CN111530941A - 层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，包括如下步骤：S1、通过对基于带钢层流冷却模型生产的热轧带钢的历史轧制数据进行分析，得到在不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K；S2、基于带钢层流冷却模型自学习遗传系数，确定带钢整体遗传系数值X；S3、根据遗传系数补偿基准值K以及带钢整体遗传系数值X，计算不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值Y＝K*X；S4、根据带钢实际遗传系数补偿值，计算在不同水温偏差下的带钢各段的实际遗传系数值＝各段遗传系数值+带钢实际遗传系数补偿值；S5、根据带钢各段的实际遗传系数值，控制带钢层流冷却模型的开水量。本发明简单可靠，确保了卷取温度控制的稳定，降低了生产成本。

Description

层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法

技术领域

本发明属于带钢热轧温度控制的技术领域，具体涉及一种提高热轧带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法。

背景技术

热轧带钢卷取温度必须满足一定的工艺要求，卷取温度过高或过低都将给带钢的组织和性能带来不良的影响，卷取温度的控制精度是反映热轧生产线控制水平的重要指标之一。目前国内外已经研究出以层流冷却温度控制为核心的各种数学模型，根据层流冷却的特点，数学模型一般可划分为温度设定单位、前馈控制单元、反馈控制单元、模型自学习单元。层流冷却数学模型正常情况下一般都能满足卷取温度精度控制要求。此外，层流冷却数学模型有自学习功能，同层别带钢生产后模型将学习其遗传系数，并将遗传系数存储至规程表，便于下次轧到同层别带钢进行学习。实际开水量和遗传系数值大小存在反比关系，遗传系数越大，模型计算开水量越少，对应卷取温度越高；遗传系数越小，模型计算开水量越多，对应卷取温度越低。常规冷却模式遗传系数对应模型的计算开水量如下表所示：

在实际生产中，在换层别或较长时间停机之后的第一块或连续几块会出现卷取温度精度较低的情况。主要原因是由于数学模型自学习功能在学习其遗传系数，未考虑水温偏差对冷却效果的影响，导致卷取温度出现偏低或偏高的现象。为改善水温差异性给层流冷却模型控制精度带来的影响，很多热轧产线在层流冷却模型中对水温进行补偿。现有的控制方法是针对不同的水温，在模型中对遗传系数以一个固定的值进行补偿。在现有的水温补偿功能中，针对1-12月不同水温偏差有不同的补偿系数，-2℃至2℃水温偏差不补偿，水温偏差大于18℃按照18℃偏差进行补偿。具体补偿值如下表所示：

但是，现有的热轧带钢卷取温度控制方法仍存在控制精度不准确的缺陷，主要原因是由于带钢的层别不同，带钢所需要的水量和遗传系数差异性较大，对于学习遗传系数本身较小的带钢，轧制水温高，学习带钢水温低，模型在学习带钢遗传系数的基础上补偿系数，可能会导致水量偏多而引起温度偏低的情况。反之，对于遗传系数本身较小的带钢，轧制水温低，学习带钢水温高，模型补偿一个系数后可能导致水量偏少而引起卷取温度偏高的情况。同时，对于一些遗传系数较大的带钢，由于本身遗传系数较大，补偿一个固定的系数后，补偿值对整体遗传系数影响较小，即使水温差异性较大，但是实际开水量变化不大，从而导致卷取温度精度异常情况。

上述论述内容目的在于向读者介绍可能与下面将被描述和/或主张的本发明的各个方面相关的技术的各个方面，相信该论述内容有助于为读者提供背景信息，以有利于更好地理解本发明的各个方面，因此，应了解是以这个角度来阅读这些论述，而不是承认现有技术。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现：提供一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，包括如下步骤：

S1、通过对基于带钢层流冷却模型生产的热轧带钢的历史轧制数据进行分析，分析卷取温度精度正常的带钢的遗传系数，得到在不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K；

S2、基于带钢层流冷却模型自学习遗传系数，根据带钢层流冷却模式不同分段的遗传系数值，选择不同冷却模式下均会使用的分段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X；

S3、根据步骤S1中确定的不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K，以及步骤S2中确定的带钢整体遗传系数值X，计算不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值Y＝K*X；

S4、根据步骤S3中确定的不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值，计算在不同水温偏差下的带钢各段的实际遗传系数值＝各段遗传系数值+带钢实际遗传系数补偿值；

S5、根据带钢各段的实际遗传系数值，控制带钢层流冷却模型的开水量。

作为进一步的改进，在步骤S1中，获取不同水温偏差下的遗传系数的平均值，根据平均值计算得出不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K。

作为进一步的改进，在步骤S2中，选择第18段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X。

本发明提供的层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，包括如下步骤：S1、通过对基于带钢层流冷却模型生产的热轧带钢的历史轧制数据进行分析，分析卷取温度精度正常的带钢的遗传系数，得到在不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K；S2、基于带钢层流冷却模型自学习遗传系数，根据带钢层流冷却模式不同分段的遗传系数值，选择不同冷却模式下均会使用的分段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X；S3、根据步骤S1中确定的不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K，以及步骤S2中确定的带钢整体遗传系数值X，计算不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值Y＝K*X；S4、根据步骤S3中确定的不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值，计算在不同水温偏差下的带钢各段的实际遗传系数值＝各段遗传系数值+带钢实际遗传系数补偿值；S5、根据带钢各段的实际遗传系数值，控制带钢层流冷却模型的开水量。本发明提供的层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，能够对不同水温偏差、不同层别、不同钢种的带钢卷取温度水温偏差系数进行补偿，通过对遗传系数进行合理补偿后，卷取目标温度控制精度高，能大幅度减少因变规、长时间停机后开轧前几块带钢卷取温度控制精度不高的情况，该方法简单可靠，确保了生产线卷取温度控制的稳定，降低了生产成本。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的带钢层流冷却模型的遗传系数分段示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的核心在于提供一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，其针对不同的水温偏差，对层流冷却模型自学习遗传系数按照正比关系对遗传系数进行补偿。在同样的水温偏差下，遗传系数越大，水温偏差系数补偿值越大；反之，遗传系数越小，水温偏差系数补偿值越小。从而确保补偿的系数处于合理范围，以提高带钢卷取温度控制精度。

结合图1所示，本发明实施例提供的一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，包括如下步骤：

S1、通过对基于带钢层流冷却模型生产的热轧带钢的历史轧制数据进行分析，分析卷取温度精度正常的带钢的遗传系数，获取不同水温偏差下的遗传系数的平均值，根据平均值计算得出不同水温偏差下相对较合理的遗传系数补偿基准值K；不同水温偏差对应的遗传系数补偿基准值K如下表所示：

水温偏差	遗传系数补偿基准值
		△T＜-18℃	0.35
-18℃≤△T≤-16℃	0.35
		-15℃≤△T≤-13℃	0.30
-12℃≤△T≤-10℃	0.25
		-9℃≤△T≤-7℃	0.15
-6℃≤△T≤-5℃	0.08
		-4℃≤△T≤-3℃	0.06
△T＝-2℃	0.04
		-1℃≤△T≤1℃	0
△T＝2℃	-0.04
		3℃≤△T≤4℃	-0.06
5℃≤△T≤6℃	-0.08
		7℃≤△T≤9℃	-0.10
10℃≤△T≤12℃	-0.15
		13℃≤△T≤15℃	-0.20
16℃≤△T≤18℃	-0.25
		△T＞18℃	-0.25

S2、基于带钢层流冷却模型自学习遗传系数，根据带钢层流冷却模式不同分段的遗传系数值，选择不同冷却模式下均会使用的分段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X。在带钢层流冷却模型中，自学习遗传系数根据带钢冷却模式分段而不同，U型冷却带钢的遗传系数分为头、中、尾三部分，常规冷却、两段式冷却遗传系数分为中、尾部分。如图1所示的U型冷却带钢的遗传系数分段示意图，1-10段表示头部遗传系数，11-80段表示中部遗传系数，81-90段表示尾部遗传系数。由于不同冷却模式下的带钢，其遗传系数第18段均会正常使用，故选择第18段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X。

S3、根据步骤S1中确定的不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K，以及步骤S2中确定的带钢整体遗传系数值X，计算不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值Y＝K*X；即在不同水温偏差下，根据带钢本身学习遗传系数不同，带钢实际遗传系数补偿值为学习带钢第18段的遗传系数值乘以遗传系数补偿基准值。这样，能根据学习带钢遗传系数的大小按照正比关系进行系数补偿，同等水温偏差下，遗传系数越大则实际遗传系数补偿值越大，反之，遗传系数越小实际遗传系数补偿值越小，从而确保补偿的系数处于合理范围，以提高带钢卷取温度控制精度。

S4、根据步骤S3中确定的不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值，计算在不同水温偏差下的带钢各段的实际遗传系数值＝各段遗传系数值+带钢实际遗传系数补偿值；

S5、根据带钢各段的实际遗传系数值，控制带钢层流冷却模型的开水量。

通过对生产实绩的卷取温度精度数据对比分析，使用本发明后，不同水温偏差下带钢的卷取温度精度均大幅度提升，避免因水温偏差补偿不合理而导致的人工干预，提高了卷取温度自动化控制水平，不同水温偏差下卷取温度精度对比如下表所示：

本发明实施例提供的层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，能够对不同水温偏差、不同层别、不同钢种的带钢卷取温度水温偏差系数进行补偿，通过对遗传系数进行合理补偿后，卷取目标温度控制精度高，能大幅度减少因变规、长时间停机后开轧前几块带钢卷取温度控制精度不高的情况，该方法简单可靠，确保了生产线卷取温度控制的稳定，降低了生产成本。

上面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，不能理解为对本发明保护范围的限制。

总之，本发明虽然列举了上述优选实施方式，但是应该说明，虽然本领域的技术人员可以进行各种变化和改型，除非这样的变化和改型偏离了本发明的范围，否则都应该包括在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过对基于带钢层流冷却模型生产的热轧带钢的历史轧制数据进行分析，分析卷取温度精度正常的带钢的遗传系数，得到在不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K；

S2、基于带钢层流冷却模型自学习遗传系数，根据带钢层流冷却模式不同分段的遗传系数值，选择不同冷却模式下均会使用的分段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X；

S3、根据步骤S1中确定的不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K，以及步骤S2中确定的带钢整体遗传系数值X，计算不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值Y＝K*X；

S4、根据步骤S3中确定的不同水温偏差下的带钢实际遗传系数补偿值，计算在不同水温偏差下的带钢各段的实际遗传系数值＝各段遗传系数值+带钢实际遗传系数补偿值；

S5、根据带钢各段的实际遗传系数值，控制带钢层流冷却模型的开水量。

2.根据权利要求1所述的层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，其特征在于，在步骤S1中，获取不同水温偏差下的遗传系数的平均值，根据平均值计算得出不同水温偏差下的遗传系数补偿基准值K。

3.根据权利要求1或2所述的层流冷却中提高带钢卷取温度控制精度的水温补偿方法，其特征在于，在步骤S2中，选择第18段的遗传系数值作为带钢整体遗传系数值X。

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