CN114309780B - 一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，属控制领域。其采集圆盘剪剪切工序相关数据，建立数据库；筛选剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，将这些数据分为m组；输入圆盘剪上机刀片参数；计算第i组圆盘剪剪切力理论值；建立实际剪切力的预报模型；利用m组生产数据，回归得到a、b、η₁、η₂值；采集待生产带钢相关参数；计算待生产带钢的剪切力理论值；得到剪切力预报值；判断不等式是否成立；根据不等式反馈控制圆盘剪剪切力；完成圆盘剪剪切力的反馈控制。通过建立剪切力预报模型，将间隙量与重叠量作为可调控的工艺参数，实现圆盘剪剪切力的反馈控制，达到了改善带钢边部质量、提高剪切过程稳定性的目的。

Description

一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法

技术领域

本发明属于控制领域，尤其涉及一种用于圆盘剪的剪切力反馈控制方法。

背景技术

圆盘剪是对轧制后的带钢进行定宽切边的主要设备，圆盘剪切边工序直接影响着带钢的边部质量。

在切边生产过程中，圆盘剪刀片的侧隙量和重叠量设定对切边质量密切相关，刀片的侧隙量和重叠量设定不合理不仅会导致带钢边部的剪切质量缺陷，同时也会导致剪切力大小的失衡，加快刀刃钝化和磨损，减少剪刃的使用寿命。

侧隙量过小会使剪切力增大，刀片磨损加快，带钢边部毛刺增多；而侧隙量过大则会导致带钢边部产生撕裂，剪切断面易出现开裂等缺陷。

重叠量过大也会导致剪切力增大，加剧带钢边部与刀片侧面的摩擦，严重时会导致刀片侧面结瘤、剪切质量恶化；当重叠量过小时则容易出现边丝剪不断等现象。

可见，剪切力的大小可以反映出刀片侧隙量和重叠量设定是否合理，从而决定了带钢被剪切后截面的形貌状态和最终的剪切质量。

对于圆盘剪剪切力的计算，现有技术都是基于带钢被剪掉所需纯剪切力与被剪掉部分的弯曲力而进行的理论计算，但受现场实际工况影响，圆盘剪上下刀片的间隙量与重叠量等因素决定了刀片与带钢间的接触状态，从而会影响到作用于带钢剪切的有效剪切力。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法。其充分结合现场机组的海量生产数据，挖掘剪切力大小与圆盘剪间隙量、重叠量等工艺参数设定之间的内在关联，并将其作为可调控工艺参数，可以实现对圆盘剪间隙量、重叠量的合理设定，达到反馈控制圆盘剪剪切力的目的，从而进一步提高带钢的边部剪切质量与圆盘剪机组生产稳定性，为企业创造更大的经济效益。

本发明的技术方案是：提供一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是：

1)构建生产数据自动采集系统，采集圆盘剪剪切工序相关数据，建立数据库；

2)筛选剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，将这些数据分为m组，任意一组序号记为i，1≤i≤m；

3)输入圆盘剪上机刀片参数；

4)计算第i组圆盘剪剪切力理论值P_li；

5)建立实际剪切力的预报模型；

6)利用m组生产数据，回归得到间隙量影响系数a、重叠量影响系数b、间隙量的相对影响系数η₁和重叠量的相对影响系数η₂值；

7)采集待生产带钢相关参数；

8)计算待生产带钢的剪切力理论值；

9)得到剪切力预报值；

10)判断下列不等式是否成立：

式中，P_y为剪切力预报值，P_s为剪切力实测值；

11)根据不等式反馈控制圆盘剪剪切力；

12)完成圆盘剪剪切力的反馈控制。

本发明所述的圆盘剪剪切力反馈控制方法，基于理论剪切力和实测剪切力，建立与圆盘剪间隙量与重叠量等现场工况参数紧密相关的剪切力预报模型，将间隙量与重叠量作为可调控的工艺参数，实现圆盘剪剪切力的反馈控制。

具体的，在步骤1)中，所述剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，至少包括：带钢厚度h_i、边丝宽度d_i、带钢强度σ_bi、带钢材料延伸率δ_i、间隙量ξ_i、重叠量θ_i和剪切力实测值P_si参数；其中，带钢边丝宽度d_i为圆盘剪入口带钢宽度与出口带钢宽度差值的一半。

具体的，在步骤3)中，所述圆盘剪上机刀片参数至少包括：刀片直径D和刀片硬度H。

具体的，在步骤4)中，所述第i组圆盘剪剪切力理论值P_li依据下列公式进行计算：

式中，Z₁为被剪掉部分带钢弯曲力中的系数，决定于边丝宽度与带钢厚度的比值，可根据比值大小查表得到；α为刀片剪切角，由以下公式求得：

式中，ε₀为相对切入率，这里取ε₀＝1.25δ_i。

具体的，在步骤5)中，所述实际剪切力的预报模型通过如下公式来表示：

式中，a为间隙量影响系数，b为重叠量影响系数，η₁、η₂为相对影响系数。

进一步的，在步骤7)中，所述的采集待生产带钢相关参数至少包括：待生产带钢厚度h、边丝宽度d、强度σ_b、带钢材料延伸率δ、间隙量ξ、重叠量θ和剪切力实测值P_s。

进一步的，在步骤8)中，所述计算待生产带钢的剪切力理论值P_l采用如下公式进行计算：

进一步的，在步骤9)中，所述剪切力预报值P_y的具体表达式为：

更进一步的，在步骤10)中，若不等式成立，则继续剪切；若不等式不成立，则利用模型计算，通过调整间隙量与重叠量，使之满足不等式要求。

与现有技术比较，本发明的优点是：

1、本发明技术方案充分利用生产现场海量有效历史数据，基于理论剪切力和实测剪切力，建立了与圆盘剪间隙量与重叠量等现场工况参数紧密相关的剪切力预报模型。

2、将间隙量与重叠量作为可调控的工艺参数，提出了一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，实现了圆盘剪剪切力的反馈控制，避免了因剪切力异常而导致剪切过程异常的情况，达到了改善带钢边部质量、提高剪切过程稳定性的目的。

附图说明

图1是本发明的控制方法方框流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明做进一步说明。

图1中，本发明的技术方案，主要包括以下步骤：

1、构建生产数据自动采集系统，采集圆盘剪剪切工序相关数据，建立数据库。

2、筛选剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，该部分数据代表间隙量和重叠量设定合理、剪切力正常。将这些数据分为m组，任意一组序号记为i，1≤i≤m，包括：带钢厚度h_i、边丝宽度d_i、带钢强度σ_bi、带钢材料延伸率δ_i、间隙量ξ_i、重叠量θ_i、剪切力实测值P_si等参数，其中，带钢边丝宽度d_i为圆盘剪入口带钢宽度与出口带钢宽度差值的一半。

3、输入圆盘剪上机刀片参数，包括：刀片直径D、刀片硬度H等。

4、计算第i组圆盘剪剪切力理论值P_li：

式中，Z₁为被剪掉部分带钢弯曲力中的系数，决定于边丝宽度与带钢厚度的比值，可根据比值大小查表得到；α为刀片剪切角，由以下公式求得：

式中，ε₀为相对切入率，这里取ε₀＝1.25δ_i。由于上述剪切力理论值计算公式未考虑刀片钝化和间隙量的影响，因此，与实际剪切力之间存在一定的误差。

5、建立实际剪切力的预报模型：

式中，a为间隙量影响系数，b重叠量影响系数，η₁、η₂分别为间隙量和重叠量的相对影响系数。

6、利用m组生产数据，回归得到a、b、η₁、η₂值，使得：

且

最小。

7、采集待生产带钢相关参数，包括：待生产带钢厚度h、边丝宽度d、强度σ_b、带钢材料延伸率δ、间隙量ξ、重叠量θ、剪切力实测值P_s等。

8、计算待生产带钢的剪切力理论值P_l：

9、得到剪切力预报值P_y的具体表达式：

10、判断下列不等式是否成立：

式中，P_y为剪切力预报值，P_s为剪切力实测值；

11、根据不等式反馈控制圆盘剪剪切力，若成立，则继续剪切；若不成立，则利用模型计算，通过调整间隙量与重叠量，使之满足不等式要求。

12、完成圆盘剪剪切力的反馈控制。

实施例：

以某生产线圆盘剪机组为例，详细介绍本发明所述一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法的应用过程。

1、构建生产数据自动采集系统，采集圆盘剪剪切工序相关数据，建立数据库。

2、筛选有效数据，分为300组，任意一组序号记为i，1≤i≤300，包括：带钢厚度h_i、边丝宽度d_i、带钢强度σ_bi、带钢材料延伸率δ_i、间隙量ξ_i、重叠量θ_i、剪切力实测值P_si等参数，以前10组为例，相关参数列表如下。

表1相关参数列表

序号	<![CDATA[h<sub>i</sub>/mm]]>	<![CDATA[d<sub>i</sub>/mm]]>	<![CDATA[σ<sub>bi</sub>/MPa]]>	<![CDATA[δ<sub>i</sub>]]>	<![CDATA[ξ<sub>i</sub>/mm]]>	<![CDATA[θ<sub>i</sub>/mm]]>	<![CDATA[P<sub>si</sub>/N<!-- 4 -->]]>
								1	1.4	8.2	400	0.28	0.16	0.50	1588
2	1.4	8.2	400	0.28	0.16	0.50	1592
								3	1.5	9.0	380	0.30	0.17	0.49	1832
4	1.5	9.0	380	0.30	0.17	0.49	1839
								5	1.5	9.0	380	0.30	0.17	0.49	1844
6	1.4	9.0	380	0.30	0.16	0.50	1623
								7	1.4	7.8	400	0.28	0.16	0.50	1561
8	1.3	9.0	420	0.26	0.15	0.47	1424
								9	1.3	9.0	420	0.26	0.15	0.47	1432
10	1.3	9.0	420	0.26	0.15	0.47	1441

3、输入圆盘剪刀片参数，包括：刀片直径D＝300mm、刀片硬度H＝52HRC。

4、计算第i组圆盘剪剪切力理论值P_li，依然以前10组为例，相应的剪切力理论值计算结果如表2所示。

表2剪切力理论值

序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											<![CDATA[P<sub>li</sub>/N]]>	1413	1413	1624	1624	1624	1456	1401	1292	1292	1292

5、建立实际剪切力的预报模型P_yi。

6、利用300组生产数据，回归得到a、b、η₁、η₂值，如表3所示。

表3系数回归值

a	b	<![CDATA[η<sub>1</sub>]]>	<![CDATA[η<sub>2</sub>]]>
				0.352	-0.212	0.0541	0.206

7、收集待生产带钢相关数据，包括：待生产带钢厚度h＝1.2mm，边丝宽度d＝9.2mm，强度σ_b＝400MPa、延伸率δ＝0.28，间隙量设定值ξ＝0.15mm、重叠量设定值θ＝0.46mm、剪切力实测值P_s＝1369N。

8、计算待生产带钢剪切力理论值P_l＝1148N。

9、得到剪切力预报值P_y的具体表达式：

10、判断不等式

是否成立？

11、由于

根据不等式反馈控制圆盘剪剪切力，调整间隙量与重叠量，调整后，间隙量设定值ξ＝0.13mm、重叠量设定值θ＝0.44mm，此时，

成立，可以满足正常剪切需要。

12、完成圆盘剪剪切力的反馈控制。

根据圆盘剪机组的生产经验与理论分析，本发明方案是切实可行的，可进一步推广到国内其它类似机组，用于圆盘剪剪切力的反馈控制，推广应用前景比较广阔。

本发明可广泛用于圆盘剪剪切力的反馈控制领域。

Claims (10)

1.一种基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是：

1)构建生产数据自动采集系统，采集圆盘剪剪切工序相关数据，建立数据库；

2)筛选剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，将这些数据分为m组，任意一组序号记为i，1≤i≤m；

3)输入圆盘剪上机刀片参数；

4)计算第i组圆盘剪剪切力理论值P_li；

5)建立实际剪切力的预报模型；

6)利用m组生产数据，回归得到间隙量影响系数a、重叠量影响系数b、间隙量的相对影响系数η₁和重叠量的相对影响系数η₂值；

7)采集待生产带钢相关参数；

8)计算待生产带钢的剪切力理论值；

9)得到剪切力预报值；

10)判断下列不等式是否成立：

式中，P_y为剪切力预报值，P_s为剪切力实测值；

11)根据不等式反馈控制圆盘剪剪切力；

12)完成圆盘剪剪切力的反馈控制。

2.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是所述的圆盘剪剪切力反馈控制方法，基于理论剪切力和实测剪切力，建立与圆盘剪间隙量与重叠量等现场工况参数紧密相关的剪切力预报模型，将间隙量与重叠量作为可调控的工艺参数，实现圆盘剪剪切力的反馈控制。

3.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤1)中，所述剪切过程正常和边部剪切质量良好的有效数据，至少包括：带钢厚度h_i、边丝宽度d_i、带钢强度σ_bi、带钢材料延伸率δ_i、间隙量ξ_i、重叠量θ_i和剪切力实测值P_si参数；

其中，带钢边丝宽度d_i为圆盘剪入口带钢宽度与出口带钢宽度差值的一半。

4.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤3)中，所述圆盘剪上机刀片参数至少包括：刀片直径D和刀片硬度H。

5.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤4)中，所述第i组圆盘剪剪切力理论值P_li依据下列公式进行计算：

式中，Z₁为被剪掉部分带钢弯曲力中的系数，决定于边丝宽度与带钢厚度的比值，可根据比值大小查表得到；α为刀片剪切角，由以下公式求得：

式中，ε₀为相对切入率，这里取ε₀＝1.25δ_i；

σ_bi为带钢强度；δ_i为带钢材料延伸率；h_i为带钢厚度；θ_i为刀片重叠量；D为刀片直径。

6.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤5)中，所述实际剪切力的预报模型通过如下公式来表示：

式中，a为间隙量影响系数，b为重叠量影响系数，η₁、η₂为相对影响系数；

P_yi为实际剪切力预报值；σ_bi为带钢强度；h_i为带钢厚度；θ_i为刀片重叠量；ξ_i为刀片间隙量；H为刀片硬度。

7.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤7)中，所述的采集待生产带钢相关参数至少包括：待生产带钢厚度h、边丝宽度d、强度σ_b、带钢材料延伸率δ、间隙量ξ、重叠量θ和剪切力实测值P_s。

8.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤8)中，所述计算待生产带钢的剪切力理论值P_l采用如下公式进行计算：

其中，σ_b为带钢强度；δ为带钢材料延伸率；

Z₁为被剪掉部分带钢弯曲力中的系数，决定于边丝宽度与带钢厚度的比值，可根据比值大小查表得到；

α为刀片剪切角；h_i为带钢厚度。

9.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤9)中，所述剪切力预报值P_y的具体表达式为：

其中，P_y为实际剪切力预报值；σ_b为带钢强度；h为带钢厚度；θ为刀片重叠量；ξ为刀片间隙量；H为刀片硬度。

10.按照权利要求1所述的基于大数据理论的圆盘剪剪切力反馈控制方法，其特征是在步骤10)中，若不等式成立，则继续剪切；若不等式不成立，则利用模型计算，通过调整间隙量与重叠量，使之满足不等式要求。

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