CN106557651B - 一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置 - Google Patents

一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及热轧技术领域，特别涉及一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置。轧辊温度模型控制精度的优化方法包括：获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)；获取精轧机组各机架轧辊模型计算值；计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值；建立轧辊温度模型控制精度优化方程；计算得到各机架的自适应调节因子。轧辊温度模型控制精度的优化装置包括：第一获取单元、第二获取单元、第一计算单元、建模单元、第二计算单元及优化单元。本发明提供的轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置，提高了热轧轧辊温度模型的控制精度，以及提高了成品带钢板形指标命中率。

Description

一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置
技术领域
本发明涉及热轧技术领域，特别涉及一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置。
背景技术
板形控制模型作为板形控制的核心，模型精度直接影响到板形控制的质量和水平。目前主流板形控制模型在使用过程中普遍存在不同程度的问题，其重要原因有轧辊磨损和温度模型的计算值与实测值存在偏差却得不到及时修正。其中，轧辊温度模型的计算偏差对板形控制的影响更为突出。这是因为轧制过程中轧辊的热变形非常明显，由热膨胀引起的辊形变化可以达到100～400μm，与辊系弯曲变形引起的轧辊凸度变化处于同一数量级，并且热凸度始终在不断变化，造成生产过程的不稳定，直接影响到板形质量。由于轧辊温度模型是实时跟踪系统，根据轧制过程中温度的变化，每隔3秒钟计算一次轧辊的热凸度。轧辊热凸度无法在线测量，只能通过轧辊温度模型计算来获取。而影响温度模型计算精度的因素众多，在轧制过程中轧辊依次与轧件、周围环境、冷却水、支持辊等边界条件接触进行热交换，同时轧辊工作状态分为轧制期、间歇水冷期和空冷期，轧辊与带钢和冷却水的接触位置也在随窜辊而变化，这些复杂多变的因素导致温度模型计算很容易产生较大的偏差，控制精度不高一直是困扰热轧厂现场生产的难题。因此，只有提高轧辊温度模型控制精度，才能准确预报轧辊热凸度和热膨胀量的计算结果，从而提高成品带钢板形指标命中率。
发明内容
本发明通过提供一种轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置，解决了现有技术中热轧轧辊温度模型控制精度低的技术问题，提高了热轧轧辊温度模型的控制精度，提高了成品带钢板形指标命中率。
本发明提供了一种轧辊温度模型控制精度的优化方法，包括：
(1)获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)；
(2)获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)；
(3)计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
建立轧辊温度模型控制精度优化方程其中，所述delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；所述kr(i)为各机架的自适应调节因子；所述n为轧辊径向划分层数；所述ρ为轧辊材料密度；所述c为物质比热；所述R为轧辊半径；所述ht为单元体得到的热流密度；所述Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；所述model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值；
(4)计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)。
进一步地，所述计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)，包括：
测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)；
调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，那么除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)；
其中，所述model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度模型计算值；所述T为预设温度值；所述kr(last)为末机架的自适应调节因子。
进一步地，所述T的取值为0-5℃。
进一步地，所述T的取值为5℃。
本发明还提供了一种轧辊温度模型控制精度的优化装置，包括：
第一获取单元，获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)；
第二获取单元，获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)；
第一计算单元，计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
建模单元，建立轧辊温度模型控制精度优化方程其中，所述delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；所述kr(i)为各机架的自适应调节因子；所述n为轧辊径向划分层数；所述ρ为轧辊材料密度；所述c为物质比热；所述R为轧辊半径；所述ht为单元体得到的热流密度；所述Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；所述model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值；
第二计算单元，计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)。
进一步地，所述第二计算单元包括：
温度测量模块，测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)；
Kr值计算模块，调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，那么除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)；其中，所述model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度模型计算值；所述T为预设温度偏差值；所述kr(last)为末机架的自适应调节因子。
本发明提供的一种或多种技术方案，至少具备以下有益效果或优点：
本发明提供的轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置，通过建立轧辊温度模型控制精度优化方程，计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)，从而实现热轧轧辊温度模型控制精度的优化。通过对各机架的自适应调节因子kr(i)的优化计算，提高了热轧轧辊温度模型的控制精度，以及提高了成品带钢板形指标命中率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的轧辊温度模型控制精度的优化方法流程图；
图2为本发明实施例提供的轧辊温度模型控制精度的优化装置原理框图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供一种轧辊温度模型控制精度的优化方法，解决了现有技术中热轧轧辊温度模型控制精度低的技术问题，提高了热轧轧辊温度模型的控制精度，从而提高了成品带钢板形指标命中率。
参见图1，本发明实施例提供了一种轧辊温度模型控制精度的优化方法，该方法包括以下步骤：
步骤10、获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)。
步骤20、获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)。
步骤30、计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
步骤40、建立轧辊温度模型控制精度优化方程其中，delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；kr(i)为各机架的自适应调节因子；n为轧辊径向划分层数；ρ为轧辊材料密度；c为物质比热；R为轧辊半径；ht为单元体得到的热流密度；Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值。
步骤50、计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)。
步骤50具体包括：步骤501、测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)。步骤502、调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，那么除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)。其中，model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度模型计算值；T为预设温度偏差值，T的取值为0-5℃；kr(last)为末机架的自适应调节因子。
参见图2，本发明实施例提供了一种提高热轧轧辊控制精度的优化装置，包括：
第一获取单元，获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)。
第二获取单元，获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)。
第一计算单元，计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
建模单元，建立轧辊温度模型控制精度优化方程
其中，delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；kr(i)为各机架的自适应调节因子；n为轧辊径向划分层数；ρ为轧辊材料密度；c为物质比热；R为轧辊半径；ht为单元体得到的热流密度；Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值。
第二计算单元，计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)。
第二计算单元包括：温度测量模块，测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)。kr值计算模块，调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)。其中，model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度；T为预设温度偏差值；kr(last)为末机架的自适应调节因子。
下面结合具体的实施例对本发明提供的轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置进行说明：
某钢铁企业2160mm热轧生产线的精轧机组为六个机架，其板形控制系统自投产以来轧辊温度模型存在模型计算值较实测值偏低，具体的温度实测值、模型计算值、偏差值及偏差均值如表1所示，可见轧辊温度模型计算的偏差量在15℃～25℃之间。轧辊温度模型偏差过大会导致两个问题：一是导致机架间及末机架存在中间浪，二是导致板形设定凸度控制命中率较低。
表1
根据表1的数据计算可知，|act_temp(last)-model_temp(last)'|>5℃，那么需要调节kr(last)进行迭代计算，测量末机架轧辊温度实测值act_temp(last)直至|act_temp(last)-model_temp(last)'|小于5℃，此时得到kr(last)＝0.9。然后利用公式kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)可以得到各机架的调节因子kr(i)，如表2所示。
kr(1) kr(2) kr(3) kr(4) kr(5) kr(6)
0.89 0.88 0.89 0.90 0.90 0.91
表2
基于上述优化方法，对板形控制系统中有关轧辊温度模型的计算模块进行了优化。随后测量了下机轧辊温度，并与模型计算值进行对比。数据结果表明，温度偏差得到了明显改善，各机架温度偏差控制在5℃以下。并且精轧出口凸度命中率得到提高，整体水平从95.07％提升到优化后的96.41％，同时板形质量有了明显改善。
本发明实施例提供的一种或多种技术方案，至少具备以下有益效果：
本发明提供的轧辊温度模型控制精度的优化方法及装置，通过建立轧辊温度模型控制精度优化方程，计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)，从而实现热轧轧辊温度模型控制精度的优化。通过对各机架的自适应调节因子kr(i)的优化计算，提高了热轧轧辊温度模型的控制精度，以及提高了成品带钢板形指标命中率。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种轧辊温度模型控制精度的优化方法，其特征在于，包括：
(1)获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)；
(2)获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)；
(3)计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
建立轧辊温度模型控制精度优化方程其中，所述delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；所述kr(i)为各机架的自适应调节因子；所述n为轧辊径向划分层数；所述ρ为轧辊材料密度；所述c为物质比热；所述R为轧辊半径；所述ht为单元体得到的热流密度；所述Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；所述model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值；所述i表示第i个机架；
(4)计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)；
其中，所述计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)，包括：
测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)；
调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，那么除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)；
其中，所述model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度模型计算值；所述T为满足模型精度所需的预设温度偏差值；所述kr(last)为末机架的自适应调节因子。
2.如权利要求1所述的轧辊温度模型控制精度的优化方法，其特征在于，所述T的取值为0-5℃。
3.如权利要求2所述的轧辊温度模型控制精度的优化方法，其特征在于，所述T的取值为5℃。
4.一种轧辊温度模型控制精度的优化装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，获取精轧机组各机架轧辊实际温度值act_temp(i)；
第二获取单元，获取精轧机组各机架轧辊模型计算值model_temp(i)；
第一计算单元，获取计算精轧机组各机架轧辊实际温度值与模型计算值的比值
建模单元，建立轧辊温度模型控制精度优化方程其中，所述delta_temp(i)为轧辊温度模型计算值的改变量；所述kr(i)为各机架的自适应调节因子；所述n为轧辊径向划分层数；所述ρ为轧辊材料密度；所述c为物质比热；所述R为轧辊半径；所述ht为单元体得到的热流密度；所述Δt为轧辊温度模型计算的时间步长；所述model_temp(i)'为优化后的轧辊温度模型计算值；所述i表示第i个机架；
第二计算单元，计算得到各机架的自适应调节因子kr(i)；
其中，所述第二计算单元包括：
温度测量模块，测量精轧机组末机架轧辊温度实测值act_temp(last)；
Kr值计算模块，调节kr(last)的值，使|act_temp(last)-model_temp(last)'|≤T，那么除末机架外的各机架的kr(i)＝ratio_temp(i)·kr(last)；其中，所述model_temp(last)'为优化后的末机架轧辊温度模型计算值；所述T为预设温度偏差值；所述kr(last)为末机架的自适应调节因子。
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