热轧带钢头尾跑偏轧破的原因和控制措施

热轧带钢头尾跑偏轧破是热轧生产中较容易出现的生产事故,引起头尾轧破的因素很多,通过生产实践总结,分析了一些头尾轧破产生的因素,介绍了相应的控制措施。     

基于粗轧镰刀弯的精轧跑偏预控模型及应用

带钢热轧跑偏问题是影响带钢生产与板形质量的重要因素。轧制生产过程中,由于粗轧中间坯头部弯曲导致的精轧堆钢事故频发,不仅严重危害生产稳定性,还造成资源的严重浪费和企业的经济损失。为了解决上述问题,针对粗轧非对称板形影响因素,结合实测粗轧中间坯以及工艺过程数据,建立中间坯头部预控模型,并利用加权最小二乘法与模型自学习对模型增益系数进行优化,最终建立了基于粗轧镰刀弯的精轧跑偏预控模型。将模型计算值应用于现场生产后,有效降低了精轧带钢头部跑偏,具有较好的参考价值和指导意义。     

CSP热轧带钢尾部轧破事故的分析与控制

通过iba曲线分析,结合现场生产实际,对热轧带钢尾部跑偏和轧破的原因进行了具体分析,并从热轧生产自动化的三级、二级、一级、零级优化及操作、维护等方面提出了相应的预防和减少带钢尾部轧破的控制方法。生产实践结果表明,上述控制方法可有效减少带钢尾部轧破事故,降低带钢废钢和连铸断浇的次数,确保精轧过程轧制稳定性。     

热轧带钢跑偏原因分析及控制

针对新钢热轧带钢精轧区跑偏现象,分析了热轧带钢跑偏的原因,指出了粗轧测弯大、精轧区机架间凸度比落差大,带钢对中性差及AGC下压不同步是造成跑偏的主要原因,通过优化粗轧、精轧负荷分配,加强设备维护有效的减少了精轧跑偏所造成的故障时间。     

带钢热轧时的跑偏原因与控制措施

文章在分析带钢热轧时跑偏原因的基础上,对带钢粗轧和精轧等过程中的跑偏提出了相应的控制措施,从而提高带钢轧制过程的稳定性,保证带钢产品质量。     

粗轧带钢头部翘曲的成因及对策

带钢热轧时产生的头部翘曲会导致堆钢事故,并影响产品质量,还容易损坏设备。针对1780热轧带钢生产线的生产情况,对带钢头部翘曲的原因进行了分析,并提出了相应的对策。     

热轧精轧侧导板控制方法的改进

1750热轧线在生产薄规格时经常由于轧烂,破坏轧制稳定性,严重影响产品质量。究其原因都是由于带钢尾部在机架内跑偏、甩尾等原因造成轧烂。介绍了通过对控制方法优化的改进,将侧导板开口度按带钢头部、中部、尾部分段设定,实现侧导板开口度多次摆位控制方法,保证了带钢沿轧制中心线稳态运行。     

热轧带卷箱技术

1.带卷箱技术的兴起和发展由于用户对热轧宽带钢不断提出更高的要求,(最主要的要求是:减少尺寸偏差;使差别很大的工艺性能最佳化;改善表面质量;提高卷重。)热轧宽带钢的最佳性能,应当在带钢整个长度上尽量保持均匀,因而随着卷重的增加,宽带钢轧制的根本性问题,即精轧前的粗轧带钢的不同温降问题更加突出了。在普通热轧宽带钢轧制中,连续精轧机组对不同板厚和卷重的轧制时间为0.5～3分钟。在这种轧制条件下,精轧前粗轧带钢的尾部变凉,并以比粗轧带钢的头部低的温度进入精轧机组。然而,为了使带钢在其整个长度长获得恒定的厚度和形成均匀的组织及各种工艺参数,需要一笔可观的投资用于解     

热连轧运行非对称测控系统研究与应用

常规热连轧运行非对称主要表现为粗轧镰刀弯和精轧机架间带钢跑偏,粗轧镰刀弯会遗传到精轧机组。热轧运行非对称会造成带钢楔形波动与整体中心线偏移,影响轧制稳定性和产品质量。基于目前的生产现状和需求,本文基于机器视觉技术设计开发热连轧运行非对称检测及控制系统,并成功应用于热连轧生产实践,应用结果表明:该测控系统运行稳定,对粗轧镰刀弯和精轧跑偏能够进行在线检测与控制,检测精度满足使用要求,并能有效减少镰刀弯的产生,降低薄规格产品的甩尾率,提高轧制稳定性。     

热连轧精轧机侧导板结构优化

八钢1750mm板带热连轧生产线中,由于粗轧中间坯头部跑偏顶撞精轧F1侧导板,导致废钢和顶坏设备。对F1机架侧导板原整体结构的设计优化,在侧导板喇叭段前增加变斜度导引板改进实施后,使导引板喇叭开口度完全覆盖了带钢头部跑偏量,同时保证了原有侧导板功能和换辊的需要,杜绝了此类轧废事故,降低成本费用,提高了生产作业率。     

基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测

 针对热轧带钢头部厚度精度较低的问题,提出了一种基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测方法。在精轧过程中,带钢头部张力较小,且通常温度较低;同时轧机工艺参数复杂,精准设定存在困难,轧制带钢头部经常会出现厚度不合格的现象。利用深度神经网络的非线性拟合能力,设计带钢头部厚度预测模型,给轧机的参数设定提供参考、提高头部厚度命中率、减少钢材浪费。深度神经网络(DNN)包含输入层、隐藏层、输出层,使用TensorFlow开源机器学习框架设计预测模型并用程序实现。调整神经网络各参数,通过研究它们对模型性能的影响,优化预测模型。最后使用多种厚度的带钢测试数据训练并检验头部厚度预测模型,结果显示,分类预测命中准确率在80%以上。     

精轧机组带钢纠偏控制技术探索

在梅钢热轧1422产线精轧前机架机组增加了3套带钢游动检测装置的基础上,进行了带钢纠偏控制技术的探索,提出了一种在带钢轧制尾部过程,根据实时检测的带钢存在的跑偏位置数据、带钢厚度、带钢宽度、下游机架轧制力大小和机架刚度计算出下游机架需要调整的机架辊缝偏差量,实时对辊缝偏差量的调整,从而实现对带钢尾部进行纠偏,有效地降低精轧机组生产过程中带钢尾部的跑偏、甩尾发生率,提高企业生产效率、降低产品成本,提高产品市场竞争力。     

马钢热轧板带材跑偏分析

为减少热轧带钢在轧制过程中跑偏造成的堆钢、甩尾等生产事故,通过在生产线中摸索总结工艺优化调整方案,并进行严格的设备精度管理,在实践中进行有益尝试并验证,最终总结了热轧带钢在生产过程中产生跑偏的原因。针对马鞍山钢铁股份有限公司热轧1 580薄板生产线的实际情况,提出了相应的纠偏措施,减少了带钢轧制过程中的设备运行故障,提高了热轧带钢轧制稳定性,从而提高了热轧带钢产品质量,降低了生产成本。     

基于有限元仿真的热连轧精轧带钢楔形控制分析

楔形是热轧带钢板形的关键评价指标，高质量的热轧带钢对楔形指标提出较高的要求。精轧带钢楔形控制与跑偏及单侧浪形等板形问题相耦合，楔形调节难度高。一方面，带钢楔形会引起跑偏造成轧制过程的生产问题；另一方面，板带楔形本身即为精轧出口质量的重要指标之一，若楔形控制不达标，极易引起小厚度的带钢在轧制过程起浪，造成严重的板形问题。同时，对于楔形控制，实际生产中依赖操作工的人工调控，存在严重的主观性及科学性和准确性差、效率低等问题。通过有限元建模并依据轧机两侧辊缝倾斜压下量和出口楔形的关系式，建立F7出口楔形闭环反馈控制模型。基于带钢不同的入口厚度、带钢宽度、整体压下量分析热连轧精轧两侧辊缝倾斜压下量对出口楔形的影响规律，提出基于遗传系数的多机架调控策略和基于楔形调控极限的辊缝倾斜压下量分配策略，形成精轧机组楔形控制的各机架辊缝倾斜压下值计算模型。研究结果已用于工业生产，可保证楔形调节过程中的轧制稳定性，并能避免单机架倾斜压下量过大造成附加板形问题。     

基于主成分分析-BP神经网络的热精轧带钢跑偏预测研究

由于带钢热轧过程中跑偏的影响因素复杂,传统的机理预测模型难以保证跑偏预测的准确性。本文从数据驱动的角度出发,结合带钢轧制过程跑偏产生原理和实际生产数据,提出了一种基于主成分分析(PCA)与BP神经网络的组合模型用于预测带钢跑偏。该模型精度较高,对提高热连轧成品质量和轧制设备的寿命都具有重大意义。     

带钢热轧粗轧机跑偏控制仿真

带钢在粗轧机轧制过程中 ,由于一些因素的影响使带钢轧机左右两侧轧辊受力不对称 ,导致产生带钢跑偏现象 .轧件的跑偏不仅妨碍生产作业 ,还将导致产品出现质量问题 .为了研究跑偏现象的特征 ,以便精确地调整粗轧机 ,使其在最优工况下工作 ,本文应用Matlab软件对带钢热轧粗轧机跑偏过程的控制进行了仿真 ,得到了经过粗轧机控制后的跑偏量、出口厚度、轧制力的调节过程     

热轧工程轧线仪表小房设计特点

本文介绍了国内大型热轧工程轧线仪表小房的设计特点,主要包括宽厚板工程、热轧带钢工程、热轧钢管工程的轧线仪表小房。     

带钢头部终轧温度控制

<正>带钢头部终轧温度控制的目的是将带钢头部离开精轧机组时的温度控制在所要求的范围内,并为带钢全长终轧温度控制提供良好的初始条件。在     

热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略

为了提高热轧带钢卷取温度控制精度,针对热轧带钢轧后冷却过程非线性、强耦合性等特性,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢轧后冷却过程控制的温度数学模型,并对热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略进行了研究,同时在该模型基础上开发了系统软件,通过现场实际应用对模型功能进行了验证.结果表明,该冷却数学模型的卷取温度设定计算结果与实测结果吻合较好,卷取温度控制精度可达到±10℃,表明该模型取得了较好的应用效果,能够达到较高的控制精度.     

基于案例推理的层流冷却自学习方法研究

 采用案例推理技术研究了热轧带钢层流冷却数学模型中的长期自学习系数的确定方法。基于现场大量生产数据,从如何有效利用经验知识入手,对层流冷却工况和所采用的自学习系数进行案例构造,采用绝对过滤和相对过滤方法进行案例检索,根据当前工况和历史案例工况的相似度决定是否进行自学习系数的重用或修正。现场实际应用表明：对已轧过的钢种规格带钢,该方法能有效地避免再次轧制时带钢头部过冷现象,能显著提高带钢头部卷取温度的设定精度,能有效地提高换规格轧制时带钢头部卷取温度的控制精度。