CN102941232B - 一种热连轧精轧过程控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种热连轧精轧过程控制方法，属于轧钢自动控制技术领域，该方法获取PDI数据后，根据轧制计划制定的工艺要求，确定热连轧精轧目标出口厚度和精轧出口目标温度；获得热连轧精轧入口实际温度；确定机架负荷分配；计算轧制参数，包括各机架的轧辊线速度、入口温度、轧制力、辊缝位置和电机力能参数；对步轧制参数进行极限校核，判断轧制参数是否满足设备运转条件，若满足，则将轧制参数以指令的形式下发到控制系统中，控制热连轧精轧过程。否则重新计算。通过对轧制力的计算，实现预报精度和厚度精度的提高，准确预报轧辊的使用周期，基于轧辊热膨胀模型，轧制过程中不同的轧制间歇，良好厚度控制精度。

Description

一种热连轧精轧过程控制方法

技术领域

本发明属于轧钢自动控制技术领域，具体涉及一种热连轧精轧过程控制方法。

背景技术

目前我国热轧机的数量位于世界前列，热轧带钢生产线的装机水平和生产能力整体已达到了国际水平，但只有少数大型国有企业宽带钢轧线引进国外先进的计算机控制系统，能够全自动化生产，大多数中小型轧线还都是使用半自动化的生产方式，即只有基础自动化没有过程自动化控制系统，生产效率低，产品质量普遍不高。

现有的过程控制方法，大多数由国外整体引进，难以进行二次开发，且存在数据处理方式单一，系统可移植性较差的问题；模型算法较单一，各生产现场难以普遍适用，缺乏统一的解决方案，模型因素考虑不全面，存在停轧换辊后的厚度精度低的问题。

业界用的比较多的过程控制系统大都是基于多进程的结构，系统一般有几十个进程之多，由于进程集资源分配基本单位、CPU调度基本单位于一身，使得它在开发程序的并行性方面具有很大的局限性。单线程进程和多线程进程模型如图1所示，由于一个进程内的多个线程共享进程内部的所有资源，所以对于多进程结构在并行性方面所具有的局限性，多线程都能够很好的解决。本发明的热连轧精轧过程控制方法采用多线程程序结构，很好的解决了算法并行计算的问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种热连轧精轧过程控制方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种热连轧精轧过程控制方法，包括以下步骤：

步骤1：带钢从粗轧最后道次抛钢后，精轧过程控制系统收到粗轧过程控制系统发送的PDI数据，包括钢卷号、钢种、加热炉号、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、板坯重量、中间坯厚度、中间坯宽度、成品厚度、成品宽度、粗轧出口目标温度、精轧入口目标温度、精轧出口目标温度、卷取目标温度和化学成分；

步骤2：根据轧制计划制定的工艺要求，确定热连轧精轧目标出口厚度和精轧出口目标温度；

步骤3：获得热连轧精轧入口实际温度；

步骤3.1：极值校验：设定热连轧精轧入口温度范围，若测温仪采集到的热连轧精轧入口采样点的实时温度超出热连轧精轧入口温度范围，则剔除，否则进行步骤3.2；

步骤3.2：对极值校验得到的热连轧精轧入口采样点的温度值进行一次均值处理：将极值校验后的温度值求和，计算热连轧精轧入口温度一次平均值；

步骤3.3：对一次均值处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行方差处理：计算方差值，进而求出标准差σ，并将满足正态分布±2σ条件的热连轧精轧入口采样点温度保存；

步骤3.4：对方差处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行二次均值处理，处理后的温度值即热连轧精轧入口实际温度T；

步骤4：确定机架负荷分配；

步骤4.1：确定各机架出口厚度；

确定机架间厚度计算公式如下：

h_i＝H_i·(1-r_i)，其中，h_i为当前机架出口厚度，H_i为当前机架入口厚度，r_i为第i个机架的压下率；

步骤4.2：根据成品厚度和精轧出口目标温度，设定穿带速度初始值；

步骤5：计算轧制参数，包括各机架的轧辊线速度、入口温度、轧制力、辊缝位置和电机力能参数；

步骤5.1：计算机架轧辊线速度和机架入口温度；

计算轧辊线速度v_r，i：v_r，i＝v_i(1+f_i)，其中，vi为各机架出口的带钢速度，f_i为前滑值；

根据精轧除鳞前高温计采集到的温度，计算空冷温降和精除鳞水冷温降，计算精轧入口温度，即热连轧精轧第一活动机架的入口温度T_1，0：

T_1，0＝T-dT_w-dT_A，其中，dT_w为轧件水冷温降，dT_A为轧件空冷温降；

步骤5.2：计算当前机架轧制力；

将轧件与轧辊接触区分为两部分：塑性变形区和弹性变形区，其中：塑性变形区为轧件的主变形区，弹性变形区主要是由于轧辊的弹性压扁和轧件的弹性变形所出现的弹性区域，弹性变形区轧制压力比塑性变形区轧制力小；

轧制力计算模型如下：

F＝F_P+F_E                                    (5)

其中，F_P-弹性变形区轧制力，F_E-塑性变形区轧制力；

弹性变形区轧制力： $F_P=\mathrm{\σ}(\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}},T,E,v)\·w{\·l}_E{\·n}_{\mathrm{\τ}}---\left(6\right)$

塑性变形区轧制力： $F_E=\mathrm{\σ}\left(\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ},}T\right)\·w\·l_P\·Q---\left(7\right)$

式中：-塑性变形区等效变形抗力，MPa；

-弹性变形区的等效变形抗力，MPa；

-平均变形速率，s^-1，Δh-压下量；

l_P-塑性区接触弧长度，mm；

l_E-弹性区接触弧长度，mm；

w-轧件宽度，mm；

E-杨氏模量，kN；

v-泊松比；

Q-应力状态影响系数；

n_τ-张力状态影响系数；

在轧制过程中，会出现轧辊压扁现象，轧辊压扁半径计算模型如下：

$R^{\′}=R\·[1+\frac{2\·C_0\·F}{{(\sqrt{H-h^{\′\′}}+\sqrt{h-h^{\′\′}})}^2}]$

式中：R′为轧辊压扁半径，

R为轧辊半径，

F为轧制力，

H为当前机架出口厚度，

轧辊压扁系数

h″为塑性变形区和弹性变形，其中，h为当前机架的出口厚度，为塑性变形区和弹性变形区的等效变形抗力平均值；

将轧制力和轧辊压扁半径计算模型联立求解：以轧辊半径作为初始压扁半径，计算轧制力，再根据该轧制力重新计算轧辊压扁半径R′，并与轧辊半径相比较，如果则表示半径收敛，停止计算，将此时的轧制力和压扁半径作为最终的轧制力和压扁半径；

步骤5.3：计算带钢与轧辊摩擦热引起的轧件温升、变形热引起的带钢温升和高温带钢与低温轧辊相互接触而产生的温降，并计算当前机架出口温度，进而获得下一机架入口温度；

步骤5.4：重复步骤5.1～5.3，直到计算出最后一个机架的出口温度，判断该最后一个机架的出口温度是否满足精轧出口目标温度要求即精轧出口目标温度±15度，满足则执行步骤5.5，否则返回步骤4.2；

步骤5.5：计算各机架辊缝位置；

结合油膜厚度补偿值、宽度补偿量、轧辊磨损量、模型学习量、轧辊热膨胀补偿值和稳态误差量，根据弹跳方程建立各机架辊缝位置计算模型：

s＝h-[f(F)-f(F₀)]+s_o+s_w+s_r+s_e+s_a+s_error    (12)

式中：s-空载辊缝，mm，

h-轧件出口厚度，mm，

f(F)-f(F₀)-轧机弹跳值，mm，其中，f(F)为预报轧制力F下对应的弹跳量，f(F₀)为调零轧制力的弹跳量，

F₀-调零轧制力，kN，

s_o-油膜厚度补偿值，mm，

s_w-宽度补偿量，mm，

s_r-轧辊磨损量，mm，

s_e-轧辊热膨胀补偿值，mm，

s_a-模型学习量，mm，

s_error-稳态误差量，mm；

步骤5.6：计算电机力能参数，包括轧制力矩和电机功率；

步骤6：对步骤5计算出的轧制参数进行极限校核，判断轧制参数是否满足设备运转条件，若满足，则执行步骤7，否则返回，重新计算。

步骤7：将轧制参数以指令的形式下发到控制系统中，控制热连轧精轧过程。

本发明的热连轧精轧过程控制系统，可以通过一种包含图形界面和可手工操作来编辑的软件系统来实现，该系统包括通讯模块、数据采集和数据管理模块、带钢跟踪模块、模型计算模块和数据处理模块。通讯模块用于与基础自动化的通信、与人机界面系统(HMI)的通讯、过程机间的通讯、与测厚仪及其它外设的通讯。数据采集和数据管理模块，用于实时数据采集和数据库操作。带钢跟踪模块，用于根据轧线上的检测仪表信号确定带钢位置，并根据位置触发相应计算任务。模型计算模块包括模型设定计算和模型自学习计算，在系统中做为一个单独进程。依据不同的轧线可以使用不同控制模型，设定计算和自学习计算分别作为单独的工作者线程，等待信号触发。模型设定计算提供相应的轧制规程，保证轧件头部的质量，为轧件的后续控制提供初始值，模型自学习计算是根据现场实测数据来进行自学习系数修正，进一步使设定数据准确。数据处理模块，用于对接收到的PDI数据预处理。

有益效果：

本发明的热连轧精轧过程控制方法，通过对轧制力的优化计算，提高了预报精度，预报误差在7％之内，厚度精度达到35μm以内，轧辊磨损模型预估的轧辊磨损与实际轧辊磨损相一致，可以准确预报轧辊的使用周期，基于轧辊热膨胀模型，轧制过程中不同的轧制间歇，良好厚度控制精度：热轧生产过程中停轧、待料出现不同的轧制间歇，对于不同的轧制间隙，模型均可以得到高的厚度控制精度，在35μm以内；此外，采用本方法，现场轧机换辊之后的首块钢精度大大提高。

附图说明

图1是单线程进程和多线程进程模型示意图；

图2是本发明的具体实施方式的热连轧精轧现场示意图；

图3是本发明的具体实施方式的轧件在轧线上的位置的逻辑分区示意图；

图4是本发明的具体实施方式的热连轧精轧过程控制方法流程图

图5是本发明的具体实施方式的轧制力分区示意图，其中1-弹性变形区，2-塑性变形区；

图6是本发明的具体实施方式的辊缝处温度变化情况示意图；

图7是本发明的具体实施方式的轧机弹跳示意图；

图8是本发明的具体实施方式的热连轧精轧过程控制方法的轧制力计算精度曲线图；

图9是本发明的具体实施方式的厚度控制精度曲线图；

图10是本发明的具体实施方式的计算轧制参数的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施做进一步说明。

将热连轧精轧过程控制方法应用于某热连轧精轧现场，如图2所示，该现场精轧机组有九机架组成(F1-F9)，精轧入口和精轧出口各有一个高温计，用于检测带钢的温度值，精轧出口有测厚仪，用于检测出口的实际厚度；每一个机架上有位移传感器(用于测量辊缝值)，速度编码器(用于测量轧辊实际转速，进而测量轧辊线速度)和压力传感器(用于测量轧制力)。

服务器选用高可靠性的工业标准PC Server(HP DL580G7服务器)，基本配置为：

CPU：Intel 16核1.6GHz

内存：16G

硬盘：支持SAS 2.5″热插拔硬盘，容量3*146G。

本实施方式中的热连轧精轧过程控制系统，可以通过一种包含图形界面和可手工操作来编辑的软件系统来实现，该系统包括通讯模块、数据采集和数据管理模块、带钢跟踪模块、模型计算模块和数据处理模块。

上述系统的启动流程如下：

(1)初始化系统的共享区；共享区是系统进程间互相通讯的基础，系统启动之后共享区一直存在，直至系统停止；

SRTCOM共享区存储轧件跟踪过程中的过程数据，包括轧件基本信息、模型基本参数和模型计算后规程数据；SYSCOM共享区存储系统数据，包括主机名称、IP地址、端口号和模型计算中间值；HMICOM共享区存储系统实时数据和HMI通讯数据；IOCOM共享区存储系统实时数据和PLC通讯数据；COMMSP共享区是HMICOM和IOCOM的集合的副本，供系统实时计算使用；DBCOM共享区存储向数据库中记录的过程数据，

(2)初始化系统的同步信号事件，对应每个线程偶有它相应的同步信号，供唤醒线程计算使用；

(3)启动各功能模块进程。

通讯模块用于与基础自动化的通信、与人机界面系统(HMI)的通讯、过程机间的通讯、与测厚仪及其它外设的通讯。

其中，通讯模块与基础自动化的通信包括接收和发送两部分。接收数据线程每隔100ms触发一次，接收到的数据包括轧线上的检测仪表实测数据和各种控制信号，对于模型计算所需要的一些数据直接交给跟踪进程中的数据处理模块，对于需要存储的过程数据交给数据采集模块进行存储。发送数据线程是由跟踪进程依据具体情况触发控制，发送的数据主要是模型设定数据，用于基础自动化控制设备执行具体工作。与人机界面系统的通信接口采用双层结构，内层基于OPC协议，使用多线程技术在人机界面端建立OPC服务器进行数据读写；外层基于TCP/IP协议建立SOCKET通讯。系统采用分布式的布置模式，即依据每个服务器各自负责的主要计算任务而分别设置各自的独立服务器，例如热连轧过程可以大致设置粗轧、精轧、冷却服务器。过程机间采用TCP/IP协议进行通信。依据轧制工艺的逻辑顺序，各服务器的跟踪进程会触发服务器间通信发送线程给下一级服务器发送来料原始信息和成品信息，供不同服务器的跟踪进程进行数据的跟踪。

此外，过程机间还会采用UDP方式向网络广播一个周期为500ms的心跳数据包用来通知其他服务器在线状态，以精轧服务器为例，如图所示，各个服务器以广播的方式把自己的心跳包发送到网络中，同时还会不断的从网络中收取其他服务器的在线状态，这样各个服务器不需要互相建立连接，在网络上各取所需，大大减小了系统负载。

过程机与测厚仪间的通讯遵循TCP/IP协议，当带钢进入到控轧区后，过程机服务器需要把钢卷信息，包括合金名称、合金含量、目标厚度等，发送给测厚仪供气查询规程标定，测厚仪再返回回执数据包给过程机服务器。此外，过程机与测厚仪间还会互相发送一个周期为500ms的心跳数据包用来监视对方的在线状态。与测厚仪类似，过程机的网络通讯模块还可以依据现场实际需要随时添加其他仪表的通讯线程，可以方便的对外设进行直接监控。

数据采集和数据管理模块，用于实时数据采集和数据库操作。

其中，实时数据采集是由网关进程接收到的数据由仪表直接传输或者由基础自动化处理后传输，数据通讯周期为100ms，直接交给数据采集模块进行预处理。来自现场仪表的测量数据主要包括：数据采集完成之后，用于数据库存储和供模型计算使用，数据库存储数据包括现场所有的实时数据，便于以后数据查询和故障检查。

带钢跟踪模块，用于根据轧线上的检测仪表信号确定带钢位置，并根据位置触发相应计算任务。模型计算模块包括模型设定计算和模型自学习计算，在系统中做为一个单独进程。依据不同的轧线可以使用不同控制模型，设定计算和自学习计算分别作为单独的工作者线程，等待信号触发。模型设定计算提供相应的轧制规程，保证轧件头部的质量，为轧件的后续控制提供初始值，模型自学习计算是根据现场实测数据来进行自学习系数修正，进一步使设定数据准确。

根据轧件在轧线上的位置可以分为6个逻辑区域，如图3所示：1)粗轧机前区FRM(HMD2-HMD3)；2)粗轧机中区RM(HMD3-HMD 6)；3)精轧机前区FFM(HMD6-HMD10)；4)精轧机中区FM(HMD10-HMD 11)；5)冷却区Cool(HMD11-HMD 12)；6)卷取区Coil(HMD12后)。过程机依据与基础自动化的通讯来获得轧线上各个高温计和热金属探测器的状态，对带钢的位置进行宏跟踪。有了带钢的位置，就能方便的进行线程调度执行各种任务。

模型计算数据主要包括设定计算数据以及自学习计算数据；模型设定计算的数据主要包括启动模型计算逻辑的入口仪表的读数；自学习的数据包括带钢头部穿过机组时的各仪表参数，包括轧制力，辊缝，电机电流，电机转速以及机后测温仪，测厚仪，测宽仪的示数。数据库操作一般是过程机服务器接收到加热炉出炉数据(来料原始信息)后，会依据钢卷的卷号从计划数据库中查找计划和PDI信息，查得的数据交给跟踪进程以供后续模型计算使用。系统不同服务器的写数据库内容依据各自职能而不同。粗轧服务器接收到加热炉出炉数据(来料原始信息)后，结合查询数据得到的PDI信息和粗轧模型计算的结果数据全部写入数据库中；精轧服务器负责写入钢卷精轧过程中的所有数据；冷却服务器负责写入各个集管的健康状态和钢卷的一些轧制信息，包括轧制时间、轧制长度等。

数据处理模块，用于对接收到的PDI数据预处理，从而得到热连轧精轧入口实际温度。

本实施方式中，对65Mn带钢实施热连轧精轧过程控制的方法，流程如图4所示，包括以下步骤：

步骤1：带钢从粗轧最后道次抛钢后，精轧过程控制系统收到粗轧过程控制系统发送的PDI数据，包括钢卷号、钢种、加热炉号、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、板坯重量、中间坯厚度、中间坯宽度、成品厚度、成品宽度、粗轧出口目标温度、精轧入口目标温度、精轧出口目标温度、卷取目标温度和化学成分。粗轧过程控制系统发送的PDI数据见表1：

表1 PDI数据

内容	数值	内容	数值
				钢卷号	12p7-5090062	化学元素碳	0.65
钢种	65Mn	化学元素硅	0.18
				加热炉号	1	化学元素锰	1.00
板坯长度(mm)	6000	化学元素磷	0.03
				板坯宽度(mm)	420	化学元素硫	0.03
板坯厚度(mm)	150	化学元素铬	0.20
				板坯重量(kg)	2970	化学元素镍	0.25
中间坯厚度(mm)	35	化学元素铜	0.19
				中间坯宽度(mm)	400	化学元素铝	0.00
成品厚度(mm)	1.65	化学元素钒	0.00
				成品宽度(mm)	400	化学元素钼	0.00
粗轧出口目标温度(℃)	1150	化学元素钛	0.00
				精轧入口目标温度(℃)	1050	化学元素备用	0.00
精轧出口目标温度(℃)	860	化学元素备用	0.00
				卷取目标温度(℃)	600	化学元素备用	0.00

步骤2：根据轧制计划制定的工艺要求，确定热连轧精轧目标出口厚度和精轧出口目标温度。

步骤3：获得热连轧精轧入口实际温度；

步骤3.1：极值校验：设定热连轧精轧入口温度范围为950～1050℃，若测温仪采集到的热连轧精轧入口采样点的实时温度超出热连轧精轧入口温度范围，则剔除，否则进行步骤3.2；

步骤3.2：对极值校验得到的热连轧精轧入口采样点的温度值进行一次均值处理：将极值校验后的温度值求和，计算热连轧精轧入口温度一次平均值；

将极值校验后的温度值求和，计算热连轧精轧入口温度一次平均值其中，T_i为热连轧精轧入口采样点的温度值，i＝1，2，3，……，n，n为热连轧精轧入口采样点个数；

步骤3.3：对一次均值处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行方差处理：计算方差值，进而求出标准差σ，并将满足正态分布±2σ条件的热连轧精轧入口采样点温度保存；

计算方差值，进而求出标准差σ，并将满足以下条件的m个热连轧精轧入口采样点保存：

${\stackrel{\‾}{T}}_1-\mathrm{\α}\·\mathrm{\σ}\≤T_i\≤{\stackrel{\‾}{T}}_1+\mathrm{\α}\·\mathrm{\σ}$

其中，α为置信度比例系数；

步骤3.4：对方差处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行二次均值处理，处理后的温度值即热连轧精轧入口实际温度；

计算热连轧精轧入口温度二次平均值T＝1050.4℃。

步骤4：确定机架负荷分配；

步骤4.1：确定各机架出口厚度；

控制过程中，将化学成分相近的钢种定义为同一钢族，根据钢族和轧制厚度比率(精轧入口厚度与出口厚度的比值)获取各机架的标准压下率以在轧制厚度比率的指定范围内进行，因此提出一个最大变化的约束条件，它可由操作工修正完成。

若轧制厚度比率在某一范围之间，则根据差值的方式，获取该轧制厚度比率对应的压下率。以热连轧精轧入口厚度H，热连轧精轧目标出口厚度h，第i机架的标准压下率定义如

下： $r_i^{*}=\frac{r_i}{r_e}$

式中：r_i-机架压下率，

r_e-机架平均压下率，

机架间厚度的计算基于以内插法替换的值，对第i个机架可由以下公式替换：

$r_i=r_e\·r_i^{*}$

若存在操作工修正量Δr_oi，则压下率表示为：

$r_i=r_e\·r_i^{*}[1+({\mathrm{\Δr}}_{\mathrm{oi}}-\underset{j\≠i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\Δr}}_{\mathrm{oj}}}{n-1})]$

式中：Δr_oi是操作工对第i机架的修正量，Δr_oj是操作工对第j机架的修正量；出口厚度计算值h′由下式获得：

$h^{\′}=H\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{II}}}(1-r_i)$

将出口厚度计算值h′与热连轧精轧目标出口厚度h进行比较，如果则可以用标准压下率乘以一个修正因子，该修正因子重复修正直至收敛到某个值。

确定机架间厚度计算公式如下：

h_i＝H_i·(1-r_i)，其中，h_i为当前机架出口厚度，H_i为当前机架入口厚度，r_i为第i个机架的压下率；

步骤4.2：根据成品厚度和精轧出口目标温度，设定穿带速度初始值为11.5m/s。

步骤5：计算轧制参数，包括各机架的轧辊线速度、入口温度、轧制力、辊缝位置和电机力能参数；

步骤5.1：计算机架轧辊线速度和机架入口温度；

计算机架轧辊线速度具体是：

首先按照秒流量恒定的原则，计算各机架的带钢速度v_i：精轧区的宽展可以忽略不计，计算各机架出口的带钢速度v_i：

$v_i=\frac{h\·V}{h_i}$

根据前滑的计算公式，前滑值：其中，压下量Δh＝h_i-1-h，k₁，k₂为模型系数；

得到轧辊线速度v_r，i：

v_r，i＝v_i(1+f_i)；

根据精轧除鳞前高温计采集到的温度，计算空冷温降和精除鳞水冷温降，计算精轧入口温度，即热连轧精轧第一活动机架的入口温度：

(A)空冷温降的计算

带钢头部从精轧入口高温计经过机前辊道到达第一机架，这过程中带钢温度精热辐射的方式传递到周围环境中，同时也存在空气对流冷却，但高温时辐射损失远远超过对流损失，一般在1000℃左右温度条件下对流损失只占总热量损失的5％～7％，因此可以只考虑辐射损失，而把其他影响都包含在根据实测数据确定的热辐射率ε中。

空冷温降计算模型如下：

${\mathrm{dT}}_A=-2\·\mathrm{\ϵ}\·\mathrm{\σ}\·[{(T_s+273)}^4-{(T_A+273)}^4]\·(\frac{1}{h}+\frac{1}{w})\·\frac{1}{c\·r}\mathrm{d\τ}---\left(2\right)$

式中：dT_A-轧件空冷温降，℃；

ε-热辐射率，0.65～0.70，可以根据保温罩的开闭情况，确定系数值；

σ-常数，2.04×10^-7J/(m²·s·℃⁴)；

T_S-轧件温度，℃；

T_A-环境温度，℃；

h-轧件厚度，mm；

w-轧件宽度，mm；

c-轧件的比热，J/(kg·℃)；

γ-轧件的密度，kg/m³；

dτ-热辐射时间，s。

(B)水冷温降的计算

轧制过程水冷温降包括高压水除鳞温降和机架间喷水冷却温降两部分，两者计算方法相同，但喷嘴冷却效率系数k_T的取值不同。

轧制过程水冷温降计算模型如下：

${\mathrm{dT}}_W=k_T\·\frac{(T_s-T_W)\·f\·p}{h\·v\·c\·r}$

式中：dT_W-轧件水冷温降，℃；

k_T-喷水冷却效率系数；

T_s-轧件温度，℃；

T_W-冷却水温度，℃；

f-喷嘴水流量，L/min；

p-喷嘴水压，MPa；

v-轧件速度，m/s；

γ-带钢密度，MPa；

c-带钢比热，m/s；

采用区间内线性插值的方法计算带钢对应温度下的比热值。

本实施方式中，热连轧精轧第一活动机架的入口温度表示为T_i，j，其中i为机架号，j为机架出入口代码，j＝0代表机架入口，j＝1代表机架出口；

根据上述温降模型，可以计算得到热连轧精轧第一活动机架的入口温度，公式为：T_1，0＝T-dT_w-dT_A，其中，dT_w为轧件水冷温降，dT_A为轧件空冷温降；

表2典型钢种比热值(单位：kcal/kg·℃)

典型钢种在400～1050℃温度范围内的平均比热值如表2所示。在实际计算时，按照不同规格的对应区间进行查找，采用区间内线性插值的方法计算对应带钢精轧出口温度下所对应的比热值。

步骤5.2：计算当前机架轧制力；

轧制力是轧制过程中一个非常活跃的因素，直接影响带钢的厚度及轧辊的变形，轧制力模型的精确与否直接影响成品带钢的厚度精度。

如图5所示，将轧件与轧辊接触区分为两部分：塑性变形区和弹性变形区，其中：塑性变形区为轧件的主变形区，弹性变形区主要是由于轧辊的弹性压扁和轧件的弹性变形所出现的弹性区域，弹性变形区轧制压力比塑性变形区轧制力小，但不能忽略不计。

轧制力计算模型如下：

F＝F_P+F_E                    (5)

其中，F_P-弹性变形区轧制力，F_E-塑性变形区轧制力；

弹性变形区轧制力： $F_P=\mathrm{\σ}(\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}},T,E,v)\·w{\·l}_E{\·n}_{\mathrm{\τ}}---\left(6\right)$

塑性变形区轧制力： $F_E=\mathrm{\σ}(\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}},T)\·w\·l_P\·Q---\left(7\right)$ 式中：-塑性变形区等效变形抗力，MPa；-弹性变形区的等效变形抗力，MPa；-平均变形速率，s^-1；l_P-塑性区接触弧长度，mm；l_E-弹性区接触弧长度，mm；w-轧件宽度，mm；E-杨氏模量，kN；v-泊松比；Q-应力状态影响系数；n_τ-张力状态影响系数；

在轧制过程中，会出现轧辊压扁现象，辊缝处能量变化情况如图6所示，轧辊压扁半径计算模型如下：

$R^{\′}=R\·[1+\frac{2\·C_0\·F}{{(\sqrt{H-h^{\′\′}}+\sqrt{h-h^{\′\′}})}^2}]$

式中：R′为轧辊压扁半径，R为轧辊半径，F为轧制力，H为当前机架出口厚度，轧辊压扁系数h″为塑性变形区和弹性变形，其中，h为当前机架的出口厚度，为塑性变形区和弹性变形区的等效变形抗力平均值；

将轧制力和轧辊压扁半径计算模型联立求解：以轧辊半径作为初始压扁半径，计算轧制力，再根据该轧制力重新计算轧辊压扁半径R′，并与轧辊半径相比较，如果则表示半径收敛，停止计算，将此时的轧制力和压扁半径作为最终的轧制力和压扁半径；

步骤5.3：计算带钢与轧辊摩擦热引起的轧件温升、变形热引起的带钢温升和高温带钢与低温轧辊相互接触而产生的温降，并计算当前机架出口温度，进而获得下一机架入口温度；

(A)带钢与轧辊摩擦热引起的轧件温升的计算

带钢在轧辊中轧制，因带钢与轧辊表面速度不一致而产生摩擦热，摩擦热引起的带钢温升计算模型如下：

${\mathrm{dT}}_f=k_f\·\frac{1000\·F}{w\·l\·c\·r}---\left(9\right)$

式中：dT_f-摩擦热引起的轧件温升，℃；

k_f-摩擦热增益系数；

w-轧件宽度，mm；

l-接触弧总长度，mm；

c-带钢的比热，J/kg·℃；

γ-带钢的密度，kg/mm³；

(B)变形热引起的带钢温升的计算

带钢在轧辊中轧制发生塑性变形，其中一部分变形能转化为热，因变形热引起的带钢温升计算模型如下：

${\mathrm{dt}}_d=k_d\·\frac{\mathrm{\σ}\·\ln \left(\frac{H}{h}\right)}{c\·r}---\left(10\right)$

式中：dT_d-变形热引起的带钢温升，℃；

k_d-变形热增益系数及单位转换系数；

σ-变形抗力，kg/mm²；

H-轧机入口带钢厚度，mm；

h-轧机出口带钢厚度，mm；

c-带钢的比热，J/kg·℃；

γ-带钢的密度，kg/mm³；

(C)高温带钢与低温轧辊相互接触而产生的温降的计算

带钢在轧辊中轧制，高温带钢与低温轧辊相互接触而产生的温降计算模型如下：

${\mathrm{dT}}_c=k_c\·\frac{(T_s-T_r)\·\sqrt{1/v}}{(H+h)\·c\·r}---\left(11\right)$

式中：dT_c-接触引起的带钢温降，℃；

k_c-接触热增益系数及单位转换系数，J·(m/s)^0.5/(mm^1.5·℃)；

T_r-工作辊辊身温度，℃；

T_s-轧机入口带钢温度，℃；

l-接触弧总长度，mm；

v-轧辊线速度，mm/s；

根据摩擦热引起的轧件温升、变形热引起的带钢温升及接触引起的带钢温降，计算当前机架出口温度：

T_i，1＝T_i，0+dT_c+dT_d+dT_f

其中，T_i，1-当前机架出口温度；

T_i，0-当前机架的入口温度；

因此，下一机架入口温度T_i+1，0的计算公式为

T_i+1，0＝T_i，1+dT_a+dT_w

其中，dT_A-空冷温降；

dT_w-水冷温降；

步骤5.4：重复步骤5.1～5.3，直到计算出最后一个机架的出口温度，判断该最后一个机架的出口温度是否满足精轧出口目标温度要求即精轧出口目标温度±15度，满足则执行步骤5.5，否则返回步骤4.2；

本实施方式中，计算出的最后一个机架的出口温度为855.7℃；

步骤5.5：计算各机架辊缝位置；

轧机弹跳示意图如图7所示，结合油膜厚度补偿值、宽度补偿量、轧辊磨损量、模型学习量、轧辊热膨胀补偿值和稳态误差量，根据弹跳方程建立各机架辊缝位置计算模型；

s＝h-[f(F)-f(F₀)]+s_o+s_w+s_r+s_e+s_a+s_error    (12)

式中：s-空载辊缝，mm，

h-轧件出口厚度，mm，

f(F)-f(F₀)-轧机弹跳值，mm，其中，f(F)为预报轧制力F下对应的弹跳量，f(F₀)为调零轧制力的弹跳量，

F₀-调零轧制力，kN，

s_o-油膜厚度补偿值，mm，

s_w-宽度补偿量，mm，

s_r-轧辊磨损量，mm，

s_e-轧辊热膨胀补偿值，mm，

s_a-模型学习量，mm，

s_error-稳态误差量，mm；

①轧机弹跳值计算：

根据轧机刚度曲线和步骤5.3计算出的轧制力计算轧机弹跳值。

轧机刚度曲线采用压靠法获得，轧辊在一定的转速下，通过轧辊全长压靠，采集轧制压力和辊缝值信号，利用最小二乘法，进行曲线拟合，回归得到轧机刚度曲线。本发明的轧机刚度曲线采用高次方程，而非采用折线法，避免了由于折现拐点造成的精度损失。

通过最小二乘法进行曲线拟合，得到某一轧制力下的弹跳量为：

f(F)＝k_i，1F^0.5+k_i，2·F^1.0+k_i，3·F^1.5+k_i，4·F^2.0    (13)

式中：K_i，1～k_i，4-曲线拟合系数；

预报轧制力的弹跳量与调零轧制力的弹跳量之差，即为本机架的弹跳量；

②宽度补偿量计算

现场实际生产过程中，一般会按照钢种和厚度进行层别的划分，当厚度规格不发生变化，带钢宽度规格发生较大变化时，需要对模型进行补偿计算。根据工作辊辊身宽度与轧件宽度进行宽度补偿，宽度补偿系数一般由根据现场试验得到，可以根据现场实际进行调节。

s_w＝k_i-[k_j·(w_r-w)+k_k]·F    (14)

式中：s_w-宽度补偿量，

k_i，k_j，k_k-宽度补偿系数；

w_r-工作辊辊身宽度，mm；

w-轧件宽度，mm；

③油膜厚度补偿值计算

采用油膜轴承可以提高轴承寿命，减小摩擦，增加轧机刚度，一般情况下，可以将厚膜影响考虑到轧机刚度影响中，但是由于刚度测量过程中为低速测量，二轧制过程中为轧辊高速旋转，故会产生误差，为补偿此误差，引入油膜厚度补偿项，其按照式(15)进行计算：

$s_o=\frac{{\mathrm{\α}}_i\×v+{\mathrm{\β}}_i\×\sqrt{v}}{1\mathrm{gF}+3}$

式中：α_i，β_i-油膜补偿系数，v-轧制速度，m/s；F-轧制力，kN；

④轧辊磨损量计算

在带钢轧制过程中，随着轧制的进行，轧辊表面会出现不同程度的磨损，造成轧辊表面形状的变化，造成对厚度控制精度产生影响，现场生产过程中，工作辊的换辊频率远大于支承辊的换辊频率，对二者的磨损量分开考虑可以有效减少由于只更换工作辊而不更换支承辊后所造成的影响，因此本发明的轧辊磨损量包括工作辊磨损量和支承辊磨损量。

(A)轧辊膨胀量计算

(a)工作辊的热膨胀量：

轧制过程中带钢与轧辊接触，轧件变形造成轧辊温升，对工作辊来说，此过程中主要考虑与轧件接触的变形温升、摩擦温升、接触温降以及对支承辊的接触温降；

工作辊的热膨胀量ΔT_r，由式(9)～(11)计算公式得：

${\mathrm{\ΔT}}_r={\∫}_0^t\frac{\mathrm{\α}\·(T_c+T_d+T_f)+T_b}{c_r\·{\mathrm{\γ}}_r}---\left(19\right)$

式中：α-接触温降，变形温升，摩擦温升转换效率系数；

T_b-工作辊与支承辊的接触温降；

c_r-工作辊比热，J/kg·℃；

γ_r-工作辊密度，kg/mm³；

工作辊与支承辊的接触温降T_b：

$T_b=\frac{2\·k\·l(T_{\mathrm{wr}}-T_{\mathrm{bk}})\sqrt{{\mathrm{kc}}_b{\mathrm{\γ}}_b}}{\sqrt{\mathrm{\π\τ}}(1+1/k_e)};$

式中：k_c-工作辊和支承辊的热特性比率：

$k_e=\sqrt{\frac{c_r{\mathrm{\γ}}_r}{c_b{\mathrm{\γ}}_b}};$

T_wr-工作辊表面温度，℃；

T_bk-支承辊表面温度，℃；

l-工作辊和支承辊的接触弧长度，mm；

τ-接触时间，s；

k_e-工作辊和支承辊的热特性比率；

c_b-支承辊比热，J/kg·℃；

γ_b-支承辊密度，kg/mm³；

(b)支承辊的热膨胀量：

支承辊的热量输入只要考虑工作辊对支承辊的热量输入，即T_b；支承辊的热膨胀量ΔT_b计算公式如下：

${\mathrm{\ΔT}}_b={\∫}_0^t\frac{T_b}{c_b\·{\mathrm{\γ}}_b}\mathrm{dt}---\left(20\right)$

式中：c_b-支承辊比热，J/kg·℃；

γ_b-支承辊密度，kg/mm³；

(B)轧辊冷缩量计算

(a)工作辊的轧辊冷缩量

主要考虑轧制间歇，由于空冷温降和轧辊冷却水冷温降，造成的工作辊的温度变化：将轧辊表面与冷却水接触的部分看作是平面形状，以一定的速度(转速)运动的导热体(平均等效厚度)，结合公式(2)、(3)，使用以下计算公式：

${\mathrm{\ΔT}}_r={\∫}_0^t\frac{{\mathrm{\η}}_1\·T_A+{\mathrm{\η}}_2\·T_W}{c_r\·{\mathrm{\γ}}_r}\mathrm{dt}---\left(21\right)$

式中：T_A-空冷温降，℃；

T_W-水冷温降，℃；

η₁，η₂-温降转换效率系数；

t-时间间隔，s；

c_r-工作辊比热，J/kg·℃；

γ_r-工作辊密度，kg/mm³；

空冷温降计算公式：

$T_A={\∫}_0^{t}2\·\mathrm{\ϵ}\·\mathrm{\σ}[{(T_s+273)}^4-{(T_A+273)}^4]\·(\frac{1}{\stackrel{\‾}{h}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{l}})\·\frac{1}{c_r\·{\mathrm{\γ}}_r}\mathrm{d\τ}$

式中：-将轧辊等效为平面后的等效厚度，mm；

-喷嘴与轧辊接触的等效长度，mm；

水冷温降计算公式：

$T_W=k_T\·\frac{(T_s-T_W)\·f_s\·p_s}{h\·v\·c_r\·{\mathrm{\γ}}_r}$

式中：f_s-轧辊冷却水流量，L/s；

P_s-轧辊冷却水压力，MPa；

支承辊的轧辊冷缩量

由于支承辊没有单独的冷却水单元，故只需要计算空冷温降即可，如下式所示：

${\mathrm{\ΔT}}_b={\∫}_0^t\frac{{\mathrm{\η}}_3\·T_A}{c_b\·{\mathrm{\γ}}_b}\mathrm{dt}$

式中：η₃-空冷温降转换效率系数；

c_b-支承辊比热，J/kg·℃；

γ_b-支承辊密度，kg/mm³；

⑥模型学习量的计算：

当稳定轧制过程中，需要对模型参数不断优化，以适应现场环境的变化，模型学习量是根据现场实测数据对模型参数做优化，使得模型计算更加准确。

模型学习量的计算：

根据精轧出口测厚仪的实际出口厚度，以及模型(12)计算出口厚度，二者的差值即为模型的学习量，实际生产中，将会做一定的平滑处理；

⑦稳态误差量的计算：

研究发现，换辊之后，模型学习量会清零，按照弹跳方程计算得到的辊缝值，所得到的精轧出口目标厚度，存在较大误差，本发明提出模型稳态误差量，使换辊之后第一块钢的厚度精度更加的准确。稳态误差量的计算公式：

$s_{\mathrm{error}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{a,i}}{n}$

式中：s_a，i-有效的模型学习量，i-轧制带钢数目；

模型的自学习量具有正态分布的特征，有效的模型学习量是满足f(s_a)＞0.85条件的模型学习量：

$f\left(s_a\right)=\frac{f\left(s_i\right)}{f\left({\stackrel{\‾}{s}}_a\right)}=e^{-\frac{{(s_i-{\stackrel{\‾}{s}}_a)}^2}{2\mathrm{\σ}{\left(s\right)}^2}}$

式中：s_i-模型学习量；

-模型学习量平均值；

σ(s)-模型学习量方差值； $\mathrm{\σ}\left(s\right)=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i^2-\frac{1}{n}{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\right)}^2}{n-1}}.$

步骤5.6：计算电机力能参数，包括轧制力矩和电机功率。

根据被轧金属的平衡条件，可以确定施加到轧辊上的作用力的方向，从而计算轧辊在不同轧制条件下的力矩，力矩的计算取决于接触面上的法向应力分布规律。轧制力矩由下式计算：

$M=F\·\mathrm{\φ}\·\sqrt{R\·\mathrm{\Δh}}$

式中：F-轧制力，kN；

φ-力臂系数；

R-工作半径，mm；

Δh-压下量，mm；

根据轧制力矩可以计算电机功率，电机功率的计算：

$P=9.81\·\frac{M}{\mathrm{\η}}\·\frac{v}{R}$

式中：M-轧制力矩，N·m；

η-电机效率；

v-轧辊线速度，mm/s；

R-工作半径，mm。

本实施方式中，计算出的轧制参数见表3：

表3轧制参数

项目\机架号	F1	F2	F3	F4	F5	F6	F7	F8	F9
										选用标志	1	1	1	1	1	1	1	1	1
机架间水	0	0	0	0	0	0	0	0	\
										轧辊直径	582.0	598.9	560.3	312.4	313.1	311.5	328.1	336.6	335.2
初始负荷分配	1.28	1.20	1.12	1.08	0.96	0.76	0.62	0.48	0.39

负荷修正值	0.00	0.00	-0.01	0.00	-0.01	0.01	0.01	0.01	0.00
										出口厚度(mm)	20.48	12.42	7.88	5.29	3.66	2.75	2.19	1.87	1.65
带钢速度(m/s)	0.91	1.49	2.33	3.45	4.98	6.75	8.45	9.99	11.50
										前滑值	1.06	1.06	1.06	1.06	1.06	1.05	1.04	1.03	1.02
轧辊速度(m/s)	0.95	1.56	2.46	3.67	5.31	7.06	8.85	10.38	11.77
										轧制力(kN)	2866.6	2788.0	2601.7	1994.4	1966.6	1850.7	1647.7	1420.5	1378.5
功率(kw)	473.5	544，5	633.2	456.5	468.2	402.5	337.3	287.2	295.3
										入口温度(℃)	1034.8	1027.5	1018.3	1006.3	990.7	970.0	946.2	917.1	885.4
出口温度(℃)	1028.7	1020.4	1010.8	998.3	981.9	960.4	933.6	903.1	871.1
										接触温降(℃)	-16.15	-18.24	-20.3	-20.02	-21.62	-22.35	-22.43	-21.53	-20.42
变形温升(℃)	10.02	11.06	12.73	11.88	12.78	11.73	9.78	7.38	5.81
										摩擦温升(℃)	0.05	0.06	0.08	0.09	0.11.	0.13	0.15	0.16	0.17
空冷温降(℃)	-0.50	-1.20	-2.10	-4.50	-7.60	-11.90	-14.20	-16.50	-17.70
										水冷温降(℃)	-16.10	0	0	0	0	0	0	0	0
辊缝值(mm)	19.68	11.77	7.08	4.94	3.31	2.72	1.80	1.72	1.60
										弹跳值(mm)	0.515	0.348	0.368	-0.009	-0.025	-0.134	-0.298	-0.434	-0.512
宽度补偿(mm)	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.009	-0.007	-0.007
										油膜补偿(mm)	-0.031	-0.042	-0.061	-0.095	-0.125	-0.158	-0.196	-0.211	-0.254
轧辊磨损(mm)	-0.401	-0.267	-0.289	-0.144	-0.131	-0.167	-0.232	-0.304	-0.139
										轧辊膨胀(mm)	0.051	0.045	0.038	0.035	0.031	0.029	0.024	0.021	0.020
学习量(mm)	0.116	-0.018	-0.100	-0.135	-0.130	0.153	-0.263	-0.068	-0.162
										稳态误差(mm)	-0.010	-0.010	-0.010	-0.010	-0.010	-0.011	-0.012	-0.015	-0.020

步骤6：对步骤5计算出的轧制参数进行极限校核，判断轧制参数是否满足设备运转条件，若满足，则执行步骤7，否则返回，重新计算。

步骤7：将轧制参数以指令的形式下发到控制系统中，控制热连轧精轧过程。

模型计算完的设定值，将会存储到数据共享区SRTCOM中，在得到下发指令后，将计算的设定值下发至HMI(Human Machine Interface)和基础自动化L1(Level 1)执行，进行相应的轧制过程。最终下发的轧制规程如表4所示。

表4 最终下发轧制规程

项目\机架号	F1	F2	F3	F4	F5	F6	F7	F8	F9
										厚度(mm)	20.48	12.42	7.88	5.29	3.66	2.75	2.19	1.87	1.65
轧辊速度(m/s)	0.95	1.56	2.46	3.67	5.31	7.06	8.85	10.38	11.77
										前滑值	1.06	1.06	1.06	1.06	1.06	1.05	1.04	1.03	1.02
轧制力(kN)	2866.6	2788.0	2601.7	1954.4	1966.6	1850.7	1647.7	1420.5	1378.5
										辊缝值(mm)	19.68	11.77	7.08	4.94	3.31	2.72	1.80	1.72	1.60

实施本方法的效果可以从以下几个方面体现：

(1)轧制力预报精度

由图8可知，轧制力的预报精度误差在7％之内，厚度精度达到35μm以内；

(2)轧制过程中不同的轧制间歇，良好厚度控制精度，曲线如图9所示：

热轧生产过程中停轧、待料出现不同的轧制间歇，对于不同的轧制间隙，均可以得到高精度的厚度控制精度，厚度控制精度35μm以内；

(3)换辊之后的带钢厚度精度曲线：

稳态误差量的计算使换辊之后的首块钢精度大大提高，本实施方式中，共换辊1237次，统计换辊后的首块钢厚度精度情况，现场实际数据统计如表5所示：

表5现场实际数据统计表

Claims (2)

1.一种热连轧精轧过程控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：带钢从粗轧最后道次抛钢后，精轧过程控制系统收到粗轧过程控制系统发送的PDI数据，包括钢卷号、钢种、加热炉号、板坯长度、板坯宽度、板坯厚度、板坯重量、中间坯厚度、中间坯宽度、成品厚度、成品宽度、粗轧出口目标温度、精轧入口目标温度、精轧出口目标温度、卷取目标温度和化学成分；

步骤2：根据轧制计划制定的工艺要求，确定热连轧精轧目标出口厚度和精轧出口目标温度；

步骤3：获得热连轧精轧入口实际温度；

步骤3.1：极值校验：设定热连轧精轧入口温度范围，若测温仪采集到的热连轧精轧入口采样点的实时温度超出热连轧精轧入口温度范围，则剔除，否则进行步骤3.2；

步骤3.2：对极值校验得到的热连轧精轧入口采样点的温度值进行一次均值处理：将极值校验后的温度值求和，计算热连轧精轧入口温度一次平均值；

步骤3.3：对一次均值处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行方差处理：计算方差值，进而求出标准差σ，并将满足正态分布±2σ条件的热连轧精轧入口采样点温度保存；

步骤3.4：对方差处理后的热连轧精轧入口采样点温度值进行二次均值处理，处理后的温度值即热连轧精轧入口实际温度T；

步骤4：确定机架负荷分配；

步骤4.1：确定各机架出口厚度；

确定机架间厚度计算公式如下：

h_i＝H_i·(1-r_i)，其中，h_i为当前机架出口厚度，H_i为当前机架入口厚度，r_i为第i个机架的压下率；

步骤4.2：根据成品厚度和精轧出口目标温度，设定穿带速度初始值；

步骤5：计算轧制参数，包括各机架的轧辊线速度、入口温度、轧制力、辊缝位置和电机力能参数；

步骤5.1：计算机架轧辊线速度和机架入口温度；

计算轧辊线速度v_r,i：v_r,i＝v_i(1+f_i)，其中，v_i为各机架出口的带钢速度，f_i为前滑值；

根据精轧除鳞前高温计采集到的温度，计算空冷温降和精除鳞水冷温降，计算精轧入口温度，即热连轧精轧第一活动机架的入口温度T_1,0：

T_1,0＝T-dT_w-dT_A，其中，dT_w为轧件水冷温降，dT_A为轧件空冷温降；

步骤5.2：计算当前机架轧制力；

将轧件与轧辊接触区分为两部分：塑性变形区和弹性变形区，其中：塑性变形区为轧件的主变形区，弹性变形区主要是由于轧辊的弹性压扁和轧件的弹性变形所出现的弹性区域，弹性变形区轧制压力比塑性变形区轧制力小；

轧制力计算模型如下：

F＝F_P+F_E                  (5)

其中，F_P－弹性变形区轧制力，F_E－塑性变形区轧制力；

弹性变形区轧制力： $F_P=\mathrm{\σ}(\stackrel{.}{\mathrm{\ϵ}},T,E,v)\·w\·l_E\·n_{\mathrm{\τ}}---\left(6\right)$

塑性变形区轧制力： $F_E=\mathrm{\σ}(\stackrel{.}{\mathrm{\ϵ}},T)\·w\·l_P\·Q---\left(7\right)$

式中：—塑性变形区等效变形抗力，MPa；—弹性变形区的等效变形抗力，MPa；—平均变形速率，s^-1，Δh-压下量；l_P—塑性区接触弧长度，mm；l_E—弹性区接触弧长度，mm；w—轧件宽度，mm；E—杨氏模量，kN；ν—泊松比；Q—应力状态影响系数；n_τ—张力状态影响系数；

在轧制过程中，会出现轧辊压扁现象，轧辊压扁半径计算模型如下：

$R^{\′}=R\·[1+\frac{2\·C_0\·F}{{(\sqrt{H-h^{\′\′}}+\sqrt{h-h^{\′\′}})}^2}]$

式中：R′为轧辊压扁半径，R为轧辊半径，F为轧制力，H为当前机架出口厚度，轧辊压扁系数h″为塑性变形区和弹性变形之间的厚度，其中，h为轧件出口厚度，为塑性变形区和弹性变形区的等效变形抗力平均值；

将轧制力和轧辊压扁半径计算模型联立求解：以轧辊半径作为初始压扁半径，计算轧制力，再根据该轧制力重新计算轧辊压扁半径R′，并与轧辊半径相比较，如果则表示半径收敛，停止计算，将此时的轧制力和压扁半径作为最终的轧制力和压扁半径；

步骤5.3：计算带钢与轧辊摩擦热引起的轧件温升、变形热引起的带钢温升和高温带钢与低温轧辊相互接触而产生的温降，并计算当前机架出口温度，进而获得下一机架入口温度；

步骤5.4：重复步骤5.1～5.3，直到计算出最后一个机架的出口温度，判断该最后一个机架的出口温度是否满足精轧出口目标温度要求即精轧出口目标温度±15度，满足则执行步骤5.5，否则返回步骤4.2；

步骤5.5：计算各机架辊缝位置；

结合油膜厚度补偿值、宽度补偿量、轧辊磨损量、模型学习量、轧辊热膨胀补偿值和稳态误差量，根据弹跳方程建立各机架辊缝位置计算模型：

s＝h-[f(F)-f(F₀)]+s_o+s_w+s_r+s_e+s_a+s_error             (12)

式中：s－空载辊缝，mm；h－轧件出口厚度，mm；f(F)-f(F₀)－轧机弹跳值，mm，其中，f(F)为预报轧制力F下对应的弹跳量，f(F₀)为调零轧制力的弹跳量；F₀－调零轧制力，kN；s_o－油膜厚度补偿值，mm；s_w－宽度补偿量，mm；s_r－轧辊磨损量，mm；s_e－轧辊热膨胀补偿值，mm；s_a－模型学习量，mm；s_error－稳态误差量，mm；

步骤5.6：计算电机力能参数，包括轧制力矩和电机功率；

步骤6：对步骤5计算出的轧制参数进行极限校核，判断轧制参数是否满足设备运转条件，若满足，则执行步骤7，否则返回，重新计算；

步骤7：将轧制参数以指令的形式下发到控制系统中，控制热连轧精轧过程。

2.根据权利要求1所述的热连轧精轧过程控制方法，其特征在于：所述步骤3.3中的正态分布±2σ条件，具体是：其中，σ为标准差，为热连轧精轧入口温度一次平均值，T_i为热连轧精轧入口采样点的温度值，α为置信度比例系数。