CN104766130B - 一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法,该方法包括以下步骤：获取生产数据，生产数据包括钢卷号、带钢牌号、带钢卷取温度、带钢宽度、厚度和速度；根据生产数据，在大量酸洗样本数据中寻找满足生产要求的多种酸洗工艺参数组合，计算多种组合的目标函数值，求取最优值对应的酸洗工艺参数组合，将其作为优化设定的酸洗工艺参数；根据设定好酸洗工艺参数的带钢生产数据，生成大量的排序组合种群并计算种群中个体的适应度值，依据适应度值选择种群中的个体进行交叉、变异操作，进化一定代数后，得到优化的带钢排序作为多卷带钢的排序。该方法采用遗传算法进行进化计算，避免了多卷钢卷排序组合的NP‑Hard难题，并获得优化的排序组合。

Description

一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法

技术领域

本发明涉及冷轧带钢酸洗技术领域，尤其涉及一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法。

背景技术

在冷轧带钢酸洗机组中，对于一定卷取温度的钢卷，设定不同的酸液温度、酸液浓度等工艺参数，最后的酸洗终点时间不同，酸洗的质量效果也不同，酸洗的成本也不同，目前的酸洗参数设定主要依据操作规程来设定，操作规程为了避免欠酸洗，设定的酸液温度和酸液浓度值偏大，一方面导致能源介质耗量较大，推高了运行成本，另一方面会导致更多的过酸洗，加重了酸洗铁损。因此，对于不同的钢卷，需要优化设定酸洗工艺参数来降低成本提高效益，对于多卷钢卷，优化设定好酸洗工艺参数后，酸洗工艺参数会存在波动现象，但是酸液温度、酸液浓度等酸洗工艺参数的惯性大，调整起来比较缓慢，另外，频繁的调整也对生产线的平稳运行不利。因此，需要对优化设定好酸洗工艺参数的多卷钢卷进行优化排序，减少调整的频率与幅度，从而实现酸洗机组的平稳运行。

针对上述问题，本发明利用利用遗传算法解决多卷设定好酸洗工艺参数后的钢卷排序问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法,包括以下步骤：

1)获取生产数据，所述生产数据包括钢卷号、带钢牌号、带钢卷取温度、带钢宽度、带钢厚度和带钢速度；

2)根据生产数据，在大量酸洗样本数据中寻找满足生产要求的多种酸洗工艺参数组合，计算多种组合的目标函数值，求取其中最优值对应的酸洗工艺参数组合，将其作为优化设定的酸洗工艺参数；

3)根据设定好酸洗工艺参数的带钢生产数据，生成大量的排序组合种群并计算种群中个体的适应度值，依据适应度函数值选择种群中的个体然后进行交叉、变异操作，进化一定代数后，得到优化的带钢排序作为多卷带钢的排序。

按上述方案，所述步骤3)中适应度函数，综合考虑多种因素包括钢种的可连接性、带钢宽度跳跃、带钢厚度跳跃、酸液温度跳跃和酸液浓度跳跃。

按上述方案，所述步骤3)中带钢排序采用遗传算法进行进化计算。

按上述方案，基于遗传算法，设定多卷冷轧带钢酸洗优化生产排序模块适应度函数F，F＝k₁*F₁+k₂*F₂+k₃*F₃+k₄*F₄+k₅*F₅，其中F₁为钢种的可连接性、F₂为带钢宽度跳跃、F₃为带钢厚度跳跃、F₄为酸液温度跳跃，F₅为酸液浓度跳跃；并依据需求对各因素调整因素的权重值k_i。

按上述方案，所述步骤3)中带钢排序的具体步骤为：

选择二进制作为编码方式，对多卷带钢的排序进行编码，产生初始种群；

计算种群中个体的适应度函数值；

依据适应度函数值选择种群中的个体进行交叉、变异操作，产生新的种群，然后循环操作，进化设定代数后结束计算；

选择其中最优的个体作为输出，对最优个体进行解码，转化为多卷带钢排定的先后排序。

按上述方案,所述代数设置5000代或10000代。

本发明产生的有益效果是：

1.多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法可以依据具体需求设定适应度函数，综合考虑多种因素：钢种的可连接性、带钢宽度跳跃、带钢厚度跳跃、酸液温度跳跃和酸液浓度跳跃，且考虑的因素可以进行拓展并可以赋予不同的权重值；

2.多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法采用遗传算法进行进化计算，避免了多卷钢卷排序组合的NP-Hard难题，并获得优化的排序组合。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明冷轧多卷带钢优化生产排序方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

建立冷轧带钢酸洗优化生产排序系统。主要包括二级计算机、酸洗工艺参数优化设定计算机和酸洗带钢优化生产排序计算机，将它们通过工业以太网连接起来。如图1所示，冷轧多卷带钢优化生产排序方法，包括：

1)酸洗工艺参数优化设定计算机接收从二级计算机传输过来的钢卷生产数据，以生产数据为前置条件，在大量的酸洗样本数据中寻找满足前置条件的多组酸洗工艺参数组合，将多组酸洗工艺参数组合带入酸洗工艺参数优化设定目标函数并计算各组合的目标函数值，比较各酸洗工艺参数组合目标函数值的大小并获取其中最小值对应的酸洗工艺参数组合，将其作为这一卷带钢对应的优化设定的酸洗工艺参数。对于多卷带钢，逐一按步骤求取各自的酸洗工艺参数。

2)其中，部分计算的结果如表1所示。从表1中可以看出，酸洗工艺参数优化设定计算机依据带钢生产数据设定了优化的酸洗工艺参数。

表1酸洗工艺参数优化设定结果

3)基于遗传算法，设定多卷冷轧带钢酸洗优化生产排序模块适应度函数F，F＝k₁*F₁+k₂*F₂+k₃*F₃+k₄*F₄+k₅*F₅，其中适应度函数考虑钢种的可连接性F₁、带钢宽度跳跃F₂、带钢厚度跳跃F₃、酸液温度跳跃F₄和酸液浓度跳跃F₅等因素，依据需求对各自因素调整因素的权重值。

4)选择二进制作为编码方式，对多卷带钢的排序进行编码，产生初始种群，计算种群中个体的适应度函数值，依据适应度函数值选择种群中的个体进行交叉、变异操作，产生新的种群，然后循环操作，进化设定代数(1000代、5000代或10000代)后结束计算，选择其中最优的个体作为输出，对最优个体进行解码，转化为多卷带钢排定的先后排序。

5)其中，计算的结果如表2所示。从表2中可以看出，酸洗带钢优化生产排序计算机能够排定多卷带钢的先后顺序，同时，在优化的排序结果中，酸洗工艺参数的波动次数和幅度较小，从而有利于生产的平稳有序运行。

表2多卷带钢优化生产排序结果

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种多卷冷轧酸洗带钢优化生产排序的方法, 其特征在于，包括以下步骤：

1)获取生产数据，所述生产数据包括钢卷号、带钢牌号、带钢卷取温度、带钢宽度、带钢厚度和带钢速度；

2)根据生产数据，在大量酸洗样本数据中寻找满足生产要求的多种酸洗工艺参数组合，计算多种组合的目标函数值，求取其中最优值对应的酸洗工艺参数组合，将其作为优化设定的酸洗工艺参数；

3)根据设定好酸洗工艺参数的带钢生产数据，生成大量的排序组合种群并计算种群中个体的适应度值，依据适应度函数值选择种群中的个体然后进行交叉、变异操作，进化一定代数后，得到优化的带钢排序作为多卷带钢的排序；

所述步骤3）中适应度函数，综合考虑多种因素包括钢种的可连接性、带钢宽度跳跃、带钢厚度跳跃、酸液温度跳跃和酸液浓度跳跃；基于遗传算法，设定多卷冷轧带钢酸洗优化生产排序模块适应度函数F，F= k₁*F₁+ k₂*F₂+ k₃*F₃+ k₄*F₄+ k₅*F₅，其中F₁为钢种的可连接性、F₂为带钢宽度跳跃、F₃为带钢厚度跳跃、F₄为酸液温度跳跃，F₅为酸液浓度跳跃；并依据需求对各因素调整因素的权重值k_i。

2.根据权利要求1所述的带钢优化生产排序的方法，其特征在于，所述步骤3）中带钢排序采用遗传算法进行进化计算。

3.根据权利要求1所述的带钢优化生产排序的方法，其特征在于，所述步骤3）中带钢排序的具体步骤为：

选择二进制作为编码方式，对多卷带钢的排序进行编码，产生初始种群；

计算种群中个体的适应度函数值；

依据适应度函数值选择种群中的个体进行交叉、变异操作，产生新的种群，然后循环操作，进化设定代数后结束计算；

选择其中最优的个体作为输出，对最优个体进行解码，转化为多卷带钢排定的先后排序。

4.根据权利要求3所述的带钢优化生产排序的方法，其特征在于，所述代数设置5000代或10000代。