CN113111452A - 一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，设定目标钢种、宽度和厚度；进行作业准备验证；分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件；分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件；分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件；综合以上分析给出是否建议轧制结论；筛选同品规格下质量最好的若干样本并使用逻辑回归模型推荐最优的轧制策略。基于对生产线设备状态的判断从而给出轧制建议，利用历史数据和当前数据，推进了生产数据贯通化，实现智能制造，有效降低轧制分析成本。

Description

一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法
技术领域
本发明涉及带钢极限规格轧制分析技术领域，特别是指一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法。
背景技术
带钢热连轧极限规格一般是某钢种的极限宽度或极限厚度，在实际生产实践中以极限厚度居多。极限规格轧制时对设备、工艺要求较高，同时也对设备的稳定运行存在风险。带钢极限规格由于轧制数量少，需要考虑钢种成分、材料组织性能、数学模型设定等多方面因素，分析成本大，错误率高，给带钢极限规格轧制稳定生产造成不良影响，严重时会导致废钢甚至可能会造成设备出现不可逆损伤，增加维修成本，降低常规品种生产效率。目前，没有一种智能制造方法可以给出热轧带钢的极限规格轧制的轧制策略，解决分析成本大、错误率高的问题。
发明内容
本发明提供了一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，
具有以下问题，没有一种智能制造方法可以给出热轧带钢的极限规格轧制的轧制策略，解决分析成本大、错误率高的问题。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：
本发明实施例提供一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，包括：
设定目标钢种、宽度和厚度；
进行作业准备验证；
分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件；
分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件；
分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件；
综合以上分析给出是否建议轧制结论；
筛选同品规格下质量最好的若干样本并使用逻辑回归模型推荐最优的轧制策略。
优选地，所述设定目标钢种、宽度和厚度，包括：
根据目标钢种，从L2导入或在HMI上输入需要查询的目标宽度和厚度为对应钢种的极限规格，针对不同的极限规格分析场景，配置不同的PDI参数输入方式。
优选地，作业准备验证包括当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证；
当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证的分析项目分别包括：条件总数、满足条件数目、满足条件比例η、不满足条件项目；当满足条件比例η等于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝Y，建议轧制；当满足条件比例小于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝N，不建议轧制。
优选地，分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件，包括：
设备工艺精度得分分析包括设备i；
指定每个设备的分析项目分别包括：历史设备工艺精度得分范围Ei,min～Ei,max、同品规格轧制下设备工艺精度得分范围E′i,min～E′i,max、当前设备工艺精度得分Ei；
分别给出每个设备验证的判断结论，当前设备工艺精度得分低于历史设备工艺精度最低分提示检查设备状态；当前设备工艺精度得分大于等于历史设备工艺精度最低分进行设备精度分析，当前设备工艺精度得分大于同品规格轧制下设备工艺精度得分最小值，设备精度满足要求，否则，设备精度不满足要求
给出设备工艺精度分析的判断结论，所有设备均满足要求，给出设备精度满足极限规格生产基本条件的结论，否则，给出设备精度不满足极限规格生产基本条件的结论。
优选地，分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件，包括：
轧制稳定性分析包括子项j，
指定每个子项的分析项目分别包括：历史轧制稳定性得分范围Sj,min～Sj,max、同品规格轧制下轧制稳定性得分范围S′j,min～S′j,max和当前轧制稳定性得分Sj；
分别给出每个子项的稳定性的判断结论，子项的当前轧制稳定性得分低于历史轧制稳定性得分最低分提示检查设备状态；子项的当前轧制稳定性得分大于等于历史轧制稳定性得分最低分进行稳定性分析，子项的当前轧制稳定性得分大于同品规格轧制下轧制稳定性得分的最小值，判定子项满足要求，否则，子项不满足要求；
给出轧制稳定性分析的判断结论，所有子项均满足要求，给出设备状态满足极限规格生产条件，否则，设备状态不满足极限规格生产条件。
优选地，分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件，包括：
钢卷质量分析子项k包括：厚度、宽度、凸度、楔形、低次浪形、高次浪形、FDT、CTC和局部高点；
指定子项的分析项目分别包括：历史得分范围Qk,min～Qk,max、同品规格轧制下钢卷质量得分范围Q′k,min～Q′k,max和当前钢卷质量得分Qk；
给出每个子项验证的钢卷质量得分的判断结论，子项的当前钢卷质量得分低于历史钢卷质量得分最低分提示检查设备状态；子项的当前钢卷质量得分大于等于历史钢卷质量得分最低分进行生产状态分析，子项的当前钢卷质量得分大于同品规格轧制下钢卷质量得分的最小值，判定子项的生产状态满足要求，否则，子项的生产状态不满足要求；
给出钢卷质量分析的判断结论，所有子项均满足要求，给出生产状态满足极限规格生产条件，否则，生产状态不满足极限规格生产条件。
优选地，轧制策略包括多个子项，子项为出炉温度推荐值、一次除鳞组态推荐值、侧压量推荐值、粗轧R1除鳞组态推荐值、粗轧R1道次数推荐值、粗轧R1道次厚度X速度推荐值、粗轧R2除鳞组态推荐值、粗轧R2道次数推荐值、粗轧R2道次厚度X速度推荐值、中间坯厚度推荐值、二次除鳞组态推荐值、精轧末机架厚度X速度推荐值、精轧辊缝润滑轧制组态推荐值、精轧辊缝润滑流量推荐值、精轧负荷分配推荐值、精轧机架窜辊量推荐值、精轧机架弯辊力推荐值、精轧机架间除鳞组态推荐值、精轧机架间冷却水流量推荐值、精轧防剥落水组态推荐值、终轧温度推荐值、卷取温度推荐值和轧辊号推荐值等。
优选地，所述设备包括侧压机、粗轧侧导板、粗轧大立辊、飞剪侧导板、精轧侧导板、精轧AGC、精轧活套、精轧弯辊、精轧窜辊、卷取侧导板、卷取机精度、水系统、仪表精度和轧机刚度等。
优选地，当前设备工艺精度得分Ei为最近轧制10卷钢的当前设备工艺精度得分均值。
优选地，轧制稳定性分析子项包括：精除鳞入口夹送辊压力、精除鳞出口夹送辊压力、FE偏移量、FE开口度偏差、FE压力、工作辊过钢吨数、工作辊过钢公里数、支撑辊过钢吨数、支撑辊过钢公里数、工作辊辊径差和工作辊辊形代码。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案，
针对上述背景，一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，根据所要查询极限规格钢种、尺寸信息，以生产线关键设备工艺精度评价、轧制稳定性评价等结果为基础，综合考虑钢卷历史质量情况，给出轧制建议并推荐最优的轧制策略。基于对生产线设备状态的判断从而给出轧制建议，利用历史数据和当前数据，推进了生产数据贯通化，实现智能制造化，可以有效降低轧制分析成本，降低错误率，为极限规格轧制提供有效参考。
附图说明
图1为本发明的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法的流程图；
图2为应用本发明的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法给出的轧制策略。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示的，本发明实施例提供一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，包括：
S1、设定目标钢种、宽度和厚度；
S2、进行作业准备验证；
S3、分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件；
S4、分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件；
S5、分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件；
S6、综合以上分析给出是否建议轧制结论；
S7、筛选同品规格下质量最好的若干样本并使用逻辑回归模型推荐最优的轧制策略。
本实施例提供了一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，根据所要查询极限规格钢种、尺寸信息，以生产线关键设备工艺精度评价、轧制稳定性评价等结果为基础，综合考虑钢卷历史质量情况，给出轧制建议并推荐最优的轧制策略。基于对生产线设备状态的判断从而给出轧制建议，利用历史数据和当前数据，推进了生产数据贯通化，实现智能制造化，可以有效降低轧制分析成本，降低错误率，为极限规格轧制提供有效参考。
S1、设定目标钢种、宽度和厚度；
根据目标钢种，从L2导入或在HMI上输入需要查询的目标宽度和厚度为对应钢种的极限规格，针对不同的极限规格分析场景，配置不同的PDI参数输入方式。
S2、作业准备验证包括当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证；当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证的分析项目分别包括：条件总数、满足条件数目、满足条件比例η、不满足条件项目；当满足条件比例η等于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝Y，建议轧制；当满足条件比例小于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝N，不建议轧制；公式如下：
Figure BDA0002986512100000061
S3、分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件，包括：
设备i工艺精度得分分析的设备包括侧压机、粗轧侧导板、粗轧大立辊、飞剪侧导板、精轧侧导板、精轧AGC、精轧活套、精轧弯辊、精轧窜辊、卷取侧导板、卷取机精度、水系统、仪表精度和轧机刚度等。
指定每个设备的分析项目分别包括：历史设备工艺精度得分范围Ei,min～Ei,max、同品规格轧制下设备工艺精度得分范围E′i，min～E′i,max、当前设备工艺精度得分Ei；
分别给出每个设备验证的判断结论A2(i)，当前设备工艺精度得分低于历史设备工艺精度最低分提示检查设备状态；当前设备工艺精度得分大于等于历史设备工艺精度最低分进行设备精度分析，当前设备工艺精度得分大于同品规格轧制下设备工艺精度得分最小值，设备精度满足要求，否则，设备精度不满足要求。其中，当前设备工艺精度得分Ei为最近轧制10卷钢的当前设备工艺精度得分均值。
给出设备工艺精度分析的判断结论A2，所有设备均满足要求，给出设备精度满足极限规格生产基本条件的结论，否则，给出设备精度不满足极限规格生产基本条件的结论。依据公式如下：
Figure BDA0002986512100000062
Figure BDA0002986512100000063
Figure BDA0002986512100000064
上式中，Ej(n)表示最近轧制的第n卷钢的指定设备j工艺精度得分。
S4、分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件，包括：
轧制稳定性分析包括子项j，轧制稳定性分析子项包括：精除鳞入口夹送辊压力、精除鳞出口夹送辊压力、FE偏移量、FE开口度偏差、FE压力、工作辊过钢吨数、工作辊过钢公里数、支撑辊过钢吨数、支撑辊过钢公里数、工作辊辊径差和工作辊辊形代码。
指定每个子项的分析项目分别包括：历史轧制稳定性得分范围Sj,min～Sj,max、同品规格轧制下轧制稳定性得分范围S′j,min～S′j,max和当前轧制稳定性得分Sj(最近轧制10卷钢得分均值)；
分别给出每个子项的稳定性的判断结论A3(i)，子项的当前轧制稳定性得分低于历史轧制稳定性得分最低分提示检查设备状态；子项的当前轧制稳定性得分大于等于历史轧制稳定性得分最低分进行稳定性分析，子项的当前轧制稳定性得分大于同品规格轧制下轧制稳定性得分的最小值，判定子项满足要求，否则，子项不满足要求；
给出轧制稳定性分析的判断结论A3，所有子项均满足要求，给出设备状态满足极限规格生产条件，否则，设备状态不满足极限规格生产条件。依据公式如下：
Figure BDA0002986512100000071
Figure BDA0002986512100000072
Figure BDA0002986512100000073
上式中，Sj(n)表示最近轧制的第n卷钢的指定子项j的轧制稳定性得分。
S5、分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件，包括：
钢卷质量分析子项k包括：厚度、宽度、凸度、楔形、低次浪形、高次浪形、FDT、CTC和局部高点；
指定子项的分析项目分别包括：历史得分范围Qk,min～Qk,max、同品规格轧制下钢卷质量得分范围Q′k,min～Q′k,max和当前钢卷质量得分Qk(最近轧制10卷钢得分均值)；
给出每个子项验证的钢卷质量得分的判断结论A4(i)，子项的当前钢卷质量得分低于历史钢卷质量得分最低分提示检查设备状态；子项的当前钢卷质量得分大于等于历史钢卷质量得分最低分进行生产状态分析，子项的当前钢卷质量得分大于同品规格轧制下钢卷质量得分的最小值，判定子项的生产状态满足要求，否则，子项的生产状态不满足要求；
给出钢卷质量分析的判断结论A4，所有子项均满足要求，给出生产状态满足极限规格生产条件，否则，生产状态不满足极限规格生产条件。依据公式如下：
Figure BDA0002986512100000081
Figure BDA0002986512100000082
Figure BDA0002986512100000083
上式中，Qk(n)表示最近轧制的第n卷钢的指定子项k的钢卷质量得分。
S6、综合以上分析给出是否建议轧制结论A5，上述判断均满足要求，给出建议轧制结论，否则，给出不建议轧制结论，依据公式如下：
Figure BDA0002986512100000084
上式中，A1～A4分别表示作业准备验证的判断结论、设备工艺精度的判断结论、轧制稳定性的判断结论、钢卷质量的判断结论等。
S7、建议轧制时，筛选同品规格下质量最好的若干样本并使用逻辑回归模型推荐最优的轧制策略；建立模型公式如下：
Figure BDA0002986512100000085
上式中，在q个独立变量x1,x2,···,xq作用下，满足轧制所有条件的概率是p，不满足轧制条件的概率是1-p，β0～βq表示模型的回归参数；
轧制策略包括多个子项，子项为出炉温度推荐值、一次除鳞组态推荐值、侧压量推荐值、粗轧R1除鳞组态推荐值、粗轧R1道次数推荐值、粗轧R1道次厚度X速度推荐值、粗轧R2除鳞组态推荐值、粗轧R2道次数推荐值、粗轧R2道次厚度X速度推荐值、中间坯厚度推荐值、二次除鳞组态推荐值、精轧末机架厚度X速度推荐值、精轧辊缝润滑轧制组态推荐值、精轧辊缝润滑流量推荐值、精轧负荷分配推荐值、精轧机架窜辊量推荐值、精轧机架弯辊力推荐值、精轧机架间除鳞组态推荐值、精轧机架间冷却水流量推荐值、精轧防剥落水组态推荐值、终轧温度推荐值、卷取温度推荐值和轧辊号推荐值等。
本发明的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法应用于钢厂的生产，给出的轧制策略如图2所示，本发明基于对生产线设备状态的判断从而给出轧制建议，利用历史数据和当前数据，推进了生产数据贯通化，实现智能制造化，可以有效降低轧制分析成本，为极限规格轧制提供有效参考。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，包括：
设定目标钢种、宽度和厚度；
进行作业准备验证；
分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件；
分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件；
分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件；
综合以上分析给出是否建议轧制结论；
筛选同品规格下质量最好的若干样本并使用逻辑回归模型推荐最优的轧制策略。
2.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，所述设定目标钢种、宽度和厚度，包括：
根据目标钢种，从L2导入或在HMI上输入需要查询的目标宽度和厚度为对应钢种的极限规格，针对不同的极限规格分析场景，配置不同的PDI参数输入方式。
3.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，作业准备验证包括当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证；
当前转车作业准备验证和轧制作业准备验证的分析项目分别包括：条件总数、满足条件数目、满足条件比例η、不满足条件项目；当满足条件比例η等于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝Y，建议轧制；当满足条件比例小于100％时给出本种类验证的判断结论A1＝N，不建议轧制。
4.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，分析当前设备工艺精度得分和历史设备工艺精度得分，判断设备精度是否满足极限规格生产基本条件，包括：
设备工艺精度得分分析包括设备i；
指定每个设备的分析项目分别包括：历史设备工艺精度得分范围Ei,min～Ei,max、同品规格轧制下设备工艺精度得分范围E′i,min～E′i,max、当前设备工艺精度得分Ei；
分别给出每个设备验证的判断结论，当前设备工艺精度得分低于历史设备工艺精度最低分提示检查设备状态；当前设备工艺精度得分大于等于历史设备工艺精度最低分进行设备精度分析，当前设备工艺精度得分大于同品规格轧制下设备工艺精度得分最小值，设备精度满足要求，否则，设备精度不满足要求给出设备工艺精度分析的判断结论，所有设备均满足要求，给出设备精度满足极限规格生产基本条件的结论，否则，给出设备精度不满足极限规格生产基本条件的结论。
5.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，分析当前轧制稳定性得分和历史轧制稳定性得分，判断设备状态是否满足极限规格生产条件，包括：
轧制稳定性分析包括子项j，
指定每个子项的分析项目分别包括：历史轧制稳定性得分范围Sj,min～Sj,max、同品规格轧制下轧制稳定性得分范围S′j,min～S′j,max和当前轧制稳定性得分Sj；
分别给出每个子项的稳定性的判断结论，子项的当前轧制稳定性得分低于历史轧制稳定性得分最低分提示检查设备状态；子项的当前轧制稳定性得分大于等于历史轧制稳定性得分最低分进行稳定性分析，子项的当前轧制稳定性得分大于同品规格轧制下轧制稳定性得分的最小值，判定子项满足要求，否则，子项不满足要求；
给出轧制稳定性分析的判断结论，所有子项均满足要求，给出设备状态满足极限规格生产条件，否则，设备状态不满足极限规格生产条件。
6.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，分析当前钢卷质量得分和历史钢卷质量得分，判断生产状态是否满足极限规格生产条件，包括：
钢卷质量分析子项k包括：厚度、宽度、凸度、楔形、低次浪形、高次浪形、FDT、CTC和局部高点；
指定子项的分析项目分别包括：历史得分范围Qk,min～Qk,max、同品规格轧制下钢卷质量得分范围Q′k,min～Q′k,max和当前钢卷质量得分Qk；
给出每个子项验证的钢卷质量得分的判断结论，子项的当前钢卷质量得分低于历史钢卷质量得分最低分提示检查设备状态；子项的当前钢卷质量得分大于等于历史钢卷质量得分最低分进行生产状态分析，子项的当前钢卷质量得分大于同品规格轧制下钢卷质量得分的最小值，判定子项的生产状态满足要求，否则，子项的生产状态不满足要求；
给出钢卷质量分析的判断结论，所有子项均满足要求，给出生产状态满足极限规格生产条件，否则，生产状态不满足极限规格生产条件。
7.根据权利要求1所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，轧制策略包括多个子项，子项为出炉温度推荐值、一次除鳞组态推荐值、侧压量推荐值、粗轧R1除鳞组态推荐值、粗轧R1道次数推荐值、粗轧R1道次厚度X速度推荐值、粗轧R2除鳞组态推荐值、粗轧R2道次数推荐值、粗轧R2道次厚度X速度推荐值、中间坯厚度推荐值、二次除鳞组态推荐值、精轧末机架厚度X速度推荐值、精轧辊缝润滑轧制组态推荐值、精轧辊缝润滑流量推荐值、精轧负荷分配推荐值、精轧机架窜辊量推荐值、精轧机架弯辊力推荐值、精轧机架间除鳞组态推荐值、精轧机架间冷却水流量推荐值、精轧防剥落水组态推荐值、终轧温度推荐值、卷取温度推荐值和轧辊号推荐值等。
8.根据权利要求4所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，所述设备包括侧压机、粗轧侧导板、粗轧大立辊、飞剪侧导板、精轧侧导板、精轧AGC、精轧活套、精轧弯辊、精轧窜辊、卷取侧导板、卷取机精度、水系统、仪表精度和轧机刚度等。
9.根据权利要求4所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，当前设备工艺精度得分Ei为最近轧制10卷钢的当前设备工艺精度得分均值。
10.根据权利要求5所述的面向热轧带钢的极限规格轧制建议的分析方法，其特征在于，轧制稳定性分析子项包括：精除鳞入口夹送辊压力、精除鳞出口夹送辊压力、FE偏移量、FE开口度偏差、FE压力、工作辊过钢吨数、工作辊过钢公里数、支撑辊过钢吨数、支撑辊过钢公里数、工作辊辊径差和工作辊辊形代码。
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