宽带钢热连轧机组均压支承辊辊形开发与应用

 CVC工作辊辊形自发明以来在全球150多条热连轧生产线上得到应用,以控制带钢的板形。实际应用中,与CVC工作辊配对使用的支承辊无论采用平辊还是CVC辊形均存在非均匀磨损甚至轧辊剥落失效的问题,主要原因是CVC支承辊辊形和平支承辊与CVC工作辊配置时存在接触压力集中。为了解决此问题,设计并应用了一种均压支承辊辊形与CVC工作辊配置使用。此辊形是变接触支承辊辊形（VCR）与CVC支承辊辊形的组合,具有变接触辊形的优点,同时又能更好地与CVC工作辊配置使用。均压支承辊辊形应用后,改善了CVC工作辊与支承辊辊间接触状态,解决了轧辊剥落问题,并改善了带钢凸度质量。     

济钢1700 mm热带钢轧机的板形设定控制模型

济钢1700 mm热连轧是新建投产的宽带钢生产线,其F2-F6精轧机组装备有工作辊弯辊和窜辊技术.针对这种典型机型,在大量有限元模拟计算的基础上,开发了相应的板形设定控制模型,包括工作辊综合辊形(初始辊形、磨损辊形和热辊形之和)计算模型、支承辊综合辊形计算模型、窜辊设定计算模型和弯辊力设定计算模型等.在经历了系统设计、程序编写、离线调试、在线调试后,板形设定控制模型投入稳定运行,所有考核规格的凸度控制精度超过96%.在同宽轧制长度超过70 km的轧制单位内,各机架弯辊力设定结果能够自动适应带钢厚度和钢种的变化,且凸度控制精度超过95%.     

CVC工作辊非对称磨损分析与预报模型建立

 CVC辊形以其较强的凸度控制能力在热连轧中有着广泛的应用,但是CVC辊形不具有均匀磨损的能力,其磨损往往比较严重,且呈现出非对称性。针对该特点提出CVC工作辊非对称磨损的表征方法,利用该方法对某1 800 mm CSP生产线下游机架CVC工作辊非对称磨损情况进行分析。统计结果表明,下游机架工作辊磨损多为非对称形式,并与CVC辊形呈现出一定的对应性。在此基础上,提出辊径对整体磨损影响系数及辊径对轧制力影响系数2个新的磨损模型参数,并建立针对CVC轧辊的非对称磨损预报模型,利用遗传算法对模型参数进行优化,并利用实测数据进行验证,改进后磨损模型精度比常规磨损模型精度平均提高了约35%。     

LVC工作辊综合辊形预测模型和应用

 在热轧带钢板形在线控制模型中,综合辊形的计算精度直接影响板形控制模型设定的准确性。建立了LVC工作辊初始辊形、热辊形和磨损辊形的计算模型,并在此基础上建立了综合辊形的等效模型和特征参数。该综合辊形等效模型已成功应用于鞍钢2150 mm热连轧在线板形控制模型中。生产数据表明,采用该模型后板形设定模型计算出的弯辊力和窜辊量能够自动适应轧制规格、轧辊磨损和热胀的变化,带钢头部凸度和平坦度的命中率均达到95%以上。     

1 250 mm热连轧工作辊磨损控制策略

 国内大量的1 250 mm热轧机精轧机组普遍使用带有负凸度的凹形工作辊,由于轧机辊形配置及轧制工艺特点,工作辊出现严重“猫耳”型磨损,造成轧制带钢断面出现局部高点现象。为改善1 250 mm热连轧工作辊的磨损,提升带钢板形质量,提出了一种适用于1 250 mm热连轧工作辊磨损的控制策略,在保证板带稳定轧制的同时,通过轧辊辊形和工作辊窜辊策略优化来控制工作辊的磨损。本策略已应用于德龙钢铁有限公司轧钢厂,工业试验表明,该策略可减小工作辊磨损量,使轧辊磨损更加均匀,增加弯辊力调控能力,并使工作辊单位周期轧制带钢长度延长40%,对1 250 mm热连轧产线工作辊磨损控制具有研究价值和推广前景。     

热连轧机支承辊的辊型优化研究与应用

总结并推导了热连轧机支承辊的主要辊型公式,并通过辊系受力有限元计算,对比分析了不同支承辊辊端倒角曲线和倒角参数对辊间接触应力轴向分布的影响;在此基础上,综合考虑热连轧机的设备参数、工艺参数等条件,以提高辊间压力轴向分布均匀性、弯辊力调控效果和出口板形质量为优化目标,开发了支承辊辊型优化计算程序。针对某热连轧机支承辊在实际生产中存在的问题,计算得到两种优化的支承辊辊型曲线;对比优化辊型支承辊上机使用前后各1年的数据,新辊型支承辊下机辊面状态明显改善,辊型保持率提高,边部硬化程度减弱,从而进一步优化了支承辊的受力和磨损状态,提高了支承辊的使用安全性。     

热连轧精轧高速钢轧辊重复上机初始辊形预报

针对热连轧精轧高速钢轧辊重复上机时存在残留磨损辊形和残留热辊形影响初始辊形的问题,分析了残留磨损辊形和残留热辊形对板形控制精度的影响及难点,得出轧辊温度场是高速钢轧辊重复上机初始热辊形最佳表征方式的结论,提出高速钢轧辊下机后空冷过程温度场建模思路,并建立轧辊空冷过程温度场计算模型。在此基础上,基于热连轧生产线二级系统框架,研究形成了高速钢轧辊重复上机初始辊形预报技术设计方案,并在首钢京唐公司1 580 mm热连轧生产线应用。应用结果表明,该技术对实现热连轧精轧高速钢轧辊更高效应用和提高板形控制精度有显著效果。     

带钢热连轧机支持辊磨损的研究

通过对1800mm轧机与2250mm轧机支持辊磨损辊形的测量与分析,揭示了热连轧机支持辊磨损的特点;并通过计算分析认为工作辊的CVC辊形、直径差的存在和工作辊的硬度是造成支持辊磨损不均匀的原因.     

热连轧机工作辊局部不均匀磨损的形成原因与控制方法

针对宽带钢热连轧机工作辊严重的“猫耳朵”磨损和局部低点磨损的现象,分析了局部不均匀磨损的特点、形成原因以及对板形的影响。通过1800mm热连轧机不同窜辊方式对不均匀磨损的作用分析,提出了适合热连轧机的窜辊方式,经过现场应用证明,该窜辊方式可以减小局部磨损,改善带钢板形质量。     

2250 CVC热连轧机工作辊磨损模型及参数的研究

通过现场跟踪测试及分析发现:2250 CVC热连轧机工作辊磨损严重、且不均匀.为解决此问题,对2250 CVC热连轧机工作辊磨损规律进行了研究,分析了工作辊的磨损机理及其影响因素,以实测数据为基础,建立了轧辊磨损模型,采用智能寻优的遗传算法解决了模型中的关键参数的确定问题,得到的模型不仅可以较好地对工作辊磨损情况进行离线分析,也可以用于磨损的在线预报.     

SmartCrown冷连轧机板形控制新技术改进研究与应用

SmartCrown板形控制新技术在宽带钢冷连轧机首次工业应用中存在SmartCrown工作辊窜辊行程利用不充分、工作辊磨损严重且不均匀等问题.采用ANSYS有限元建立辊系三维有限元模型,分析了辊间压力对磨损辊形的影响.在解析掌握1 700冷连轧机引进的SmartCrown辊形基础上,研究开发出了改进的SmartCrown plus新辊形,经过现场工业试验研究,SmartCrown plus工作辊取得磨削量小,且磨损更均匀化,其辊形自保持性良好的明显效果,现已成功投入1 700大型工业轧机实际应用.     

New Method for Evaluating Thermal Wear of Rolls in Rolling Process

A new method was developed by a thermal wear machine to evaluate the thermal wear of roils in steel rolling process. The steel strip and rolls were simulated by upper and lower heating disks. The upper heating disk could he kept at a temperature of over 900 ℃ by induction heating. The pressure between the disks as high as 323.2 MPa could be achieved and the slipping rate could be 12. 7 %. The thermal wear of high speed steel （HSS） roll material, the wear rate of the HSS roll, and the SEM morphology of a worn HSS roll surface were investigated. This method was useful and could be employed to simulate friction and wear between strip and roll during the strip rolling process.     

热轧薄规格带钢平整过程板形控制技术

为了提高热轧薄规格带钢平整的板形质量,在平整机上采用了新的辊形配置。在支撑辊上采用变接触式 支撑辊辊形,在工作辊上采用六次方多项式正凸度辊形。变接触支撑辊辊形可以降低轧辊挠曲变形和边部应力的 集中,增大弯辊力的调控功效。采用正凸度工作辊辊形,可以弥补平整机的磨损辊形,延长平整轧制计划单位的长 度。此辊形配置在首钢迁钢热轧平整机上应用,保证了平整改善薄规格带钢板形质量,延长了平整轧制计划的长度。     

2250mm宽带钢热连轧生产线凸度控制优化

 首钢迁钢2250mm热连轧生产线在达产初期出现了带钢凸度控制稳定性差的问题,甚至出现负凸度现象。对此热轧生产线的生产数据进行了分析,同时对轧辊温度与辊形进行了实际测量。究其原因为CVC辊形对热凸度和磨损辊形较为敏感,工作辊冷却水能力不足引起的轧辊热凸度过大破坏了CVC辊形曲线的板形控制能力。由于改造轧辊冷却水系统费用较高,需要停产,为了解决凸度控制稳定性问题,采用了辊形优化设计的方法。对精轧机组的CVC工作辊辊形进行了优化,空载辊缝凸度调控范围从［－0.7mm,0.7mm］增大到［－1.2mm,12mm］。同时,为了改善CVC工作辊与支撑辊辊间接触状态,设计并应用了CVC支撑辊辊形。此CVC辊形配置解决了首钢迁钢2250mm热轧线凸度控制稳定性差的问题,板形控制精度由原来的67%提高到了93％以上。     

2800 mm中厚板精轧机辊型开发与应用

用平面变厚度有限元方法对中厚板精轧机辊变形分析的基础上，应用模拟退火算法，建立轧辊磨损、热凸度预报模型及工作辊与支持辊辊形同步解耦设计的理论和方法，开发出PMR和PWR辊形，成功在2800mm轧机上长期稳定地使用，取得显著效果。     

Roll Wear Evaluation of HSS,HiCr and IC Work Rolls in Hot Strip Mill

While it is acknowledged that roll wear is one of the most challenges to hot strip mills (HSM), very few studies which detail an exact prediction model have been published. The aim of this work is to evaluate and compare two prediction models with measured roll wear. The first prediction model, model 1, developed for a plate mill, was modified to use in strip rolling process. The second prediction model, model 2, is a simplified on‐line model. Data of two hot strip mills were used to investigate the influence of different rolling schedules. The rolls and strip properties were described and the rolling conditions were detailed. The influence of hot rolling factors, such as strip strength, roll grades, rolling temperature, rolling force, reduction and contact length, were also studied. When rolling with different work roll materials and strip grades, the modified prediction model has better prediction accuracy than the simplified model. The accuracy of both models becomes better at higher roll wear > 150 μm. HSS work rolls were confirmed to exhibit improvement of roll wear in comparison with HiCr rolls, the wear resistance was 3 to 4 times better. The influence of strip grade on roll wear was shown to be significant, with higher accuracy of the regression statistics for rolling with similar strip grades and lower regressed accuracy for rolling with mixed strip grades. The roll wear was evaluated at the centre of the barrel.     

马钢CSP热连轧机末机架平辊轧制的研究与应用

为了提高马钢CSP带钢产品的板形质量,在马钢CSP热连轧机板形控制模型中常规工作辊窜辊策略的基础上,结合平辊轧制技术的相关理论,提出了马钢CSP热连轧机末机架平辊轧制方案。试验结果表明,在末机架使用平辊,并结合变行程变步长的窜辊策略,有效地改善了轧辊磨损状况,提高了带钢产品的板形质量。     

基于Copula函数的热轧支持辊健康状态预测模型

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护。