[發明專利]一種在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法

有效

• 申請號: 201811074663.2
• 申請日: 2018-09-14
• 公開（公告）號: CN109261724B
• 公開（公告）日: 2020-02-18
• 發明（設計）人: 陳丹;邵健;何安瑞;王曉晨
• 申請（專利權）人: 北京科技大學設計研究院有限公司
• 主分類號: B21B37/00
• 分類號: B21B37/00
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

1.一種在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：包括步驟如下：

(1)對生產線的軋制過程數據進行收集，確定設定數據，即設定軋制力

其中，rfCⁱ為對應鋼種的神經網絡修正系數，為實際軋制速度，為實際機架入口厚度，為實際機架出口厚度，為實際機架入口張應力，為實際機架出口張應力，kf為變形抗力，u為摩擦系數，Rd為軋輥數據，i為機架號；

(2)根據步驟(1)中獲取到的軋制過程數據，根據設定軋制力公式反算：去除神經網絡的修正，獲取純的軋制力模型設定值；

(3)計算設定模型新的修正系數：其中，為實際軋制力；

(4)將步驟(3)中計算的修正系數寫入現場模型程序中，并收集試驗數據，對比試驗前后實際值與設定值的偏差情況，分析試驗方向是否正確，試驗數據證明試驗方向正確后，繼續投入修正系數，提升預設定模型精度，否則，使用原有神經網絡修正系數作為模型進一步優化參數，最終使用優化參數提升預設定模型精度。

2.根據權利要求1所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：所述步驟(1)中的軋制過程數據包括實際生產數據、生產設定數據、模型計算日志數據；通過軋制力計算模型rf(…)獲得設定軋制力

其中，實際生產數據為來源于過程控制系統從基礎自動化獲取的實際軋制力

生產設定數據通過軋制力計算模型rf(…)獲得設定軋制力

模型計算日志數據用于查找出對應鋼種的神經網絡修正系數rfCⁱ。

3.根據權利要求1所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：所述步驟(4)中偏差情況包括絕對偏差和相對偏差其中，

絕對偏差進行對比：

相對偏差進行對比：

4.根據權利要求1所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：對于同一鋼種，修正系數按照不同規格進行計算，修正系數的計算方式與步驟(3)相同。

5.根據權利要求4所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：所述鋼種的不同規格包括寬度、原料厚度、成品厚度。

6.根據權利要求1所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：按照鋼種、寬度、原料厚度，設計出修正系數層別表，并插入數據庫表格中，層別表中存儲離線分析計算的模型修正系數，模型程序根據不同鋼種和規格讀取數據庫的表格數據。

7.根據權利要求6所述的在多品種軋制模式下提高預設定模型精度的方法，其特征在于：所述修正系數層別表為3個，表名分別為MOSADPCOE.xls、MOSKFCOE.xls、MOSMUCOE.xls，其中，

表MOSADPCOE.xls表示的是根據帶鋼鋼種和規格，獲得帶鋼修正系數以此來代替神經網絡的系數，該系數用來修正設定軋制力，

表MOSMUCOE.xls表示的是根據帶鋼鋼種和規格，獲得優化后的摩擦系數，

表MOSKFCOE.xls表示的是根據帶鋼鋼種和規格，獲得優化后的變形抗力系數。