CN110814053A - 基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，包括下述步骤：1)计算轧件温度分布；2)计算得出不同水箱的组合下轧件上冷床时温度内外分布，及供水系统载荷；3)以表层温度值和温度内外差值为目标函数，查找出不越界的水箱开关组合；4)尝试按预定刻度值，以供水系统最小载荷为目标函数，逐一调节每个水箱水量阀大小；5)计算调低水量阀刻度后的轧件整体的时间‑温度演变曲线，与预期的cct冷却路径进行比对，满足要求则结束退出。本发明实现了快速自决策大水量快速冷却对各个水箱的控制参数，精细化按照水冷调控组织性能要求，用最快的冷却速度，在马氏体形成温度以上，确保轧件得到铁素体和珠光体，达标力学性能。

Description

基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法

技术领域

本发明涉及领域为热轧棒材生产的控制冷却智能化算法，特别涉及一种基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法。

背景技术

热轧棒材通常包含普通棒材(螺纹钢筋)和优棒特钢(如优质碳结钢、合金结构钢、冷镦钢等)，二者合计产能长期占据我国钢铁行业约30％份额，在其制造全流程中，炼钢、连铸、轧钢工序段的管控，分别从成分、偏析、组织等方面对产品质量形成决定性影响。热轧棒材主要用作结构件，更关注屈服强度、拉伸强度、延伸率等力学性能，由于焊接条件的限制，以及地震/火灾等突发载荷服役条件的要求，通常热轧棒材追求以细化的10～11级铁素体+珠光体组织为目标，长期以来，主要基于控轧控冷工艺及配套喷嘴、水箱、水泵、控制予以实现。

一方面，轧材由于表面相较内部，头尾部相较中间，以及角部换热条件好，必然造成轧材温度不均匀；一方面由于棒材热轧过程中，前工序中的连铸、热送、加热、粗轧、中轧时存在工艺质量波动，引起中间轧件温度存在偏差；一方面，控冷设备，尤其喷嘴、导槽等属于消耗件，在对轧件快速冷却及支撑轧件运行中，形成的磨损将引起冷却不均，这三方面共同导致对传统冷却的控制，要实现高精度和稳定度较难实现，对模型和系统的可靠性要求高。此外，生产企业产线难以达到完全专业化，不可能只生产一种钢种及规格产品，必须随生产计划和任务安排，进行快节奏紧衔接的排产和换制度工艺，生产产品的变化，核心是钢种与规格对应的工艺制度参数变化，为保证高产能低成本，需要能迅速根据产线上新的变化形势情况，制定工艺参数，控制冷却用模型和算法成为关键。

目前，现场对热轧棒材控冷参数的制定仍以经验法为主，通常在积累出大量钢种和规格的控冷工艺值后，在经现场实际跑钢约3～5次调试后，得出适用值，固定使用一段时间，当最终检测值如上冷床温度、组织性能抽检不合格后，再更换参数，这种方法不仅费时费力，而且没有理论指导，难以固化，无法最大化发挥产线产能，此外也有基于傅里叶传热原理，通过差分法，形成轧件温度计算软件，结合经验或实验获得的水压、水流量等对换热系数的公式，预测温度变化，这种方法相较纯经验法有所进步，但随工况的变化，换热系数值并不稳定，需要更新，常在软件中未予体现。此外，实际应用中，最需要的是能在给定的新钢种和规格下，对于特定的产线水箱布置情况，基于上冷床温度值 (或要求值)，快速方向给出具体的每一个水箱的开关与否，及开口下的开度阀值量，而不只是‘均匀’调控每个水箱，达到冷却温度值即可，按照材料冶金学调控螺纹钢棒材组织原理和实际控冷要求，应以大水量快速冷却，在满足冷却最终温度和温度不形成马氏体情况下，以开最少的水箱，用最快的冷却速度才最合理，这些要求已超出目前棒材控冷模型和系统的能力。

发明内容

为克服上述缺陷，本发明的目的是提出了一种更为先进合理、操作简易、投资较省的基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，以完成各个水箱工艺参数基于在线钢种和规格要求进行的调整。

为达到上述目的，本发明基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，包括下述步骤：

1)根据输入的钢种、规格，以及穿水前工艺参数和布置，计算出终轧机后轧件温度分布；

2)计算得出不同水箱的水量阀在满刻度或零刻度的组合下轧件上冷床时温度内外分布，及供水系统(含总管、支管)载荷；

3)以表层温度值和温度内外差值为目标函数，将计算得出的温度分布进行对比，查找出不越界的水箱开关组合；

4)尝试按预定刻度值，以供水系统最小载荷为目标函数，置入随机±5％～10％的开口度刻度值，逐一调节每个水箱水量阀大小；

5)计算每个水箱调低水量阀刻度后的轧件整体的时间-温度演变曲线，与预期的满足组织性能的cct冷却路径，进行比对，满足要求则结束退出，否则返回步骤4。

进一步的，所述的方法包括下述步骤：所述的轧件温度分布是基于傅里叶传热理论的有限差分算法计算得出的。

进一步的，所述的按预定刻度值逐一调整每个水箱水量阀的大小的步骤具体为：以表层温度值、温度内外差值、供水系统最小载荷为目标函数，所述的按预定刻度值逐一调整每个水箱水量阀的大小的步骤具体为：第1～第j-1个水箱置入随机±5％～10％的开口度刻度值，按预定刻度值调低第j个水箱调节水量阀的大小。

进一步的，还包括调低预定刻度值的步骤。

本发明基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，以傅里叶传热二维差分演化方程为基础，对于预设的(或者检测的)棒材上冷床表面温度和截面温差，先尝试轧件历经一个或多个水箱全开不同条件下，进行冷却后的上冷床温度情况，然后依据最大冷却和全空冷结果判定给定的预设要求是否越界，在不越界条件下，找出开水箱的总个数和具体对象，接着在确定开水箱个数后，按照控冷工艺要求，对可调的具体水箱，就开口度参数在范围内进行逐步寻优，找到最佳值，对输出的轧件冷却曲线与需求的满足产品组织性能的冷却路径进行比对，达到要求时则输出结果。实现了快速自决策大水量快速冷却对各个水箱的控制参数，精细化按照水冷调控组织性能要求，以开最少的水箱，用最快的冷却速度，在马氏体形成温度以上，确保轧件得到铁素体和珠光体，达标力学性能。

附图说明

图1一种基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法程序框图

具体实施方式

典型热轧棒材轧制的生产线中，通常布置有18个机架，粗轧机组6架、中轧机组6架、精轧机组6架。开轧温度一般在950℃～1200℃，经18道次轧制后，出终轧机后的轧件温度约在900℃～1100℃，一方面，要将高温轧件温度快速降低到室温便于后续精整；

一方面，根据低碳钢材料冶金连续冷却转变原理，合理的冷却路径引起的冷却速度，可保证高温轧件高温奥氏体形成细小的铁素体，促进珠光体细化，得到良好的组织性能；

一方面，高冷却速度的冷却强度并不能太过，以至形成不利的马氏体组织。因此，在精轧机组结束后，会布置多组水箱，通过对每个水箱的水流量、水压控制，实现对穿行的轧件冷却强度控制，水箱数量一般在1～4组之间，同时两个相邻水箱间，还会放置一定长度距离的自然空冷距离，来形成心部到表面的恢复。

传统的棒材轧件温度调控中，通常只以最终的棒材表面温度为目标，忽略了本质上棒材所需的冷却路径控制对微观组织的需求，所开发的模型和系统，仅只以傅里叶热传导差分方程实现特定工艺参数下的温度计算，没有反算水箱最优参数的模型算法。

本发明提出了一种基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，首先根据输入的钢种、规格，以及穿水前工艺参数和布置，基于傅里叶传热理论的有限差分算法，得出出终轧机后轧件温度分布，以此作为后续计算的初始条件。随后根据穿水水箱现场工艺布置，计算得出不同水箱组合(仅考虑开关) 下轧件上冷床时的温度值和分布，与冷床上钢温度要求(检测值)，及温度分布要求(一般＜50℃)比对，如果越界，直接退出程序计算。

在不越界下，尝试获得最优水箱开关组合，以表层温度值、温度内外差值、供水系统最小载荷为目标函数，按预定刻度值逐一调整每个水箱水量阀的大小的步骤具体为：第1～第j-1个水箱置入随机±5％～10％的开口度刻度值，第j个水箱调节水量阀的顺序，间隔刻度先大后小的路径寻优冷却路径，得出后，对计算轧件整体的时间-温度演变曲线，并与预期的满足组织性能的cct冷却路径，进行比对，满足要求则结束退出程序，否则取一组新的水箱组合，再次进行尝试，直到满足误差内。

基于分间隔刻度的寻优，可快速缩小最优参数的所在范围，进而缩短查找时间，更能快速获得最佳结果。通过本发明的处理，可达到在最低投资下，基于稳定控冷工艺的冷却路径要求，提高轧件产品组织性能。

具体操作时，调节水量阀预定刻度值较大时，寻优速度较快，例如，25刻度时，但精度相应会比较低。而因此，调节水量阀预定刻度值较小时，寻优速度相对会慢一些，例如，5刻度时。但精度相应会比较高。因此根据实际需要调整预定刻度值，会有利于在精度和速度上得到保证。预定刻度值的范围可以为 1-30刻度。

综上可知，本发明提出的新型一种基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，利用傅里叶差分算法计算温度为基础，基于终轧前钢种、规格、工艺参数和布置，轧后水箱布置，针对满足产品组织性能的cct曲线冷却曲线目标，在计算中加入水箱组合开关和尝试从末个水箱反算开口度，形成计算冷却曲线，通过比对，实现反向子决策的智能计算，可在尽可能少的改建现有轧线条件下，达到尽可能满足轧件冷却要求，控制组织，达标力学性能的要求。

Claims (4)

1.一种基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：

1)根据输入的钢种、规格，以及穿水前工艺参数和布置，计算出终轧机后轧件温度分布；

2)计算得出不同水箱的水量阀在满刻度或零刻度的组合下轧件上冷床时温度内外分布，及供水系统载荷；

3)以表层温度值和温度内外差值为目标函数，将计算得出的温度分布进行对比，查找出不越界的水箱开关组合；

4)尝试按预定刻度值，以供水系统最小载荷为目标函数，置入随机±5％～10％的开口度刻度值，逐一调节每个水箱水量阀大小；

5)计算每个水箱调低水量阀刻度后的轧件整体的时间-温度演变曲线，与预期的满足组织性能的cct冷却路径，进行比对，满足要求则结束退出，否则返回步骤4。

2.如权利要求1所述的基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：所述的轧件温度分布是基于傅里叶传热理论的有限差分算法计算得出的。

3.如权利要求1所述的基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，其特征在于，以表层温度值、温度内外差值、供水系统最小载荷为目标函数，所述的按预定刻度值逐一调整每个水箱水量阀的大小的步骤具体为：第1～第j-1个水箱置入随机±5％～10％的开口度刻度值，按预定刻度值调低第j个水箱调节水量阀的大小。

4.如权利要求1所述的基于尝试法的棒材水箱反向自决策控温智能计算方法，其特征在于，还包括调节预定刻度值的步骤。