CN103143573B - 一种粗轧短行程的控制及自学习方法 - Google Patents

Abstract

一种粗轧短行程的控制及自学习方法，属于轧钢过程控制技术领域。短行程控制曲线形式采用多项式，连轧粗轧立辊短行程控制过程中采用二级计算出三次多项式的四个系数α₀，α₁，α₂，α₃，将此系数下发给一级，当一级接收到二级下发参数后就按照此三次曲线执行；针对粗轧短行程曲线获得与其自学习。通过对粗轧立辊轧制时进行头尾短行程控制，精确计算头尾侧压短行程位置。优点在于，采用本发明后，头、尾宽度得到明显改善，头、尾部超宽量减少10mm左右。

Description

一种粗轧短行程的控制及自学习方法

技术领域

本发明属于轧钢过程控制技术领域，特别是涉及一种粗轧短行程控制及自学习方法。

背景技术

在带钢热连轧生产中提高成材率是一个重要的研究课题。板坯在热连轧粗轧机组轧制过程中，当板坯进行大侧压时，由于板坯头尾部没有受到“刚端”的作用，立辊轧制后这部分金属要向中间流动，且非均匀延伸，从而造成失宽。另外，板坯中间部分的“狗骨”形比板坯两端严重，经过平辊轧制后的恢复量也比两端大。因此，经过平轧道次后，原来的失宽被进一步扩大。在进入精轧机组前需要切头切尾，这就大大影响了成材率。为了减少轧件头尾失宽量，立辊采用短行程控制。在热连轧粗轧机组中，通过立辊的侧压实现对板坯宽度的控制，立辊的短行程控制曲线减小轧件头尾失宽量，这将大大提高成材率。

传统短行程控制都是给出曲线或者控制折线，再根据测宽仪实测数据手动调整曲线或者折线形状，这样不能实时调整短行程控制，控制效果不能完全满足实际生产要求。为了解决这个问题，对短行程曲线进行在线自学习，以实现实时调整短行程曲线，使轧件头尾形状得到实时调整，减少头尾失宽量，以此提高成材率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种粗轧短行程的控制及自学习方法，短行程控制曲线形式采用多项式，但在获得此多项式的计算方法与现有技术在计算得到多项式的方法又有区别；本发明热连轧粗轧立辊短行程控制过程中采用二级计算出三次多项式的四个系数a₀，a₁，a₂，a₃，将此系数下发给一级，当一级接收到二级下发参数后就按照此三次曲线执行；本发明针对粗轧短行程曲线获得与其自学习，具体实施包含如下步骤：

1)读取板坯PDI数据(板坯宽度、厚度、钢种，中间坯厚度，成品宽度等)，设备参数(轧辊直径、轧机最大轧制力、扭矩等)，当板坯到达粗轧机后测宽仪时提取实测值，为短行程模型自学习做数据准备。其中设备参数用于计算完成之后对轧机进行校核。

2)根据板坯数据(板坯宽度、厚度、钢种，中间坯厚度，成品宽度等)，读取短行程模型参数层别读取短行程模型参数，计算短行程曲线方程；

短行程计算过程控制参数有：

g：短行程控制曲线在轧件端部开口度，mm；

l：短行程控制板坯头或尾长度，m；

d：板坯端部到开口度最大值点距离，m；

短行程原理曲线见图1所示；

已知短行程控制曲线在控制段峰值、短行程开始和结束点坐标及短行程控制长度值，据此就可以通过计算得到三次曲线的四个系数，最后得到三次曲线方程，给一级的控制数据就是此三次方程的四个系数a₀，a₁，a₂，a₃，计算方法如下所述。

已知曲线过点(0，g)、(l，0)，即：

y(0)＝g

y(l)＝0

三次曲线方程如下所示：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

并且一阶导数在(l，0)点上都是零，即

y′(l)＝0

y′(l)＝a₁+2a₂l+3a₃l²

由此可得：

a₁+2a₂l+3a₃l²＝0

在x＝d最大值点一阶导数也为零，即

y′(d)＝0

y′(d)＝a₁+2a₂d+3a₃d²

由此可得：

a₁+2a₂d+3a₃d²＝0

也就是说这两个点是驻点，所以可以得到矩阵：

$B=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& l& l^2& l^3\\ 0& 1& 2d& {3d}^2\\ 0& 1& 2l& 3l^2\end{array}\right)$

$B=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& l& l^2& l^3\\ 0& 1& 2d& {3d}^2\\ 0& 1& 2l& 3l^2\end{array}\right)$

$S=\left(\begin{array}{c}g\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right)$

S＝BA

解上面矩阵就可以得到三次多项式的四个常系数：a₀，a₁，a₂，a₃

b＝3l²-l³

a₀＝g

$a_1=\frac{-6\mathrm{gld}}{b}$

$a_2=\frac{3(d+l)g}{b}$

$a_3=\frac{-2g}{b}$

此短行程控制的三次曲线如下：

y：侧压量相对于设定宽度的补偿；x：相对于端部的距离；

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

在实际应用中将端部开口度调整量做调整，实现方式是对g乘以一个百分数per。

在d、l值固定，d＝0.1，l＝0.8，per＝0.55，g变化所对应的短行程关系曲线趋图如图2所示。

3)根据实际板坯跟踪偏差对短行程曲线平移；

由于轧件在辊道上滑动，立辊在实际执行的时候会提前或者滞后，因此短行程自学习针对立辊执行情况，二级短行程设定模型采用曲线平移的方法，根据一级跟踪偏差量对短行程曲线做出调整，以达到对轧件头尾形状的控制。

平移曲线是对短行程三次曲线在x轴上进行横向平移。如下所述：

设定的短行程曲线方程为：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

假设需要对上面方程对应的曲线向左平移α，为了避免振荡对α，应该进行修正，修正方法采用指数平滑法，如下式所示：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\widehat{\mathrm{\α}}}_n+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\mathrm{\α}}_n^{*}$

式中：

第n+1次设定或控制α参数的预报值；

第n次设定或控制α的实际值；

第n次设定或控制α的预报值；

假设需要对上面方程对应的曲线向左平移α，那么新的曲线方程如下所示：

y＝a₀+a₁(x+α)+a₂(x+α)²+a₃(x+α)³

其中新曲线方程系数值为：

a′₀＝a₀+a₁α+a₂α²+a₃α³

a′₁＝a₁+2a₂α+3a₃α²

a′₂＝a₂+3a₃α

a′₃＝a₃

即新短行程曲线方程为：

y＝a′₀+a′₁x+a′₂x²+a′₃x³

以上对粗轧模型短行程控制原理做以说明，在没有采用针对短行程开口度自学习时，在头尾出现失宽以后通过模型维护工具对系数g、d、l值进行调整，以此来调整短行程控制曲线，对后续同规格轧件头尾形状进行控制。这种控制需要人工进行调整，对轧件头尾形状不能做到实时控制。

4)根据粗轧机后测宽仪实测头尾宽度对短行程曲线进行自学习；

为了对轧件头尾进行实时控制，在现有短行程控制的基础上增加自学习功能，模型自学习能够有效的提高模型的控制精度，改善轧件的头尾形状，减少头尾切损。短行程自学习通过自学习确定曲线的系数，直接对曲线形状进行调整。

短行程自学习需要测宽仪测量得到轧件端部宽度和本体(剔除头尾)宽度，然后做差得到轧件端部宽度偏差，根据偏差值对短行程开始开口度g进行自学习。再根据端部实测值偏差最大点离端部的位置，对极值点位置d值进行调整。在此不对短行程控制长度进行自学习；

轧件端部与本体宽度偏差为g*，则通过指数平滑方法对g值进行自学习，得到新的g值，对短行程曲线进行调整，用于下块板坯短行程控制；

短行程自学习针对g值进行自学习，及时的调整短行程曲线的形状。自学习采用指数平滑的方法。在自学习中需要根据实际测量宽度对调整量进行计算，

短行程自学习算法采用指数平滑的方法。

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\mathrm{\β}}_n^{*}+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\widehat{\mathrm{\β}}}_n$

第n+1次设定或控制β参数的预报值；

第n次设定或控制β的预报值；

第n次设定或控制β的实际值；

其中，自学习率rate范围为0-100，当rate＝0时不自学习，当rate＝100时全自学习，具体值根据特定钢种已经自学习次数情况来确定。当没有自学习过的时候采用全自学习，自学习比率最大，为100。当自学习次数少于100次采用较小自学习比率进行自学习。当自学习次数超过100次后采用小自学习比率，一般不超过50。流程图见图3：其中：

LS：长期自学习率；

LSn：自学习比率参考值；

LadaptDo：已经自学习次数；

α：自学习比率，0≤α≤100；

W：实测(剔除头尾不稳定段)宽度平均值，mm；

W_h：实测轧件端部宽度，mm；

W_hmax：实测头部宽度最大值，mm；

α值设置太大将引起预报值的“振荡”，使预报值忽高忽低，α值设置太小将使预报

值逼近目标值的速度减慢，实际控制中α一般取30～60。

根据实测数据，对端部值可以取i个做平均，其中i＝1,2,3,4,5…..，然后与本体宽度做差得到需要的端部宽度偏差g*；

$W_h=\frac{W_{h0}+W_{h1}+......W_{\mathrm{hi}}}{i}$

g^*＝W_k-W_hmax

本发明通过对粗轧立辊轧制时进行头尾短行程控制，精确计算头尾侧压短行程位置，实现的一种宽度控制方法，本发明与现有方法相比，有如下积极效果：

1、在采用本发明情况下，粗轧短行程根据实测头、尾宽度进行实时调整，根据实际轧制情况更好的实现了对轧件头、尾的宽度控制；

2、采用本发明后，头、尾宽度得到明显改善，头、尾部超宽量减少10mm左右，取得较好效果。

附图说明

图1为短行程曲线原理示意图。

图2为短行程曲线示意图。

图3为短行程自学习流程示意图。

图4为未控制之前轧件头尾控制效果示意图。

图5为控制之后轧件头尾控制效果示意图。

具体实施方式

下面根据实施例和相应附图对本发明进一步说明。本发明一种粗轧短行程的控制及自学习方法，包含如下步骤：

1)读取板坯PDI数据(板坯宽度、厚度、钢种，中间坯厚度，成品宽度等)，设备参数(轧辊直径、轧机最大轧制力、扭矩等)，当板坯到达粗轧机后测宽仪时提取实测值，为短行程模型自学习做数据准备。其中设备参数用于计算完成之后对轧机进行校核。

2)根据板坯数据(板坯宽度、厚度、钢种，中间坯厚度，成品宽度等)，读取短行程模型参数层别读取短行程模型参数，计算短行程曲线方程；

本发明采用三次曲线对头尾宽度进行控制，三次曲线方程如下：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

式中：

y：侧压量相对于设定宽度的补偿；

x：相对于端部的距离；

a₀，a₁，a₂，a₃：三次方程的四个系数。

已知短行程控制曲线在控制段峰值、短行程开始和结束点坐标及短行程控制长度值，据此就可以通过计算得到三次曲线的四个系数a₀，a₁，a₂，a₃，计算方法如下所述。已知曲线过点(0，g)、(l，0)，即：

y(0)＝g

y(l)＝0

三次曲线方程如下所示：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

并且一阶导数在(l，0)点上都是零，即

y′(l)＝0

y′(l)＝a₁+2a₂l+3a₃l²

由此可得：

a₁+2a₂l+3a₃l²＝0

在x＝d最大值点一阶导数也为零，即

y′(d)＝0

y′(d)＝a₁+2a₂d+3a₃d²

由此可得：

a₁+2a₂d+3a₃d²＝0

也就是说这两个点是驻点，所以可以得到矩阵：

$B=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& l& l^2& l^3\\ 0& 1& 2d& {3d}^2\\ 0& 1& 2l& 3l^2\end{array}\right)$

$A=\left(\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\\ a_3\end{array}\right)$

$S=\left(\begin{array}{c}g\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right)$

S＝BA

解上面矩阵就可以得到三次多项式的四个常系数：a₀，a₁，a₂，a₃

b＝3l²d-l³

a₀＝g

$a_1=\frac{-6\mathrm{gld}}{b}$

$a_2=\frac{3(d+l)g}{b}$

$a_3=\frac{-2g}{b}$

式中：

g：短行程控制曲线在轧件端部开口度，mm；

l：短行程控制板坯头或尾长度，m；

d：板坯端部到开口度最大值点距离，m；

3)头尾短行程控制曲线平移；

在实际应用中，根据g，l，d计算所得的三次曲线方程，在一级执行过程中会有偏差，因此需要根据一级跟踪偏差对曲线进行平移调整；

本发明计算所得的短行程曲线方程为：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

假设需要对上面方程对应的曲线向左平移α，为了避免振荡对α，应该进行修正，修正方法采用指数平滑法，如下式所示：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\widehat{\mathrm{\α}}}_n+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\mathrm{\α}}_n^{*}$

式中：

第n+1次设定或控制α参数的预报值；

第n次设定或控制α的实际值；

第n次设定或控制α的预报值；

那么新的曲线方程如下所示：

y＝a₀+a₁(x+α)+a₂(x+α)²+a₃(x+α)³

其中新曲线方程系数值为：

a′₀＝a₀+a₁α+a₂α²+a₃α³

a′₁＝a₁+2a₂α+3a₃α²

a′₂＝a₂+3a₃α

a′₃＝a₃

即新短行程曲线方程为：

y＝a′₀+a′₁x+a′₂x²+a′₃x³

4)头尾短行程控制曲线自学习；

假设轧件端部与本体宽度偏差为g*，本发明通过指数平滑方法对g值分别进行自学习，得到新的g值，对短行程曲线进行调优，用于下块板坯短行程控制。

短行程自学习算法采用指数平滑的方法。

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\mathrm{\β}}_n^{*}+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\widehat{\mathrm{\β}}}_n$

第n+1次设定或控制β参数的预报值；

第n次设定或控制β的预报值；

第n次设定或控制β的实际值；

其中，自学习率rate范围为0-100，当rate＝0时不自学习，当rate＝100时全自学习，具体值根据特定钢种已经自学习次数情况来确定。当没有自学习过的时候采用全自学习，自学习比率最大，为100。当自学习次数少于100次采用较小自学习比率进行自学习。当自学习次数超过100次后采用小自学习比率，一般不超过50。流程图见图3：其中：

LS：长期自学习率；

LSn：自学习比率参考值；

LadaptDo：已经自学习次数；

α：自学习比率，0≤α≤100；

本发明以一板坯为例结合附图4和附图5加以说明如下：

1)读取板坯PDI数据，钢种Q195L，板坯规格200*1250*11000mm，成品宽度1220mm，中间坯厚度30mm读取模型相关参数，每块板坯到达机后测宽仪时测得头部和尾部宽度；

2)计算设定头部曲线g＝9.5，d＝0.015，l＝1；尾部曲线g＝8.5，d＝0.015，l＝1；rate＝30，per＝1；开始给出的g值是根据经验给出，控制效果不好，控制效果如图4所示；

3)计算得到头尾短行程头部曲线y＝9.5+0.895x-30.27x²+19.88x³；头尾短行程尾部曲线y＝8.5+0.8x-27.08x²+17.79x³；

4)经过轧制6块自学习之后，自学习原理参照本发明自学习说明。经过自学习后头部g＝-1.82，尾部g＝4.85，头尾短行程头部曲线y＝-1.82-0.17x+5.8x²-3.80x³；头尾短行程尾部曲线y＝4.85-0.457x-15.45x²+10.15x³；控制效果如图5所示；

图5所示，板坯头尾形状控制比较理想，头尾失宽得到有效的改善。

以上实例描述了本发明的具体实施方式，但是应该理解的是，这里具体的描述不应该理解为对本发明的实质和范围的限定，本领域内的普通技术人员在阅读说明书后对上述实例做出的各种修改，都属于本发明所保护的范围。

Claims (3)

1.一种粗轧短行程控制及自学习方法，其特征在于，包含如下工艺步骤：

(1)读取板坯PDI数据：板坯宽度、厚度、钢种，中间坯厚度，成品宽度，设备参数：轧辊直径、轧机最大轧制力、扭矩，当板坯到达粗轧机后测宽仪时提取实测值，为短行程模型自学习做数据准备；其中设备参数用于计算完成之后对轧机进行校核；

(2)根据板坯数据，读取短行程模型参数层别读取短行程模型参数，计算短行程曲线方程；

短行程计算过程控制参数有：

g：短行程控制曲线在轧件端部开口度，mm；

l：短行程控制板坯头或尾长度，m；

d：板坯端部到开口度最大值点距离，m；

已知短行程控制曲线在控制段峰值、短行程开始和结束点坐标及短行程控制长度值，据此就可以通过计算得到三次曲线的四个系数，最后得到三次曲线方程，给一级的控制数据就是此三次方程的四个系数a₀，a₁，a₂，a₃，计算如下：

已知曲线过点(0，g)、(l，0)，即：

y(0)＝g

y(l)＝0

三次曲线方程如下所示：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

并且一阶导数在(l，0)点上都是零，即

y′(l)＝0

y′(l)＝a₁+2a₂l+3a₃l²

由此可得：

a₁+2a₂l+3a₃l²＝0

在x＝d最大值点一阶导数也为零，即

y′(d)＝0

y′(d)＝a₁+2a₂d+3a₃d²

由此可得：

a₁+2a₂d+3a₃d²＝0

也就是说这两个点是驻点，所以得到矩阵：

$B=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& l& l^2& l^3\\ 0& 1& 2d& {3d}^2\\ 0& 1& 2l& 3l^2\end{array}\right)$

$B=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& l& l^2& l^3\\ 0& 1& 2d& {3d}^2\\ 0& 1& 2l& 3l^2\end{array}\right)$

$S=\left(\begin{array}{c}g\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right)$

S＝BA

解上面矩阵得到三次多项式的四个常系数：a₀，a₁，a₂，a₃

b＝3l²d-l³

a₀＝g

$a_1=\frac{-6\mathrm{gld}}{b}$

$a_2=\frac{3(d+l)g}{b}$

$a_3=\frac{-2g}{b}$

此短行程控制的三次曲线如下：

y：侧压量相对于设定宽度的补偿；x：相对于端部的距离；

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

在实际应用中将端部开口度调整量做调整，实现方式是对g乘以一个百分数per；

在d、l值固定，d＝0.1，l＝0.8，per＝0.55，g变化所对应的短行程关系曲线趋势；

(3)根据实际板坯跟踪偏差对短行程曲线平移；

轧件在辊道上滑动，立辊在实际执行的时候会提前或者滞后，因此短行程自学习针对立辊执行情况，二级短行程设定模型采用曲线平移的方法，根据一级跟踪偏差量对短行程曲线做出调整，以达到对轧件头尾形状的控制；

平移曲线是对短行程三次曲线在x轴上进行横向平移，如下：

设定的短行程曲线方程为：

y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³

当需要对上面方程对应的曲线向左平移α，为了避免振荡对α，应该按如下修正：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\widehat{\mathrm{\α}}}_n+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\mathrm{\α}}_n^{*}$

式中：

第n+1次设定或控制α参数的预报值；

第n次设定或控制α的实际值；

第n次设定或控制α的预报值；

当需要对上面方程对应的曲线向左平移α，则新曲线方程如下：

y＝a₀+a₁(x+α)+a₂(x+α)²+a₃(x+α)³

其中，新曲线方程系数值为：

a′₀＝a₀+a₁α+a₂α²+a₃α³

a′₁＝a₁+2a₂α+3a₃α²

a′₂＝a₂+3a₃α

a′₃＝a₃

即新短行程曲线方程为：

y＝a′₀+a′₁x+a′₂x²+a′₃x³

在没有采用针对短行程开口度自学习时，在头尾出现失宽以后通过模型维护工具对系数g、d、l值进行调整，以此来调整短行程控制曲线，对后续同规格轧件头尾形状进行控制；

(4)根据粗轧机后测宽仪实测头尾宽度对短行程曲线进行自学习；

短行程自学习需要测宽仪测量得到轧件端部宽度和本体宽度，然后做差得到轧件端部宽度偏差，根据偏差值对短行程开始开口度g进行自学习；再根据端部实测值偏差最大点离端部的位置，对极值点位置d值进行调整；

轧件端部与本体宽度偏差为g*，则通过指数平滑方法对g值进行自学习，得到新的g值，对短行程曲线进行调整，用于下块板坯短行程控制；

短行程自学习针对g值进行自学习，及时的调整短行程曲线的形状；自学习采用指数平滑的方法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，指数平滑的方法如下：

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{n+1}=(1-\frac{\mathrm{rate}}{100}){\mathrm{\β}}_n^{*}+\frac{\mathrm{rate}}{100}{\widehat{\mathrm{\β}}}_n$

第n+1次设定或控制β参数的预报值；

第n次设定或控制β的预报值；

第n次设定或控制β的实际值；

其中，自学习率rate范围为0-100，当rate＝0时不自学习，当rate＝100时全自学习，具体值根据特定钢种已经自学习次数情况来确定；当没有自学习过的时候采用全自学习，自学习比率最大，为100；当自学习次数少于100次采用较小自学习比率进行自学习；当自学习次数超过100次后采用小自学习比率，不超过50。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，层别是指参数按板坯规格进行区别存储。