CN114260320B - 一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，基于轧线生产历史数据以及当前生产过程数据，建立钢板温度观测器，同时增设与钢板温度观测器建立通信的炉间差控制模块、数据库，炉间差控制模块与加热炉L2计算机、轧机L2计算机以及中间冷却装置之间建立通信，并应用钢板温度观测器的钢板温度间接测量结果，计算出轧线上对应的轧机L2计算机系统的模型所计算的钢板温度与轧线上指定参考的加热炉加热同规格钢板的温度差异，从而改进轧线上的中间冷却装置的设定算法，增加识别出的温度差异带来钢板附加摆动次数。本发明正确识别出同规格钢板块与块之间的温度差异，改进中间冷却装置设定控制，从而提高中间冷却装置自动设定准确性。

Description

一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法

技术领域

本发明涉及中厚板轧制生产线的自动控制技术，更具体地说，涉及一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法。

背景技术

目前的现代化中厚板轧制生产线加热炉都配有L2计算机系统(以下简称L2)，基于传热学原理，建立加热炉控制模型，定时计算板坯在加热炉内的升温过程，最终给出计算的板坯出炉温度。

目前有的中厚板生产线在粗轧机与精轧机之间配置了中间冷却装置，该装置用于在生产采用控制轧制工艺的钢板时，在钢板完成部分轧制任务，等待达到指定的工艺要求温度时，对钢板进行喷水冷却，减少钢板等待时间，提高生产节奏、生产效率。中间冷却装置的自动设定控制比较简单，仅设定控制冷却过程的钢板摆动次数，通常在L2中采用表格模式或者简单的水冷温降经验公式。

实际生产中存在由于实际出炉温度波动，而影响中间冷却自动设定效果。如果设定的摆动次数偏少，则延长了后续的空冷待温时间，会降低生产效率。由于大型热轧厂或中厚板厂通常都有两座以上的加热炉，在大多数情况下，由于加热炉的炉内布置、烧嘴配置、煤气流量、炉窑状态等炉况并不统一，因此各加热炉的L2计算出炉板坯温度即使一致，实际温度也不完全一致，这造成后续中间冷却工序生产过程的额外时间消耗。

提高中间冷却自动设定合理性的关键是，能够识别出钢板块与块之间的温度差异，由于同种钢种规格钢板在粗轧机的轧制过程非常稳定，花费时间基本相同，钢板块与块之间的温度差异主要来自于加热炉出炉温度的差异。

加热炉出炉温度在1100℃～1200℃左右，此时的高温钢坯的温度测量极为困难。生产中通常把加热炉L2模型计算的板坯出炉时刻的温度作为下工序的轧机L2的温度监控模型的钢板初始温度。

使用常规的比色高温计仪表，在中厚板生产线上准确测量出炉板坯的温度，有以下三点难点：

1)板坯出炉后，覆有一层厚厚的肉眼可见的黑褐色、裂开的氧化铁皮，行业中通常称为“一次氧化铁皮”，此时如果使用高温计，测量到的是“一次氧化铁皮”的近似温度，而不是板坯的温度；

2)板坯出炉后，被运送至除鳞箱，该装置高速喷射板坯表面，可以吹扫掉“一次氧化铁皮”，但当板坯离开除鳞箱后，高温的板坯很快会再次附上一层较薄的氧化铁皮(二次氧化铁皮)，严重影响测温精度，并且在板坯被除鳞后，由于受到除鳞水的影响，板坯厚度方向的温度分布变化剧烈，板坯表面温度先急剧降温再快速回升，此时的测量温度也很难代表板坯的整体温度水平；

3)由于除鳞箱的存在，加热炉出炉辊道到粗轧机之间的区域水汽弥漫、氧化铁皮飞溅，导致测量环境恶劣。

所以，在中厚板生产线上，通常使用加热炉L2模型计算的板坯出炉温度来表征板坯真实出炉温度。

如何保证加热炉L2模型计算的准确性，常规技术路径有以下两条：

1)对加热炉L2计算模型进行精心设计，并利用在板坯埋热电偶实验进行温度计算模型参数校准；

2)采用轧机区域的测温计数据进行出炉温度的反馈控制。

上述两种提高加热模型计算精度的技术都存在缺点，在实际应用中发现，加热炉L2计算的出炉温度不足以实际表达出不同加热炉之间的炉间差，从而指导中间冷却装置钢板摆动次数的自动设定。

正如专利CN101387868A公开的自适应不同加热炉炉况的轧线模型控制系统及控制方法中所述，大型热轧厂或中厚板厂通常都有两座以上的加热炉。在大多数情况下，由于加热炉的炉内布置、烧嘴配置、煤气流量、炉窑状态等炉况并不统一，因此各加热炉的出炉板坯温度即使L2计算温度一致，实际温度也不完全一致，造成后续轧制、轧后冷却等工序生产过程的不稳定。所以，通常把各加热炉之间的出炉实际温度差称为炉间差。

对于常规的提高加热炉L2模型计算准确性的两类方法及相关缺点，进行略详细的叙述。

第一类方法是传统的加热炉模型设计、埋耦实验、参数优化方法。比如专利CN1940905A公开的一种对热轧加热炉板坯温度的确定方法，其缺点在于，这种计算精度的提高方式是一次性的，在软件设计阶段、以及参数调试阶段起作用。因为埋耦实验的花费高昂，在日常生产运行中，不会有通过埋耦实验优化模型参数的机会。然而在实际运行中，加热炉的炉况是会逐渐变化的，比如炉窑逐渐开裂造成某个加热段吸入冷风，比如氧化铁皮落在炉气测温枪上，造成测量温度偏低，再比如炉尾的换热器因为逐步锈蚀结垢，燃烧空气实际加热降低，等等。这些炉况变化，都会影响加热板坯的实际出炉温度，但加热炉L2不考虑上述各种现实因素。所以采用前述这类技术方法，只能在模型参数调试优化后一段时期内起效果，不能适应加热炉在运行中的炉况变化，日积月累，加热温度计算值的准确性可能会逐渐降低。

另一类技术，采用轧机区域的测温计测量数据进行加热炉出炉温度的反馈控制。比如专利CN108687140A公开的热轧加热炉板坯温度自学习控制方法，其优点是这类方法可以利用在线测量数据，快速反应加热炉的实际炉况变化，进而通过自学习控制，确保出炉温度控制精度。但缺点也很明显，首先要有可靠的温度测量数据源，然而常规的红外非接触式测温计，布置在中厚板产线的出炉辊道至粗轧机前后，测量数值都是不太可信的，所以如果没有高效稳定的温度测量解决方案，自适应控制就成为无源之水，不能起到实效。

为了识别出不同加热炉之间的真实出炉温度偏差，进而提高中间冷却装置设定的准确性，就需要真实稳定可靠的测量粗轧机区域的高温钢坯温度。

现有技术除了常规的非接触式测温计之外，还有一类技术方案为接触式测温计，如专利CN206321356U公开的一种用于测量金属锭的温度的装置、专利CN101266174A公开的铸锭加热炉测铝锭温度的热电偶装置，接触式测温仪的优点在于克服了测量环境对非接触式测温仪测量精度影响，缺点在于一是高温、高湿气环境中的仪表维护保养难度大，二是接触式测温会降低板坯输运速度，降低生产效率。

另外，还提出了其它的技术方案。

一个是如专利CN1252521A公开的板带轧制过程温度观测器方法，该方法不使用常规的非接触高温计做为测量数据源，而是提出了一种以轧钢机为测温仪的思想，通过复杂的轧制过程模型，包括轧机刚度计算、高精度轧机弹跳方程、变形抗力和温降模型参数非线性估计、高精度压力计算等，从轧机实际测量数据出发，通过一系列繁琐步骤，反算出钢板平均温度。这种方法在实践中不实用。不实用点有两处。一是，计算时间上的不实用，L2计算机模型计算时间通常在1秒之内，非线性估计可分为两类，一类是局部最优化方法，计算快速但是不太稳定，常陷入局部最优解，而不是该参数的最优估计；一类是全局最优化方法，通过一定的随机算法，可以找到全局最优解，但是计算时间长，常超过1分钟，不能满足L2模型时间要求。第二点不实用点是，应用这种以轧机为测温仪的思路，在实践中发现，即使采用了高精度计算模型，由于轧制过程影响因素非常多，不仅仅是温度影响，而应用上述计算方法，实质上把所有误差来源都归结为温度偏差，造成计算结果不稳定，通过该方法观测到的温度与加热炉L2模型计算温度对比，两者之差的波动较大，不能实用于加热炉温度反馈控制。

另一个是如专利CN105631231A公开的一种对热轧过程温度实测值进行修正的方法，这是一种基于生产历史数据来纠正测量偶然偏差的方法，该方法收集热轧生产历史数据，并进行聚类分析，获得历史轧件生产的典型工况，然后把当前生产工况数据分类到聚类后的典型工况组中，得到对应该工况的温度历史数据分布，再用历史分布结果校验修正当前测量值，达到排除测量异常，稳定测量值的效果。这种方法的思路很好，利用历史实绩数据，规避了复杂的所谓高精度模型计算，适用于测温仪数据基本正确、偶发异常的测量环境较佳的精轧机后、卷取机前等轧线位置。但是对于加热炉到粗轧机前后的水汽弥漫、氧化铁皮横飞的恶劣环境，由于测温仪每次测量基本都是不正确的，测温仪历史数据也可信。

综上所述，现有技术主要有以下两点不足之处：

1)现有的中间冷却装置的自动设定控制技术，不能有效识别出钢板块与块之间的温度差异；

2)对于从加热炉到粗轧机前后的水汽弥漫、氧化铁皮横飞的恶劣环境，没有可靠、稳定、准确的钢坯温度测量方法。

发明内容

针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的是提供一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，克服粗轧区域高温钢板温度测量困难的问题，正确识别出同规格钢板块与块之间的温度差异，改进中间冷却装置设定控制，从而提高中间冷却装置自动设定的准确性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，基于轧线生产历史数据以及当前生产过程数据，建立钢板温度观测器，同时增设与所述钢板温度观测器建立通信的炉间差控制模块、数据库，所述炉间差控制模块与加热炉L2计算机、轧机L2计算机以及中间冷却装置之间建立通信，并应用所述钢板温度观测器的钢板温度间接测量结果，计算出所述轧线上对应的轧机L2计算机系统的模型所计算的钢板温度与所述轧线上指定参考的加热炉加热同规格钢板的温度差异，从而改进所述轧线上的中间冷却装置的设定算法，增加识别出的所述温度差异带来钢板附加摆动次数。

较佳的，所述钢板温度观测器包括以下计算步骤：

1)根据所述轧线当前轧制的钢板，收集轧制生产过程数据，利用轧制力的计算方法，反算出钢板温度，即基于当前轧制数据间接测量的钢板温度Ta；

2)对于粗轧机每个轧制道次的反算出该道次的所述钢板温度Ta与所述轧机L2计算机的模型所计算的钢板温度T2的差异，即得到△T2＝Ta-T2；

3)将△T2、轧制道次号、加热炉炉列号、钢板尺寸的信息缓存至所述炉间差控制模块的数据缓冲区；

4)当钢板完成粗轧机的轧制，在进入所述中间冷却装置之前，从所述数据缓冲区中得到所有道次的△T2，求所有道次△T2的平均值为△Tr，即为这块钢板在粗轧机的温度偏差；

5)将△Tr按照所述加热炉的炉列号保存至所述数据库中对应的数据集DBcn中，其中cn为炉列号；

6)计算基于轧线生产历史数据的对应炉列号的钢坯出炉温度偏差△Tcn；

7)融合钢坯出炉温度偏差△Tcn和钢板在粗轧机的温度偏差△Tr，计算当前钢板的间接测量温度于计算温度的偏差△Tn＝a1×△Tr+(1-a1)×△Tcn，其中a1为计算参数；

8)计算与指定加热炉炉列的钢板温度偏差，指定某一加热炉的炉列号为参照，设此指定加热炉的炉列号为ref，即对应所述数据集的炉列号cn＝ref，按照步骤6)得到指定参照加热炉的炉列号△ref，最终得到以参照炉列号为参照物的钢板温度偏差△Tp＝△Tn-△ref；

根据所述钢板温度偏差△Tp计算所述中间冷却装置的钢板附加摆动次数Na,所述钢板附加摆动次数Na为(△Tp/Cm)的整数值，其中Cm为中间冷却参数表系数；

最终的设定控制冷却过程的钢板摆动次数Nspt＝Nmd+Na，其中Nmd为原有的中间冷却装置设定模型的数据结果；

最后将钢板摆动次数Nspt发送给所述中间冷却装置的执行机构，进行自动摆动次数预设定。

较佳的，所述步骤1)中的轧制生产过程数据包括轧机测量轧制力、轧机辊缝、钢板宽度、钢板轧制入口厚度、钢板轧制出口厚度、轧制速度。

较佳的，所述步骤6)中的钢坯出炉温度偏差△Tcn的计算方法为在所述数据集DBcn中，取出距当时T小时之内的所有保存的各板坯的Ns个△Tr，对Ns个△Tr进行排序，求排位在30％～70％的各板坯的△Tr的平均值，即为△Tcn。

较佳的，所述T小时在1～6小时之间。

较佳的，所述步骤7)中的计算参数a1的取值范围在0～0.5之间。

较佳的，所述步骤8)中的中间冷却参数表系数Cm的取值范围在10～50之间。

本发明所提供的一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，可以准确、稳定、高效地表征当前钢板计算温度与指定炉列为参照的钢板温度偏差，并应用该温度偏差改进已有的中间冷却装置自动设定模型，从而达到提高中间冷却装置自动设定精度的目的，进而提高产线生产效率。减少了由于中间冷却装置自动控制钢板摆动次数不合理，造成的后续中间冷却工序生产过程的额外时间消耗。

附图说明

图1是本发明中间冷却控制方法所建立的钢板温度观测器的连接结构框架示意图；

图2是图1中钢板温度观测器、炉间差控制模块、数据库的计算流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。

请结合图1至图2所示，本发明所提供的一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，基于轧线生产历史数据以及当前生产过程数据，建立钢板温度观测器及炉间差控制模块100，与钢板温度观测器及炉间差控制模块100建立通信的数据库200，钢板温度观测器及炉间差控制模块100与加热炉L2计算机300、轧机L2计算机400以及中间冷却装置500之间建立通信。

钢板温度观测器及炉间差控制模块100包括以下计算步骤：

1)当板坯出炉时，加热炉L2计算机300发送给钢板温度观测器及炉间差控制模块100若干信息，这些信息包括板坯所在加热炉的炉列号cn等。

当钢板在粗轧机600轧制后，轧机L2计算机400发送轧制过程信息给钢板温度观测器及炉间差控制模块100，这些信息包括轧机测量轧制力、轧机辊缝、钢板宽度、钢板轧制入口厚度、钢板轧制出口厚度、轧制速度等，用于间接测量钢板温度Ta。

钢板温度观测器及炉间差控制模块100中的钢板温度Ta的间接测量方法，利用常见的轧制力计算方法即可。比如可以采用如下常用公式(见《中国中厚板轧制技术与装备》4.1节轧制力模型，王国栋主编，冶金工业出版社，2009.10)，反算出钢板温度。

F＝1.15Wl_CQ_Pσ

公式中，F是测量轧制力，W是轧件宽度，l_c是轧件轧辊接触弧长，h_c是轧件平均厚度，k₁和k₂是钢种有关的模型参数，ε是变形率，是变形速率，以上这些参数的数值都包括在轧机L2计算机400提供的轧制过程信息中。公式中，σ是材料变形抗力，Q_p是应力状态影响函数，Ta是钢板温度。通过公式(1)可以推导出钢板温度Ta的计算公式为：

2)对于粗轧机600每个轧制道次的反算出该道次的钢板温度Ta与轧机L2计算机400的模型所计算的钢板温度T2的差异，即得到△T2＝Ta-T2；

3)将该道次的△T2、轧制道次号、加热炉炉号、钢板尺寸等信息缓存至钢板温度观测器及炉间差控制模块100的数据缓冲区；

4)当钢板完成粗轧机600所有预定道次的轧制以后，在钢板进入中间冷却装置500之前，从数据缓冲区中得到所有道次的△T2，求所有道次△T2的平均值为△Tr，即为这块钢板在粗轧机的温度偏差；

5)将△Tr按照加热炉的炉列号保存至数据库200中对应的数据集DBcn中，其中cn为炉列号；

6)计算基于轧线生产历史数据的对应炉列号的钢坯出炉温度偏差△Tcn；

计算基于轧线生产历史数据的对应炉列的钢坯出炉温度偏差ΔTcn，它计算方法为在数据集DBcn中，取出距当时T个小时之内的所有保存的各板坯的Ns个△Tr，对这Ns个△Tr排序，求排位在30％～70％的各板坯的△Tr的平均值△Tcn，T为1～6小时；

只选择排位在30％～70％的各钢板的△Tr数据的原因是，前述的以轧制压力反算温度的计算流程得到的计算结果的精度同样不太高，容易受板坯尺寸信息、钢种等等因素的影响，但在探索中，发现排序中间区段的数据是比较稳定的，所以仅使用所有数据中的较为合理的30％～70％排位数据；

T选择为1～6小时的原因是，板坯加热时间通常在2～4小时，而加热炉是一个典型的大时滞控制系统，即使加热炉煤气流量热值等发生变化，仍需要几个小时才能体现在板坯出炉温度上，所以选择了能够反应近期炉况的T小时数据，来统计△Tcn；

7)融合钢坯出炉温度偏差△Tcn和钢板在粗轧机的温度偏差△Tr，计算当前钢板的间接测量温度于计算温度的偏差△Tn＝a1×△Tr+(1-a1)×△Tcn，其中a1为计算参数，a1的取值范围在0～0.5之间；

8)计算与指定加热炉的炉列的钢板温度偏差，指定某一加热炉的炉列号为参照，设此指定加热炉的炉列号为ref，即对应数据集的炉列号cn＝ref，按照步骤6)得到指定参照加热炉的炉列号△ref，最终得到以参照炉列号为参照物的钢板温度偏差△Tp＝△Tn-△ref；

根据钢板温度偏差△Tp计算中间冷却装置500的钢板附加摆动次数Na,钢板附加摆动次数Na为(△Tp/Cm)的整数值，其中Cm为中间冷却参数表系数，中间冷却参数表是根据钢板厚度来区分，具体参数根据生产经验填充，Cm的取值范围在10～50之间；

最终的设定控制冷却过程的钢板摆动次数Nspt＝Nmd+Na，其中Nmd为原有的中间冷却装置设定模型的数据结果；

最后将钢板摆动次数Nspt发送给中间冷却装置500的执行机构，进行自动摆动次数预设定。

实施例

对于有2座步进式加热炉的中厚板产线，炉列号cn＝1，2，其中指定炉列号1为参照加热炉，即ref＝1。

基于轧线生产历史数据以及当前生产过程数据，建立钢板温度观测器及炉间差控制模块100，与钢板温度观测器及炉间差控制模块100建立通信的数据库200，钢板温度观测器及炉间差控制模块100与加热炉L2计算机300、轧机L2计算机400以及中间冷却装置500之间建立通信。

当板坯出炉时，加热炉L2计算机300发送给钢板温度观测器及炉间差控制模块100若干信息，这些信息包括板坯所在加热炉的炉列号cn＝2。

当钢板在粗轧机600轧制后，轧机L2计算机400发送轧制过程信息给钢板温度观测器及炉间差控制模块100，这些信息包括轧机测量轧制力、轧机辊缝、钢板宽度、钢板轧制入口厚度、钢板轧制出口厚度、轧制速度等，用于间接测量钢板温度Ta。

计算各个道次Ta、△T2，具体如下列表：

道次号	Ta(单位℃)	T2(单位℃)	△T2(单位℃)
				1	1058	1023	35
2	1042	1020	22
				3	1034	1018	16
4	1011	1012	-1
				5	1010	1001	9

则所有道次△T2的平均值为△Tr＝(35+22+16-1+9)/5＝16.2℃。

将△Tr＝16.2℃保存至数据库200的对应数据集DB2中，DB2是加热炉炉列号2对应的数据集。

计算基于轧线生产历史数据的对应炉列号的钢坯出炉温度偏差△Tcn。

△Tcn是炉列号为cn＝2的加热炉近期炉况对应温度偏差，它计算方法为在数据集DB2中，取出据当时T个小时(设T＝3)之内的所有保存的各板坯的Ns个△Tr，此时Ns＝75，对这75个△Tr排序，求排位在30％～70％的各板坯的△Tr的平均值，为△Tcnt，△Tcn＝22.4℃。

融合基于历史数据的△Tcn和基于当前生产过程数据的△Tr，计算当前钢板的间接测量温度偏差△Tn＝a1×△Tr+(1-a1)×△Tcn，a1是计算参数，取a1＝0.1。

△Tn＝a1×△Tr+(1-a1)×△Tcn＝0.1×16.2+(1-0.1)×22.4＝21.78℃。

计算与指定加热炉(ref＝1)的炉间差。同样按照前述的计算基于轧线生产历史数据的对应炉列的钢坯出炉温度偏差的方法，计算指定参照加热炉炉列△ref＝-5.1℃，温度偏差计算值△Tp＝△Tn-△ref＝21.79-(-5.1)＝26.89℃。

根据钢板温度偏差△Tp计算附加的中间冷却装置钢板摆动次数Na，Na为(△Tp/Cm)的整数值，公式中Cm为中间冷却参数表系数，设Cm＝20，则Na为(26.89/20)的整数值1，即Na＝1。

最终的设定控制冷却过程的钢板摆动次数Nspt，Nspt＝Nmd+Na，Nmd为原有的中间冷却装置设定模型数据结果，此时原有模型计算Nmd＝18，则Nspt＝18+1＝19。

最后，把钢板摆动次数Nspt＝19发送给中间冷却装置500的执行机构，设定钢板在中间冷却装置500中自动摆动19次。

综上所述，本发明所提供的一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，与现有技术不同之处主要在于粗轧机区域的钢板温度的准确测量方法：

1)与常规的非接触式测温仪不同，也与接触式测温技术方案不同，不使用专用的钢板高温测温仪表；

2)与专利CN105631231A公开的一种对热轧过程温度实测值进行修正的方法记载的技术方案不同之处在于，本发明不使用测温仪数据，该技术方案使用测温仪测量值；本发明与该技术方案对于历史生产数据的存储、使用方法也完全不同；本发明最终输出的温度为钢板温度与指定参照加热炉钢板之间的偏差，不是钢板测温绝对值，该技术方案输出当前测温绝对数据的修正结果；应用场景也不同，本发明应用于测量环境特别恶劣的加热炉到粗轧机区域，该技术方案适用于测量环境较良好的精轧机后、卷取机前区域。相同之处在于，基本上都是利用生产过程中积累的大量、有价值的生产过程数据去匡算、纠正单次测量结果的偶发误差；

3)与专利CN1252521A公开的板带轧制过程温度观测器方法记载得技术方案不同之处在于，该技术方案是一种较高精度地通过轧制数据反向推算钢板温度的计算方法，本发明并没有采用提高单次计算模型精度的方式去提升软测量钢板温度数值准确性，而是采用生产历史数据中的稳定部分的统计结果去修正单次软测量计算结果；本发明最终输出的温度为钢板温度与指定参照加热炉钢板温度之间的偏差，不是钢板测温绝对值，该技术方案输出当前测温绝对数据的修正结果；该技术方案实践证明不实用，计算结果不稳定，波动非常大，本发明应用效果明显好于该技术方案。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (5)

1.一种克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，其特征在于：

基于轧线生产历史数据以及当前生产过程数据，建立钢板温度观测器及炉间差控制模块，与所述钢板温度观测器及炉间差控制模块建立通信的数据库，

所述钢板温度观测器及炉间差控制模块与加热炉L2计算机、轧机L2计算机以及中间冷却装置之间建立通信，并应用所述钢板温度观测器及炉间差控制模块的钢板温度间接测量结果，计算出所述轧线上对应的轧机L2计算机系统的模型所计算的钢板温度与所述轧线上指定参考的加热炉加热同规格钢板的温度差异，从而改进所述轧线上的中间冷却装置的设定算法，增加识别出的所述温度差异带来钢板附加摆动次数，

所述钢板温度观测器及炉间差控制模块执行以下计算步骤：

1）根据所述轧线当前轧制的钢板，收集轧制生产过程数据，利用轧制力的计算方法，反算出钢板温度，即基于当前轧制数据间接测量的钢板温度Ta；

2）对于粗轧机每个轧制道次的反算出该道次的所述钢板温度Ta与所述轧机L2计算机的模型所计算的钢板温度T2的差异，即得到△T2=Ta-T2；

3）将△T2、轧制道次号、加热炉炉列号、钢板尺寸的信息缓存至所述钢板温度观测器及炉间差控制模块的数据缓冲区；

4）当钢板完成粗轧机的轧制，在进入所述中间冷却装置之前，从所述数据缓冲区中得到所有道次的△T2，求所有道次△T2的平均值为△Tr，即为这块钢板在粗轧机的温度偏差；

5）将△Tr按照所述加热炉的炉列号保存至所述数据库中对应的数据集DBcn中，其中cn为炉列号；

6）计算基于轧线生产历史数据的对应炉列号的钢坯出炉温度偏差△Tcn；所述的钢坯出炉温度偏差△Tcn的计算方法为在所述数据集DBcn中，取出距当时T小时之内的所有保存的各板坯的Ns个△Tr，对Ns个△Tr进行排序，求排位在30%～70%的各板坯的△Tr的平均值，即为△Tcn；

7）融合钢坯出炉温度偏差△Tcn和钢板在粗轧机的温度偏差△Tr，计算当前钢板的间接测量温度与计算温度的偏差△Tn=a1×△Tr+（1-a1）×△Tcn，其中a1为计算参数；

8）计算与指定加热炉炉列的钢板温度偏差，指定某一加热炉的炉列号为参照，设此指定加热炉的炉列号为ref，即对应所述数据集的炉列号cn=ref，按照步骤6）得到指定参照加热炉的炉列号ref的钢坯出炉温度偏差△ref，最终得到以参照炉列号为参照物的钢板温度偏差△Tp=△Tn-△ref；

根据所述钢板温度偏差△Tp计算所述中间冷却装置的钢板附加摆动次数Na,所述钢板附加摆动次数Na为（△Tp/Cm）的整数值，其中Cm为中间冷却参数表系数；

最终的设定控制冷却过程的钢板摆动次数Nspt=Nmd+Na，其中Nmd为原有的中间冷却装置设定模型的数据结果；

最后将钢板摆动次数Nspt发送给所述中间冷却装置的执行机构，进行自动摆动次数预设定。

2.如权利要求1所述的克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，其特征在于：所述步骤1）中的轧制生产过程数据包括轧机测量轧制力、轧机辊缝、钢板宽度、钢板轧制入口厚度、钢板轧制出口厚度、轧制速度。

3.如权利要求1所述的克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，其特征在于：所述T小时在1～6小时之间。

4.如权利要求1所述的克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，其特征在于：所述步骤7）中的计算参数a1的取值范围在0～0.5之间。

5.如权利要求1所述的克服中厚板加热炉温偏差的中间冷却控制方法，其特征在于：所述步骤8）中的中间冷却参数表系数Cm的取值范围在10～50之间。