CN104271277A - 温度控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的卷取温度控制装置(14)具备温度模型(15)、材料温度预测部(16)、运算部(20)、和模型修正部(21)。温度模型(15)具有水冷对流模型、针对水冷对流模型的第一修正项、辐射模型、针对辐射模型的第二修正项、以及空冷对流模型。运算部(20)分别改变第一修正项的值和第二修正项的值，来计算多个实绩再计算值。模型修正部(21)基于运算部(20)计算出的实绩再计算值、和对轧材(1)进行实际温度控制时由卷取温度计(8)得到的测定值，对第一修正项和第二修正项进行修正。

Description

温度控制装置

技术领域

本发明涉及在热轧生产线上使用的温度控制装置。

背景技术

在进行薄板热轧或厚板热轧时，会对轧材(金属材料)灌注冷却水，以使轧材达到所期望的温度。这样的温度控制对于轧材来说是为了获得所期望的材质(例如强度、延展性)而不可或缺的控制。另外，为了使轧材达到所期望的温度，有时还会对冷却路径进行控制。

例如，在薄板热轧生产线上，设有加热炉、粗轧机、精轧机、输出辊道(ROT：Run Out Table)、卷取机之类的设备。

在薄板热轧生产线上的轧材(金属材料)的温度控制中，设定了精轧机出口侧的温度(FDT：Finisher Delivery Temperature)的目标值。然后，进行使轧材的FDT达到这一目标值的控制，即进行精轧机出口侧温度控制(FDTC：FDT Control)。FDTC例如通过适当地控制轧制速度来进行。另外，作为用于进行FDTC的装置，有在精轧机的轧机机架之间设置机架间冷却装置(ISC：Inter Stand Coolant)。

对于精轧机送出的轧材，进行通过注水来控制卷取机入口侧温度(CT：Coiling Temperature)的卷取温度控制(CTC：CT Control)。作为用于进行CTC的装置，有在设置于精轧机与卷取机之间的ROT上设置注水装置。

图7是表示薄板热轧生产线的主要部分的结构体。

图7中，1是由金属材料形成的轧材，2是精轧机所具备的轧机机架。轧材1经轧机机架2的轧制之后，被载放到ROT的辊3上。ROT中具有多根辊3。ROT通过使辊3旋转来运送轧材1。然后，由辊3进行运送的轧材1最终被卷取机4卷取，从而成为本生产线的产品。

ROT中设有注水装置5、6。注水装置5设置于辊3的上方。注水装置5从上方向轧材1注水。注水装置6设置于辊3的下方。注水装置6从下方向轧材1注水。轧材1在ROT上成为被冷却体。

7是精轧出口侧温度计(FDT测量器)，8是卷取温度计(CT测量器)。精轧出口侧温度计7设置于轧机机架2的出口侧(ROT的入口侧)。精轧出口侧温度计7测定刚从轧机机架2出来的轧材1的温度。卷取温度计8设置于卷取机4的入口侧(ROT的出口侧)。卷取温度计8测定将要被卷取机4卷取之前的轧材1的温度。ROT上(即，精轧出口侧温度计7与卷取温度计8之间)也可以设置一个或多个其它的温度计。

CTC利用精轧出口侧温度计7所测定的轧材1的温度(测定值)和卷取温度计8所测定的轧材1的温度(测定值)来进行。

还利用精轧出口侧温度计7的测定值和卷取温度计8的测定值，来研究用于计算轧材1的温度预测值的模型(温度模型)。

图8是用于说明薄板热轧生产线所产生的热量的移动的图。

从温度模型的观点出发，薄板热轧生产线上的设备可分为运送台、轧机、水冷装置这三类。

运送台是用于运送轧材1的设备。运送台通过使辊旋转来运送轧材1。运送台例如设置在加热炉的出口侧或粗轧机与精轧机之间、精轧机的轧机机架2之间。ROT的辊3也是构成运送台的构件。图8的标号9表示的是构成运送台的辊(辊3也包括在内)。

轧机是用于对轧材1进行轧制的设备。轧机例如由粗轧机的轧制机架或精轧机的轧制机架2构成。轧机中具有用于对轧材1进行轧制的轧辊10。

水冷装置是用于对轧材1注水来使其冷却的设备。水冷装置例如由机架间冷却装置或注水装置5、6构成。

热量的移动包括了“热传递”和“热传导”。热传递是指材料(轧材1)与外部环境(例如空气、水)之间发生的热量移动。而热传导是指材料(轧材1)的内部发生的热量移动。即，轧材1的表面通过与空气或水相接触，热量经由热传递而转移，从而使得表面的温度下降。当轧材1的表面部分的温度下降时，会在轧材1的内部发生热传导，热量从温度较高的内部部分移动到温度变低了的表面部分。

热传导是在轧材1的内部发生的现象，从而在薄板热轧生产线的任何一台设备上都会发生。因此，下面将省略与热传导有关的详细说明。

对于运送台上的热传递，只要考虑对材料(轧材1)的空冷效果即可。空冷效果包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。

轧机中的热传递有从轧材1向轧辊10的散热、和因轧材1与轧辊10摩擦而发热。轧机在对轧材1进行加工时产生的热量虽然不是热传递，但也需要考虑这种热量。

关于水冷装置中的热传递，考虑对材料(轧材1)的空冷效果和水冷效果。水冷效果包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。水冷对流是指将轧材1的热量转移到提供给轧材1的冷却水中的对流。空冷效果如上所述，包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。轧材1被水覆盖的部分会发生水冷对流和辐射，但不会发生空冷对流。轧材1未被水覆盖的部分会发生空冷对流和辐射，但不会发生水冷对流。

另外，对于不进行注水的水冷装置，可以将其视作为与运送台相同。

在薄板热轧生产线上，当轧材1的温度达到800度以上时，其组织结构(钢材的组织结构)为奥氏体。随着轧材1冷却，轧材1的温度下降，其组织结构会变态为铁氧体。在组织结构变态为铁氧体时，会释放出潜热，导致轧材1的温度上升。将这一发热现象称为变态发热。对于水冷装置，需要将上述变态发热也考虑在内。

为了计算出轧材1的温度预测值，通常用数学式来表达温度模型。数学式中包含有多种参数。该参数即计算轧材1的温度预测值时所需的参数，有例如轧材1的热传导率、比热、密度。另外，水冷时或空冷时的热传递系数、其它热物性值也包括在上述参数之内。

上述参数的数值已被文献公开。但是，文献中公开的数值是在实验室内材料处于静止状态下测定的值。而在薄板热轧生产线上，轧材1(材料)高速地移动。上述环境的差异导致即使将文献中公开的数值代入上述数学式的参数(温度模型)，也无法准确地预测轧材1的温度。从而，在薄板热轧生产线上，研究温度模型并找到与通过测定得到的温度(实绩值)相应的修正值变得十分重要。

专利文献1～3中公开了与温度模型有关的现有技术。

在专利文献1所记载的装置中，将实际控制时使用的值代入到温度模型中。然后，将温度模型计算得到的卷取温度的计算值与卷取温度的测定值进行比较，来研究温度模型。

在专利文献2所记载的装置中，使用温度模型来计算空冷导致的温度下降量。另外，水冷导致的温度下降量通过从整体温度下降量减去空冷导致的温度下降量而得到。在专利文献2所记载的装置中，没有对温度模型进行研究。

在专利文献3所记载的装置中，使用温度模型来计算空冷导致的温度下降量。另外，水冷导致的温度下降量通过从整体温度下降量减去空冷导致的温度下降量而得到。在专利文献3所记载的装置中，在研究温度模型时，并没有将空冷的效果与水冷的效果分离开来。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开2003-39109号公报

专利文献2：日本专利特开平9-85328号公报

专利文献3：日本专利特开2007-301603号公报

发明内容

发明所要解决的技术问题

图9是用于说明温度模型研究方法的图。专利文献1所记载的研究方法与图9所示的研究方法基本相同。

图9中，11是现实厂房，12是控制装置。现实厂房11中设有运送台、轧机、水冷装置之类的设备。现实厂房11由控制装置12进行控制。

控制装置12向现实厂房11进行控制输出，使现实厂房11进行各种动作。控制装置12还从现实厂房11接收厂房输出。控制装置12基于从现实厂房11接收到的厂房输出，进行控制运算。控制装置12基于控制运算的结果向现实工厂11进行控制输出，修正现实厂房11的动作，以使轧材1的卷取温度达到所期望的值。在轧材1被轧制的过程中，由卷取温度计8测定轧材1的卷取温度。

来自控制装置12的控制输出及来自现实厂房11的厂房输出存储在规定的存储装置(未图示)中。当对现实厂房的控制结束时，存储在上述存储装置中的控制输出和厂房输出被输入至温度模型13。将上述那样在控制结束后由温度模型13计算出的值称为卷取温度的实绩再计算值。通过对卷取温度的测定值与实绩再计算值进行比较，能够判定温度模型所具有的整体不确定性。

上述实绩再计算值的构思不仅能够用于最下游的卷取温度，还能够适用于生产线上其他位置的温度。例如，当ROT上设有温度计时，将这一位置上轧材1的温度的测定值与这一位置上轧材1的温度的实绩再计算值进行比较即可。

CTC中，由注水装置5、6进行注水，从而控制轧材1的温度。如上所述，关于水冷装置中的热传递，需要考虑对轧材1的空冷效果和水冷效果。为了进行CTC，在ROT的入口侧设有精轧出口侧温度计7，在ROT的出口侧设有卷取温度计8。但是，从各温度计7、8的测定值，并不能将温度下降量中因空冷导致的下降量与因水冷导致的下降量分开考虑。

一般来说，对材料的水冷效果要大于空冷效果。但是，在薄板热轧生产线上，ROT的长度有时会在100m左右，从而无法忽视对轧材1的空冷效果。例如，当注水装置5、6的注水量较少的情况下，ROT上进行水冷部分的长度只有数m～10m左右。而ROT的其它部分都进行空冷。如果不考虑因空冷导致的温度下降量，则即使研究温度模型也无法提高研究精度，其结果将导致CTC整体的精度下降。

上述说明虽然是对薄板热轧生产线进行的，但对于不具备卷取机的厚板热轧生产线也是同样的想法。即，厚板热轧生产线也可能发生与上述相同的问题。

本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于提供一种能够在热轧生产线上高精度地研究温度模型的温度控制装置。

解决技术问题所采用的技术方案

本发明所涉及的温度控制装置用于热轧生产线，该热轧生产线包括：用于对金属材料进行轧制的轧机；将经轧机轧制后的金属材料运送到下游侧的运送台；在运送台的入口侧测定金属材料的温度的第一温度计；在第一温度计的测定位置的下游侧测定金属材料的温度的第二温度计；以及为了使运送台正在运送的金属材料冷却而向金属材料注水的注水装置，所述温度控制装置包括：用于计算金属材料的温度的温度模型；使用温度模型预测金属材料的温度的材料温度预测部；当热轧生产线上对金属材料的温度控制结束后，将对该金属材料进行温度控制时实际使用的实绩值代入温度模型，从而计算出第二温度计的测定位置上金属材料的温度的实绩再计算值的运算部；以及对温度模型进行修正的模型修正部，温度模型具有：水冷对流模型、针对水冷对流模型的第一修正项、辐射模型、针对辐射模型的第二修正项、以及空冷对流模型，运算部使第一修正项的值与第二修正项的值分别发生改变，从而计算出多个实绩再计算值，模型修正部基于运算部计算出的实绩再计算值、和对金属材料进行实际的温度控制时由第二温度计测定的测定值，来对第一修正项和第二修正项进行修正。

发明效果

根据本发明所涉及的温度控制装置，能够在热轧生产线上高精度地研究温度模型。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1中的温度控制装置的结构图。

图2是用于说明图1所示的卷取温度控制装置的功能的图。

图3是用于说明轧材板厚方向上的温度计算的图。

图4是用于说明图1所示的运算部及模型修正部的各功能的图。

图5是表示本发明的实施方式1中的温度控制装置的动作的流程图。

图6是表示各片段的温度测定值与实绩再计算值的一个示例的图。

图7是表示薄板热轧生产线的主要部分的结构图。

图8是用于说明薄板热轧生产线上产生的热量的移动的图。

图9是用于说明温度模型的研究方法的图。

具体实施方式

参照附图，对本发明进行详细说明。各图中，对于相同或相当的部分标注相同的标号。对于重复的说明，适当地简化或者省略。

实施方式1

图1是表示本发明的实施方式1中的温度控制装置的结构图。

以下，对本温度控制装置用于薄板热轧生产线的情况进行具体说明。本温度控制装置用于其它热轧生产线的情况下，例如用于厚板热轧生产线的情况下，可以基于以下的记载来容易地实现，因此省略其说明。

薄板热轧生产线上设有加热炉、粗轧机、精轧机、输出辊道(ROT)、卷取机之类的设备。薄板热轧生产线上，如上所述，进行精轧出口侧温度计(EDTC)和卷取温度控制(CTC)。

图1中，1是由金属材料构成的轧材，2是精轧机所具备的轧机机架。轧材1经轧机机架2轧制之后，被载放到ROT的辊3(图1中未图示)。ROT中具备多根辊3。ROT通过使辊3旋转来运送轧材1。然后，由辊3运送的轧材1最终被卷取机4卷取，成为本生产线的产品。

ROT具备注水装置5、6。注水装置5设置于辊3的上方。注水装置5从上方向轧材1注水。注水装置6设置于辊3的下方。注水装置6从下方向轧材1注水。轧材1在ROT上成为被冷却体。

7是精轧出口侧温度计(FDT测量器)，8是卷取温度计(CT测量器)。精轧出口侧温度计7设置于轧机机架2的出口侧(ROT的入口侧)。精轧出口侧温度计7测定刚从轧机机架2出来的轧材1的温度。卷取温度计8设置于卷取机4的入口侧(ROT的出口侧)。卷取温度计8测定将要被卷取机4卷取之前的轧材1的温度(卷取温度：CT)。ROT上(即，精轧出口侧温度计7与卷取温度计8之间)也可以设置一个或多个其它的温度计。

以ROT为基准，也可以将精轧出口侧温度计7称为ROT入口侧温度计，将卷取温度计8称为ROT出口侧温度计。本实施方式中，精轧出口侧温度计7构成第一温度计。卷取温度计8构成在第一温度计的下游侧进行温度测定的第二温度计。

从温度模型的观点出发，薄板热轧生产线上的设备可分为运送台、轧机、水冷装置这三类。

轧机是用于对轧材1进行轧制的设备。轧机例如由粗轧机的轧制机架或精轧机的轧制机架2构成。轧机中具有用于对轧材1进行轧制的轧辊10。

运送台是用于运送轧材1的设备。运送台通过使辊旋转来运送轧材1。运送台例如设置在加热炉的出口侧或粗轧机与精轧机之间、精轧机的轧机机架2之间。ROT的辊3也是构成运送台的构件。ROT将轧机机架2轧制后的轧材1运送到下游侧。

水冷装置是用于对轧材1注水来使其冷却的设备。水冷装置例如由机架间冷却装置或注水装置5、6构成。注水装置5、6是用于使ROT正在运送的轧材1冷却的装置。

热量的移动包括了“热传递”和“热传导”。对于热量移动的考虑，如上文所述。

对于运送台上的热传递，只要考虑对轧材1的空冷效果即可。空冷效果包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。

轧机中的热传递有从轧材1向轧辊10的散热、和因轧材1与轧辊10摩擦而产生的发热。轧机在对轧材1进行加工时产生的热量虽然不是热传递，但也需要考虑这种热量。

关于水冷装置中的热传递，考虑对轧材1的空冷效果和水冷效果。水冷效果包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。空冷效果如上所述，包括了因辐射造成的温度下降、和因对流造成的温度下降。轧材1被水覆盖的部分会发生水冷对流和辐射，但不会发生空冷对流。轧材1未被水覆盖的部分会发生空冷对流和辐射，但不会发生水冷对流。另外，对于水冷装置，需要将变态发热也考虑在内。

CTC由卷取温度控制装置14来进行。图2是用于说明图1所示的卷取温度控制装置的功能的图。如图2所示，卷取温度控制装置14在进行CTC时，将轧材1视作为由多个片段连续构成的集合体。即，卷取温度控制装置14将轧材1从前端到末端分割为多个片段。卷取温度控制装置14例如以各片段具有1m～10m左右的固定长度的方式分割轧材1。

以下，根据需要对各片段标记编号来表示。例如，将任意位置的片段的编号记为j。将设置于片段No.j的前端侧的前一个片段的编号记为j-1。将设置于片段No.j-1的前端侧的前一个片段的编号记为j-2。以下，对于前端侧的各片段以同样的方式标注编号。将设置于片段No.j的末端侧的后一个片段的编号记为j+1。将设置于片段No.j+1的末端侧的后一个片段的编号记为j+2。以下，对于末端侧的各片段以同样的方式标注编号。

卷取温度控制装置14考虑每一个片段的热量进出，从而对注水装置5、6进行控制。卷取温度控制装置14在进行CTC时，将注水装置5、6分割为多个水冷模组。即，ROT中沿着辊3并排设置多个水冷模组。

以下，根据需要对各水冷模组标记编号来表示。例如，将任意位置的水冷模组的编号记为i。将设置于水冷模组No.i的上游侧(ROT入口侧)的前一个水冷模组的编号记为i-1。将设置于水冷模组No.i-1的上游侧的前一个水冷模组的编号记为i-2。以下，对于设置于上游侧的各水冷模组以同样的方式标注编号。将设置于水冷模组No.i的下游侧(ROT出口侧)的后一个水冷模组的编号记为i+1。将设置于水冷模组No.i+1的下游侧的后一个水冷模组的编号记为i+2。以下，对于设置于下游侧的各水冷模组以同样的方式标注编号。

卷取温度控制装置14具备温度模型15、材料温度预测部16、注水量决定部17、跟踪部18、阀门控制部19、运算部20、模型修正部21、模型研究部22。

温度模型15是用于计算轧材1温度(温度的预测值)的模型。温度模型15存储在例如卷取温度控制装置14内的存储部(未图示)中。温度模型15中，用数学式来表达轧材1与外部环境(例如空气、水)之间发生的热传递、轧材1内部发生的热传导、变态发热效果。温度模型15的详细情况将在后文中阐述。

材料温度预测部16具有使用温度模型15来预测轧材1温度的功能。材料温度预测部16通过对各片段应用温度模型15来预测各片段的温度。例如，材料温度预测部16通过对片段No.j应用温度模型15来计算片段No.j的温度的预测值。

注水量决定部17具有决定注水装置5、6要注入的水量的功能。注水量决定部17一边与材料温度预测部16之间进行信息的交换，一边计算来自各水冷模组的注水量。然后，注水量决定部17基于材料温度预测部16所预测的轧材1的温度，决定来自各水冷模组的注水量。

例如，注水量决定部17首先在材料温度预测部16中设定注水量的初始值。材料温度预测部16基于注水量决定部17所设定的初始值，使用温度模型15来计算轧材1的温度的预测值。当材料温度预测部16计算出的CT的预测值在所期望的范围(例如CT的目标值T_tar±α)之外时，注水量决定部17对材料温度预测部16中设定的注水量进行修正。材料温度预测部16基于注水量决定部17所设定的修正值，使用温度模型15再次计算轧材1的温度的预测值。注水量决定部17和材料温度预测部16反复进行注水量的设定(修正)和预测值的计算。然后，注水量决定部17决定最终的注水量，使各片段的CT的预测值在所期望的范围内。

跟踪部18具有跟踪轧材1的位置的功能。跟踪部18基于从薄板热轧生产线的各设备得到的各种信息，时时刻刻地计算各片段的位置。

阀门控制部19具有控制注水装置5、6的阀门的功能。阀门控制部19基于注水量决定部17所决定的注水量、和来自跟踪部18的跟踪信息，控制阀门，以使注水装置5、6进行恰当的注水。所谓跟踪信息，是指由跟踪部18计算出的轧材1的位置信息。

例如，从轧机机架2出来的片段No.j的温度由精轧出口侧温度计7进行测定。通过由精轧出口侧温度计7测定片段No.j的温度，注水量决定部17决定各水冷模组对片段No.j的注水量。与片段No.j有关的跟踪信息从跟踪部18输入至阀门控制部19。阀门控制部19准确地控制各水冷模组的阀门，以按照恰当的时序进行注水量已被注水量决定部17决定的注水。

运算部20具有计算轧材1的CT的实绩再计算值的功能。当薄板热轧生产线上结束了对轧材1的温度控制时(例如轧材1被卷取机4卷取时)，运算部20获取在对轧材1进行温度控制时实际使用的各种实绩值。然后，运算部20将所获取的实绩值代入温度模型15，从而计算出轧材1的CT的实绩再计算值。运算部20的详细情况将在后文中阐述。

模型修正部21具有对温度模型15进行修正的功能。模型修正部21基于运算部20计算出的轧材1的CT的实绩再计算值，进行上述修正。模型修正部21的详细情况将在后文中阐述。

接着，参照图3～图6，对卷取温度控制装置14所具备的功能进行详细说明。

首先，说明温度模型15所表述的数学式的例子。

被冷却体为轧材1，其具有一定体积。因此，将轧材1沿着板厚方向分割成微小部分(微小体积)，考虑第k个微小部分的温度变化。第k个微小部分的温度变化ΔTk由下式来表示。

[数学式1]

$\mathrm{\Δ}{T}_k=\frac{\mathrm{\Σ}{Q}_k}{\mathrm{\ρ}{C}_p{V}_k}\mathrm{\Δt}\·\·\·\left(1\right)$

其中，

ρ：被冷却体的密度[kg/mm³]

C_p：被冷却体的比热[J/kg/deg]

V_k：第k个微小体积[mm³]

Δt：时间变化[s]

∑Q：热流之和[W]

数学式1的计算也被称为有限差分法的计算。这一计算方法计算微小部分的热量进出，从而计算出整体的温度变化。图3是用于说明轧材板厚方向上的温度计算的图。图3中，将轧材1沿着板厚方向分割成微小部分(微小体积)，并用点来代表该微小部分的温度。图3中，将该点记为node(节点)。即，点与点之间考虑热传导，对于位于轧材1的表面(上表面、下表面)的点，则考虑与外界之间的热传递。

热流包括了例如由水冷对流、辐射、空冷对流、热传导造成的热流。将这些因素造成的热流都考虑在内。式中，Q本身是正值。当被冷却体的热量转移时，用符号来标记。

在微小部分存在于轧材1表面的情况下，热流之和∑Q_k由下式来表示。在微小部分存在于轧材1表面的情况下，需要同时考虑热传递和热传导。

[数学式2]

ΣQ_k＝-Q_w,k-Q_a,k-Q_rad,k+Q_k+1→k-Q_k→k+1+Q_trans,k…(2)

其中，

Q_w：从被冷却体的表面到冷却水的热流[W]

Q_a：从被冷却体的表面到周围空气的热流[W]

Q_rad：从被冷却体的表面通过辐射产生的热流[W]

Q_k+1→k：在被冷却体的内部从第k+1个微小部分受到的热流[W]

Q_k→k+1：在被冷却体的内部向第k+1个微小部分散发的热流[W]

Q_trans,k：被冷却体的变态发热而产生的热流[W]

Q_k+1→k及Q_k→k+1仅在从温度较高处到温度较低处的方向上产生。

在微小部分存在于轧材1内部的情况下，热流之和∑Q_k由下式来表示。在微小部分存在于轧材1内部的情况下，无需考虑热传递。

[数学式3]

ΣQ_k＝Q_k-1→k+Q_k+1→k-Q_k→k-1-Q_k→k+1+Q_trans,k…(3)

从被冷却体的表面到冷却水的热流Q_w(水冷对流模型)由下式来表示。

[数学式4]

Q_w＝h_wA_w(T_surf-T_w)…(4)

其中，

h_w：被冷却体与冷却水之间的热传递系数[W/mm²/℃]

A_w：被冷却体的表面积[mm²]

T_surf：被冷却体的表面温度[℃]

T_w：冷却水的温度[℃]

从被冷却体的表面到周围空气的热流Q_a(空冷对流模型)由下式来表示。

[数学式5]

Q_a＝h_aA_a(T_surf-T_a)…(5)

其中，

h_a：被冷却体与周围空气之间的热传递系数[W/mm²/℃]

A_a：被冷却体的表面积[mm²]

T_surf：被冷却体的表面温度[℃]

T_a：周围空气的温度[℃]

从被冷却体的表面通过辐射产生的热流Q_rad(辐射模型)根据Stefan-Boltzmann公式，由下式来表示。

[数学式6]

Q_rad＝ε·A_rad·σ·{(T_surf+273)⁴-(T_amb+273)⁴}…(6)

其中，

ε：辐射率

σ：Stefan-Boltzmann常数(＝5.668339×10^-14)[W/mm²/K⁴]

A_rad：被冷却体的表面积[mm²]

T_surf：被冷却体的表面温度[℃]

T_amb：周围温度[℃]

本发明中，将对轧材1的空冷效果和水冷效果分离开来进行同定。因此，作为温度模型15所表述的数学式，例如在采用上述数学式1～数学式6时，只需对数学式2进行如下的修正。

[数学式7]

ΣQ_k＝-Z_wQ_w,k-Z_aQ_a,k-Z_rQ_rad,k+Q_k+1→k-Q_k→k+1+Q_trans,k…(7)

其中，

Z_w：对水冷对流项(水冷对流模型)的修正项

Z_a：对空冷对流项(空冷对流模型)的修正项

Z_r：对辐射项(辐射模型)的修正项

即，模型修正部21要分别对修正项Z_w、Z_a、Z_r进行恰当的修正。

接着，对运算部20的功能和模型修正部21的功能进行详细说明。

图4是用于说明图1所示的运算部及模型修正部的各功能的图。图5是表示本发明的实施方式1中的温度控制装置的动作的流程图。图6是表示各片段的温度测定值与实及再计算值的一个示例的图。

轧材1从轧机机架2出来后，由ROT进行运送。在轧材1被ROT运送的期间内，对轧材1进行CTC。当对轧材1的CTC结束时，进行CTC时的控制输出及各种测定值被输入至运算部20。

运算部20为了计算实绩再计算值，需要有如下的信息I1～I5。

I1：ROT入口侧的轧材1温度的测定值

I2：轧材1速度的测定值

I3：来自注水装置5、6的注水量的实绩值与注水时序的实绩值

I4：注水装置5、6所注入的水的温度的实绩值

I5：轧材1的信息(例如金属种类、尺寸、所配的化学成分等)

上述信息I1是在计算实绩再计算值时设定初始条件所需的信息。信息I2是计算数学式1的Δt所需的信息。信息I3是从数学式4求出轧材1的各片段在哪个位置接受哪种程度的水冷时所需的信息。信息I4是进行数学式4和数学式6的计算时所需的信息。在进行数学式5和数学式6的计算时，周围空气的温度的信息也是必需的。可以测定周围空气的温度，利用该实绩值来进行数学式5和数学式6的计算。关于周围空气的温度，可以是固定值，也可以视作为与水温相同的温度。信息I5是数学式1中计算比热和密度时所需的信息。

信息I5(例如钢种或化学成分的信息)也可以在温度模型15中间接地表达建模困难的效果(例如表面粗糙度的影响)时使用。例如，添加了Nb(铌)的钢的表面容易变得不光滑，从而用冷却水来冷却的效果得到提高。但是，将Nb的配比量表示为定量的模型比较困难。这种情况下，例如预先准备按照钢种或化学成分分类的修正值的数值表。温度模型15中，基于所输入的信息I5，选择恰当的要使用的数据表。

图4中，T_FDT ^ACT是轧材1的片段No.j从精轧机的最后一个轧机机架2出来时由精轧出口侧温度计7所测定的温度(实绩值)。T_CT ^ACT是同一轧材1的片段No.j在被卷取机4卷取之前由卷取温度计8所测定的温度(实绩值)。

当轧材1被卷取机4卷取，对轧材1的轧制加工(温度控制)结束时，运算部20接收到计算实绩再计算值所需的数据(包括上述信息I1～I5)(图3的S101)。运算部20对轧材1的各片段计算与各水冷模组相对应的位置上的实绩再计算值。运算部20在S101中获取进行上述计算所需的数据。

运算部20在S101中获取数据时，对修正项Z_w、Z_a、Z_r分别计算用于使误差e_n减少的符号(S102)。S102的具体处理内容将在后文中阐述。

运算部20在S102中决定了修正项Z_w、Z_a、Z_r的各符号之后，开始计算轧材1的实绩再计算值。

运算部20首先将修正项Z_w、Z_a、Z_r分别设定为初始值(例如1.0)(S103)。运算部20还将求解的重复次数n设定为1(n＝1)(S104)。

初始设定结束后，运算部20将片段No.设定为1(j＝1)(S105)。运算部20还将片段No.1的FDT实绩值设定为开始温度。然后，运算部20使用温度模型15，计算出与片段No.1相关的下述值(S106)。

T_E1j ^R-n：水冷模组No.1入口侧的温度的实绩再计算值

T_Dij ^R-n：水冷模组No.1到最后一个水冷模组的各出口侧的温度的实绩再计算值

T_CT ^R-n：CT的实绩再计算值

上标R-n表示实绩再计算值(Re-predicted Value)的R和求解的重复次数。

图4中，连接T_FDT ^ACT与T_CT ^ACT(T_CT ^R-n)的线用直线来表示。这是进行了简化的说明，实际上是用复杂的曲线(或折线)连接T_FDT ^ACT与T_CT ^ACT(T_CT ^R-n)。

运算部20结束上述计算后，判定在S106中成为计算对象的(当前的)片段是否是最后一个片段(j＝N)(S107)。如果当前的片段不是最后一个片段(S107：否)，则运算部20使片段No.加1(j＝j+1)，对下游侧的后一个片段进行S106的计算(从S108回到S106)。

图6示出了对所有片段进行S106计算后的结果。图6所示的粗虚线是连接各片段(j＝1～N)的CT实绩值T_{CT(j＝1～N)} ^ACT的直线。图6所示的粗实线是穿过各片段(j＝1～N)的CT实绩再计算值T_{CT(j＝1～N)} ^R-n的曲线(或折线)。

运算部20结束对所有片段的S106计算之后(S107：是)，对CT的实绩值T_{CT(j＝1～N)} ^ACT与CT的实绩再计算值T_{CT(j＝1～N)} ^R-n进行比较，求出误差e_n(S109)。误差e_n的计算是基于T_{CT(j＝1～N)} ^ACT与T_{CT(j＝1～N)} ^R-n的差，根据例如下式来进行。

[数学式8]

$e_n=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|T_{\mathrm{CT},j}^{\mathrm{ACT}}-T_{\mathrm{CT},j}^{R-n}|\·\·\·\left(8\right)$

或者

$e_n=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(T_{\mathrm{CT},j}^{\mathrm{ACT}}-T_{\mathrm{CT},j}^{R-n})}^2\·\·\·\left(9\right)$

模型修正部21判定运算部20计算出的误差e_n是否在规定的允许范围内(S110)。上述允许范围被预先设定。例如，如图4所示，当CT实绩值T_CT ^ACT与第一次CT实绩再计算值T_CT ^R-1相差很大时，误差e_n在允许范围之外(S110：否)。

当误差e_n在允许范围之外时，模型修正部21判定求解的重复次数n是否在最大次数以内(S111)。上述最大次数被预先设定。若S111中求解的重复次数n在最大次数以内，则运算部20变更修正项Z_w、Z_a、Z_r各值，以使CT的实绩再计算值T_CT ^R-n接近CT的实绩值T_CT ^ACT(参照图4)。即，运算部20变更修正项Z_w、Z_a、Z_r各值，以使误差e_n变小(S112)。

S112中的变更基于S102的计算结果来进行。S102中，运算部20使修正项Z_w、Z_a、Z_r各值分别发生微小的变化(ΔZ_w、ΔZ_a、ΔZ_r)，从而掌握使误差e_n变小的符号。上述ΔZ_w、ΔZ_a、ΔZ_r被预先设定。

例如，运算部20首先将各修正项分别设定为初始值(Z_w0、Z_a0、Z_r0)，计算轧材1的CT的实绩再计算值T_CT。然后，运算部20使修正项Z_w的值发生微小的变化，计算CT的实绩再计算值T_CT，从而决定修正项Z_w的符号。具体而言，首先，将修正项设定为Z_w0+ΔZ_w、Z_a0、Z_r0，计算CT的实绩再计算值T_CT。根据Z_w设定为Z_w0时的实绩再计算值T_CT、与Z_w设定为Z_w0+ΔZ_w时的实绩再计算值T_CT，计算出误差e_n。然后，将修正项设定为Z_w0-ΔZ_w、Z_a0、Z_r0，计算CT的实绩再计算值T_CT。根据Z_w设定为Z_w0时的实绩再计算值T_CT、与Z_w设定为Z_w0-ΔZ_w时的实绩再计算值T_CT，计算出误差e_n。然后，对Z_w变更为Z_w0+ΔZ_w时得到的误差e_n、与Z_w变更为Z_w0-ΔZ_w时得到的误差e_n进行比较，决定使误差e_n变小的符号。

运算部20对修正项Z_a和修正项Z_r也进行与上述相同的计算。即，运算部20使修正项Z_a的值发生微小的变化(±ΔZ_a)，并计算误差e_n，从而决定修正项Z_a的符号。运算部20还使修正项Z_r的值发生微小的变化(±ΔZ_r)，并计算误差e_n，从而决定修正项Z_r的符号。

例如，ΔZ_w设定为Z_w0的5％左右的值。同样，ΔZ_a设定为Z_a0的5％左右的值。ΔZ_r设定为Z_r0的5％左右的值。

运算部20在S112中，基于S102中决定的符号，朝着误差e_n变小的方向，使修正项Z_w、Z_a、Z_r各值分别变化ΔZ_w、ΔZ_a、ΔZ_r。然后，运算部20使求解的重复次数n加1(n＝n+1),并回到S105的处理(S113)。

例如，在第一次求解时，得到图4所示的实绩再计算值T_CT ^R-1。这一情况下，通过在S112中对各修正项的值进行修正，从而在第二次求解时，得到实绩再计算值T_CT ^R-2。即，第二次求解时，误差e_n变得小于第一次的误差e_n。同样，第三次求解时，误差e_n变得小于第二次的误差e_n。在第一次求解或之后的求解中，当误差e_n在允许范围内时(S110：是)，模型修正部21将计算出允许范围内的误差e_n时使用的修正项Z_w、Z_a、Z_r各值存储到存储部中(S114)。

在误差的e_n的计算进行了最大次数，但误差e_n仍然没有在允许范围内的情况下(S111：否)，模型修正部21将目前为止的计算中得到的误差e_n最小时使用的修正项Z_w、Z_a、Z_r各值存储到存储部中(从S115到S114)。

模型修正部21在S115中存储修正项Z_w、Z_a、Z_r各值时，也可以进行极限处理。经过S110的处理或S115的处理而得到的修正项Z_w、Z_a、Z_r各值中，包含有依赖于实绩数据的误差。通过进行极限处理，能够防止Z_w、Z_a、Z_r各值过大。如果水冷对流模型、空冷对流模型、辐射模型是正确的，则修正项Z_w、Z_a、Z_r分别为1.0附近的值。

存储部中根据轧材1的每一种分类方式都存储有研究表。例如，根据轧材1的每一种钢种、每一种尺寸都准备了研究表。还为每一个修正项准备了研究表。模型修正部21在S115中，将修正项Z_w、Z_a、Z_r各值存储到与本次轧材1的分类方式相同的分类方式的研究表中。

另外，模型修正部21在将修正项Z_w、Z_a、Z_r各值存储到研究表中时，对已存储的值与本次得到的值进行适当的加权。例如，模型修正部21使用加权系数K，按照下式更新研究表。

(要存储的研究值)＝K×(新得的研究值)+(1-K)×(已存储的研究值)…(10)

在具有上述结构的温度控制装置中，之后使用经模型修正部21进行了修正的温度模型15，重新对轧材1进行CTC。即，材料温度预测部16在预测轧材1的温度时，从与成为控制对象的轧材1的分类方式相同的分类方式的研究表中获取各种值，并将其反映在温度模型15中。

根据本发明的实施方式1，能够用实绩数据来对水冷对流模型、空冷对流模型、辐射模型中存在的误差进行准确的修正。能够高精度地研究温度模型15，从而能够更高精度地进行CTC。

实施方式2

通过利用运算部20和模型修正部21进行图5所示的处理流程，来计算各片段的T_E1j ^R-n、T_Dij ^R-n、T_CT ^R-n，并将新得的修正项Z_w、Z_a、Z_r的值存放到研究表中。然而，如果图6所示的粗实线(实绩再计算值T_{CT(j＝1～N)} ^R-n)相对于粗虚线(实绩值T_{CT(j＝1～N)} ^ACT)倾斜，就会导致误差e_n无法小于某一个值。

模型研究部22进行使T_{CT(j＝1～N)} ^R-n与T_{CT(j＝1～N)} ^ACT的差接近零的处理。模型研究部22基于上述的差，计算出用于对材料温度预测部16的预测值进行修正的研究值。具体而言，在实施方式1中所说明的所有处理结束后，模型研究部22开始以下的处理。

模型研究部22使用存储在研究表中的修正项Z_w、Z_a、Z_r的值，计算出所有片段(No.j＝1～N)在CT位置上的实绩再计算值T_CT,j ^R-F。具体而言，与图5的S106一样，首先，将片段No.1的FDT实绩值设定为开始温度。模型研究部22从水冷模组No.1开始向下游侧进行温度计算，直到CT位置为止，从而得到T_CT,j ^R-F。然后，模型研究部22按照下式，计算出研究值(即与实绩值T_CT,j ^ACT之差)。

[数学式9]

$e_F\left(j\right)=T_{\mathrm{CT},j}^{\mathrm{ACT}}-T_{\mathrm{CT},j}^{R-F}\·\·\·\left(11\right)$

模型研究部22将由数学式11得到的研究值e_F(j)作为各片段的温度误差存储到研究表中。此时，将轧材1的长度归一化，并在对应的位置上存储恰当的研究值。例如，考虑轧材1的片段总数为200，归一化后的长度L为100的情况。片段No.10和No.11的研究值存放在研究表的第5个(100×10/200＝5)位置上。片段No.12和No.13的研究值存放在研究表的第6个(100×12/200＝6)位置上。

在将研究值存放到研究表中的情况下，也可以用数学式10来进行适当的加权。

具有上述结构的温度控制装置中，之后，材料温度预测部16在预测轧材1的温度时，从与成为控制对象的轧材1的分类方式相同的分类方式的研究表中获取各种值，并将其反映在温度模型15中。材料温度预测部16使用温度模型15来计算FDT到CT的温度。然后，材料温度预测部16将使用温度模型15而得到的预测值、与作为温度误差而存储在研究表中的值相加，导出最终的预测值。例如，考虑轧材1的片段总数为50，归一化后的长度L为100的情况。材料温度预测部16在预测例如片段No.20的温度时，将使用温度模型15而得到的预测值、与存储在研究表的第40个(100×20/50＝40)位置上的温度误差相加。

根据本发明的实施方式2，对于水冷对流模型、空冷对流模型、辐射模型中存在的误差以外的误差，也能恰当地进行修正。从而，能够高精度地研究温度模型15，能够更高精度地进行CTC。

实施方式3

实施方式1中，通过使修正项Z_w、Z_a、Z_r各值分别发生微小的变化来计算多个实绩再计算值，从而最终决定Z_w、Z_a、Z_r各值。但是，在进行图5所示处理的情况下，如果变量较多，则有时无法得到最适解，或者有时计算无法收敛。因此，本实施方式中，考虑减少变量。即，将修正项Z_w、Z_a、Z_r中的任一个值固定来进行图5所示的处理。

在减少变量的情况下，希望将对计算结果影响最小的修正值作为固定值来处理。在进行CTC时，轧材1的温度在400℃～900℃左右。在这一温度范围内，空冷对流的效果最小。例如，空冷对流所产生的热流Q_a在辐射产生的热流Q_rad的1/10～1/4左右。因此，本实施方式中，将修正项Z_a作为固定值(例如Z_a＝1)来处理，将修正项Z_w和Z_r作为变量来处理。

其他结构和动作与实施方式1或2中公开的结构和动作相同。

例如，在图5的S102中，运算部20对修正项Z_w和Z_r分别计算用于使误差e_n减少的符号。另外，在S112中，运算部20变更修正项Z_w、Z_r各值，以使误差e_n变小。

具有上述结构的温度控制装置在进行图5所示处理的情况下，能够防止无法得到最适解、或者计算无法收敛的情况发生。还能够减轻运算部20的运算负荷，能够更高精度地进行CTC。

也可以将Z_a以外的修正项设为固定值。但是，如上所述，在进行CTC的情况下，最好是将修正项Z_a设为固定值来进行处理。

实施方式4

本实施方式中，与上述实施方式1～3的情况不同之处在于不利用运算部20的功能和模型修正部21的功能，对这种情况进行说明。

模型研究部22计算出所有片段(No.j＝1～N)在CT位置上的实绩再计算值T_CT,j ^R-F。具体而言，模型研究部22首先将片段No.1的FDT实绩值设定为开始温度。模型研究部22从水冷模组No.1开始向下游侧进行温度计算，直到CT位置为止，从而得到T_CT,j ^R-F。然后，模型研究部22使用数学式11，计算出研究值(即与实绩值T_CT,j ^ACT之差)。

这一计算与实施方式2中修正项Z_w、Z_a、Z_r各值设定为1.0时相同。

模型研究部22将由数学式11得到的研究值e_F(j)作为各片段的温度误差存储到研究表中。此时，将轧材1的长度归一化，并在对应的位置上存储恰当的研究值。在将研究值存放到研究表中的情况下，也可以用数学式10来进行适当的加权。

具有上述结构的温度控制装置中，之后，材料温度预测部16在预测轧材1的温度时，从与成为控制对象的轧材1的分类方式相同的分类方式的研究表中获取各种值，并将其反映在温度模型15中。材料温度预测部16使用温度模型15来计算FDT到CT的温度。然后材料温度预测部16将使用温度模型15而得到的预测值、与作为温度误差而存储在研究表中的值相加，导出最终的预测值。例如，考虑轧材1的片段总数为50，归一化后的长度L为100的情况。材料温度预测部16在预测例如片段No.20的温度时，将使用温度模型15而得到的预测值、与存储在研究表的第40个(100×20/50＝40)位置上的温度误差相加。

具有上述结构的温度控制装置能够用实绩数据来修正温度的预测值。能够用简单的方法使温度的预测值接近实际温度，并用较少的负荷来更高精度地进行CTC。

工业上的实用性

本发明能够用于在热轧生产线上进行CTC的装置。

标号说明

1    轧材

2    轧机机架

3、9 辊

4    卷取机

5、6 注水装置

7    精轧出口侧温度计

8    卷取温度计

10   轧辊

11   现实厂房

12   控制装置

13   温度模型

14   卷取温度控制装置

15   温度模型

16   材料温度预测部

17   注水量决定部

18   跟踪部

19   阀门控制部

20   运算部

21   模型修正部

22   模型研究部

Claims (6)

1.一种温度控制装置，用于热轧生产线，该热轧生产线包括：

用于轧制金属材料的轧机；

将经过所述轧机进行了轧制后的金属材料运送到下游侧的运送台；

在所述运送台的入口侧测定所述金属材料的温度的第一温度计；

在所述第一温度计的测定位置的下游侧测定所述金属材料的温度的第二温度计；以及

为了使所述运送台正在运送的金属材料冷却而向金属材料注水的注水装置，

所述温度控制装置的特征在于，包括：

用于计算金属材料的温度的温度模型；

使用所述温度模型来预测金属材料的温度的材料温度预测部；

当所述热轧生产线上结束了对金属材料的温度控制之后，将对该金属材料进行温度控制时实际使用的实绩值输入到所述温度模型，计算出所述第二温度计的测定位置上金属材料的温度的实绩再计算值的运算部；以及

对所述温度模型进行修正的模型修正部，

所述温度模型具有水冷对流模型、针对所述水冷对流模型的第一修正项、辐射模型、针对所述辐射模型的第二修正项、以及空冷对流模型，

所述运算部分别改变所述第一修正项的值和所述第二修正项的值，来计算多个实绩再计算值，

所述模型修正部基于所述运算部计算出的实绩再计算值、和对金属材料进行实际温度控制时由所述第二温度计得到的测定值，对所述第一修正项和所述第二修正项进行修正。

2.如权利要求1所述的温度控制装置，其特征在于，

所述温度模型还具有针对所述空冷对流模型的第三修正项，

所述运算部分别改变所述第一修正项的值、所述第二修正项的值、和所述第三修正项的值，来计算多个实绩再计算值，

所述模型修正部基于所述运算部计算出的实绩再计算值、和对金属材料进行实际温度控制时由所述第二温度计得到的测定值，对所述第一修正项、所述第二修正项、和所述第三修正项进行修正。

3.如权利要求1或2所述的温度控制装置，其特征在于，

当基于所述运算部计算出的实绩再计算值、与对金属材料进行实际温度控制时由所述第二温度计得到的测定值之差的误差在规定的允许范围内时，所述模型修正部基于计算该误差时使用的所述各修正项的值，对所述温度模型进行修正。

4.如权利要求3所述的温度控制装置，其特征在于，

当基于实绩再计算值与测定值之差的误差的计算进行了规定的最大次数，但误差仍然没有在规定的允许范围内时，所述模型修正部基于误差最小时使用的所述各修正项的值，对所述温度模型进行修正。

5.如权利要求1至4的任一项所述的温度控制装置，其特征在于，

还包括模型研究部，该模型研究部基于使用所述模型修正部修正后的所述温度模型计算出的实绩再计算值、与对金属材料进行实际温度控制时由所述第二温度计得到的测定值之差，计算用于对所述材料温度预测部的预测值进行修正的研究值。

6.如权利要求1至5的任一项所述的温度控制装置，其特征在于，还包括：

基于所述材料温度预测部所预测的金属材料的温度，决定来自所述注水装置的注水量的注水量决定部；

跟踪所述金属材料的位置的跟踪部；以及

基于所述注水量决定部所决定的注水量、以及来自所述跟踪部的跟踪信息，对所述注水装置的阀门进行控制的阀门控制部。