层流冷却中带钢温度分布模型的开发

在热轧带钢层冷却控制数学模型中，由于忽略带钢内部的热传导而使卷取温度控制不良，本文采用离线二维数模计算带钢沿厚度方向上的温度分布，在线控制中给予补偿，取得较好的效果。     

不锈钢热轧层流冷却过程的温度模拟

通过对不锈钢热轧层流冷却过程的传热特性分析,建立了不锈钢热过程数学模型,并对层流冷却过程的典型工况进行了数值模拟,得出了不锈钢层流冷却过程中温度的变化规律,为不锈钢层流冷却过程的优化控制提供了依据。     

基于BP神经网络的中厚板层流冷却终冷温度预报

通过分析层流冷却过程中钢板终冷温度的各种影响因素,建立了终冷温度的BP神经网络预报模型,确定了网络的输入、输出量.运用"试凑法"对不同网络结构进行了训练,最终确立了神经网络模型结构,并用所建模型对终冷温度进行预测.结果显示:网络预测值与现场实测值比较逼近,误差基本维持在±7℃,证明所建模型是合适的,可以用于生产现场的指导.     

基于BP神经网络的中厚板层流冷却终冷温度预报

通过分析层流冷却过程中钢板终冷温度的各种影响因素,建立了终冷温度的BP神经网络预报模型,确定了网络的输入、输出量。运用“试凑法”对不同网络结构进行了训练,最终确立了神经网络模型结构,并用所建模型对终冷温度进行预测。结果显示：网络预测值与现场实测值比较逼近,误差基本维持在±7℃,证明所建模型是合适的,可以用于生产现场的指导。     

日照1580mm热连轧机层流冷却控制系统

日照1580mm热连轧机层流冷却控制系统分为过程自动化和基础自动化两级。过程自动化计算阀门开启数目及位置设定值,并根据测量的卷取温度不断修正模型精度,其功能模块包括有限差分温度模型、预设定、带钢段跟踪、测量值处理、动态设定、模型自适应等。基础自动化根据过程自动化的设定值开启或关闭阀门,同时实时收集各测量值并上传给过程自动化,其功能模块包括带钢头尾跟踪、阀门开闭延时处理、测量值收集等。自系统投入运行以来,工作稳定,带钢全长卷取温度控制误差为±18℃的命中率可达96．43％。     

热轧带钢层流冷却控制技术的创新

剖析了传统热轧带钢冷却系统存在的冷却效果差、卷取温度不可控等问题。以国内最近投运的两条热轧线的实际经验为前提,阐述了一些新的控制技术。     

中厚板层流冷却温度控制模型的自学习

对中厚板层流冷却过程的对流换热系数采用自学习修正计算，提高温度控制模型的精度。通过对层流冷却后钢板表面的实测温度和计算温度进行处理，得到该钢板对流换热系数的修正系数。对最近冷却钢板的对流换热系数的修正系数进行加权平均处理，得到下一块钢板对流换热系数的学习值。采用自学习算法后，模型的控制精度提高了12％。     

酒钢不锈钢厂热轧层流冷却控制系统研究与应用

详细介绍了层流冷却设自动控制系统,对预设定模块进行了前馈补偿;考虑模型的不确定性和大时滞特性。采用模糊Smith预估器提高了反馈控制的精度。通过系统现场调试结果分析,应用该系统可以将带钢卷取温度的精度控制在±8℃之内。大大提高了带钢的性能。     

热轧带钢层流冷却宽度方向温度分布的研究

结合有限元分析的方法,研究层流冷却工艺参数对带钢宽度方向温度分布的影响;提出合理的边部遮挡工艺,并研究了遮挡量与板宽和板厚的关系,建立层流冷却边部遮挡量的经验公式。     

宝钢热轧层流冷却卷取温度控制的改进

针对宝钢热轧层流冷却卷取温度控制系统中，影响卷取温度的各种因素进行了分析，提出了相应改造措施，得到了很好的效果。     

攀钢1450mm热连轧机层流冷却控制系统的开发及应用

阐述了攀钢1 450 mm热连轧机层流冷却控制新系统的开发与应用。该系统采用α机过程控制系统,通过预设定、在线前馈和自适应三大功能,对层流冷却模式、冷却速率和最终卷取温度进行控制,卷取温度控制精度较原系统有较大提高,±20℃的命中率由原来的88.6%提高到现在的96.4%。     

中厚板层流冷却过程控制系统在九钢的应用

以中冶京诚工程技术有限公司为江西九钢3 500 mm轧板厂开发的中厚板层流冷却过程控制系统为例,介绍了该过程控制系统的架构、冷却模型的组成、冷却策略、冷却规程计算方法和均匀性控制策略、系统界面以及实际应用效果。生产应用表明,该系统终冷温度控制精度达到±20℃,纵向温差小于30℃,各项指标达到了国外同类产品的水平,具有进...     

热轧带钢层流冷却控制策略研究

在带钢层流冷却过程中,为实现高品质的冷却效果,针对不同的参数需要采取不同的控制策略。控制的参数主要有:带钢运行速度、冷却区开启阀门数、冷却阀门喷水量、喷水模式等。在实际的生产过程中往往采用设定固定的带钢运行速度值,然后通过控制喷水量的大小来进行冷却控制。针对国内某热轧厂层流冷却实时生产数据进行分析,分析了"速厚积"对冷却效果的影响规律,制定出合适冷却策略,并验证其有效性。     

1780mm热连轧机带钢层流冷却自动控制系统开发及应用

层流冷却是控制带钢卷取温度的最重要手段。为了满足宁波钢铁有限公司1 780 mm热连轧机薄板生产线层流冷却工艺的控制要求,采用了由基础自动化控制系统和过程控制系统组成的两级计算机控制系统。介绍了层流冷却系统设备及自动控制系统结构。重点阐述了层流冷却基础自动化系统主要功能,包括层流冷却区域内带钢微跟踪、步序控制、卷取温度反馈控制以及速度前馈控制。运行结果表明,系统控制精度、响应速度均满足工艺要求。自系统投入运行以来,工作稳定,控制效果较好。     

热轧轧后层流冷却工艺设备及控制

讨论轧后层流冷却系统的系统工作原理和结构特点,并对带钢层流冷却控制模型进行了分析,同时归纳了国内部分热轧厂的层流冷却装置的布置参数．     

轧机异步轧制及层流冷却对板坯翘曲度控制的研究

在轧机上进行热轧试验,通过调整热轧试验轧机的异步比及板坯上下表面温差,研究板坯在同一加热工艺、同样道次压下分配条件下轧制后板坯的翘曲度情况。结果表明,在一定板坯厚度范围内,通过调整热轧试验轧机的异步比及板坯上下表面温差,可以改善轧制后板坯的翘曲度,该研究对轧制过程有板坯翘曲度控制要求的钢板,可以在制定轧制方案时为其提供参考。     

[k-NN]自学习模型在中厚板轧后冷却温控中的应用

 在中厚板生产过程中,轧后冷却的温度控制是决定产品组织性能的关键工艺技术。换热系数是温度控制模型的核心参数,由于其影响因素多且复杂,故很难有一个固定的模型来计算。提出一种简单有效的换热系数的自学习模型：先通过参数节点化和插值法得出全范围内的各换热系数影响因素的特征值;再基于[k-NN]原理,寻找待冷目标钢板与各已冷样本钢板之间的相似度;最后,通过IDW加权平均算法,预估出目标冷却钢板所需的换热系数。现场实际的应用情况表明,使用该自学习模型相比以往可提高控制精度约5%。     

1780热轧卷取温度控制系统

热轧带钢的卷取温度是热轧生产线的重要控制指标之一,卷取温度目标值及其控制精度直接影响着成品的组织性能和机械性能,宝山钢铁股份有限公司不锈钢分公司1780热轧生产线的层流冷却系统从TMEIC引进,投产3年来取得了良好的控制效果,本文从设备情况、系统功能和冷却模型等几个方面对1780热轧的层流冷却系统进行了简要介绍。     

热轧带钢层流冷却过程数学模型的参数化调优

分析了热轧带钢层流冷却过程中的传热,结合现场实际工艺状况,对层流冷却控制下的空冷和水冷模型中的参数进行了回归处理.实践证明这种参数回归方法能满足现场需要,实现参数化调优,取得了良好的控制效果.