CN116511258A - 一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于热连轧卷取过程自动控制技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法，包括：建立卷筒直径和液压缸行程之间的数学关系模型；根据带钢厚度确定卷筒预胀时的预胀直径，根据数学关系模型确定预胀时的预胀液压缸行程，对卷筒进行预胀紧；在卷取过程中，当带钢卷入卷筒至1.5卷时，根据设定的第一次胀紧压力对卷筒进行第一次胀径；建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力，当带钢卷入卷筒至3卷时，根据第二次胀紧压力对卷筒进行第二次胀径，完成卷筒的全胀控制；步骤5：当卷取机将带钢卷取完毕后，将液压缸行程值降低到最小值，完成卷筒全缩，再通过卸卷小车完成卸卷。
Description
技术领域
本发明属于热连轧卷取过程自动控制技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法。
背景技术
热连轧地下卷取机用于将生产线的超长带钢卷取成卷，目前国内热轧地下卷取机广泛采用连杆—柱楔式热轧卷筒,以下简称“热轧卷筒”。在生产线生产高强度钢或较厚带钢时，卷取张力加大，热轧卷筒承受的径向压力也会相应加大，此时需要热轧卷筒有足够的胀紧力，通常采取加大卷筒液压缸工作压力来保证卷筒的胀紧压力，但如果工作压力长期处于高压状态，会引起带钢断裂事故，甚至导致设备损坏；如卷筒液压缸工作压力小，无法满足各阶段卷筒涨缩要求，在卸卷时会出现因卷筒没有胀开拉动钢卷，出现塔形的产品质量问题。因此，亟需一种热轧卷取控制方法以确保热连轧带钢卷取过程的稳定性和卷形优良性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法，以达到提高热连轧带钢卷取过程的稳定性和卷形优良的目的。
本发明提供一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法，包括：
步骤1：建立卷筒直径和液压缸行程之间的数学关系模型；
步骤2：根据带钢厚度确定卷筒预胀时的预胀直径，根据数学关系模型确定预胀时的预胀液压缸行程，对卷筒进行预胀紧；
步骤3：在卷取过程中，当带钢卷入卷筒至1.5卷时，根据设定的第一次胀紧压力对卷筒进行第一次胀径；
步骤4：建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力，当带钢卷入卷筒至3卷时，根据第二次胀紧压力对卷筒进行第二次胀径，完成卷筒的全胀控制；
步骤5：当卷取机将带钢卷取完毕后，将液压缸行程值降低到最小值，完成卷筒全缩，再通过卸卷小车完成卸卷。
进一步的，所述步骤1包括：
步骤1.1：将液压缸行程设置为0mm并确定此时位移传感器与感应板之间的距离，即位移传感器的输出数据；
步骤1.2：逐渐增大液压缸行程至卷筒完全胀开，在此过程中多次采集卷筒直径数据，并根据位移传感器的输出数据确定液压缸行程；
步骤1.3：根据卷筒完全胀开过程中卷筒直径数据和液压缸行程数据拟合建立如下数学关系模型：
；
其中，D c 为卷筒直径，l为液压缸行程，a 1、a 2、a 3、a 4、a 5和a 6是根据实测的液压缸行程数据和卷筒直径数据做非线性拟合得到的拟合系数。
进一步的，所述步骤2中根据下列条件确定预胀直径：
当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将预胀直径设定为745mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 1；
当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将预胀直径设定为747mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 2；
当带钢厚度h满足：h>4.5mm时，将预胀直径设定为748.5mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 3。
进一步的，所述步骤3具体为：
步骤3.1：当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将第一次胀紧压力设置为6.3MPa；
步骤3.2：当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为7.2MPa；
步骤3.3：当带钢厚度h满足：h>4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为8.4MPa。
进一步的，所述步骤4中建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力具体为：
步骤4.1：获取N个不同带钢厚度、带钢宽度和带钢变形抗力条件下的卷筒胀紧压力的实测值；
步骤4.2：建立带钢厚度h、带钢宽度w和带钢变形抗力σ这3个输入节点以及3个中间节点r 1、r 2和r 3之间的关系模型：
；
；
；
式中，m 11、m 12、m 13、m 21、m 22、m 23、m 31、m 32、m 33是3个输入节点和3个中间节点之间的输入连接权值；
步骤4.3：建立3个中间节点r 1、r 2和r 3和输出节点卷筒胀紧压力之间的关系模型：
；
式中，n 1、n 2和n 3是中间节点和输出节点之间的输出连接权值；
步骤4.4：将步骤4.1采集的实际生产中的N个带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 分别代入步骤4.2和4.3的关系模型，获得N个卷筒胀紧压力的计算值，i=1,2,3…,N；
步骤4.5：将N个带钢的带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 、卷筒胀紧压力的计算值和卷筒胀紧压力的实测值P i 依次带入下列公式进行迭代计算，获得新的输入连接权值和输出连接权值：
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其中，i=1,2,3…,N；当i=1时，m 11(0)、m 12(0)、m 13(0)、m 21(0)、m 22(0)、m 23(0)、m 31(0)、m 32(0)、m 33(0) 表示输入连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；n 1(0)、n 2(0)和n 3(0)表示输出连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；
步骤4.6：将迭代后获得的最终的输入连接权值和输出连接权值，带入步骤4.2和4.3的关系模型，获得最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型；
步骤4.7：根据最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型计算第二次胀紧压力。
进一步的，所述步骤4还包括：
当计算的第二次胀紧压力小于10MPa时，则将第二次胀紧压力设定为10MPa。
进一步的，所述步骤4还包括：
当计算的第二次胀紧压力大于13MPa时，则将第二次胀紧压力设定为13MPa。
本发明的一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法至少具有以下有益效果：
本发明卷取控制方法解决了热连轧卷取过程中卷筒胀紧压力持续增加引起设备损坏严重产生的卷筒断裂事故或者卷筒张力过小产生的钢卷塔形等产品质量问题。同时，本发明给出了更加合理的卷筒胀紧压力设定方案，基于实际生产数据，建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，可有效的量化不同钢种宽度、厚度和屈服强度的给定胀紧压力，合理计算出满足生产和设备需求的调整压力值。
附图说明
图1是本发明的一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法的流程图；
图2是卷筒直径数据和液压缸行程数据的拟合曲线；
图3是输入节点、中间节点以及输出节点的模型结构图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法，包括：
步骤1：建立卷筒直径和液压缸行程之间的数学关系模型，具体为：
步骤1.1：将液压缸行程设置为0mm并确定此时位移传感器与感应板之间的距离，即位移传感器的输出数据；
步骤1.2：逐渐增大液压缸行程至卷筒完全胀开，在此过程中多次采集卷筒直径数据，并根据位移传感器的输出数据确定液压缸行程；
步骤1.3：根据卷筒完全胀开过程中卷筒直径数据和液压缸行程数据拟合建立如下数学关系模型：
；
其中，D c 为卷筒直径，l为液压缸行程，a 1、a 2、a 3、a 4、a 5和a 6是根据实测的液压缸行程数据和卷筒直径数据做非线性拟合得到的拟合系数。
具体实施时，根据采集的卷筒直径数据和相应的液压缸行程数据，获得如图2所示的卷筒直径数据和液压缸行程数据的拟合曲线。
步骤2：根据带钢厚度确定卷筒预胀时的预胀直径，根据数学关系模型确定预胀时的预胀液压缸行程，对卷筒进行预胀紧；
具体实施时，根据下列条件确定预胀直径：
当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将预胀直径设定为745mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 1；
当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将预胀直径设定为747mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 2；
当带钢厚度h满足：h>4.5mm时，将预胀直径设定为748.5mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 3。
本实施例中，带钢厚度为2.8mm，将预胀直径设定为747mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程为24mm。
步骤3：在卷取过程中，为防止带钢刚刚进入卷取机时，芯轴与带钢产生打滑现象，当带钢卷入卷筒至1.5卷时，根据设定的第一次胀紧压力对卷筒进行第一次胀径，具体为：
步骤3.1：当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将第一次胀紧压力设置为6.3MPa；
步骤3.2：当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为7.2MPa；
步骤3.3：当带钢厚度h满足：h>4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为8.4MPa。
本实施例中，带钢厚度为2.8mm，将第一次胀紧压力设置为7.2MPa。
步骤4：建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力，当带钢卷入卷筒至3卷时，根据第二次胀紧压力对卷筒进行第二次胀径，完成卷筒的全胀控制；
具体实施时，为避免带钢的头部几圈延伸大，通过不同带钢厚度、带钢宽度和带钢变形抗力条件下的实测卷筒膨胀压力数据，建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力，具体为：
步骤4.1：获取N个不同带钢厚度、带钢宽度和带钢变形抗力条件下的卷筒胀紧压力的实测值，如表1所示：
表1 卷筒胀紧压力的实测值
步骤4.2：建立带钢厚度h、带钢宽度w和带钢变形抗力σ这3个输入节点以及3个中间节点r 1、r 2和r 3之间的关系模型：
；
；
；
式中，m 11、m 12、m 13、m 21、m 22、m 23、m 31、m 32、m 33是3个输入节点和3个中间节点之间的输入连接权值；
步骤4.3：建立3个中间节点r 1、r 2和r 3和输出节点卷筒胀紧压力之间的关系模型：
；
式中，n 1、n 2和n 3是中间节点和输出节点之间的输出连接权值；
输入节点和中间节点，中间节点和输出节点的模型结构图如图3所示。
步骤4.4：将步骤4.1采集的实际生产中的N个带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 分别代入步骤4.2和4.3的关系模型，获得N个卷筒胀紧压力的计算值，i=1,2,3…,N；
步骤4.5：将N个带钢的带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 、卷筒胀紧压力的计算值和卷筒胀紧压力的实测值P i 依次带入下列公式进行迭代计算，获得新的输入连接权值和输出连接权值：
；
；
；
；
；
；
；
；
；
；
；
；
其中，i=1,2,3…,N；当i=1时，m 11(0)、m 12(0)、m 13(0)、m 21(0)、m 22(0)、m 23(0)、m 31(0)、m 32(0)、m 33(0) 表示输入连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；n 1(0)、n 2(0)和n 3(0)表示输出连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；
本实施例中，将表1的数据依次带入上述公式迭代计算后获得最终的输入连接权值和输出连接权值，如表2和表3所示。
表2 为输入节点和中间节点之间的输入连接权值表
表3为中间节点和输出节点之间的输出连接权值表
步骤4.6：将迭代后获得的最终的输入连接权值和输出连接权值，带入步骤4.2和4.3的关系模型，获得最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型；
步骤4.7：根据最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型计算第二次胀紧压力；
本实施例中，带钢厚度为2.8mm，宽度为1500mm，钢种为Q355C，变形抗力为355MPa。通过基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型计算获得第二次胀紧压力为10.473MPa。
步骤4.8：当计算的第二次胀紧压力小于10MPa时，则将第二次胀紧压力设定为10MPa；当计算的第二次胀紧压力大于13MPa时，则将第二次胀紧压力设定为13MPa。
通过基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型计算获得的第二次胀紧压力值未超出最大和最小值，因此，卷筒第二次胀紧压力的设定值为10.473MPa。
步骤5：当卷取机将带钢卷取完毕后，将液压缸行程值降低到最小值，完成卷筒全缩，再通过卸卷小车完成卸卷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明的思想，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，包括：
步骤1：建立卷筒直径和液压缸行程之间的数学关系模型；
步骤2：根据带钢厚度确定卷筒预胀时的预胀直径，根据数学关系模型确定预胀时的预胀液压缸行程，对卷筒进行预胀紧；
步骤3：在卷取过程中，当带钢卷入卷筒至1.5卷时，根据设定的第一次胀紧压力对卷筒进行第一次胀径；
步骤4：建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力，当带钢卷入卷筒至3卷时，根据第二次胀紧压力对卷筒进行第二次胀径，完成卷筒的全胀控制；
步骤5：当卷取机将带钢卷取完毕后，将液压缸行程值降低到最小值，完成卷筒全缩，再通过卸卷小车完成卸卷。
2.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：将液压缸行程设置为0mm并确定此时位移传感器与感应板之间的距离，即位移传感器的输出数据；
步骤1.2：逐渐增大液压缸行程至卷筒完全胀开，在此过程中多次采集卷筒直径数据，并根据位移传感器的输出数据确定液压缸行程；
步骤1.3：根据卷筒完全胀开过程中卷筒直径数据和液压缸行程数据拟合建立如下数学关系模型：
；
其中，D c 为卷筒直径，l为液压缸行程，a 1、a 2、a 3、a 4、a 5和a 6是根据实测的液压缸行程数据和卷筒直径数据做非线性拟合得到的拟合系数。
3.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤2中根据下列条件确定预胀直径：
当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将预胀直径设定为745mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 1；
当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将预胀直径设定为747mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 2；
当带钢厚度h满足：h>4.5mm时，将预胀直径设定为748.5mm，并根据数学关系模型计算出对应的预胀液压缸行程l 3。
4.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
步骤3.1：当带钢厚度h满足：1.0mm<h≤2.5mm时，将第一次胀紧压力设置为6.3MPa；
步骤3.2：当带钢厚度h满足：2.5mm<h≤4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为7.2MPa；
步骤3.3：当带钢厚度h满足： h>4.5mm时，将第一次胀紧压力设置为8.4MPa。
5.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤4中建立基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型，计算第二次胀紧压力具体为：
步骤4.1：获取N个不同带钢厚度、带钢宽度和带钢变形抗力条件下的卷筒胀紧压力的实测值；
步骤4.2：建立带钢厚度h、带钢宽度w和带钢变形抗力σ这3个输入节点以及3个中间节点r 1、r 2和r 3之间的关系模型：
；
；
；
式中，m 11、m 12、m 13、m 21、m 22、m 23、m 31、m 32、m 33是3个输入节点和3个中间节点之间的输入连接权值；
步骤4.3：建立3个中间节点r 1、r 2和r 3和输出节点卷筒胀紧压力之间的关系模型：
；
式中，n 1、n 2和n 3是中间节点和输出节点之间的输出连接权值；
步骤4.4：将步骤4.1采集的实际生产中的N个带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 分别代入步骤4.2和4.3的关系模型，获得N个卷筒胀紧压力的计算值，i=1,2,3…,N；
步骤4.5：将N个带钢的带钢厚度h i 、带钢宽度w i 和带钢变形抗力σ i 、卷筒胀紧压力的计算值和卷筒胀紧压力的实测值P i 依次带入下列公式进行迭代计算，获得新的输入连接权值和输出连接权值：
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其中，i=1,2,3…,N；当i=1时，m 11(0)、m 12(0)、m 13(0)、m 21(0)、m 22(0)、m 23(0)、m 31(0)、m 32(0)、m 33(0) 表示输入连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；n 1(0)、n 2(0)和n 3(0)表示输出连接权值的初始值，为利用随机函数生成的［0，1]区间的随机数；
步骤4.6：将迭代后获得的最终的输入连接权值和输出连接权值，带入步骤4.2和4.3的关系模型，获得最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型；
步骤4.7：根据最终的基于数据驱动的卷筒胀紧压力模型计算第二次胀紧压力。
6.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤4还包括：
当计算的第二次胀紧压力小于10MPa时，则将第二次胀紧压力设定为10MPa。
7.如权利要求1所述的基于数据驱动的热轧卷取控制方法，其特征在于，所述步骤4还包括：
当计算的第二次胀紧压力大于13MPa时，则将第二次胀紧压力设定为13MPa。
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