CN106269883B - 轧辊在机剥落的实时监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种轧辊在机剥落的实时监控系统，所述系统基于轧制理论，用于为监控客户端提供监控信息，所述系统包括监控前端、监控管理平台以及监控客户端。所述监控前端用于获取其监控范围内的监控信息，所述监控管理平台用于获取所述监控前端的监控信息，并将监控信息传递给监控客户端。本发明向现场操作及技术人员提供了可靠的监控信息，有助于对轧辊在机剥落事故进行有效的预判。

Description

轧辊在机剥落的实时监控系统
技术领域
本发明涉及一种监控系统，具体涉及一种轧辊在机剥落的实时监控系统，属于监控设备技术领域。
背景技术
轧辊在机剥落是一种热连轧宽带钢过程中常见的生产事故。随着热轧卷板市场竞争的日益激烈，根据下游工序的用途不同，产品将朝着高强化或减厚化方向发展，并由此造成轧制压力的增大和轧制难度的提高，轧辊工作时所承受的接触应力也随之增大，同时因为轧制薄规格产品时容易发生甩尾事故，致使带钢尾部拉断或撕裂后遗留在轧机里面，遗留部分碎片就会经常粘附在轧辊的表面，俗称工作辊粘肉，继而造成了应力集中。在这种背景下，轧辊在机剥落的发生频次将显著升高。由于目前轧辊在机剥落具有随机性且难以预判等特点，该事故一旦发生，其处理难度较大，一般情况下耗时多达2小时以上，严重降低了生产线的生产效率和有效作业率。按照每次轧辊在机剥落的处理时间30分钟，热连轧带钢的正常轧制周期3分钟，每卷带钢单重30吨的最保守情况进行估算，如能做到实时预判，仅避免1次事故就能增加300吨以上的产能，并减少不必要的能源消耗，再加上轧辊彻底报废造成的损失，至少节约20万元以上的生产成本。在钢铁行业盈利水平普遍下滑的今天，本发明创造具有积极的现实意义。
发明内容
本发明正是针对现有技术中存在的技术问题，提供一种轧辊在机剥落的实时监控系统，该技术方案结构紧凑、简单，该技术方案能够实时监控轧辊的运转状况，并据此预判轧辊在机剥落事故。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下，一种轧辊在机剥落的实时监控系统，其特征在于，所述实时监控系统包括监控前端、监控管理平台以及监控客户端，所述监控管理平台设置在监控前端和监控客户端之间，所述监控前端用于获取其监控范围内的监控信息，所述监控管理平台用于获取所述监控前端的监控信息，并将监控信息传递给监控客户端。
作为本发明的一种改进，监控前端的基础自动化实时数据采集源使用企业现有已随生产设备安装好的弯辊力传感器及轧辊转速传感器，用于采集获取其监控范围内的监控信息，监控信息为每一个时间节点（例如0.1秒）对应的轧制弯辊力和工作辊与带钢接触表面的水平线速度，同时，每次轧辊更换完成后，监控前端从过程自动化数据库获取本次轧辊的直径信息，作为监控客户端计算轧辊旋转周期的常量。
作为本发明的一种改进，所述监控管理平台对轧辊旋转周期的计算流程，在每一个时间节点，监控管理平台接收到监控前端发来的某机架工作辊与带钢接触表面的水平线速度v，使用公式twr=v/πr2及tbr=v/πR2计算该机架工作辊机支承辊在该时间节点的旋转周期，其中：r为上下工作辊的平均半径，R为上下支承辊的平均半径，并同时计算与之前所有时间节点的轧辊旋转周期的算术平均数输出到监控客户端程序界面上，直至本块带钢轧制完成，取样结束。
该实时监控系统中，其轧辊在机剥落的预报原理基于轧制理论。即当轧辊表面发生小面积局部剥落，轧辊圆度即遭到破坏，带钢经过轧辊轧制时就会沿轧制方向发生不均匀的塑性变形，与此同时轧制力亦会呈现周期性的波动，轧辊随之发生周期性的弯曲变形，最终会体现在弯辊力的明显周期性波动。实时数据采集基于企业现有的轧辊转速、弯辊力传感器，该传感器属于热轧厂的标准配置，随生产设备配套供货，用于在线监控各机架轧辊转速和弯辊力。基础数据采集基于企业现有的过程自动化系统，该过程自动化系统属于热轧厂的标准配置，随生产设备配套供货，用于在线采集并存储热轧厂生厂过程中的各项实时数据。信息传输基于企业现有的网络，该网络属于热轧厂的标准配置，随生产设备配套供货，将生产设备、各级自动化控制设备、操作站、工程师站等连接起来，并预留有扩展接口，可接入其他计算机或显示终端。监控客户端基于传统PC架构，任意一台主流配置的普通电脑即可实现。
相对于现有技术，本发明具有如下优点，该技术方案采用基于传统PC或入门级服务器构架的计算机实时收集现场基础自动化L1发送的轧辊转速、弯辊力等数据，并同步输出到监控系统界面上，有效解决了热轧厂对于轧辊剥落这类恶性生产事故难以预判的技术瓶颈。该监控系统接口简单，不干扰热轧厂基础自动化L1和过程自动化L2的正常运行，亦不影响其运算效率。同时该系统具有设计及安装方便、投资小的优点，无需对热轧钢自动化系统进行任何改造，仅需新增一台计算机和一个数据接口即可。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的监控系统组网结构图；
图2为本发明具体实施方式的轧辊旋转周期计算流程简图；
图3为本发明具体实施方式的数据采集流程简图；
图4为本发明具体实施方式的监控系统界面示意图。
具体实施方式：
为了加深对本发明的理解，下面结合附图对本实施例做详细的说明。
实施例1：参见图1，图1展示了一种轧辊在机剥落的实时监控系统，所述实时监控系统包括监控前端、监控管理平台以及监控客户端，所述监控管理平台设置在监控前端和监控客户端之间，所述监控前端用于获取其监控范围内的监控信息，所述监控管理平台用于获取所述监控前端的监控信息，并将监控信息传递给监控客户端。图1中所示的监控前端、监控管理平台和监控客户端之间基于工业以太网连接，并需要使用一组基础自动化系统预留的网络接口。图1中虚线将监控系统分为监控前端、监控管理平台和监控客户端。图1中双点划线将监控前端的监控类型分为基础自动化实时数据和过程自动化数据两类。监控前端的基础自动化实时数据采集源使用企业现有已随生产设备安装好的弯辊力传感器及轧辊转速传感器，用于采集获取其监控范围内的监控信息，监控信息为每一个时间节点（例如0.1秒）对应的轧制弯辊力和工作辊与带钢接触表面的水平线速度。同时，每次轧辊更换完成后，监控前端从过程自动化数据库获取本次轧辊的直径信息，作为监控客户端计算轧辊旋转周期的常量。监控管理平台基于传统PC或入门级服务器构建，用以对监控前端发送过来的数据进行处理。
图2中所示的是监控管理平台对轧辊旋转周期的计算流程。在每一个时间节点，监控管理平台接收到监控前端发来的某机架工作辊与带钢接触表面的水平线速度v，使用公式twr=v/πr2及tbr=v/πR2计算该机架工作辊机支承辊在该时间节点的旋转周期，并同时计算与之前所有时间节点的轧辊旋转周期的算术平均数输出到监控客户端程序界面上，直至本块带钢轧制完成，取样结束。
图3中所示的是监控管理平台对轧辊实时弯辊力数据的采集及处理流程。在每一个时间节点，监控管理平台接收到监控前端发来的某机架轧辊传动侧和操作侧的实时弯辊力数据，将该数据与对应的时间节点以XY坐标轴形式输出到监控客户端程序界面上，直至本块带钢轧制完成，取样结束。
在每块带钢轧制完成（即取样结束）时，监控管理平台将本块带钢的轧辊平均旋转周期以及各时间节点的实时弯辊力数据以EXCEL表格或可读取数据库的形式保存，方便日后翻查回溯。
图4是所示的是监控客户端程序界面示意图，程序界面除了显示经过监控管理平台处理过的工作辊旋转周期、支承辊旋转周期、取样周期内各个时间节点的实时弯辊力数据外，还可显示每个取样周期内最大、最小及平均弯辊力，方便现场操作人员预判轧辊在机剥落的前兆。
工作原理：参见图1-图4，本发明提供了一种监控系统及方法，能够实时监控轧辊的运转状况，并据此预判轧辊在机剥落事故。
根据轧制理论，为保证各机架出口轧件目标凸度，需在轧辊辊颈处附加弯辊力，以补偿轧制力使轧辊发生的弹性压缩和弯曲变形。轧辊在发生大面积剥落前，辊面的局部轻微剥落会造成辊缝形状的变化，轧制力和弯辊力随之波动。由于弯辊力数值较小且只与辊缝形状有密切的对应关系，即弯辊力波动具有显著性和敏感性的特点，其波动周期与工作辊或支撑辊的辊径及转速密切相关。其中某机架的工作辊旋转周期可由公式twr=v/πr2计算；支承辊旋转周期可由tbr=v/πR2计算。（v：采样时刻工作辊与带钢接触表面的水平线速度；r：该机架的上下工作辊的平均半径；R：该机架的上下支承辊的平均半径。）
基于上述原理，本发明采用如下技术方案：
该监控系统通过实时采集企业自有基础自动化系统发送过来的传动侧（DS）和操作侧（OS）弯辊力和转速数据，生成实时弯辊力和轧制时间对应表，输出到监控客户端上。
结合监控客户端计算并输出的轧辊旋转周期，很容易判断单侧弯辊力是否随着轧辊旋转周期出现明显的规律性波动。
如果出现上述波动，操作人员在轧完当前带钢后停机抽辊检查，甚至必要时为避免事故扩大，在轧制过程中应及时实施设备快停。
结合现场经验，根据轧辊单侧弯辊力波动绝对值的大小对应有如下不同的处置方案：
单侧弯辊力波动绝对值≤30kN，属于正常范围；
30kN≤单侧弯辊力波动绝对值≤100kN但无恶化趋势，应尽快抽辊检查；
单侧弯辊力波动绝对值≥30kN且有恶化趋势，应立即换辊；
单侧弯辊力波动绝对值≥100kN，应立即换辊。
需要说明的是上述实施例，并非用来限定本发明的保护范围，在上述技术方案的基础上所作出的等同变换或替代均落入本发明权利要求所保护的范围。

Claims (2)

1.一种轧辊在机剥落的实时监控系统，其特征在于，所述实时监控系统包括监控前端、监控管理平台以及监控客户端，所述监控管理平台设置在监控前端和监控客户端之间，所述监控前端用于获取其监控范围内的监控信息，所述监控管理平台用于获取所述监控前端的监控信息，并将监控信息传递给监控客户端，监控前端的基础自动化实时数据采集源使用企业现有已随生产设备安装好的弯辊力传感器及轧辊转速传感器，用于采集获取其监控范围内的监控信息，监控信息为每一个时间节点对应的轧制弯辊力和工作辊与带钢接触表面的水平线速度，每次轧辊更换完成后，监控前端从过程自动化数据库获取本次轧辊的直径信息，作为监控客户端计算轧辊旋转周期的常量。
2.根据权利要求1所述的轧辊在机剥落的实时监控系统，其特征在于，所述监控管理平台对轧辊旋转周期的计算流程，在每一个时间节点，监控管理平台接收到监控前端发来的某机架工作辊与带钢接触表面的水平线速度v，使用公式twr=v/πr2及tbr=v/πR2计算该机架工作辊及支承辊在该时间节点的旋转周期,其中：r为上下工作辊的平均半径，R为上下支承辊的平均半径，并同时计算与之前所有时间节点的轧辊旋转周期的算术平均数输出到监控客户端程序界面上，直至本块带钢轧制完成，取样结束。
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CN111889513B (zh) * 2020-06-30 2022-07-08 武汉钢铁有限公司 一种薄板坯连铸连轧虚设轧制方法及其控制系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2835514C2 (de) * 1978-08-12 1982-12-02 Sundwiger Eisenhütte Maschinenfabrik Grah & Co, 5870 Hemer Vorrichtung zum axialen Verschieben von konischen Zwischenwalzen in einem Mehrrollen-Walzgerüst
DE20006508U1 (de) * 2000-04-08 2000-08-31 Achenbach Buschhütten GmbH, 57223 Kreuztal Walzenkühl- und/oder Schmiervorrichtung für Kaltbandwalzwerke, insbesondere Feinband- und Folienwalzwerke
CN1329146C (zh) * 2005-01-31 2007-08-01 宝山钢铁股份有限公司 薄带连铸粘辊在线预报方法
CN101414176A (zh) * 2008-11-27 2009-04-22 中冶东方工程技术有限公司 一种轧辊管理系统及其方法
CN201322975Y (zh) * 2008-12-19 2009-10-07 武汉钢铁(集团)公司 连轧机工作辊表面损伤在线监测装置

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