宝钢某连续退火机组平整机控制技术

宝山钢铁股份有限公司某连续退火机组采用双机架平整工艺,以延伸率控制为核心,通过调节张力或轧制力来实现延伸率的稳定.延伸率采用闭环控制,为提高实际延伸率的计算精度,在高速和低速两种不同的情况下,采用不同的方法进行计算.张力调节器的输出乘以一个比例系数,作为上游设备速度给定的张力前馈补偿,以减小动态过程中带钢张力的波动.轧制力控制采用轧制力外环、位置内环的双闭环结构,提高了系统的动态性能和抗干扰能力.实际应用结果表明,这套平整机控制技术确保了机组质量和通板的稳定性,能够满足薄板高速生产的要求.     

冷轧平整机轧制伸长率控制问题研究

冷轧平整机生产中速度升降时伸长率变化太大,严重影响带钢质量.针对具体生产状况,从计算模型和系统结构上分析,对轧制过程中的伸长率跳变问题进行了研究,找出了发生问题的主要原因.试验表明,系统调整后速度升降时伸长率的跳变减少,只有原来的95%.     

平整机控制系统优化

通过对某钢厂单机架4辊冷轧平整机工艺设置、控制系统组成、控制功能的研究,用激光测速仪代替编码器,成功的解决了由于入口张力辊、出口转向辊打滑造成延伸率控制精度无法满足生产的问题。同时提出增加板形辊,实现板形自动控制;增加张力计,用变张力、变轧制力控制方式解决恒张力变轧制力控制方式中薄带钢延伸率控制效果不理想的问题。     

宝钢1550连续退火机组平整机延伸率控制技术

宝钢 15 5 0CAL平整机延伸率反馈采用KC5A智能模块 ,KC5A模块的延伸率累计偏差输出具有实时性 ,使延伸率偏差控制具备平滑连续性 ;同时采用平整机前后张力独立闭环控制、轧制力闭环控制延伸率以及加减速时轧制力前馈控制等先进技术。系统投入运行以来稳定性好、控制精度高 ,经平整后带钢具有机械性能好、平直度高、能有效调节带钢表面粗糙度等优点。     

梅钢连续退火机组平整机延伸率控制系统

介绍了梅钢冷轧连退平整机的延伸率控制系统，其中包括延伸率的定义及测量，延伸率控制特点及控制手段，并定性介绍了延伸率的控制策略。     

基于BP神经网络斜轧穿孔轧制力的预测

借助Matlab工具箱中BP神经网络,对斜轧穿孔区轧制力进行预测。通过分析影响轧制力预报精度的因素及网络性能,确定了网络结构、有关参数和网络训练算法(优化BP算法),实现了轧制力的精确快速预报,预报相对误差1.67%～6.33%,平均3.735%,满足了工程计算的精度要求。     

冷轧平整机延伸率控制技术

介绍冷轧平整机组的延伸率控制系统,包括延伸率的定义、测量和控制技术等。对延伸率的直接和间接测量方法进行比较,分析各自的优缺点,提出在恒延伸率控制模式下,针对不同的带钢厚度,采用调节轧制力或者张力的方法来保证延伸率的恒定。     

平整机在热镀锌机组中的应用

对梅钢冷轧热镀锌机组平整机的使用模式进行了详细分析和解剖,包括恒轧制力模式、恒延伸率模式,以及在各种控制模式下的轧制力控制、延伸率控制、前后张力的控制,并从电气控制流程和软件程序的角度做了详细的分析和阐述.     

1500mm冷轧平整机的延伸率控制技术

介绍武钢集团鄂钢冷轧薄板厂的1500mm冷轧平整机组的延伸率控制系统,包括延伸率的定义、测量和控制技术等.     

基于模糊聚类的BP神经网络模型预报中厚板轧制力

以实测数据为基础,在中厚板轧制设定中采用BP神经网络的方法取代传统的轧制力数学模型,并对神经网络输入项和训练样本进行分析,将传统轧制力模型的自学习过程引入神经元网络用于轧制力预报,改善预报精度.采用模糊聚类分析方法,科学选取学习样本,解决了由于样本多学习速度慢的问题.通过在线数据分析,可知这种方法对轧制力的预报精度有很大改善,而且神经元网络的结构也得到简化.此方法可以作为神经元网络应用的一个拓展.     

宝钢2030酸洗机组中拉矫机和平整机的延伸率分配

为了研究宝钢2030新酸洗机组中钢板的总延伸率在拉矫机和平整机之间的合理分配, 主要进行了钢板在酸洗前后不同延伸率分配下的力学性能实验,通过多方面分析,最终确定了拉矫机和平整机的延伸率.     

鞍钢冷轧1700mm平整机延伸率控制系统应用研究

对鞍钢股份有限公司冷轧厂1700 mm平整机延伸率控制系统进行了研究。针对平整机实际运行中存在的问题,建立了由轧制力反馈控制、轧制力前馈控制、张力反馈控制组成的新的延伸率控制系统。实际应用表明,带钢低速延伸率偏差≤0.1%,带钢高速延伸率偏差≤0.05%,满足了工艺要求。     

本钢冷轧厂平整机组AUTOMAX控制系统

介绍了引进的美国Ｒｅｌｉａｎｃｅ公司生产的ＡＵＴＯＭＡＸ控制系统的硬件总体结构及软件支持中所采用的三种主要程序。直流调速系统是全数字式调节系统，电机调速范围宽，电机的电流，电压和速度控制精度高，电流环，速度环的动态时间快，系统动，静态性能好且稳定可靠，系统故障诊断方便，带钢的延伸率控制精度高。     

基于神经网络的热带钢连轧弯辊力预报模型

针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点,利用日照钢铁有限公司1580 mm七机架热轧机生产数据,对精轧机组进行了基于神经网络的弯辊力优化预报。基于神经网络的弯辊力预报模型与传统模型相比,可进行高度非线性模拟,以大量实际数据作为神经网络训练输入,有模型结构简单、容易实现等优点。基于神经网络的弯辊力预报模型不但考虑各种输入参数相互之间的影响作用,而且考虑到各机架输出之间的关系,可用于提高头部板形控制精度,并为实际弯辊力设定提供了指导和试验基础。     

鞍钢1 500 mm冷轧平整机组延伸率控制技术

介绍了延伸率控制技术在鞍钢冷轧厂1500mm冷轧平整机组的应用情况,包括延伸率控制系统构成、调试方法等,对轧制力控制模式和轧制力张力联合控制模式做了重点阐述。根据生产实际,制定出控制系统各工艺参数的调试策略。针对平整机组加减速时出现的延伸率波动问题,提出速度前馈轧制力预控的解决方案。     

线材轧机孔型系统的改进

简要介绍三轧厂的工艺现状和原孔型配置,阐述已定成组传动连轧孔型设计的原则和方法,在充分计算和分析现有设备的情况下,对原有的孔型系统进行了部分修改,通过修改前后工艺参数及各生产指标的对比,证明了其修改的合理性,并取得了良好的经济效益。     

热轧板坯头部翘曲机器视觉检测与BP神经网络预测控制

为解决热轧粗轧阶段板坯头部翘曲自动控制问题,以某2 250 mm热轧线粗轧机组为对象,介绍机器视觉检测原理及其在热轧生产线检测位置及检测结果的表征方式。通过分析影响板坯头部翘曲的因素,建立了9-10-6-1的4层BP神经网络预测模型,以现场检测数据为样本对网络进行了训练和预测验证。结果表明,神经网络模型预测精度符合现场的控制要求,这为热轧过程头尾翘曲自动控制和生产的无人值守奠定了基础。