[發(fā)明專利]一種水冷效率值的處理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911034214.X
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110794778B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 秦紅波;徐芳;史金芳;周政;楊孝鶴;王建功;童燕成;吳秀鵬;黃爽;鄭偉;胡亮;陳彤
• 申請（專利權(quán)）人: 首鋼京唐鋼鐵聯(lián)合有限責任公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京華沛德權(quán)律師事務(wù)所 11302
• 代理人: 馬苗苗

本發(fā)明公開了一種水冷效率值的處理方法，包括：獲取帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)；獲取與所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)對應(yīng)的增益系數(shù)，其中，當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為首次生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第一增益系數(shù)；當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為長時間未生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第二增益系數(shù)；當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為穩(wěn)定生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第三增益系數(shù)；第一增益系數(shù)≥第二增益系數(shù)≥第三增益系數(shù)；根據(jù)所述增益系數(shù)得到水冷效率自學習值，所述水冷效率自學習值用于下一次修正所述帶鋼的水冷效率值。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中獲取水冷效率的方式過于粗糙，以致卷取溫度模型在控制帶鋼達到目標卷取溫度的效果不理想的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及熱軋技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種水冷效率值的處理方法。

背景技術(shù)

熱軋生產(chǎn)線中，通常利用卷取溫度模型計算層冷水量以保證帶鋼在卷取入口得到滿意的卷取溫度控制效果，水冷效率值作為卷取溫度模型計算層冷水量的重要參數(shù)，對能否達到目標卷取溫度起著至關(guān)重要的作用。

然而在生產(chǎn)過程中，本申請人發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)有的獲取水冷效率的方式過于粗糙，以致卷取溫度模型在控制帶鋼達到目標卷取溫度的效果不理想，要么超調(diào)，要么改善不足。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例通過提供一種水冷效率值的處理方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中獲取水冷效率的方式過于粗糙，以致卷取溫度模型在控制帶鋼達到目標卷取溫度的效果不理想的技術(shù)問題。

一方面，本申請通過本申請的一實施例提供如下技術(shù)方案：

一種水冷效率值的處理方法，包括：獲取帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)；獲取與所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)對應(yīng)的增益系數(shù)，其中，當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為首次生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第一增益系數(shù)；當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為長時間未生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第二增益系數(shù)；當所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為穩(wěn)定生產(chǎn)狀態(tài)時，所述增益系數(shù)為第三增益系數(shù)；第一增益系數(shù)≥第二增益系數(shù)≥第三增益系數(shù)；根據(jù)所述增益系數(shù)得到水冷效率自學習值，所述水冷效率自學習值用于下一次修正所述帶鋼的水冷效率值。

在一個實施例中，所述獲取帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)，包括：獲取所述帶鋼的自學習更新次數(shù)及自學習更新間隔時間；當所述自學習更新次數(shù)小于預(yù)設(shè)更新次數(shù)，確定所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為首次生產(chǎn)狀態(tài)；當所述自學習更新次數(shù)大于所述預(yù)設(shè)更新次數(shù)，且所述自學習更新間隔時間大于預(yù)設(shè)間隔時間，確定所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為長時間未生產(chǎn)狀態(tài)；當所述自學習更新次數(shù)大于所述預(yù)設(shè)更新次數(shù)，且所述自學習更新間隔時間小于預(yù)設(shè)間隔時間，確定所述帶鋼的生產(chǎn)狀態(tài)為穩(wěn)定生產(chǎn)狀態(tài)。

在一個實施例中，所述獲取所述帶鋼的自學習更新次數(shù)及自學習更新間隔時間，包括：從所述帶鋼的數(shù)據(jù)庫中獲取所述帶鋼的自學習更新次數(shù)和自學習更新時間，其中，所述數(shù)據(jù)庫包括所述帶鋼的屬性信息、自學習更新次數(shù)、自學習更新時間；獲取當前系統(tǒng)時間；根據(jù)所述當前系統(tǒng)時間與所述自學習更新時間，獲得所述自學習更新間隔時間。

在一個實施例中，所述根據(jù)所述增益系數(shù)得到水冷效率自學習值，包括：根據(jù)算法Zlw＝(1-Gain)*Zlw_old+Gain*Zlw_cur，得到所述水冷效率自學習值，其中，Zlw為所述水冷效率自學習值，Zlw_old為更新前的水冷效率自學習值，用于當前修正所述帶鋼的水冷效率值；Zlw_cur為根據(jù)所述帶鋼當前的實測溫度值獲得的當前水冷效率自學習值，Gain為增益系數(shù)。

在一個實施例中，在所述根據(jù)算法Zlw＝(1-Gain)*Zlw_old+Gain*Zlw_cur，得到所述水冷效率自學習值之前，還包括：從所述帶鋼的數(shù)據(jù)庫中獲取所述帶鋼更新前的水冷效率自學習值，其中，所述數(shù)據(jù)庫包括所述帶鋼的屬性信息、所述帶鋼的更新前的水冷效率自學習值。