CN105855297B - 一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法 - Google Patents
一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法，该方法通过优化轧制工艺及轧制模型实现，具体为：精轧入口中间坯温度控制在980℃以上；确保精轧入口两个高温计检测中间坯的位置及测量时间完全一致，且两个高温计的实测值绝对偏差小于5℃；精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过15℃时，利用头部温度实测值对设定值进行修正；针对无取向硅钢，分钢种建立各自专门的长期自学习表；采用最小二乘法优化无取向硅钢变形抗力模型温度修正项的影响因子。本发明有效地解决了热轧换辊、换规格后首块无取向硅钢轧制时的头部厚度不命中问题，首块硅钢的轧制稳定性大幅提高，具有良好的经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及一种热轧无取向硅钢轧制工艺技术，具体涉及了一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法，属于轧制技术领域。
背景技术
中国工业的高速发展，对硅钢这种功能材料的需求越来越大，其广泛用于旋转电机如马达和发电机等制造领域。为满足市场需求及提高企业竞争力，近年来诸多钢铁企业均在开发硅钢这种具有高附加值的产品，尤其是无取向硅钢，其较取向硅钢更大的市场需求以及相对较低的生产难度，目前已是各企业产品开发和转型的主要品种。硅钢成品经历热轧与冷轧过程，厚度作为无取向硅钢产品的一项重要质量指标，热轧原料的厚度控制精度显得尤为重要。
热轧首块硅钢的头部厚度控制研究一直是轧制领域的研究热点与难点，在热连轧生产过程中，由于首块钢一般在换辊、换钢种或换规格等非稳态状况下轧制，且低牌号无取向硅钢在热轧精轧过程存在相变现象，因此对精轧L2设定模型的精度、中间坯温度的控制精度及设备状况等要求非常高。首块钢头部厚度严重超出目标公差范围时，一方面直接影响整卷钢的厚度控制精度，另外还会导致精轧出口头部板形不良、轧制稳定性差，甚至产生堆钢事故。
到目前为止，国内外针对热连轧机头部厚度控制进行了大量研究。对于其影响热轧头部厚度控制精度的因素，主要体现在：
(1)精轧入口中间坯在厚度方向存在温差，所测表面温度与中间坯实际平均温度有差异；中间坯头部温度偏低。
(2)精轧入口高温计检测值存在偏差。
(3)精轧设定模型精度不高，主要指中间坯温降模型、轧制力预报模型及轧机辊缝位置设定模型。
由此可见，影响热轧头部厚度精度的影响因素有很多，特别是在换辊、换钢种或换规格等非稳态状况下的热连轧过程，对于无取向硅钢这种特殊材料，实现首块钢头部厚度的精确控制十分困难。
发明内容
本发明目的在于提供一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法，提高热轧无取向硅钢头部厚度控制精度及轧制稳定性。
为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法，该方法通过优化轧制工艺及轧制模型实现，具体包括：
(1)精轧入口中间坯温度控制在980℃以上；
(2)确保精轧入口两个高温计检测中间坯的位置及测量时间完全一致，且两个高温计的实测值绝对偏差小于5℃；
(3)精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过15℃时，利用头部温度实测值对设定值进行修正，实现方式为：
a)若15<|Ts-Tm|<70时，则有：
Ts1＝Ts0+k(Tm-Ts0)
b)若|Ts-Tm|≤15或|Ts-Tm|>70时，则有：
Ts1＝Ts0
上式中：Ts为精轧入口中间坯头部温度设定值；Ts0为中间坯头部温度初始设定值；Tm为中间坯头部温度实测值；Ts1为修正后中间坯头部温度设定值；k为修正系数，取值为0.5；精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过70℃或小于15℃时，不进行修正，直接采用初始设定值参与轧制设定计算。
(4)针对无取向硅钢，分钢种建立各自专门的长期自学习表，实现方式为：
a)对热轧无取向硅钢按钢种、目标厚度进行分类，确定长期自学习表号gh；表号gh与钢种及厚度有关，g代表钢种个数、h代表厚度区间个数；假设共有G个钢种，H个目标厚度区间，则总的长期自学习表数量为G×H。
b)长期自学习表中包含所有参与轧制模型设定计算的相关参数：厚度自学习、凸度自学习、平直度自学习、穿带速度自学习、变形抗力自学习与温度自学习等。
(5)采用最小二乘法优化无取向硅钢变形抗力模型温度修正项的影响因子。具体实现方法为：
a)在已有轧制力模型和变形抗力模型基础上，求解与温度相关的变形抗力修正系数CT的三个影响因子与轧制力的增量关系。轧制力F计算公式如下：
F＝B*lc*K
上式中：B为带钢宽度，lc为接触弧长，K为变形抗力。
变形抗力计算公式如下：
K＝K0*CT*Ce*Cl
上式中：K0为变形抗力基准值，CT、Ce、Cl分别为与温度相关、与变形量相关及与自学习相关的变形抗力修正系数。
与温度相关的变形抗力修正项CT是关于机架入口温度T的二次函数：
CT＝1+b*(a-T)+c*(a-T)2
上式中：a、b、c为三个影响因子。
轧制力F与三个影响因子a、b、c的增量关系为△F/△a、△F/△b*103、△F/△c*105，分别表示为ki、mi和ni，其中i表示精轧机组机架号。
b)采集现场轧制无取向硅钢时的轧制力设定及实测数据，剔除头部终轧温度不命中、入口温度低于980℃等轧制参数异常的钢卷，筛选后得到样本库，然后计算各机架轧制力的设定相对偏差均值和实测平均值
上式中：N为有效钢卷样本数量，j表示第j卷钢，Fsj为第j卷钢的轧制力设定值，Fmj为第j卷钢的轧制力实测值。
c)建立变形抗力模型的温度修正项影响因子增量与各机架轧制力设定相对偏差均值、轧制力实测均值的关系式，则有：
将各机架轧制力设定相对偏差均值与实测轧制力均值代入上式，得到如下方程组：
d)上述方程组可简化为如下矩阵形式：
ATAX＝ATB
上式中：A为方程组左边的系数矩阵[ki,mi,ni]，X为三个影响因子增量[△a,△b,△c]，B为方程组右边的列向量
e)利用最小二乘法求解上述方程组，即可得到三个影响因子增量的最优值△a、△b和△c。最优解的计算公式如下：
X＝(ATA)-1ATB
f)在a、b、c原值的基础上叠加最优调节量[△a,△b,△c]，即得到各钢种变形抗力模型温度修正项影响因子的最终优化值。
与现有技术相比较，本发明至少具有如下有益效果：
1.本发明可显著提高热轧换辊、换规格后首块无取向硅钢的头部厚度控制精度，应用效果表明，热轧换辊、换规格后首块无取向硅钢的头部厚度控制精度提高了60％。
2.本发明通过优化轧制工艺及二级轧制模型，校准精轧入口高温计检测精度、位置及测量时间，即可达到效果，无需进行设备和系统改造，实现容易。
附图说明
图1为本发明精轧入口高温计布置示意图；
图2为基于最小二乘法的无取向硅钢变形抗力模型系数优化流程；
图3为本发明实施前热轧首块无取向硅钢头部厚度超差示意图；
图4为本发明实施后热轧首块无取向硅钢头部厚度控制精度示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明：
本发明中提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法通过优化轧制工艺及轧制模型实现，具体包括：
(1)精轧入口中间坯温度控制在980℃以上；
(2)确保精轧入口两个高温计检测中间坯的位置及测量时间完全一致，且两个高温计的实测值绝对偏差小于5℃。精轧入口高温计布置示意图如图1所示，通过定期维护及校准，确保A、B两个高温计的测量位置均位于传输辊道中心线上的同一点，且A、B两个高温计测量值绝对偏差小于5℃。
(3)精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过15℃时，利用头部温度实测值对设定值进行修正。
示例1：Ts0＝989℃、Tm＝999℃时，Ts1＝989℃；
示例2：Ts0＝998℃、Tm＝979℃时，Ts1＝998+0.5×(979-998)＝988.5℃。
(4)针对无取向硅钢，分钢种建立各自专门的长期自学习表。某1450mm热连轧生产线的无取向硅钢品种为W1300、W800、W600、W470，则钢种个数G＝4；厚度区间为10个，则H＝10。
示例1：轧制钢种为W1300，目标厚度为2.75mm，自学习表号为02；
示例2：轧制钢种为W800，目标厚度为2.75mm，自学习表号为12；
示例3：轧制钢种为W600，目标厚度为2.5mm，自学习表号为22；
示例4：轧制钢种为W470，目标厚度为2.5mm，自学习表号为32；
表1按钢种及厚度区间划分的长期自学习表
| g | 钢种 | h | 厚度区间 |
| 0 | W1300 | 0 | h≤1.8mm |
| 1 | W800 | 1 | 1.8<h≤2.2mm |
| 2 | W600 | 2 | 2.2<h≤2.9mm |
| 3 | W470 | 3 | 2.9<h≤3.5mm |
| 4 | 3.5<h≤5.0mm | ||
| 5 | 5.0<h≤6.0mm | ||
| 6 | 6.0<h≤8.0mm | ||
| 7 | 8.0<h≤10.0mm | ||
| 8 | 10.0<h≤15.0mm | ||
| 9 | h>15mm |
(5)采用最小二乘法优化无取向硅钢变形抗力模型温度修正项的影响因子，基于最小二乘法的无取向硅钢变形抗力模型系数优化流程如图2所示，以W1300为例，a、b、c的初值分别为950、2.56E-3、7.128E-5。
a)计算各机架轧制力F与影响因子a、b、c之间的增量关系。
表2轧制力与影响因子a、b、c之间的增量关系
| F1 | F2 | F3 | F4 | F5 | F6 | F7 | |
| △F/△a | 0.0729 | 0.0575 | 0.0500 | 0.0521 | 0.0390 | 0.0345 | 0.0305 |
| (△F/△b)103 | 0.1157 | 0.2784 | 0.4181 | 0.5166 | 0.5317 | 0.5369 | 0.5380 |
| (△F/△c)105 | 0.006 | 0.0458 | 0.1250 | 0.1954 | 0.2822 | 0.3364 | 0.4000 |
b)采集478卷轧制W1300时的轧制力设定及实测数据，剔除终轧温度不命中、入口温度过低等异常卷数据，得到435个有效样本，并计算各机架轧制力的设定相对偏差及实测平均值。
表3轧制W1300时各机架轧制力的设定相对偏差及实测平均值
c)建立变形抗力模型的温度修正项影响因子增量与各机架轧制力设定相对偏差均值、实测轧制力均值之间的方程式。
d)利用最小二乘法求解上述方程组，得到W1300变形抗力模型温度修正项的影响因子增量的最优解。
e)W1300变形抗力模型温度修正项的影响因子a、b、c优化前初始值为950、2.56e-3、7.128e-5，优化后为962.9619、-1.2536e-3、1.01398e-4。利用优化后的变形抗力参数对轧制力预报精度低的某卷W1300重新进行计算，优化后的轧制力预报精度大幅提高，优化前后的热轧首块无取向硅钢头部厚度控制精度示意图如图3和4所示，F1-F7机架均能控制在±5％以内。
表4 W1300变形抗力计算参数优化前后的轧制力预报精度对比
| F1 | F2 | F3 | F4 | F5 | F6 | F7 | |
| 优化前 | 1.0％ | 9.2％ | 5.1％ | 7.3％ | 9.4％ | 7.9％ | 4.8％ |
| 优化后 | -0.9％ | 4.6％ | -1.0％ | 0.4％ | 3.0％ | 2.6％ | 0.8％ |
尽管本发明的实施方案已公开如上，但对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。
Claims (1)
1.一种提高热轧首块无取向硅钢头部厚度精度的控制方法，其特征在于：该方法通过优化轧制工艺及轧制模型实现，具体包括：
(1)精轧入口中间坯温度控制在980℃以上；
(2)确保精轧入口两个高温计检测中间坯的位置及测量时间完全一致，且两个高温计的实测值绝对偏差小于5℃；
(3)精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过15℃时，利用头部温度实测值对设定值进行修正，具体实现方法为：
①若15<|Ts-Tm|≤70时，则有：
Ts1＝Ts0+k(Tm-Ts0)
②若|Ts-Tm|≤15或|Ts-Tm|>70时，则有：
Ts1＝Ts0
上式中：Ts为精轧入口中间坯头部温度设定值；Ts0为中间坯头部温度初始设定值；Tm为中间坯头部温度实测值；Ts1为修正后中间坯头部温度设定值；k为修正系数，取值为0.5；精轧入口中间坯头部温度设定值与实测值绝对偏差超过70℃或小于15℃时，不进行修正，直接采用初始设定值参与轧制设定计算；
(4)针对无取向硅钢，分钢种建立各自专门的长期自学习表，具体实现方法为：
①对热轧无取向硅钢钢种、目标厚度进行分类，确定长期自学习表号gh；表号gh与钢种及厚度有关，g代表钢种个数、h代表厚度区间个数；假设共有G个钢种，H个目标厚度区间，则总的长期自学习表数量为G×H；
②长期自学习表中包含所有参与轧制模型设定计算的相关参数：厚度自学习、凸度自学习、平直度自学习、穿带速度自学习、变形抗力自学习与温度自学习；
(5)采用最小二乘法优化无取向硅钢变形抗力模型温度修正项的影响因子，具体实现方法为：
①在已有轧制力模型和变形抗力模型基础上，求解与温度相关的变形抗力修正系数CT的三个影响因子与轧制力的增量关系，轧制力F计算公式如下：
F＝B*lc*K
上式中：B为带钢宽度，lc为接触弧长，K为变形抗力；
变形抗力计算公式如下：
K＝K0*CT*Ce*Cl
上式中：K0为变形抗力基准值，CT、Ce、Cl分别为与温度相关、与变形量相关及与自学习相关的变形抗力修正系数；
与温度相关的变形抗力修正项CT是关于机架入口温度T的二次函数：
CT＝1+b*(a-T)+c*(a-T)2
上式中：a、b、c为三个影响因子；
轧制力F与三个影响因子a、b、c的增量关系为△F/△a、△F/△b*103、△F/△c*105，分别表示为ki、mi和ni，其中i表示精轧机组机架号；
②采集现场轧制无取向硅钢时的轧制力设定及实测数据，剔除头部终轧温度不命中、入口温度低于980℃等轧制参数异常的钢卷，筛选后得到样本库，然后计算各机架轧制力的设定相对偏差均值和实测平均值
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上式中：N为有效钢卷样本数量，j表示第j卷钢，Fsj为第j卷钢的轧制力设定值，Fmj为第j卷钢的轧制力实测值；
③建立变形抗力模型的温度修正项影响因子增量与各机架轧制力设定相对偏差均值、轧制力实测均值的关系式，则有：
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
④上述方程组可简化为如下矩阵形式：
ATAX＝ATB
上式中：A为方程组左边的系数矩阵[ki,mi,ni]，X为三个影响因子增量[△a,△b,△c]，B为方程组右边的列向量
⑤利用最小二乘法求解上述方程组，即可得到三个影响因子增量的最优值△a、△b和△c，最优解的计算公式如下：
X＝(ATA)-1ATB
⑥在a、b、c原值的基础上叠加最优调节量[△a,△b,△c]，即得到各钢种变形抗力模型温度修正项影响因子的最终优化值。
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