线修正方法。
为了达到上述目的,本发明的构思如下:
第一 仪表配置
由于来料凸度对于轧后带钢板形具有较大的影响,且实测数据显示来料凸度波动是很大的,因此本专利系统配置上在轧机的入口前加一横向凸度检测仪,用来实时检测来料凸度,并将其作为板形模型的输入量;在轧机的出口后加一板形测量仪。
第二 板形模型的输入和输出
由于来料凸度对于轧后带钢板形具有较大的影响,且实测数据显示来料凸度波动是很大的,因此本专利系统配置上在轧机的入口前加一横向凸度检测仪,用来实时检测来料凸度,并将其作为板形预测模型的输入量。轧制力也是板形生成的一个主要影响因素,所以本发明板形模型的输入除了包含板形调节量(压下倾斜、弯辊力与横向窜辊等)以外,还包括来料凸度和轧制力;板形模型的输出为板形信号分布(板形仪实测各通道板形延伸率)归一化处理,然后进行多项式正交分解得到的各次板形系数。
一般采用其前五项,其中常数项表示带钢纵向平均延伸率,与板形控制无关,这样板形信号可由一次到四次各次多项式的系数、、和来表示,分别用于表示板形信号的一次分量(单边浪)、二次分量(中浪或边浪)、三次分量(单侧肋浪)和四次分量(边中复合浪或双侧肋浪)。
第三 定长采样
为了提高的板形模型精度,并真正体现被轧带材各过程变量与相应板形信号之间的时序作用关系,本发明采用定长(定轧制长度)的方式来进行采样,即当轧制相等长度带钢时对各过程变量进行采样进行模型的实时修正。具体做法可根据板形仪和凸度仪在轧机前后安装的位置及轧制运行速度确定一个长度,将凸度仪和板形仪安装在轧机入口和出口侧分别距轧机和的位置,和为除零外的自然数。如果每轧长度的带钢对过程变量进行一次采样,那么同一段带钢板形信号的检测相对于其凸度信号的检测和作用于其上板形控制变量的检测,所具有的滞后分别为和个采样周期,这样就很容易确定同一段带钢所对应的凸度信号、板形控制变量与被轧带材板形检测信号,得到反映轧制过程本质的板形数据样本对,大大提高板形模型的精度。
根据上述发明构思,本发明采用下述技术方案:
一种基于定长采样的板形模型在线修正方法,其特征在于具体操作如下
(1)确定凸度仪和板形仪型号:由轧机和来料的规格,确定凸度仪和板形仪具体型号;
(4)获取当前钢卷模型系数初始值:开始轧制,获取当前卷的卷号、规格和轧制规程,模型系数初始值,若相应的规格的钢卷没有模型系数初始值,则按相近规格钢卷的模型系数初始值;
(7)生成数据样本:分别对凸度仪和板形检测信号进行归一化处理,计算凸度信号和板形信号的各阶次数,与相应的板形输入信号构成数据样本;
(8)在线模型修正:根据数据样本,对板形模型的系数进行在线修正,获得反映轧制过程本质的板形模型。
本发明与现有技术相比较,具有如下显而易见的实质性特点和显著优点:
本基于定长采样的板形模型在线修正方法,给出一种凸度仪和板形仪的配置安装方法,可以获取真正体现被轧带材各过程变量与相应板形信号之间的时序作用关系的数据样本,对于提高板形模型精度实现板形高质量控制具有良好的实际应用价值。
本发明中针对某段带钢的测量信号由三个不同时刻测得,包括:
(1)来料凸度信号,由凸度仪在进入轧机前测得;
(2)板形控制执行机构信号,如弯辊力,倾辊量、窜辊量等、以及轧制力实测信号,这些信号由相应仪表在轧制过程中测得;
附图说明
图1是基于定长采样的板形模型在线的操作程序框图。
图2是本发明检测仪表与轧机安装布置图。
具体实施方式
下面通过附图和优选实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
本实施例是针对六辊的UCM轧机进行定长采样的板形模型在线修正,该类型轧机具有工作辊弯辊,中间辊弯辊,中间辊窜辊,压下倾斜,以及辊面分区冷却等板形调节执行机构。下面结合附图对实施例作详细说明。
一、仪表配置与安装
二、获取真正反映实际轧制过程的数据样本
三、线性板形模型结构
针对六辊的UCM轧机,板形模型的输入变量个数为9,分别为执行机构的控制量(如弯辊力,倾辊量、窜辊量等)、轧制力实测值及来料凸度的各次分量;输出变量个数为4,分别为一次到四次各次项的系数。板形模型可由式(2)线性化表示
其中:
本基于定长采样的板形模型在线修正方法的具体操作如下(见图1):
(1) 确定凸度仪(1)和板形仪(3)型号:由轧机(2)和来料带钢(4)的规格,确定凸度仪(1)和板形仪(3)具体型号;
(4) 获取当前钢卷模型系数初始值:开始轧制,获取当前卷的卷号、规格和轧制规程,模型系数初始值;若相应的规格的钢卷没有模型系数初始值,则按相近规格钢卷的模型系数初始值;
(7)生成数据样本:分别对凸度仪(1)和板形仪(3)检测信号进行归一化处理,计算凸度信号和板形信号的各阶次数,与相应的板形输入信号构成数据样本;
(8)在线模型修正:根据数据样本,对板形模型的系数进行在线修正,获得反映轧制过程本质的板形模型。
Claims (1)
1.一种基于定长采样的板形模型在线修正方法,其特征在于具体操作步骤为:
(1)确定凸度仪(1)和板形仪(3)型号:由轧机(2)和来料带钢(4)的规格,确定凸度仪(1)和板形仪(3)具体型号;
(4)获取当前钢卷模型系数初始值:开始轧制,获取当前卷的卷号、规格和轧制规程,模型系数初始值;若相应的规格的钢卷没有模型系数初始值,则按相近规格钢卷的模型系数初始值;
(7)生成数据样本:分别对凸度仪(1)和板形仪(3)检测信号进行归一化处理,计算凸度信号和板形信号的各阶次数,与相应的板形输入信号构成数据样本;
(8)在线模型修正:根据数据样本,对板形模型的系数进行在线修正,获得反映轧制过程本质的板形模型。
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