CN111036686B - 一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，确定偏心补偿的使能信号和启动信号，保存基准入出口厚差和基准轧制力值；当偏心补偿启动后，根据相对入口厚差预估出口测厚仪处的预估出口厚差，然后将预估出口厚差与测量的出口厚差相比较，得到偏心信号；使用在线递推算法估计出偏心主体信号的参数，并依据重构的偏心主体信号计算相应的辊缝补偿量。本发明采用了相对厚度计算方式，从而使厚差检测环节中混入的噪声与干扰不影响计算结果；采用在线递推方法估计出支撑辊偏心主体信号中的未知参数，不需附加支撑辊旋转角度的检测元件，即可精确补偿支撑辊偏心对出口厚度的不良影响，较大程度地提高产品的厚度精度，提高生产效率。

Description

一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法

技术领域

本发明涉及冷轧机自动厚度控制领域，具体涉及一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法。

背景技术

由于轧辊和轧辊轴承形状的不规则造成轧辊的旋转轴心和几何轴心不是正好吻合的情况称为轧辊偏心，这些不规则的形状可能产生于轧辊的制造、修磨、装配、磨损、热膨胀等过程，由于支撑辊的辊径相对于工作辊和中间辊来说要大的多，因此轧辊偏心主要是由于支撑辊本身不圆和辊径与其它辊不同轴所产生的。

在带钢生产中，支撑辊偏心会造成轧机自动厚度控制系统产生反方向的调节，使得带钢轧出厚度发生周期性的波动，对带钢的厚度精度造成很大的影响。为此数十年来已经有许多企业、研究机构对轧辊偏心的补偿方法进行了研究，目前的主要方法是主动轧辊偏心控制法，这类方法一般通过轧辊偏心分量检测得出补偿信号，然后送到辊缝控制调节器中以补偿轧辊偏心。该方法是目前效果最好、精度最高的方法。根据检测信号的处理方式，这类方法又可以分为分析法和综合法。在分析法中，轧辊偏心分量是通过数学分析法(一般采用傅里叶变换分析)从检测信号中提取出来的。在综合法中，轧辊偏心分量是通过复制轧辊偏心分量得到的，信号复制可采用机械法或电量法，例如德国纽曼公司提出的一种利用随支撑辊同时旋转的凸轮来模拟轧辊偏心的检测装置，还有德国克虏伯公司提出的采用辊缝传感器来检测轧辊偏心对辊缝的影响。

这些方法中，有的需要有凸轮、辊缝仪等特殊检测设备和仪器，其维护安装检修存在不便。而采用数据分析法，例如使用傅里叶变换法，由于其计算是大量的复数乘法与加法，对于工业上通常使用的PLC控制器来说很难实时完成计算。而且傅里叶变换的使用条件要求很高，在现场情况下，傅里叶变换方法只能离线对数据进行处理。另外还有一些方法是基于支撑辊旋转角度进行计算的，这种方法对支撑辊当前角度的测量或计算要求十分精确，或者采用在支撑辊上加装脉冲编码器来确定当前角度，或者通过传动辊上的编码器来计算得到支撑辊的当前角度。由于支撑辊过一段时间就需要更换，在上面加装脉冲编码器的方法存在安装和维护的不便；而通过传动辊间接计算支撑辊的角度不可避免的存在误差，随着支撑辊的转动，这个误差会不断累积，导致偏心补偿的相角计算不准确，从而造成补偿失败。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，以补偿支撑辊偏心对带钢出口厚度的不良影响，提高产品厚度控制精度。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S10、确定偏心补偿的使能信号和启动信号，保存基准入出口厚差和基准轧制力值；

S20、当偏心补偿启动后，根据相对入口厚差预估出口测厚仪处的预估出口厚差，然后将预估出口厚差与测量的出口厚差相比较，得到偏心信号；

S30、使用在线递推算法估计出偏心主体信号的参数，并依据重构的偏心主体信号计算相应的辊缝补偿量。

按上述方法，所述的S10具体为：

S101、检测偏心补偿的使能条件，确定使能信号：

所述的使能条件包括：厚度控制已使能且当前出口厚度实际值接近出口厚度设定值；轧制力实际值大于预设的最小轧制力；上下支撑辊平均转速大于预设的使能最小转速；液压压下处于位置控制模式下且测厚仪正常工作；所述的接近出口厚度设定值为在出口厚度设定值正负一定范围内；

在满足上述所有使能条件的情况下，偏心补偿的使能信号设置为1，若任一条件不再满足则将使能信号重置为0；

S102、确定偏心补偿启动信号：

在偏心补偿的使能信号从0变化为1以后，延时带钢从轧机辊缝处运行到出口测厚仪处这一段时间，若使能信号始终保持为1，则将启动信号STA设置为1，此时偏心补偿就开始执行；

等本卷钢即将轧制完成时机组开始降速，当上下支撑辊平均转速小于设置的启动最小转速后，启动信号STA重置为0，本卷钢的偏心补偿完成；

S103、保存基准入出口厚差和基准轧制力值。

将使能信号从0变化为1的那一个采样时刻定义为基准时刻，保存下基准时刻采集的入出口厚差值和轧制力值供后继计算使用，其中基准入口厚差记为ΔH_ba，基准出口厚差记为Δh_ba，基准轧制力记为F_ba。

按上述方法，所述的S20具体为：

S201、将相对入口厚差同步传输到轧机辊缝处；

偏心补偿启动以后，将当前时刻采样的入口厚差ΔH_act减去基准入口厚差ΔH_ba即得到相对入口厚差ΔH_R：

ΔH_R＝ΔH_act-ΔH_ba

然后将相对入口厚差从入口测厚仪同步传输到轧机辊缝处；

S202、计算辊缝处的初始相对出口厚差；

采用下式将相对入口厚差转换为初始相对出口厚差Δh_R,ini：

式中，C_M为带钢塑性系数，C_G为轧机刚度系数；

S203、计算相对轧制力补偿后的相对出口厚差，并将相对出口厚差同步传输到出口测厚仪处；

偏心补偿启动以后，将当前时刻采样的轧制力F_act减去基准轧制力F_ba即得到相对轧制力ΔF_R：

ΔF_R＝F_act-F_ba

根据相对轧制力计算出补偿后辊缝处的相对出口厚差Δh_R,gap：

然后将相对出口厚差从轧机辊缝处同步传输到出口测厚仪处，记为Δh_R,thg；

S204，Δh_R,thg加上基准出口厚差并平滑处理后得到估计出口厚差，与测量出口厚差比较得到偏心信号；

Δh_R,thg加上基准出口厚差并使用一阶滞后环节PT1进行平滑处理，即得到估计的出口厚差；估计出口厚差不包含有偏心信号，而出口测厚仪实际测量的出口厚差中包含有偏心信号，两者之差就是偏心信号，计算公式具体如下：

E_INP＝PT1(Δh_R,thg+Δh_ba)-Δh_act

式中，T_PT1为PT1的平滑时间，T_A为可调的时间参数；N_UR和N_LR分别为上支撑辊和下支撑辊的转速，E_INP为偏心信号，Δh_act为出口测厚仪测量的出口厚差值；其中离散的PT1环节算法为：

式中，Y_pt1(n)为PT1环节当前时刻的输出值；Y_pt1(n-1)为PT1环节上一时刻的输出值；T_S为采样时间；X_n为当前时刻估计出口厚差；X_n-1为上一时刻的估计出口厚差。

按上述方法，所述的S30具体包括：

S301、确定偏心信号主体信号的形式：

偏心信号的主体信号为：

E＝a₁sin(ω₁t+b₁)+a₂sin(2ω₁t+b₂)+a₃sin(ω₂t+b₃)+a₄sin(2ω₂t+b₄)

＝a₁sin(2πf₁t+b₁)+a₂sin(4πf₁t+b₂)+a₃sin(2πf₂t+b₃)+a₄sin(4πf₂t+b₄)

式中，E为偏心信号估计值；a₁、a₂、a₃、a₄为待辨识的幅值参数；b₁、b₂、b₃、b₄为待辨识的相角参数；ω₁和ω₂分别为上支撑辊和下支撑辊的角速度，f₁和f₂分别为上支撑辊和下支撑辊的旋转频率；

根据三角公式sin(ωt+φ)＝cosφ·sinωt+sinφ·cosωt将估计偏心信号进一步分解为：

E＝[sinω₁t cosω₁t sin2ω₁t cos2ω₁t sinω₂t cosω₂t sin2ω₂t cos2ω₂t]×

[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]'

这样就将偏心信号分为两个部分，前面部分是已知的，而后面部分是需要估计的参数；

S302、依据输入的偏心信号使用在线递推算法估计出未知参数；

将S20得到的偏心信号通入参数估计器，使用在线递推算法估计出其中的未知参数：

[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]

进而以下列公式计算出偏心信号的幅值a和相角b：

根据估计出的偏心信号的幅值和相角，使用正弦信号发生器重构出偏心信号的主体部分；

S303、相位偏移获取辊缝处的偏心信号：

根据轧机辊缝处至出口测厚仪的距离、轧机的出口速度、支撑辊角速度计算出轧机辊缝处的偏心主体信号：

E_G＝a₁sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₂sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₃sin(ω₂t+b₃-θ₂)+a₄sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，θ₁和θ₂分别为上下支撑辊的相位偏移量，L_M为轧机辊缝至出口测厚仪的距离，V_exit为轧机出口处的带钢线速度，E_G为轧机辊缝处的偏心主体信号；

S304、按估计的偏心主体信号确定偏心信号的辊缝补偿值：

将轧机辊缝处的偏心主体信号分为基波信号和一次谐波信号，其中谐波信号乘以一个谐波补偿系数，而总的偏心补偿量还要乘以一个调节系数，最终实施的辊缝补偿量还要进行限幅；

E_F＝a₁ sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₃ sin(ω₂t+b₃-θ₂)

E_H＝a₂ sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₄ sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，E_F为偏心主体信号的基波部分，E_H为偏心主体信号的一次谐波部分，两者之和就是偏心主体信号，即E_G＝E_F+E_H；S_C为偏心信号的辊缝补偿值，LIM表示限幅操作；C_A为总调节系数；C_H为谐波补偿系数；C_M为带钢塑性系数，C_G为轧机刚度系数。

按上述方案，所述的将相对入口厚差从入口测厚仪同步传输到轧机辊缝处，采用的是同步传输模型。

按上述方案，所述的将相对出口厚差从轧机辊缝处同步传输到出口测厚仪处，采用的是同步传输模型。

本发明的有益效果为：采用了相对厚度计算方式，从而使厚差检测环节中混入的噪声与干扰不影响计算结果；采用在线递推方法估计出支撑辊偏心主体信号中的未知参数，不需附加支撑辊旋转角度的检测元件，投入使用后只需经过短暂的一段递推过程即可精确地逼近偏心信号，据此信号计算出反向的辊缝补偿量，即可精确补偿支撑辊偏心对出口厚度的不良影响，较大程度地提高产品的厚度精度，提高生产效率。

附图说明

图1为一个单机架六辊可逆冷轧机的厚度控制系统结构示意图。

图2为本发明一实施例的方法原理图。

图中：入口卷取机1，转向辊2，第一激光测速仪3，液压缸4，第一测厚仪5，带钢6，上支撑辊7，下支撑辊8，PLC控制器9，第二激光测速仪10，第二测厚仪11，转向辊12，出口卷取机13，第一同步传输模型14，乘法器15，第二同步传输模型16，一阶滞后环节17，在线递推估计器18，相位偏移器19，辊缝补偿量计算装置20，限幅器21。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。

一个单机架六辊可逆冷轧机的厚度控制系统如图1所示，当前轧制方向为从左往右，下一道次将从右往左，然后再反向这样反复轧制。在当前道次下，带钢6从入口卷取机1上启动，通过转向辊2然后在一个六辊轧机中轧制，其中7、8分别是轧机的上下支撑辊，液压缸4提供轧制力，再通过转向辊12，最后卷取在出口卷取机13上。机组配置有第一第二激光测速仪3和10，分别用于测量轧机入口和出口速度，还配置有第一第二测厚仪5和11，分别测量入口和出口带钢厚度。所有的轧制工艺控制功能通过在PLC控制器9中编程完成，具体的控制功能主要包含有厚度控制、液压辊缝控制、张力控制、传动控制、弯辊窜辊控制、板形控制等。轧机的支撑辊偏心补偿属于厚度控制的一部分，根据偏心信号计算出相应的辊缝补偿量，反向补偿到辊缝设定值上，即可实现对支撑辊偏心的补偿。

本发明提供一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，如图2所示，它包括以下步骤：

S10、确定偏心补偿的使能信号和启动信号，保存基准入出口厚差和基准轧制力值。

S101、检测偏心补偿的使能条件，确定使能信号：

所述的使能条件包括：厚度控制已使能且当前出口厚度实际值接近出口厚度设定值，本实施例中，出口厚度实际值位于出口厚度设定值±2％范围内表示出口厚度接近出口厚度设定值。轧制力实际值大于预设的最小轧制力，本实施例设置最小轧制力为50吨。上下支撑辊平均转速大于预设的使能最小转速，本实施例设置的使能最小转速为0.02转/s。液压压下处于位置控制模式下且测厚仪正常工作。

在满足上述所有使能条件的情况下，偏心补偿的使能信号ENB(布尔信号)设置为1，若任一条件不再满足则将使能信号重置为0。

S102、确定偏心补偿启动信号：

在偏心补偿的使能信号从0变化为1以后，延时带钢从轧机辊缝处运行到出口测厚仪处这一段时间，若使能信号始终保持为1，则将启动信号STA(布尔信号)设置为1，此时偏心补偿就开始执行。等本卷钢即将轧制完成时机组开始降速，当上下支撑辊平均转速小于设置的启动最小转速后，启动信号STA重置为0，本卷钢的偏心补偿完成；本实施例设置的启动最小转速为0.1转/s。

S103、保存基准入出口厚差和基准轧制力值。

将使能信号从0变化为1的那一个采样时刻定义为基准时刻，保存下基准时刻采集的入出口厚差值和轧制力值供后继计算使用，其中基准入口厚差记为ΔH_ba，基准出口厚差记为Δh_ba，基准轧制力记为F_ba。

S20、当偏心补偿启动后，根据相对入口厚差预估出口测厚仪处的预估出口厚差，然后将预估出口厚差与测量的出口厚差相比较，得到偏心信号。

将入口厚差经过变换、同步传输、平滑等处理后得到出口测厚仪处的出口厚差值，同出口测厚仪测量的出口厚差相比较得到偏心信号值。

S201、将相对入口厚差同步传输到轧机辊缝处；

偏心补偿启动以后(即STA＝1以后)，将当前时刻采样的入口厚差ΔH_act减去基准入口厚差ΔH_ba即得到相对入口厚差ΔH_R：

ΔH_R＝ΔH_act-ΔH_ba

然后将相对入口厚差从入口测厚仪同步传输到轧机辊缝处。由于带钢入口速度变化时延时时间也会随之变化，因此这里采用了第一同步传输模型TPM1 14来完成延时功能，该模型在带钢速度任意变化的情况下，仍能精确地将跟踪的带钢段从入口测厚仪同步延时至轧机辊缝处，同步传输模型的相关内容可参见中国专利CN102380515B。

S202、计算辊缝处的初始相对出口厚差；

采用下式将相对入口厚差转换为初始相对出口厚差Δh_R,ini：

式中，C_M为带钢塑性系数，C_G为轧机刚度系数。如图2的乘法器15中完成。

S203、计算相对轧制力补偿后的相对出口厚差，并将相对出口厚差同步传输到出口测厚仪处。

偏心补偿启动以后(即STA＝1以后)，将当前时刻采样的轧制力F_act减去基准轧制力F_ba即得到相对轧制力ΔF_R：

ΔF_R＝F_act-F_ba

根据相对轧制力计算出补偿后辊缝处的相对出口厚差Δh_R,gap：

然后采用第二同步传输模型TPM2 16将相对出口厚差从轧机辊缝处同步传输到出口测厚仪处，记为Δh_R,thg。

S204，Δh_R,thg加上基准出口厚差并平滑处理后得到估计出口厚差，与测量出口厚差比较得到偏心信号。

Δh_R,thg加上基准出口厚差并使用一阶滞后环节PT1 17进行平滑处理，即得到估计的出口厚差；估计的出口厚差未考虑支撑辊偏心的影响，因此该信号中不包含有偏心信号，而出口测厚仪实际测量的出口厚差中包含有偏心信号，两者之差就是偏心信号，计算公式具体如下：

E_INP＝PT1(Δh_R,thg+Δh_ba)-Δh_act

式中，T_PT1为PT1的平滑时间，T_A为可调的时间参数；N_UR和N_LR分别为上支撑辊和下支撑辊的转速，E_INP为偏心信号，Δh_act为出口测厚仪测量的出口厚差值；其中离散的PT1环节算法为：

式中，Y_pt1(n)为PT1环节当前时刻的输出值；Y_pt1(n-1)为PT1环节上一时刻的输出值；T_S为采样时间；X_n为当前时刻估计出口厚差；X_n-1为上一时刻的估计出口厚差。

S30、使用在线递推算法估计出偏心主体信号的参数，并依据重构的偏心主体信号计算相应的辊缝补偿量，即图2中的在线递推估计器18中完成。

首先确定偏心信号主体信号的形式，然后采用在线递推算法估计出公式中的未知参数，最后依据偏心信号计算出相应的辊缝补偿量。

S301、确定偏心信号主体信号的形式：

偏心信号的主体信号为：

E＝a₁sin(ω₁t+b₁)+a₂sin(2ω₁t+b₂)+a₃sin(ω₂t+b₃)+a₄sin(2ω₂t+b₄)

＝a₁sin(2πf₁t+b₁)+a₂sin(4πf₁t+b₂)+a₃sin(2πf₂t+b₃)+a₄sin(4πf₂t+b₄)

式中，E为偏心信号估计值；a₁、a₂、a₃、a₄为待辨识的幅值参数；b₁、b₂、b₃、b₄为待辨识的相角参数；ω₁和ω₂分别为上支撑辊和下支撑辊的角速度，f₁和f₂分别为上支撑辊和下支撑辊的旋转频率。

注意，由于在线递推算法难以区分开频率过于接近的两个信号，所以对上辊和下辊的频率差做了一个限制，频率差不允许小于0.01Hz，如果实际上小于该值则限制上下辊的频率差为0.01Hz。

根据三角公式sin(ωt+φ)＝cosφ·sinωt+sinφ·cosωt将估计偏心信号进一步分解为：

E＝[sinω₁t cosω₁t sin2ω₁t cos2ω₁t sinω₂t cosω₂t sin2ω₂t cos2ω₂t]×

[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]'

这样就将偏心信号分为两个部分，前面部分是已知的，而后面部分是需要估计的参数。

S302、依据输入的偏心信号使用在线递推算法估计出未知参数。

将S20得到的偏心信号通入参数估计器，使用在线递推算法估计出其中的未知参数：

[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]

在本实施例中，采用递推最小二乘算法估计出未知参数，进而以下列公式计算出偏心信号的幅值a和相角b：

根据估计出的偏心信号的幅值和相角，使用正弦信号发生器重构出偏心信号的主体部分；经过在线递推计算一段时间后，重构的信号同输入的偏心信号E_INP之间的误差变得很小，说明估计参数的精度已经很高了。

S303、相位偏移获取辊缝处的偏心信号：

输入的偏心信号E_INP是根据出口测厚仪处的测量值和估计值计算出来的，而我们需要补偿轧机辊缝处的偏心信号，因此需要将偏心信号的相角做一个相位偏移。具体来说，根据轧机辊缝处至出口测厚仪的距离、轧机的出口速度、支撑辊角速度计算出轧机辊缝处的偏心主体信号：

E_G＝a₁ sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₂ sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₃ sin(ω₂t+b₃-θ₂)+a₄ sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，θ₁和θ₂分别为上下支撑辊的相位偏移量，L_M为轧机辊缝至出口测厚仪的距离，V_exit为轧机出口处的带钢线速度，E_G为轧机辊缝处的偏心主体信号，即在图2中的相位偏移器19中得到。

S304、在辊缝补偿量计算装置20中，按估计的偏心主体信号确定偏心信号的辊缝补偿值：

将轧机辊缝处的偏心主体信号分为基波信号和一次谐波信号，其中谐波信号乘以一个谐波补偿系数，而总的偏心补偿量还要乘以一个调节系数，最终实施的辊缝补偿量还要进行限幅，如图2的限幅器21中完成；

E_F＝a₁sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₃sin(ω₂t+b₃-θ₂)

E_H＝a₂sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₄sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，E_F为偏心主体信号的基波部分，E_H为偏心主体信号的一次谐波部分，两者之和就是偏心主体信号，即E_G＝E_F+E_H；S_C为偏心信号的辊缝补偿值，LIM表示限幅操作，在本实施例中，辊缝补偿量的限幅为-0.04～0.04mm；C_A为总调节系数，可根据实际情况在0.0～1.0之间调节，这里暂定为0.6；C_H为谐波补偿系数，可根据实际情况在0.1～1.0之间调节，这里暂定为0.8。

经过上述步骤，最终得到偏心信号的辊缝补偿值，将其附加到辊缝设定值上去，由液压辊缝控制单元控制辊缝达到设定值，即可实现这种对支撑辊偏心的补偿方法。

本实施例提出的一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，首先确定偏心补偿的使能和启动信号，并记录下基准入出口厚度和基准轧制力。偏心补偿启动后，采用同步传输、平滑、变换等处理方法根据入口厚差预估出口测厚仪处的出口厚差，同测量的出口厚差相比较得到偏心信号。确定偏心信号的主体部分由上下支撑辊的基波和一次谐波信号组成，将偏心信号通入在线递推估计功能块，根据实际采样信号不断在线修正未知的模型参数，直到估计的参数达到很高的精度。最后根据估计的偏心主体信号求取相应的辊缝补偿量，附加到辊缝设定值上去即可实现这种支撑辊偏心的补偿方法。该方法采用相对厚度计算方式，并采用了同步传输、平滑、变换等多种处理方法，以得到精确的预估出口厚差，从而可得到精确的偏心信号。然后使用在线递推方法估计出支撑辊偏心主体信号中的未知参数，不需精确检测支撑辊的旋转角度，投入使用后经过短暂的一段递推过程即可精确地逼近偏心信号，据此信号计算出反向的辊缝补偿量，即可精确补偿支撑辊偏心对出口厚度的不良影响，较大程度地提高成品的厚度精度。

要理解本文所述的实施例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码或其任意组合来实现。对于硬件实现方式，处理单元可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑控制器(PLC)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微处理器、微控制器、被设计以执行本文所述功能的其它电子单元、或其组合内实现。当以软件、固件、中间件或微代码、程序代码或代码段来实现实施例时，可以将它们存储在诸如存储组件的机器可读介质中。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种冷轧机支撑辊偏心的预估补偿方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S10、确定偏心补偿的使能信号和启动信号，保存基准入出口厚差和基准轧制力值；

S20、当偏心补偿启动后，根据相对入口厚差预估出口测厚仪处的预估出口厚差，然后将预估出口厚差与测量的出口厚差相比较，得到偏心信号；

S30、使用在线递推算法估计出偏心主体信号的参数，并依据重构的偏心主体信号计算相应的辊缝补偿量。

2.根据权利要求1所述的预估补偿方法，其特征在于：所述的S10具体为：

S101、检测偏心补偿的使能条件，确定使能信号：

所述的使能条件包括：厚度控制已使能且当前出口厚度实际值接近出口厚度设定值；轧制力实际值大于预设的最小轧制力；上下支撑辊平均转速大于预设的使能最小转速；液压压下处于位置控制模式下且测厚仪正常工作；所述的接近出口厚度设定值为在出口厚度设定值正负一定范围内；

在满足上述所有使能条件的情况下，偏心补偿的使能信号设置为1，若任一条件不再满足则将使能信号重置为0；

S102、确定偏心补偿启动信号：

在偏心补偿的使能信号从0变化为1以后，延时带钢从轧机辊缝处运行到出口测厚仪处这一段时间，若使能信号始终保持为1，则将启动信号STA设置为1，此时偏心补偿就开始执行；

等本卷钢即将轧制完成时机组开始降速，当上下支撑辊平均转速小于设置的启动最小转速后，启动信号STA重置为0，本卷钢的偏心补偿完成；

S103、保存基准入出口厚差和基准轧制力值；

将使能信号从0变化为1的那一个采样时刻定义为基准时刻，保存下基准时刻采集的入出口厚差值和轧制力值供后继计算使用，其中基准入口厚差记为ΔH_ba，基准出口厚差记为Δh_ba，基准轧制力记为F_ba。

3.根据权利要求1所述的预估补偿方法，其特征在于：所述的S20具体为：

S201、将相对入口厚差同步传输到轧机辊缝处；

偏心补偿启动以后，将当前时刻采样的入口厚差ΔH_act减去基准入口厚差ΔH_ba即得到相对入口厚差ΔH_R：

ΔH_R＝ΔH_act-ΔH_ba

然后将相对入口厚差从入口测厚仪同步传输到轧机辊缝处；

S202、计算辊缝处的初始相对出口厚差；

采用下式将相对入口厚差转换为初始相对出口厚差Δh_R,ini：

式中，C_M为带钢塑性系数，C_G为轧机刚度系数；

S203、计算相对轧制力补偿后的相对出口厚差，并将相对出口厚差同步传输到出口测厚仪处；

偏心补偿启动以后，将当前时刻采样的轧制力F_act减去基准轧制力F_ba即得到相对轧制力ΔF_R：

ΔF_R＝F_act-F_ba

根据相对轧制力计算出补偿后辊缝处的相对出口厚差Δh_R,gap：

然后将相对出口厚差从轧机辊缝处同步传输到出口测厚仪处，记为Δh_R,thg；

S204，Δh_R,thg加上基准出口厚差并平滑处理后得到估计出口厚差，与测量出口厚差比较得到偏心信号；

Δh_R,thg加上基准出口厚差并使用一阶滞后环节PT1进行平滑处理，即得到预估出口厚差；预估出口厚差不包含有偏心信号，而出口测厚仪实际测量的出口厚差中包含有偏心信号，两者之差就是偏心信号，计算公式具体如下：

E_INP＝PT1(Δh_R,thg+Δh_ba)-Δh_act

式中，T_PT1为PT1的平滑时间，T_A为可调的时间参数；N_UR和N_LR分别为上支撑辊和下支撑辊的转速，E_INP为偏心信号，Δh_act为出口测厚仪测量的出口厚差值；其中离散的PT1环节算法为：

式中，Y_pt1(n)为PT1环节当前时刻的输出值；Y_pt1(n-1)为PT1环节上一时刻的输出值；T_S为采样时间；X_n为当前时刻预估出口厚差；X_n-1为上一时刻的预估出口厚差。

4.根据权利要求1所述的预估补偿方法，其特征在于：所述的S30具体包括：

S301、确定偏心信号主体信号的形式：

偏心信号的主体信号为：

E＝a₁sin(ω₁t+b₁)+a₂sin(2ω₁t+b₂)+a₃sin(ω₂t+b₃)+a₄sin(2ω₂t+b₄)

＝a₁sin(2πf₁t+b₁)+a₂sin(4πf₁t+b₂)+a₃sin(2πf₂t+b₃)+a₄sin(4πf₂t+b₄)

式中，E为偏心信号估计值；a₁、a₂、a₃、a₄为待辨识的幅值参数；b₁、b₂、b₃、b₄为待辨识的相角参数；ω₁和ω₂分别为上支撑辊和下支撑辊的角速度，f₁和f₂分别为上支撑辊和下支撑辊的旋转频率；

根据三角公式sin(ωt+φ)＝cosφ·sinωt+sinφ·cosωt将估计偏心信号进一步分解为：

E＝[sinω₁t cosω₁t sin2ω₁t cos2ω₁t sinω₂t cosω₂t sin2ω₂t cos2ω₂t]×[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]′

这样就将偏心信号分为两个部分，前面部分是已知的，而后面部分是需要估计的参数；

S302、依据输入的偏心信号使用在线递推算法估计出未知参数；

将S20得到的偏心信号通入参数估计器，使用在线递推算法估计出其中的未知参数：

[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂ a₃cosb₃ a₃sinb₃ a₄cosb₄ a₄sinb₄]

进而以下列公式计算出偏心信号的幅值a和相角b：

根据估计出的偏心信号的幅值和相角，使用正弦信号发生器重构出偏心信号的主体部分；

S303、相位偏移获取辊缝处的偏心信号：

根据轧机辊缝处至出口测厚仪的距离、轧机的出口速度、支撑辊角速度计算出轧机辊缝处的偏心主体信号：

E_G＝a₁sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₂sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₃sin(ω₂t+b₃-θ₂)+a₄sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，θ₁和θ₂分别为上下支撑辊的相位偏移量，L_M为轧机辊缝至出口测厚仪的距离，V_exit为轧机出口处的带钢线速度，E_G为轧机辊缝处的偏心主体信号；

S304、按估计的偏心主体信号确定偏心信号的辊缝补偿值：

将轧机辊缝处的偏心主体信号分为基波信号和一次谐波信号，其中谐波信号乘以一个谐波补偿系数，而总的偏心补偿量还要乘以一个调节系数，最终实施的辊缝补偿量还要进行限幅；

E_F＝a₁sin(ω₁t+b₁-θ₁)+a₃sin(ω₂t+b₃-θ₂)

E_H＝a₂sin(2ω₁t+b₂-θ₁)+a₄sin(2ω₂t+b₄-θ₂)

式中，E_F为偏心主体信号的基波部分，E_H为偏心主体信号的一次谐波部分，两者之和就是偏心主体信号，即E_G＝E_F+E_H；S_C为偏心信号的辊缝补偿值，LIM表示限幅操作；C_A为总调节系数；C_H为谐波补偿系数；C_M为带钢塑性系数，C_G为轧机刚度系数。

5.根据权利要求3所述的预估补偿方法，其特征在于：所述的将相对入口厚差从入口测厚仪同步传输到轧机辊缝处，采用的是同步传输模型。

6.根据权利要求3所述的预估补偿方法，其特征在于：所述的将相对出口厚差从轧机辊缝处同步传输到出口测厚仪处，采用的是同步传输模型。

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