CN102303050B - 一种粗轧宽度自学习的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种粗轧宽度自学习的方法。粗轧宽度自学习的方法包括根据轧制策略将粗轧分成多段的道次轧制，其中，各段每道次的粗轧宽度自学习方法包括以下步骤：获得当前道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2、水平辊入口厚度h1、水平辊出口厚度h2和立辊辊缝实测值we；分配自学习系数λ；计算得到侧压量d_e；计算得到水平辊宽展dwlat；计算得到立辊狗骨宽展dwbul；根据轧制道次得到计算的出口宽度w2′；将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度w2′进行比较，以得到修正后的自学习系数λ，然后进行下一段的粗轧宽度自学习。

Description

一种粗轧宽度自学习的方法

技术领域

本发明属于冶金过程控制技术领域，涉及一种粗轧宽度自学习的方法。

背景技术

众所周知，板材最基本的要求之一就是“尺寸精确”，尺寸精度不高将极大地影响到产品实物质量，从而影响到经济效益。因此，提高热轧板材的宽度精度，减少宽度不合格轧件产品的产生是板材热轧生产控制中的一个重要问题。

在通常的热轧生产中，粗轧机除了可以用来得到适合精轧的中间坯厚度外，还用来控制板材的宽度。粗轧宽度控制的稳定与否与自学习有着直接的关系。宽度控制精度不高，最终会造成大批量的质量问题。因此，控制粗轧工艺的宽度尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种粗轧宽度自学习的方法，以提高粗轧工艺的宽度控制精度。

根据本发明，提供了一种粗轧宽度自学习的方法，利用顺序布置的测宽仪、立辊轧机和水平辊轧机以及/或者顺序布置的立辊轧机、水平辊轧机和测宽仪进行粗轧，所述方法包括根据轧制策略将粗轧分成多段的道次轧制，其中，各段每道次的粗轧宽度自学习方法包括以下步骤：获得当前道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2、水平辊入口厚度h1、水平辊出口厚度h2和立辊辊缝实测值we；分配自学习系数λ；利用获得的入口宽度实测值w1、水平辊入口厚度h1和自学习系数λ计算得到侧压量d_e；利用获得的入口宽度w1、水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2计算得到水平辊宽展dwlat；通过侧压量d_e、水平辊宽展dwlat和立辊辊缝实测值we计算得到立辊狗骨宽展dwbul；根据轧制道次得到计算的出口宽度w2′；将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度w2′进行比较，以得到修正后的自学习系数λ，然后进行下一段的粗轧宽度自学习。

根据本发明，将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度进行比较的可以步骤包括：如果差值|w2-w2′|≤C，则宽度自学习步骤结束；如果差值|w2-w2′|＞C，则采用二分法重新分配自学习系数λ，重复前面的步骤，直到所述差值≤C为止，其中，C为常数，通常为期望得到的粗轧宽度精度，例如，C＝0.0001或0.001。

根据本发明，自学习系数λ的取值范围可以为[-0.9，0.9]。

根据本发明，可以利用测宽仪测量当前道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2，可以利用压下螺丝行程来获得水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2，可以利用液压缸的行程来获得立辊辊缝实测值we。

根据本发明，可以通过下式1计算得到侧压量d_e。

式1

$d_e=\min (\frac{w_0\·\mathrm{\λ}\·(f_{\lim }\left(\frac{w1}{h1}\right)+\mathrm{Cof})}{100},d_{e\max })$

在式1中，f_lim(w1/h1)是指根据入口宽度实测值w1和水平辊入口厚度h1计算出的极限侧压量d_emax，Cof为Okado曲线回归系数，可以由下式2得到，λ为分配的自学习系数。

式2

Cof＝a0+Ratio(a1+Ratio(a2+Ratio×a3))

在式2中，a0、a1、a2、a3为回归系数，

根据本发明，可以通过下式3计算得到水平辊宽展dwlat。

式3

$\mathrm{dwlat}=w1({\left(\frac{h1}{h2}\right)}^{\mathrm{sW}}-1.0)$

在式3中，sW为SHIBAHALA宽展系数，可以由下式4得到。

式4

$\mathrm{sW}=-1.64{\left(m\right)}^{0.376}{\left(\frac{w1}{\mathrm{ld}}\right)}^{0.016m}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.015m}$

在式4中，ld为接触弧长，

r为水平辊半径，其中，Δh＝h1-h2。

根据本发明，可以通过下式5计算得到立辊宽展dwbul。

$\mathrm{dwbul}=b\×d_e\×(1+\frac{\mathrm{dwlat}}{\mathrm{we}})$

在式5中，b为狗骨宽展系数，可以由下式6得到。

式6

$b=-1.877{\left(\frac{w1-\mathrm{we}}{w1}\right)}^{0.063}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.441}{\left(\frac{r}{w1}\right)}^{0.989}{\left(\frac{w1}{\mathrm{we}}\right)}^{7.591}$

根据本发明，当轧制道次为奇数道次时，可以通过下式计算得到出口宽度w2′：

w2′＝w1+(dwlat+dwbul)(1+λ)。

根据本发明，当轧制道次为偶数道次时，通过下式计算得到出口宽度w2′：

w2′＝w1+dwlat(1+λ)。

根据本发明的粗轧宽度自学习方法，极大地提高了粗轧宽度控制精度，偏差(0-10mm)达到了99.5％，从而提高了产品实物质量。根据本发明的粗轧宽度自学习方法具有显著的经济效益和社会效益。

附图说明

图1是根据本发明的粗轧机的设备布置示意图。

图2是在本发明中用来计算回归系数的Okado曲线。

图3是根据本发明的粗轧宽度自学习的方法的流程图。

具体实施方式

通常，粗轧机由测宽仪、立辊轧机和水平辊轧机等设备组成。图1示出了本发明所使用的粗轧机的设备布置示意图。在热轧生产线上，粗轧机布置在加热炉和精轧机之间。参照图1，设置了两架立辊轧机和两粗水平辊轧机。具体地讲，粗轧机包括按生产线顺序先后布置的第一立辊轧机E1、第一水平辊轧机R1、第二立辊轧机E2和第二水平辊轧机R2，其中，在第一立辊轧机E1前布置一台测宽仪1，用来测量板材在进入粗轧机前(即，进入第一立辊轧机E1前)的宽度，在第二水平辊轧机R2后布置一台测宽仪2，用来测量经第二水平辊轧机R2轧制后的板材的宽度。

根据本发明，采用粗轧二级模型来控制粗轧宽度。这里，粗轧二级模型除了具有设定的计算功能，还具备自学习功能。不同的数学模型对应于不同的学习方法，因此，本发明提出的粗轧宽度自学习的方法可以根据设备布置、轧制策略的不同，采取不同的轧制道次进行学习。

在本发明的粗轧宽度自学习的方法中，根据现场测宽仪布置通过自学习分段的方法来改变粗轧宽度控制精度。对于粗轧来说，入口宽度和出口宽度实测值是至关重要的，只有知道了这两个宽度以及立辊辊缝，才能按照预先分好的段进行宽度自学习。

首先需要指出的是，在本发明中利用了下面的式1至式13。

可以由式1得到水平辊宽展。

式1

$\mathrm{dwlat}=w1({\left(\frac{h1}{h2}\right)}^{\mathrm{sW}}-1.0)$

在式1中，h1为水平辊入口厚度；h2为水平辊出口厚度；w1为入口宽度实测值；sW为SHIBAHALA宽展系数。sW可以由式2和式3得到。

式2

$\mathrm{sW}=-1.64{\left(m\right)}^{0.376}{\left(\frac{w1}{\mathrm{ld}}\right)}^{0.016m}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.015m}$

式3

sW＝e^sW

在式2中，ld为接触弧长，是指轧辊与板坯变形区接触的长度，可以由下面的式4得到；m为入口宽度和厚度的比值，表示为下面的式5；r为水平辊半径，指的是水平辊的平均半径，即，上下辊半径之和的一半。

式4

$\mathrm{ld}=\sqrt{\mathrm{r\Δh}}$

在式4中，Δh为当前道次的压下量，即，Δh＝h1-h2。

式5

$m=\frac{w1}{h1}$

立辊狗骨宽展指带坯经过立辊轧机后，在带坯的边部出现像狗骨头一样的形状，经过平辊轧制后，凸起的狗骨部分有一定的宽度回展。可以由下面的式6得到狗骨宽展dwbul。

式6

$\mathrm{dwbul}=b\×d_e\×(1+\frac{\mathrm{dwlat}}{\mathrm{we}})$

在式6中，b为狗骨宽展系数，可以由下面的式7和式8得到；d_e为侧压量，是指当前道次入口宽度与出口宽度的差值，可以由下面的式9得到；we为立辊辊缝实测值。

式7

$b=-1.877{\left(\frac{w1-\mathrm{we}}{w1}\right)}^{0.063}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.441}{\left(\frac{r}{w1}\right)}^{0.989}{\left(\frac{w1}{\mathrm{we}}\right)}^{7.591}$

式8

b＝e^b

式9

$d_e=\min (\frac{w_0\·\mathrm{\λ}\·(f_{\lim }\left(\frac{w1}{h1}\right)+\mathrm{Cof})}{100},d_{e\max })$

式10

Cof＝a0+Ratio(a1+Ratio(a2+Ratio×a3))

式11

$\mathrm{Ratio}=\frac{w1}{h1}$

在式9中，d_e为侧压量；Cof为Okado曲线回归系数，可以由上面的式10得到；λ为自学习分配系数，范围选自于[-0.9，0.9]；a0、a1、a2、a3为回归系数，是通过Okado曲线(见图2)得到的常量。在式9中，f_lim(w1/h1)是指根据入口宽度和入口厚度计算出的极限侧压量d_emax，立辊道次的侧压量必须小于这个值，否则带坯可能被挤鼓。

如果轧制道次为奇数道次，则出口宽度w2由下面的式12表示。

式12

w2′＝w1+(dwlat+dwbul)(1+λ)

如果轧制道次为偶数道次，则出口宽度w2由下面的式13表示。

式13

w2′＝w1+dwlat(1+λ)

在式12和式13中，w2′为出口宽度。

下面将参照图2结合上面的式1至式13来详细地描述根据本发明的粗轧宽度自学习的方法。

首先，在步骤S1，获取相应道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2、水平辊入口厚度h1、水平辊出口厚度h2和立辊辊缝实测值we。具体地讲，参照图1，可以通过测宽仪1和2来测量板材进入轧机前的入口宽度w1和离开轧机时的出口宽度w2。本领域技术人员应该明白，对于粗轧而言，因为压下螺丝的行程对应于水平辊的辊缝，即对应于水平辊的入口/出口厚度，所以利用压下螺丝行程来得到水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2，利用AWC液压缸的行程来得到立辊辊缝实测值we。

然后，在步骤S2，根据获得的数据来分配自学习系数λ。具体地讲，首先，将λ分配为-0.9并根据这个系数来计算各个道次的入口和出口宽度，然后再把λ分配为0.9，根据这个系数计算各个道次的入口和出口宽度，最后再用二分法进行分配，直到宽度偏差＜C。这里，C为常数，通常为期望得到的粗轧宽度精度，例如，C＝0.0001或0.001，然而，本发明不限于此。

接着，在步骤S3，利用式10和式11根据式9得到一个侧压量d_e。然后，在步骤S4，根据在步骤S1中测得的入口宽度w1、水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2利用式2、式4和式5通过式1来计算水平辊宽展dwlat，接着，在步骤S5，根据侧压量d_e的大小利用式7和式8通过式6计算立辊狗骨宽展dwbul。

接着，在步骤S6，根据轧制道次利用式12或式13得到计算的出口宽度w2′。然后，将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度w2′进行比较。如果其差值|w2-w2′|不超过预定的宽度精度(即常数C)，则宽度学习过程结束，从而确定出自学习系数λ(此时，该λ就是通过分配计算得到的，即，使|w2-w2′|≤C的那个系数)；如果其差值大于C，则采用二分法重新分配自学习系数，重复上面的步骤S3至S7，直到其宽度偏差≤C为止。

至此，完成了一段轧制的粗轧宽度自学习过程，然后再进行下一段轧制的粗轧宽度自学习过程。

根据本发明的粗轧宽度自学习方法可以采用四种轧制策略：1)“3+3”轧制策略；2)“1+3”轧制策略；3)“0+5”轧制策略；4)“0+7”轧制策略；然而，本发明不限于此。在本发明的教导下，本领域技术人员可以根据实际需要确定所要采用的轧制策略来进行粗轧宽度自学习。

下面将分别针对以上四种轧制策略来描述根据本发明的粗轧宽度自学习的方法。

1、“3+3”轧制策略

“3+3”总共6个轧制道次，第一立辊轧机E1、第一水平辊轧机R1轧制3个道次，第二立辊轧机E2、第二水平辊轧机R2轧制3个道次；分成三个自适应段。第一段：第1、2道次；第二段：第3、4道次；第三段：第5、6道次。

2、“1+3”轧制策略

“1+3”总共4个轧制道次，第一立辊轧机E1、第一水平辊轧机R1轧制1个道次，第二立辊轧机E2、第二水平辊轧机R2轧制3个道次；分成两个自适应段。第一段：第1、2道次；第二段：第3、4道次。

3、“0+5”轧制策略

“0+5”总共5个轧制道次，都在第一立辊轧机E1和第一水平辊轧机R1进行轧制或者都在第二立辊轧机E2和第二水平辊轧机R2进行轧制；分成两个自适应段。第一段：第1、2、3道次；第二段：第4、5道次。

4、“0+7”轧制策略

“0+7”总共7个轧制道次，都在第一立辊轧机E1和第一水平辊轧机R1进行轧制或者都在第二立辊轧机E2和第二水平辊轧机R2进行轧制；分成三个自适应段。第一段：第1、2、3道次；第二段：第4、5道次；第三段：第6、7道次。

根据本发明，宽度自学习系数越多，得到的宽度精度越高，但是为了满足每个自学习段都有一个入口宽度和出口宽度实测值，上述策略最多只能分成三个自学习段。段分成几个，也就意味着有几个自学习系数，每个自学习系数只对相应的道次负责，每个系数互不影响，各自独立。带坯在经过测宽仪、立辊和水平辊时，将实测值通过PLC上传给二级，二级将这些值做平均处理，每个道次都要进行实测值采集，当轧制道次满足预先分配好的段时，二级通过跟踪程序激活自学习模型，从而完成相应道次的自学习。

下面将参照附图来详细地描述根据本发明的粗轧宽度的自学习方法的实施例。

实施例1

根据测宽仪的布置(图1)对“3+3”轧制策略进行实例说明。待轧钢坯置于轧制线L上，首先经过第一测宽仪1，到达第一立辊轧机E1和第一水平辊轧机R1，完成第一道次轧制，利用第一测宽仪1得到入口宽度实测值w1；然后，反向经过第一水平辊轧机R1和第一立辊轧机E1，经过第一测宽仪1，完成第二道次轧制，利用第一测宽仪1得到出口宽度实测值w2。通过图3示出的自学习方法进行第一段轧制的粗轧宽度自学习，从而通过调整立辊的侧压量来改变自学习系数以确定出满足宽度精度要求的自学习系数，然后根据确定的自学习系数用在下一块钢该段的宽度计算。

接着，进行第二段轧制的粗轧宽度自学习。使经第一段轧制后的板坯再次经过第一测宽仪1，经过第一立辊轧机E1和第一水平辊轧机R1，完成第三道次轧制，利用第一测宽仪1得到入口宽度实测值w1。R1轧制结束，钢坯到第二立辊轧机E2位置，经过第二立辊轧机E2和第二水平辊轧机R2，经过第二测宽仪2，第四道次结束，利用第二测宽仪2得到出口宽度实测值w2。通过图3示出的自学习方法进行第二段轧制的粗轧宽度自学习，从而通过调整立辊的侧压量来改变自学习系数以确定出满足宽度精度要求的自学习系数，然后根据确定的自学习系数用在下一块钢该段的宽度计算。

然后，使板坯反向经过第二测宽仪2，得到入口宽度实测值w1，经过第二水平辊轧机R2和第二立辊轧机E2，第五道次结束，最后再次经过第二立辊轧机E2和第二水平辊轧机R2，经过第二测宽仪2，得到出口宽度实测值w2，第六道次结束，进行第三段的自学习。通过图3示出的自学习方法进行第三段轧制的粗轧宽度自学习，从而通过调整立辊的侧压量来改变自学习系数以确定出满足宽度精度要求的自学习系数，然后根据确定的自学习系数用在下一块钢该段的宽度计算。

在该实施例中，通过图2所示的Okado曲线得到的回归系数为：a0＝20，a1＝-1.3208，a2＝0.0356，a3＝-0.0004。

通过实施例1中分段自学习的应用，极大地提高了宽度控制精度，偏差(0-10mm)达到了99.5％，从而提高了产品实物质量。因此，根据本发明的粗轧宽度自学习方法具有显著的经济效益和社会效益。

本发明不限于上述实施例，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明的实施例进行各种变型和修改。

Claims (4)

1.一种粗轧宽度自学习的方法，利用顺序布置的测宽仪、立辊轧机和水平辊轧机以及/或者顺序布置的立辊轧机、水平辊轧机和测宽仪进行粗轧，所述方法包括根据轧制策略将粗轧分成多段的道次轧制，其中，各段每道次的粗轧宽度自学习方法包括以下步骤：

获得当前道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2、水平辊入口厚度h1、水平辊出口厚度h2和立辊辊缝实测值we；

分配自学习系数λ；

利用获得的入口宽度实测值w1、水平辊入口厚度h1和自学习系数λ计算得到侧压量d_e；

利用获得的入口宽度实测值w1、水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2计算得到水平辊宽展dwlat；

通过侧压量d_e、水平辊宽展dwlat和立辊辊缝实测值we计算得到立辊狗骨宽展dwbul；

根据轧制道次得到计算的出口宽度w2′；

将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度w2′进行比较，以得到修正后的自学习系数λ，然后进行下一段的粗轧宽度自学习，

其中，通过下式1计算得到侧压量de，

式1

$d_e=\min (\frac{w_0\·\mathrm{\λ}\·(f_{\lim }\left(\frac{w1}{h1}\right)+\mathrm{Cof})}{100},d_{e\max })$

在式1中，f_lim(w1/h1)是指根据入口宽度实测值w1和水平辊入口厚度h1计算出的极限侧压量d_emax，Cof为Okado曲线回归系数，由下式2得到，

式2

Cof＝a0+Ratio(a1+Ratio(a2+Ratio×a3))，

在式2中，a0、a1、a2、a3为回归系数，

其中，通过下式3计算得到水平辊宽展dwlat，

式3

$\mathrm{dwlat}=w1({\left(\frac{h1}{h2}\right)}^{\mathrm{sW}}-1.0)$

在式3中，sW为SHIBAHALA宽展系数，由下式4得到，

式4

$\mathrm{sW}=-1.64{\left(m\right)}^{0.376}{\left(\frac{w1}{\mathrm{ld}}\right)}^{0.016m}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.015m}$

在式4中，ld为接触弧长，

r为水平辊半径，其中，Δh＝h1-h2，

其中，通过下式5计算得到立辊狗骨宽展dwbul，

$\mathrm{dwbul}=b\×d_e\×(1+\frac{\mathrm{dwlat}}{\mathrm{we}})$

在式5中，b为狗骨宽展系数，由下式6得到，

式6

$b=-1.877{\left(\frac{w1-\mathrm{we}}{w1}\right)}^{0.063}{\left(\frac{h1}{r}\right)}^{0.441}{\left(\frac{r}{w1}\right)}^{0.989}{\left(\frac{w1}{\mathrm{we}}\right)}^{7.591},$

其中，当轧制道次为奇数道次时，通过下式计算得到出口宽度w2′：

w2′＝w1+(dwlat+dwbul)(1+λ)，

其中，当轧制道次为偶数道次时，通过下式计算得到出口宽度w2′：

w2′＝w1+dwlat(1+λ)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将出口宽度实测值w2与计算的出口宽度w2进行比较的步骤包括：如果差值|w2-w2′|≤C，则自宽度学习步骤结束；如果差值|w2-w2′|＞C，则采用二分法重新分配自学习系数λ，重复前面的步骤，直到所述差值≤C为止，其中，C为常数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，自学习系数λ的取值范围为[-0.9，0.9]。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用测宽仪测量当前道次的入口宽度实测值w1、出口宽度实测值w2，利用压下螺丝行程来获得水平辊入口厚度h1和水平辊出口厚度h2，利用液压缸的行程来获得立辊辊缝实测值we。

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