CN102407239A - 一种过平整机轧辊边浪产生的判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种过平整机轧辊边浪产生控制方法。一种过平整机轧辊边浪产生的判断方法，本方法实施步骤如下：步骤一：数据采集及预处理实时采集轧辊驱动侧和操作侧的轧制力F_WS ^*、F_dS ^*以及轧辊驱动侧和操作侧的油高位置为Y_WS ^*、Y_DS ^*；滑动平均滤波处理；步骤二：轧辊倾斜故障预报基于故障分析，提取如下的产生式规则判断轧辊倾斜故障的发生，同时满足两个绝对值序列，则“报警”，否则“正常”，即

且

则报警，反之，正常；步骤三：故障处理若步骤二判定发生轧辊倾斜，则认为过平整轧辊发生边浪，提示操作生产人员及时进行设备检修或换辊。本发明通过实时、精确地计算平整机轧辊的倾斜位置，并根据倾斜位置报警，预测带钢边浪的产生。

Description

一种过平整机轧辊边浪产生的判断方法

技术领域

本发明涉及一种轧钢的质量控制方法，尤其涉及一种过平整机轧辊边浪产生控制方法。

背景技术

冷轧薄板生产工艺中，带钢边浪是一个频繁出现的质量问题。其实质是由于板带边部的某些区域所受的瞬时力超过了板带材料的屈服强度而导致局部塑性变形，外力消失后变形无法恢复，外观变现为边浪。这一带钢质量问题出现频繁，形成原因也比较复杂。它与带钢的材质、厚度以及炉区的温度、张力都有关系。如果要根本上消除边浪，那就必须将前面提到的各项错综复杂的因素控制在合理的范围内。显然，这个想法很难实现。于是，本发明着眼于设备，来改善边浪缺陷问题。

平整机在生产线中占据着重要位置，它起着改善甚至消除由前面工序产生的质量问题的功能，因此平整机工作的正常与否对带钢质量关系密切。一般来说，平整机的主要功能有消除带钢退火后的屈服平台、优化带钢表面结构以及改善带钢的平直度。平整机通过控制延伸率来对带钢进行一次拉伸，使得带钢整体厚度趋于一致，从而改善带钢的平直度。最终改善甚至消除带钢边浪。

为了保证带钢的平整质量，除了选择合适的平整机轧辊辊型外，还要特别关注平整机轧辊的倾斜度。如果上下平整机轧辊中心线未能保持平行，即，上平整机轧辊中心线相对于下平整机轧辊中心线存在一定倾斜度，那么其平整质量将大打折扣。倾斜严重时，不但原本存在的边浪问题得不到改善或者消除，甚至还会导致产生新的边浪。

发明内容

本发明旨在解决现有技术的问题，提供一种过平整机轧辊产生边浪产生的判断方法。本发明通过实时、精确地计算平整机轧辊的倾斜位置，并根据倾斜位置报警，预测带钢边浪的产生。

为解决上述技术问题，本发明实施步骤如下：

步骤一：数据采集及预处理

实时采集轧辊驱动侧和操作侧的轧制力F_WS ^*、F_DS ^*以及轧辊驱动侧和操作侧的油高位置为Y_WS ^*、Y_DS ^*。

为去除辊子偏心，轴承振动等的影响，以上数据采用如下的滑动平均滤波处理：

$F_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},F_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

$Y_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},Y_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

其中，N为滑动平均步长，选为10。

步骤二：轧辊倾斜故障预报

基于故障分析，提取如下的产生式规则判断轧辊倾斜故障的发生，该规则为减少误报，采用了连续多点采样判定原则。

同时满足两个绝对值序列，则“报警”，否则“正常”：

且

则报警，反之，正常；。

其中，F_WS，F_DS分别表示轧辊驱动侧轧制力和操作侧轧制力；Y_WS，Y_DS分别表示轧辊驱动侧和操作侧的油高位置；m为连续采样数；

步骤三：故障处理

若步骤二判定发生轧辊倾斜，则认为过平整轧辊发生边浪，需要提示操作生产人员及时进行设备检修或换辊。

本发明基于数据的判断方法，可实时、精确地计算平整机轧辊的倾斜程度，根据倾斜程度报警，并预测对产品质量造成的影响。这种方法的实施可用来及时提示操作人员对设备进行检修，减少了边浪的产生，保证了产品质量，并通过有效预警提高了生产效益。

在判定过平整轧辊产生边浪时，不仅使用轧辊两端轧制力偏差作为轧辊倾斜的判定依据，同时考虑到仅采用轧制力偏差作为报警依据会因来料厚度差过大产生误报警，辅助采用油高偏差进行判断；利用本方法可实时、精确地计算平整机轧辊的倾斜程度，根据倾斜程度报警，并预测对产品质量造成的影响。这种方法的实施可用来及时提示操作人员对设备进行检修，减少了边浪的产生，保证了产品质量，并通过有效预警提高了生产效益。

过平整机轧辊产生的边浪不但会加强点检工作劳动强度，更会影响带钢产品质量，降低生产效益。为此，本发明旨在通过对平整机轧辊的倾斜故障进行有效预警来避免过平整机带钢边浪的产生，有的放矢的提示操作人员对设备进行检修，从而避免产生更多的带钢边浪缺陷及设备更换率，最大程度减少经济效益的损失，降低点检工作强度。

附图说明

图1为本发明流程示意图；

图2为轧制力正态分布曲线图；

图3为油高位置正态分布曲线图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供了一种能准确计算平整机轧辊倾斜的方法来判断边浪的产生，包括如下步骤：

步骤一：数据采集及预处理

实时采集轧辊驱动侧和操作侧的轧制力F_WS ^*、F_DS ^*以及轧辊驱动侧和操作侧的油高位置为Y_WS ^*、Y_DS ^*。

为去除辊子偏心，轴承振动等的影响，以上数据采用如下的滑动平均滤波处理：

$F_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},$ $F_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

$Y_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},$ $Y_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

其中，N为滑动平均步长，选为10。

步骤二：轧辊倾斜故障预报

基于故障分析，提取如下的产生式规则判断轧辊倾斜故障的发生，该规则为减少误报，采用了连续多点采样判定原则。

同时满足两个绝对值序列，则“报警”，否则“正常”。

且

则报警，反之，正常。

其中，F_WS，F_dS分别表示轧辊驱动侧轧制力和操作侧轧制力；Y_WS，Y_DS分别表示轧辊驱动侧和操作侧的油高位置；m为连续采样数。经分析平整机轧辊保持稳定受控状态时，轧制力及油高位置指标呈正态分布，于是设定控制界，使得控制图中的点子会有99.73％落在控制界限内，在中心线两侧随机分布，也就是说，将控制界限设为中心线±3倍标准差，根据以上方法得出控制界：Xa＝25t，Xb＝0.7mm，这就是历史故障数据按95％置信限确定的阈值。

步骤三：故障处理

若步骤二判定发生轧辊倾斜，提示操作人员对设备进行检修或者换辊。

本发明在判定过平整轧辊产生边浪时，不仅使用轧辊两端轧制力偏差作为轧辊倾斜的判定依据，同时考虑到仅采用轧制力偏差作为报警依据会因来料厚度差过大产生误报警，辅助采用油高偏差进行判断；利用本方法可实时、精确地计算平整机轧辊的倾斜程度，根据倾斜程度报警，并预测对产品质量造成的影响。这种方法的实施可用来及时提示操作人员对设备进行检修，减少了边浪的产生，保证了产品质量，并通过有效预警提高了生产效益。

Claims (1)

1.一种过平整机轧辊边浪产生的判断方法，本方法实施步骤如下：

步骤一：数据采集及预处理

实时采集轧辊驱动侧和操作侧的轧制力F_WS ^*、F_dS ^*以及轧辊驱动侧和操作侧的油高位置为Y_WS ^*、Y_dS ^*；

为去除辊子偏心，轴承振动等的影响，以上数据采用如下的滑动平均滤波处理：

$F_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},$ $F_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

$Y_{\mathrm{ws}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ws}}^{*}(k-j)}{N},$ $Y_{\mathrm{ds}}\left(k\right)=\frac{\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{\mathrm{ds}}^{*}(k-j)}{N}$

其中，N为滑动平均步长，选为10；k表示当前时刻，j表示滞后的第几个样本，k-j就表示k-j这个时刻的样本；

步骤二：轧辊倾斜故障预报

基于故障分析，提取如下的产生式规则判断轧辊倾斜故障的发生，该规则为减少误报，采用了连续多点采样判定原则：

同时满足两个绝对值序列，则“报警”，否则“正常”，即

且

则报警，反之，正常；

其中，F_WS，F_DS分别表示轧辊驱动侧轧制力和操作侧轧制力；Y_WS，Y_DS分别表示轧辊驱动侧和操作侧的油高位置；m为连续采样数；

步骤三：故障处理

若步骤二判定发生轧辊倾斜，则认为过平整轧辊发生边浪，提示操作生产人员及时进行设备检修或换辊。

Images