CN1780703A - 一种带钢热轧机中对热轧带卷的在线性质预测的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明给出一种钢厂带钢热轧机中对热轧带卷的在线性质预测的系统。本系统包括单元(5)，用于从制钢阶段获取化学组分并按轧制进度提供该数据。在仪表层设置现场装置(FD1，…，FDn)，用于测量热轧过程的过程参数。使用可编程逻辑控制器(1)，从这些现场装置采集已测量参数的数据，并把数据馈送至处理器(2)。装置(3)使用分段跟踪，把已测量的数据从时间域转换到空间域。计算模块(4)处理已转换的空间域数据，预测沿正在轧制带钢的长度和在整个厚度上的机械性质。显示单元(6)显示预测的性质。获得的数据可以存储在数据库中，供将来使用。本系统中设有单元(7)，能收集预测的性质，并把预测性质馈送给编制进度单元(5)。

Description

一种带钢热轧机中对热轧带卷的 在线性质预测的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种带钢热轧机中对热轧带卷的在线性质预测的系统和方法。本发明属于自动化研究与研发领域，可用于专门参考热轧带卷机械性质的金属处理过程。
背景技术
在带钢热轧机中，板钢在重热炉中加热至高温(～1200℃)，并作均热处理，随后送至粗轧和精轧机中压延。在带钢进入输出辊道(ROT)之前，在奥氏体相(～890℃)中完成全部压延。在被地下卷取机卷取之前，在ROT上用层状水喷射，使带钢冷却至～600℃。
为确定带钢热轧机的热轧带卷的机械性质，按照技术交货条件说明的标准，通常的做法是，在拉力检验机中，例如INSTRON机中进行样品的拉力检验。用于拉力检验的样品，是从热轧机生产的带卷外面一圈切割的样本制备的。之后，把切割的样本加工，制备用于拉力检验的样品。
根据拉力检验机产生的应力应变曲线，能够获得诸如屈服强度(YS)、极限抗拉强度(UTS)、和延伸率(EL)等机械性质。在把带卷发货给客户之前，该检验结果粘贴在检验证书(TC)上。
这种现有方法的缺点是，能够检验的样品，每一带卷只有一个，因为不能为了抽取样品而从预制件切割带卷。
由于带卷外面一圈的样品不代表带卷的整个长度，所以该样品不代表整个带卷，没有办法了解带卷体内性质的变化。因为沿长度的性质的变化，从应用及进一步处理的观点看，都必须在控制的范围内，所以，带钢热轧机中热轧带卷在轧制时，了解该种变化是重要的，以便能够采取修正和预防措施。
正是因为带卷冷却过程的本性，沿带钢长度出现的不均匀冷却，从带卷一端切下给出的检验结果，很可能与从形成带卷体获得的检验结果非常不同。
因为只有在2/3天(从约600℃冷却到室温所需时间)之后才能获得结果，所以在热轧带钢生产过程中，不可能采取修正措施。
因此，有必要研发一种在线系统，用于热轧带卷的性质预测。
发明内容
因此，本发明的主要目的，是提供一种在带卷轧制时，对热轧带卷长度上的性质预测的系统和方法，以改进质量并达到严格的性质要求。这样的在线预测，有助于操作员采取修正措施，以便沿带钢的长度得到近似均匀机械性质。
系统从制钢阶段获取热轧带卷的化学组分，并在热轧阶段处理这些参数。然后，系统通过实时的计算，计算沿轧制的带钢长度以及横跨厚度在冷却之后，可能获得的机械性质。系统还预测冷却后的铝氮条件，该条件又给出分批退火后冷轧带卷形成的性质。
系统可以包括各品级钢的参数，例如低碳钢、品级D(Drawing，冲压性)、DD(Deep Drawing，深冲性)、EDD(Extra Deep Drawing，超深冲性)、和冷轧钢。系统精度可达±15Mpa。可靠度可高达85％。
因此，本发明提供一种带钢热轧机中对热轧带卷的在线性质预测的系统，本系统包括：按轧制进度，提供来自制钢阶段的化学组分数据的单元；各现场装置，用于测量热轧时的过程参数；可编程逻辑控制器，用于从所述现场装置获取已测量参数的数据，并把所述数据参数馈送至处理器；使用分段跟踪，把已测量的数据从时间域转换到空间域的装置；计算模块，用于处理所述已转换的空间域数据，预测沿正在轧制带钢的长度和在整个厚度上的机械性质；和显示单元，用于在线显示预测的性质。
附图说明
图1画出本发明在带钢热轧机中的处理流程。
图2画出本发明在带钢热轧机中的输出辊道的示意图。
图3画出本发明的系统的示意图。
图4画出显示在CRT屏上的系统输出。
图5画出设在本发明计算模块中的子模块。
图6画出三天冷却周期之前获得的预测数据和三天冷却周期之后获得的数据之间的比较。
具体实施方式
现在将借助附图，详细说明本发明。
图1中，已经画出钢铁厂中本发明的带钢热轧机，该带钢热轧机从板钢生产带钢。210mm厚的板钢在重热炉中加热至～1200℃的高温，并作足够长时间的均热处理，以便从头到尾获得非常均匀的温度。然后，板钢在粗轧和精轧机上连续通过而被轧制，获得需要的带钢厚度。通常，在输出辊道上的带钢被冷却之前，所有形变都是在奥氏体相(～890℃)内发生的。之后，带钢在输出辊道上用层状水喷射冷却，当带钢在地下卷取机中被卷取时，冷却至～600℃。输出辊道是带钢热轧机的重要部分，因为全部金相变化都发生在这一区域。奥氏体相在其中变化成铁素体相。
图2画出输出辊道的示意图，在输出辊道上，带钢在奥氏体范围(～890℃)中精轧，在地下卷取机卷取之前用水冷却。卷取温度在580-700℃之间变化，取决于生产的钢的品级。冷却时，奥氏体变成铁素体、珠粒体、贝氏体、和马氏体，取决于冷却速率。冷却速率和卷取温度，决定铁素体晶粒大小，从而其机械性质。机械性质主要由带钢中铁素体晶粒大小、体积百分比、珠粒体层间间隔、析出物大小及分布等等决定。冷却速率从温度曲线获得。高速率的热散失或在整个带钢厚度中大的温度梯度，可以在整个厚度的微结构以及在机械性质中产生不均匀性。因此，热轧钢在输出辊道上的冷却速率，是对最后性质的决定因素。
输出辊道可以包括总数约11个水池，通过顶部和底部用水冷却。第一冷却池离最末尾精轧机座距离为10米。在该11个冷却池中，最先的10个都是大冷却池，而最末一个是小冷却池。顶部和底部的冷却效率有小的差别。
图3画出本系统的示意图。数据从仪表和现场装置层(层0)向上流动。这些现场装置FD1到FDn实时获得与过程有关的，例如高温计、流速计、电磁阀、等等的数据。按轧制进度把来自制钢阶段的化学组分数据，从图3以参考数字5表示的层3中的单元，馈送至计算模块4，供处理。
从现场装置FD1到FDn获取的数据，向上移动至包括热轧机控制系统的层1。包括来自现场装置FD1到FDn测量参数的数据，被可编程逻辑控制器1获取，并被馈送至层2(过程控制系统)中的处理器2，供处理。可编程逻辑控制器1例如是Westinghouse制造的PLC26，用远程I/O共轴电缆连接至现场装置。为每0.01秒获取数据，可以使用有Daisy Chain Network拓扑的WESTNET I数据高速公路。
在可编程逻辑控制器1与处理器2之间的数据传输，可以通过以Token Pass Network拓扑使用共轴电缆的WESTNET II完成。处理器2可以是Alstom VXI 186。
来自处理器2的时间域数据，借助设在系统内的数据转换装置3，通过分段，转换为空间域数据。作为计算模决4输入的来自装置3的输出，包括带钢给定位置上精轧温度(FRT)、下部冷却温度(CT)、轧制速度、冷却条件。
现在将说明装置3为数据转换而执行的分段跟踪。
关于精轧温度(FRT)、带钢速度与阀状态(开/关)、实际冷却温度(CT)，是从处理器2获得的。带钢在输出辊道(ROT)上的冷却，是个动态过程。精轧的目的，是使带钢的整个长度都在奥氏体范围内轧制。要达到这个温度，操作员必须改变轧制的速度。相反，冷却的目的，是维持恒定的冷却速率和恒定的冷却温度(CT)。这就意味着，随着速度的增加，需要打开更多的喷淋头，而随着速度的降低，需要关闭更多的喷淋头。由此获得稳定状态的冷却。
因此，在整个冷却过程(～1.5-2min)中，每秒收集的过程数据，表明速度的变化和打开的喷淋头数的变化。这就是时间域的数据。为获得精轧温度(FRT)、冷却带钢要求的水量即打开的喷淋头数、喷淋头模式的排序，需要把时间域数据转变成空间域数据，于是把输出辊道上总的带钢长度分为若干段，并跟踪每一段，以获得过程随时间变化的记录。这一转换过程，称为分段跟踪，而该从时间域转换到空间域的记录的分段资料，作为输入馈送至在线模型。
本系统在带卷的整个长度上，预测卷取温度。本系统还给出带卷的卷取温度平均值。作为比较，还给出卷取温度的实际值。精确的符合，确保从该模型计算的冷却速率，在该长度的任何点上，对预测铁素体晶粒大小的目的是足够精确的。
在带卷整个长度上铁素体晶粒大小(dα)的变化，连同它的平均值和末端值一起给出。后者很容易从热轧机生产的带卷外面一圈取得的样本，通过金相分析证实。
用于冷轧应用的热轧带卷，是用冷轧机处理的。对铝镇静深冲性钢，在卷取后的热轧带卷中，为了有更好的冷轧带卷的可成形性，使铝和氮处在完全固溶体中是关键的。在分批退火前，铝氮析出物的形成是有害的，所以通过选择更高的精轧温度(FRT)，接着是更低的冷却温度(CT)，避免铝氮析出物的形成。在分批退火阶段，需要铝氮析出物，铝氮析出物能引导再结晶，从而达到高的r-bar(plasticstrain ratio，塑性应变比)和n(work hardening exponent，工作硬化指数)。
本系统在带卷的长度上，预测固溶体中铝和氮的量。对冷轧机(CRM)的这一事前信息，有助于在进一步的处理中采取修正措施。
本系统在带卷的整个长度上，预测屈服强度、极限抗拉强度、和％延伸率的变化，连同其平均值及末尾部的值。后者可以用从带卷外面一圈制备的样本，通过机械检验获得的实际值证实。
本系统不仅沿长度，而且还在整个厚度的不同位置上-中心、表面、和四分一厚度，预测铁素体晶粒大小、固溶体中的铝和氮、屈服强度、极限抗拉强度、和％延伸率。
客户在Technical Delivery Condition(技术交货条件，TDC)中指定的公差限度，也在显示屏上显示。
如图5所示，计算模块4包括5个子模块，即：变形子模块41、热力子模块42、微结构子模块43、析出物子模块44、和结构性质互相关子模块45。
变形子模块41确定精轧后的最后奥氏体晶粒大小。
最后奥氏体晶粒大小，取决于应变(每次通过时的压延)、应变率(变形的速度)、和变形时的温度、通过之间的时间、等等。
热力子模块42确定，在输出辊道上，通过在空气中的放热和在水的冷却下温度的降落。该热力子模块42计算冷却速率，该冷却速率决定再结晶行为和相的变化。
微结构子模块43确定相变时微结构的变化。
对用于进一步冷轧和退火的低碳铝镇静钢，热轧阶段固溶体中铝和氮的量，在冷轧薄板的可成形性中，具有关键的作用。
析出物子模块44确定，固溶体中并在冷却后又作为析出物的铝和氮的含量。
结构性质互相关子模块45根据存在的金相，计算屈服强度(YS)、极限抗拉强度(UTS)、和延伸率(EL)。
本系统的输出，给出带卷长度上和整个厚度上的冷却速率、铝氮的体积百分比、和机械性质(YS、UTS、EL)。对带钢每一带卷的各个位置的这些数据，如图4所示，显示在显示单元6上。为保证预测的冷却速率达到从热力子模块获得的CT，预测的卷取温度与实际温度同时给出，以兹比较，该预测的冷却速率是足够精确的。除此之外，还计算沿长度的平均值。还显示带卷末端(外面一圈)的性质，因为这个性质能够直接从取自该带卷的样品的拉力检验结果证实。
从计算模块4输出的，有关沿正在轧制带钢长度和在整个厚度上的机械性质的预测数据，存储在单元7中，供编制进度单元5在生产计划编制和编制进度层中使用。
对每一带卷这样产生的数据，存储在本系统中，并发送至数据库8，这些数据存储在数据库中，供未来使用。
图6画出三天冷却周期之前获得的屈服强度(YS)、极限抗拉强度(UTS)、和延伸率(EL)预测数据，和三天冷却周期之后获得的数据之间的比较。

Claims (14)

1.一种带钢热轧机中对热轧带卷的在线性质预测的系统，包括：
-单元(5)，用于按轧制进度，提供来自制钢阶段的化学组分数据；
-现场装置(FD1，...，FDn)，用于测量热轧过程的过程参数；
-可编程逻辑控制器(1)，用于从所述现场装置(FD1，...，FDn)获取已测量参数的数据，并把所述数据参数馈送至处理器(2)；
-装置(3)，使用分段跟踪，把已测量的数据，从时间域转换到空间域；
-计算模块(4)，用于处理所述已转换的空间域数据，预测沿正在轧制的带钢长度和在整个厚度上的机械性质；和
-显示单元(6)，用于在线显示预测的性质。
2.按照权利要求1的系统，其中所述现场装置(FD1，...，FDn)包括：高温计、速度计、厚度规、电磁阀、等等，用于测量处理过程参数的数据。
3.按照权利要求1和2的系统，其中所述可编程逻辑控制器(1)是Westinghouse PLC 26，用远程I/O，通过共轴电缆与所述现场装置FD1，...，FDn连接。
4.按照权利要求3的系统，其中所述可编程逻辑控制器(1)，使用有Daisy Chain Network拓扑的WESTNET I数据高速公路，在0.01秒范围内，从所述现场装置FD1，...，FDn获取数据。
5.按照前面权利要求的系统，其中所述处理器(2)是ALSTOMVXI 186处理器，且通过WESTNET II在所述处理器(2)与所述可编程逻辑控制器(1)之间传输数据，该WESTNET II使用有TokenPass Network拓扑的共轴电缆。
6.按照前面权利要求的系统，其中所述计算模块(4)设有变形子模块(4)，用于确定精轧后的最后奥氏体晶粒大小。
7.按照权利要求6的系统，其中所述计算模块(4)还包括热子模块(42)，用于确定冷却所述热轧带钢时放热的温度降落。
8.按照权利要求7的系统，其中所述计算模块(4)还包括微结构子模块(43)，用于确定相变时微结构的变化。
9.按照权利要求8的系统，其中所述计算模块(4)还包括析出物子模块(44)，用于确定冷却后固溶体中和析出物中的铝氮含量。
10.按照权利要求9的系统，其中所述计算模块(4)还设有结构性质互相关子模块(45)，用于根据存在的金相，计算屈服强度(YS)、极限抗拉强度(UTS)、和延伸率(EL)。
11.按照前面权利要求的系统，其中所述显示单元(6)，用于显示冷却温度、铁素体晶粒大小、屈服强度、极限抗拉强度、延伸率、和固溶体/析出物中的氮。
12.按照权利要求1的系统，其中，从所述计算模块(4)输出的、有关沿正在轧制带钢长度和在整个厚度上的机械性质的所述预测数据，存储在单元(7)中，供所述编制进度单元(5)在生产计划编制和编制进度层使用。
13.按照前面权利要求的系统，其中设置数据库装置(8)，用于存储所述计算模块(4)产生的数据。
14.一种基本按本文说明并演示的带钢热轧机中热轧带卷的在线性质预测系统。
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