[發明專利]一種軋制力參數自學習方法及裝置

有效

• 申請號: 201810187417.1
• 申請日: 2018-03-07
• 公開（公告）號: CN108311544B
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發明（設計）人: 郭薇;張喜榜;談霖;馬聞宇;王鳳琴;劉子英
• 申請（專利權）人: 首鋼集團有限公司
• 主分類號: B21B37/58
• 分類號: B21B37/58
• 代理公司: 北京華沛德權律師事務所 11302
• 代理人: 馬苗苗

本發明公開一種軋制力參數自學習方法及裝置，用以自適應地根據帶鋼的屬性與實時工況確定軋制力自學習參數，提高帶鋼的軋制精度。該方法包括：獲取待軋制帶鋼的屬性參數；基于待軋制帶鋼的厚度、寬度、終軋溫度，確定待軋制帶鋼對應的軋制模型的第一權重系數；基于第一權重系數、待軋制帶鋼的爐號、流號、軋制輥號、待軋制帶鋼的與上一塊帶鋼的時間間隔，確定待軋制帶鋼的遺傳類型；如果待軋制帶鋼的遺傳類型為短遺傳類型，以與短遺傳類型對應的自學習策略確定與待軋制帶鋼對應的軋制力自學習系數；如果待軋制帶鋼的遺傳類型為長遺傳類型，以與長遺傳類型對應的自學習策略確定與待軋制帶鋼對應的軋制力自學習系數。

技術領域

本發明涉及熱軋技術領域，尤其涉及一種軋制力參數自學習方法及裝置。

背景技術

在工業自動控制系統中，熱連軋帶鋼生產控制系統比較復雜。提高熱軋帶鋼軋制過程中模型的預報精度是熱連軋自動控制技術不斷追求的目標。為滿足帶鋼尺寸和板形精度的嚴格要求，提高軋制參數設定精度變得越來越迫切。軋制力是熱連軋帶鋼生產過程中最重要的參數之一，其計算模型是帶鋼熱連軋精軋機組設定模型的核心。熱軋帶鋼的產品厚度控制水平很大程度上取決于過程自動化系統的軋制力模型的預報精度，而軋制力預報精度很大程度上依賴于軋制力自學習。

一條熱連軋產線大多配有多座加熱爐，加熱爐之間存在較大的工況差異，對產品厚度控制精度和生產穩定性具有一定影響，并且，熱連軋工況又具有實時多變性，目前的熱連軋產線在軋制過程中，軋制力控制精度較低，一方面受不同加熱爐工況的影響，另一方面也受其本身自學習算法的局限，無法對帶鋼之間所存在的各種差異(如設備特性、潤滑條件、變形溫度和化學成分等)進行精確逼近。而在生產中，這些因素對模型精度的影響效果相互耦合，并且難以分別確定，因此控制系統需要在軋制過程中不斷地根據實測數據對自學習系數進行更新，以補償特定工況下的軋制力模型預報精度。在現有技術中，軋制力參數自學習方式不夠準確，導致模型軋制力與實際軋制力偏差較大，帶鋼的軋制精度較低。

發明內容

本發明實施例提供一種軋制力參數自學習方法及裝置，用以自適應地根據帶鋼的屬性與實時工況確定軋制力自學習參數，提高帶鋼的軋制精度。

第一方面，本發明實施例提供了一種軋制力參數自學習方法，所述方法包括：

獲取待軋制帶鋼的屬性參數，所述屬性參數包括所述待軋制帶鋼的厚度、所述待軋制帶鋼的寬度、所述待軋制帶鋼的終軋溫度、所述待軋制帶鋼煉制的爐號與流號、軋制所述待軋制帶鋼的軋制輥號、軋制所述待軋制帶鋼與軋制上一塊帶鋼的時間間隔；

基于所述屬性參數中包括的所述待軋制帶鋼的厚度、所述待軋制帶鋼的寬度、所述待軋制帶鋼的終軋溫度，確定所述待軋制帶鋼對應的軋制模型的第一權重系數；

基于所述第一權重系數、所述爐號、所述流號、所述軋制輥號、所述時間間隔，確定所述待軋制帶鋼的遺傳類型，所述遺傳類型包括長遺傳類型和短遺傳類型；

如果所述待軋制帶鋼的遺傳類型為所述短遺傳類型，以與所述短遺傳類型對應的自學習策略確定與所述待軋制帶鋼對應的軋制力自學習系數；

如果所述待軋制帶鋼的遺傳類型為所述長遺傳類型，以與所述長遺傳類型對應的自學習策略確定與所述待軋制帶鋼對應的軋制力自學習系數。

可選的，所述基于所述第一權重系數、所述爐號、所述流號、所述軋制輥號、所述時間間隔，確定所述待軋制帶鋼的遺傳類型，包括：

如果所述第一權重系數小于預設權重系數，所述爐號和所述流號與所述上一塊帶鋼煉制的爐號與流號一致，所述軋制輥號與軋制所述上一塊帶鋼的軋制輥號一致，所述時間間隔小于預設時間間隔時，確定所述待軋制帶鋼的遺傳類型為所述短遺傳類型。

可選的，所述基于所述第一權重系數、所述爐號、所述流號、所述軋制輥號、所述時間間隔，確定所述待軋制帶鋼的遺傳類型，包括：