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[發明專利]一種冷軋帶材在線目標板形的智能設定方法有效

專利信息
申請號: 201610059046.X 申請日: 2016-01-28
公開(公告)號: CN105689405B 公開(公告)日: 2018-02-02
發明(設計)人: 楊利坡;于華鑫;張永順;于丙強;李榮民 申請(專利權)人: 燕山大學
主分類號: B21B37/28 分類號: B21B37/28;B21B38/00
代理公司: 秦皇島一誠知識產權事務所(普通合伙)13116 代理人: 崔鳳英
地址: 066004 河北省*** 國省代碼: 河北;13
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 冷軋 在線 目標 智能 設定 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及軋制帶材機械設備自動化測量領域,尤其涉及一種冷軋帶材在線目標板形的智能設定方法,該方法適用于冷軋帶材、鋁帶、銅帶等板帶產品的板形控制目標。

背景技術

隨著軋制理論和鋼鐵軋制技術的快速發展,帶材趨向更寬更薄,因此,板形問題也隨之日愈突出和復雜,板形控制理論和調控技術研究也在不斷更新和完善。板形閉環控制的關鍵主要在于實時檢測高靈敏度的在線板形信號、考慮實際工況的目標板形曲線和穩定可靠的高精度板形調控模型,其中原始板形信號是基礎和前提,目標板形曲線是核心和關鍵,板形調控模型是效率和手段,三者缺一不可,對于提高板形閉環控制精度都至關重要。在板形測控過程中,首先需要利用板形儀實時測量在線帶材殘余張應力的橫向分布規律,對其進行數字處理和工藝誤差補償后,送入板形測控系統;板形測控系統再根據當前實際工況進行板形目標曲線和調控參數設定;最后利用板形控制手段實現高精度閉環自動控制。

帶材在軋制過程中,利用各種調控手段使在線檢測板形曲線無限逼近滿足不同要求的目標板形曲線,盡可能消除兩者之間偏差。其中目標板形曲線是板形閉環調控的目標,既要考慮軋制過程不同鋼種、規格帶材對板形的特殊要求,還要考慮后續工序對帶材板形的工藝要求,如松邊軋制有利于防止邊裂、斷帶等事故,罩退時微雙邊浪帶材有利于防止帶卷粘結和提高帶材退火效果,而連退時微中浪有利于帶材張力的合理分布。

傳統板形目標曲線多數是根據生產實踐經驗確定的高次多項式,不僅包含工藝誤差,而且還需要考慮后續工藝要求,參數設定困難,且經常固定不變,這在很大程度上不易滿足特殊工藝或突發工況對板形控制的技術要求。如當板凸度、帶材溫度、對中跑偏、張力波動、檢測輥撓曲等變化時,軋制狀態和工藝誤差明顯改變,此時如果目標曲線保持不變,勢必會對帶材的板形閉環控制效果產生一定影響。因此,從機理上,將工藝誤差從傳統目標曲線中剝離出來單獨建模,不僅使目標曲線功能清晰職能明確,只需考慮后續工序板形要求即可,而且工藝誤差在線補償有利于適應當前工況參數的實際變化,將其疊加于原始板形曲線形成有效板形曲線,既能真實反映在線帶材的實際板形規律,又與軋后離線帶材板形狀態吻合。

從機理上來說,目標曲線實質上也應表示為帶材內部殘余張應力的橫向分布規律,代表軋后帶材應該呈現出的板形狀況。在傳統概念中,或者將目標曲線設定為一條直線即認為板形良好,或者將工藝板形誤差積累到目標曲線上保證軋后帶材板形良好。顯然這兩種方式在實際應用過程中會引起一系列問題,易導致在線板形狀態良好的帶材離線卸張后經常會表現出不同程度的板形缺陷。

發明內容

本發明克服了現有目標板形設定技術中的不足,提供一種針對冷軋帶材在線目標板形的智能設定方法。

為了解決上述技術問題,本發明是通過以下技術方案實現的:

一種冷軋帶材在線目標板形的智能設定方法,其內容包括如下步驟:

一、將板形曲線拆分為原始板形檢測曲線、工藝誤差板形補償曲線和目標板形曲線三種;其中原始板形檢測曲線和工藝誤差板形補償曲線疊加組成有效的實測板形曲線,簡稱有效板形曲線,其能夠真實反映實際的冷軋帶材板形狀態,目標板形曲線表示考慮后續工序要求所要達到的板形調控目標;在板形調控過程中,建立對應的板形信號誤差補償模型,對檢測到的在線原始板形信號進行補償校正,準確反映帶材真實板形狀況,在此基礎上,根據不同工藝特點,制定動態板形標準曲線,對冷軋帶材在線板形信號進行準確識別和計算板形控制調整量,結合彎輥、傾輥、軋輥橫移及分段冷卻板形調控手段,綜合利用板形控制手段使有效板形曲線能逼近目標板形曲線,無限縮小兩者之間的板形偏差,此時有效板形曲線與目標板形曲線趨于一致,能夠反映冷軋帶材實際板形狀態,確定代表在線帶材實際板形狀態的有效殘余張應力Δσ(y);

二、建立基于四次勒讓德多項式的在線板形目標曲線,滿足軋后帶材殘余應力偏差沿板寬方向自相平衡的約束條件,也即沿帶寬橫向積分為零的約束條件,目標清晰,功能明確,目標曲線只需考慮后續工序板形要求,有利于實現冷軋帶材的目標曲線智能設定和高效板形調控;

三、建立基于智能算法的目標板形標準曲線庫;首先,基于當前軋制工況和目標板形模型,獲得在線目標板形的最佳參數;其次持續采集效果良好的目標曲線特征值和工況參數,補充至標準曲線數據庫中,再次訓練執行自適應和自學習過程;同時針對當前待軋制帶材的工況參數,為其提供目標設定曲線,完成板形閉環過程,以保證板形控制精度。

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