CN108941207A - 一种热轧精轧模型过程控制子系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种热轧精轧模型过程控制子系统及方法，包括现有子系统外还设计了精轧模型控制子系统。该精轧模型子系统包括数据准备模块、预设定模块和自学习模块。其中，数据准备模块用于准备精轧模型计算的所需数据，并进行存储；预设定模块根据数据准备模块准备的数据，对未进入精轧机组的带钢进行轧制规程预先的计算；自学习模块根据精轧机组出口的实测数据，与计算得到的轧制规程进行对比，将两者的偏差通过模型自学习方法逐步减小。基于上述精轧模型子系统的热轧精轧模型过程控制方法，可以为基础自动化系统的控制执行提供好的基础，自动化程度大大提高，并且使轧线产出高精度的产品。

Description

一种热轧精轧模型过程控制子系统及方法

技术领域

本发明涉及一种热轧精轧模型过程控制子系统及方法，属于轧钢自动化过程控制技术领域。

背景技术

一般热连轧生产线自动化系统分三级管理，包括基础自动化系统、过程控制系统和制造执行系统。过程控制系统(简称：二级)是热轧带钢整个计算机控制系统的重要组成部分，其核心功能是轧机的规程设定计算，通过模型自学习功能提高设定计算的精度，设定计算结果传递到基础自动化系统(简称：一级)，由一级系统具体控制执行。为了实现其核心功能，过程控制系统还必须配备数据通讯、实测数据处理、数据管理、HMI人机界面操作指导、跟踪管理等为设定计算服务的辅助功能，以及为生产过程服务的人机界面显示和工艺数据报表等功能。

二级系统功能从控制角度分类，主要包含控制和模型两大块功能。热轧生产线的过程控制系统(二级系统)包含数据通讯子系统、数据采集子系统、轧件跟踪子系统、轧制控制子系统、监控子系统、维护子系统、生产数据管理子系统、精轧模型控制子系统，这些子系统均为周期性扫描独立运行。在专利申请号201310716949.7的发明专利中，描述了一种过程控制系统及方法，该方法体现了过程控制系统的控制功能，主要包括数据通讯、数据采集、轧线跟踪、生产数据管理等功能。但控制是以模型为核心，为生产提供的控制手段。因此，一种好的模型计算方法，可以为基础自动化系统的控制执行提供好的基础，也为高精度产品质量提供了保障。

发明内容

针对上述问题，在已有的过程控制系统开发平台的基础上，提出一种热轧精轧模型过程控制子系统及方法，在已包含了数据通讯子系统、数据采集子系统、轧件跟踪子系统、轧制控制子系统、监控子系统、维护子系统、生产数据管理子系统的功能下，提出了全新的粗轧模型控制子系统、精轧模型控制子系统、冷却模型控制子系统，可以为基础自动化系统的控制执行提供好的基础，自动化程度大大提高，并且使轧线产出高精度的产品。

本发明热轧精轧模型过程控制子系统，包括现有数据通讯子系统、数据采集子系统、轧件跟踪子系统、轧制控制子系统、监控子系统、维护子系统、生产数据管理子系统，同时还包括精轧模型控制子系统。

所述精轧模型子系统包括数据准备模块、预设定模块和自学习模块；其中，数据准备模块用于准备精轧模型计算的所需数据，并进行存储。预设定模块根据数据准备模块准备的数据，对未进入精轧机组的带钢进行轧制规程预先的计算。自学习模块根据精轧机组出口的实测数据，与计算得到的轧制规程进行对比，将两者的偏差通过模型自学习方法逐步减小。

本发明还热轧精轧模型过程控制方法，包括下述步骤：

步骤1：精轧模型子系统周期扫描通讯信号精轧模型子系统中数据准备模块读取精轧模型计算所需的数据，并存储，等待预设定模块调用。

步骤2：带钢到达精轧入口位置时，轧件跟踪子系统通知轧制控制子系统，轧制控制子系统触发精轧模型子系统的预设定模块，由预设定模块计算出轧制规程，具体方法为：

A、精轧模型子系统是启动后，对精轧模型计算的所需数据初始化赋值，初始值由数据准备模块读取。

B、当带钢到达精轧入口位置时，轧线控制子系统通知精轧模型子系统有计算请求信号，精轧模型子系统通知数据准备模块更新精轧模型计算的所需数据。

C、精轧模型子系统调用预设定模块中的预设定函数，进行轧制规程的预计算。

D、检查步骤C中的轧制规程的有效性；如果设定值在模型数据库中存储的上下限值之间，则设定值有效，存储为工程记录文件并导出有效的轧制规程，进一步存储到相应的轧件对应的共享内存区中，待通讯子系统需要时读取；如果设定无效，给出报警并记录报警。

E、返回步骤A，精轧模型子系统周期扫描通讯信号判断是否触发轧模型子系统的预设定模块。

步骤3：在带钢头部到达精轧机组出口时刻，数据采集子系统将实测数据上传，通过模型自学习模块，将实测值与精轧模型子系统中预设定模块计算值对比偏差，修正模型参数，进而优化下一块钢的预设定规程。

本发明的优点在于：

1、本发明热轧精轧模型过程控制子系统，与其他子系统实现了高度集成，并且各功能模块可以做到实时数据交换，信息高效率通畅；

2、本发明热轧精轧模型过程控制子系统方法，提高了热轧带钢目标厚度、目标宽度的命中率，提高了带钢良好质量。

附图说明

图1为本发明热轧精轧模型过程控制子系统的精轧模型过程控制方法流程图。

具体实施方式

下面根据实施例和相应附图对本发明进一步说明。

本发明热轧精轧模型过程控制子系统，是过程控制系统的子系统，除包含现有数据通讯子系统、数据采集子系统、轧件跟踪子系统、轧制控制子系统、监控子系统、维护子系统、生产数据管理子系统及及具有各系统的功能外，还包含了本发明设计的精轧模型控制子系统。

所述精轧模型子系统包括数据准备模块、预设定模块和自学习模块。

其中，数据准备模块用于准备精轧模型计算的所需数据，这些数据包括扎件信息(带钢进入精轧机组前的厚度、宽度、长度、钢种等)、轧机设备参数、模型参数、精轧入口实测温度值和精轧入口实测宽度值，并存储在相应的共享内存区中，等待预设定模块进行精轧模型预计算前调用。

预设定模块用于对未进入精轧机组的带钢进行轧制规程预先的计算，包括轧机辊缝、轧机速度、各机架轧制力、负荷分配压下量、各机架的出口温度、带钢各机架出口厚度和带钢速度等主要控制参数；这些计算值通过通讯子系统下发给基础自动化控制系统，由基础自动化控制系统在带钢进入到精轧机组前，将接收到的这些计算值进行相应机架的预摆辊缝和速度给定，使得带钢进入精轧机组后，在精轧出口能得到预期的产品目标值。

自学习模块通过数据采集子系统得到精轧机组出口的实测数据，与预设定模块所计算的轧制规程进行对比，将两者的偏差通过模型自学习方法逐步减小，使得精轧模型的预计算更加精准。

针对本发明中精轧模型子系统，精轧模型过程控制子系统的控制方法，包含如下步骤：

步骤1：精轧模型子系统的数据准备。

精轧模型子系统通过通讯子系统与基础自动系统、生产数据管理子系统进行通讯，通讯变量由精轧模型子系统的数据准备模块调用。由数据准备模块由数据库中读取精轧模型预计算所需的数据，包括从生产数据管理子系统读取轧件信息，从模型数据库读取轧机设备参数与模型参数，从轧线仪表读取的精轧入口实测温度值和精轧入口实测宽度值，并存储在共享内存区中，等待预设定模块调用。

步骤2：精轧模型子系统的预计算。

带钢在热轧生产线上是由轧件跟踪子系统判断其位置的，在精轧入口的位置是通过精轧入口高温计检测的有钢信号来判断的。带钢到达精轧入口位置时，轧件跟踪子系统通知轧制控制子系统，轧制控制子系统触发精轧模型子系统的预设定模块，由预设定模块计算出轧制规程。

如图1所示，所述预设定模块主要计算方法如下：

A、精轧模型子系统是启动后周期运行扫描的程序，通过周期扫描通讯信号可知是否有其他子系统的调用和触发事件。同时在精轧模型子系统启动运行时，数据准备模对数据库中存储的精轧模型计算的所需数据进行初始化赋值，初始值由数据准备模块读取，后续根据外部触发事件由数据准备模块更新数据。

B、当带钢到达精轧入口位置时，轧线控制子系统通知精轧模型子系统有计算请求信号，精轧模型子系统通知数据准备模块更新模型计算的所需数据，数据准备完成。

C、精轧模型子系统调用预设定模块中的预设定函数，进行轧制规程的预计算，轧制规程主要包括轧机辊缝、轧机速度、各机架轧制力、负荷分配压下量、各机架的出口温度、带钢各机架出口厚度和带钢速度等主要控制参数。

D、检查步骤C中的轧制规程的有效性；如果设定值在模型数据库中存储的上下限值之间，则设定值有效，存储为工程记录文件并导出有效的轧制规程，存储到相应的轧件对应的共享内存区中，待通讯子系统需要时读取；如果设定无效，给出报警并记录报警。

E、精轧模型子系统返回步骤A，周期扫描通讯信号判断是否有其他子系统调用和触发事件。

步骤3：在带钢头部到达精轧机组出口时刻，数据采集子系统将各机架的轧制力、精轧出口厚度、精轧出口宽度、精轧出口温度等实测数据上传到实测值共享内存区中，通过模型自学习模块，将这些实测值与精轧模型子系统中预设定模块计算出的各机架的轧制力、精轧出口厚度、精轧出口宽度、精轧出口温度的计算值对比偏差，修正模型参数，进而优化下一块钢的预设定规程。

实施例：

本发明以某钢厂650mm热轧生产线为例：

1、精轧模型子系统的数据准备模块读取精轧入口带钢输入数据，主要包括：板坯号 TJYS180107501，钢种Q235B，板坯规格165*380*11000mm(冷态值)，精轧入口厚度为34.45mm(热态值)，入口宽度为451mm(热态值)，产品目标厚度为4.7mm(冷态值)，目标宽度为432mm(冷态值)，终轧目标温度880℃，读取设备常数和模型相关参数，读取精轧机前入口高温计实测值为1020℃。

2、带钢(TJYS180107501)到达轧线精轧入口，由轧件跟踪子系统确认其位置后，通知轧制控制子系统，轧制控制子系统通知精轧模型子系统，触发精轧模型子系统的预设定模块，计算出轧制规程；精轧模型子系统的预设定模块主要计算流程为：

a)精轧模型子系统启动，数据准备模块对模型计算所需的数据进行初始化赋值。

b)当有模型计算的请求信号时，精轧模型子系统通知数据准备模块更新模型计算所需数据，数据准备完成。

c)精轧模型子系统调用精轧模型预设定模块中的预设定函数，进行轧制规程的预计算，轧制规程主要包括轧机辊缝、轧机速度、各机架轧制力、负荷分配压下量、各机架的出口温度、带钢各机架出口厚度和带钢速度等主要控制参数。

d)检查轧制规程设定值的有效性；如果设定有效，存储并导出有效的轧制规程，待通讯子系统调用；

e)精轧模型子系统周期扫描通讯信号判断是否有下一次的触发计算。

3、在带钢头部到达精轧机组出口时刻，数据采集子系统将各机架的轧制力、精轧出口厚度、精轧出口宽度、精轧出口温度等实测数据上传到实测值共享内存区中，通过模型自学习模块，将这些实测值与精轧模型子系统中预设定模块计算出的各机架的轧制力、精轧出口厚度、精轧出口宽度、精轧出口温度的计算值对比偏差，，修正模型参数，进而优化下一块钢的预设定规程。

采用本发明热轧精轧模型过程控制子系统，与其他子系统实现了高度集成，并且各功能模块可以做到实时数据交换，信息高效率通畅，系统安全可靠；使用一种热轧精轧模型过程控制系统方法，提高了热轧带钢目标厚度、目标宽度的命中率，提高了带钢良好质量。

Claims (3)

1.一种热轧精轧模型过程控制子系统，包括现有数据通讯子系统、数据采集子系统、轧件跟踪子系统、轧制控制子系统、监控子系统、维护子系统、生产数据管理子系统，其特征在于：还包括精轧模型控制子系统；

所述精轧模型子系统包括数据准备模块、预设定模块和自学习模块；其中，数据准备模块用于准备精轧模型计算的所需数据，并进行存储；

预设定模块根据数据准备模块准备的数据，对未进入精轧机组的带钢进行轧制规程预先的计算；

自学习模块根据精轧机组出口的实测数据，与计算得到的轧制规程进行对比，将两者的偏差通过模型自学习方法逐步减小。

2.一种热轧精轧模型过程控制方法，其特征在于：

步骤1：精轧模型子系统周期扫描通讯信号精轧模型子系统中数据准备模块读取精轧模型计算所需的数据，并存储，等待预设定模块调用；

步骤2：带钢到达精轧入口位置时，轧件跟踪子系统通知轧制控制子系统，轧制控制子系统触发精轧模型子系统的预设定模块，由预设定模块计算出轧制规程，具体方法为：

A、精轧模型子系统是启动后，对精轧模型计算的所需数据初始化赋值，初始值由数据准备模块读取；

B、当带钢到达精轧入口位置时，轧线控制子系统通知精轧模型子系统有计算请求信号，精轧模型子系统通知数据准备模块更新精轧模型计算的所需数据；

C、精轧模型子系统调用预设定模块中的预设定函数，进行轧制规程的预计算；

D、检查步骤C中的轧制规程的有效性；如果设定值在模型数据库中存储的上下限值之间，则设定值有效，存储为工程记录文件并导出有效的轧制规程，进一步存储到相应的轧件对应的共享内存区中，待通讯子系统需要时读取；如果设定无效，给出报警并记录报警；

E、返回步骤A，精轧模型子系统周期扫描通讯信号判断是否触发轧模型子系统的预设定模块。

步骤3：在带钢头部到达精轧机组出口时刻，数据采集子系统将实测数据上传，通过模型自学习模块，将实测值与精轧模型子系统中预设定模块计算值对比偏差，修正模型参数，进而优化下一块钢的预设定规程。

3.如权利要求2一种热轧精轧模型过程控制方法，其特征在于：数据准备模块读取的精轧模型预计算所需的数据，包括从生产数据管理子系统读取轧件信息，从模型数据库读取轧机设备参数与模型参数，从轧线仪表读取的精轧入口实测温度值和精轧入口实测宽度值。