提高热轧带钢厚度精度研究

针对鞍钢1780热轧生产线带钢头部厚度波动的问题,结合该生产线带钢厚度精度控制的基本思想,分析了波动产生的原因,提出了相应措施.     

基于优化RT-PLS的热轧带钢头部厚差诊断研究

摘要：头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取方法,建立了基于优化相对变换偏最小二乘法(Relative Transformation Partial Least Squares,RT-PLS)的带钢头部厚差诊断模型。实例表明：优化RT-PLS诊断模型能够准确查找出导致带钢头部厚差超限的主要特征参数,指导生产现场的调节,成功降低了后续带钢的头部厚差,使厚度命中率由92.18%提升至97.13%,为带钢头部厚差的诊断研究提供了一种有效的诊断方法。     

基于优化RT-PLS的热轧带钢头部厚差诊断研究

头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取方法,建立了基于优化相对变换偏最小二乘法(Relative Transformation-Partial Least Squares, RT-PLS)的带钢头部厚差诊断模型。实例表明:优化RT-PLS诊断模型能够准确查找出导致带钢头部厚差超限的主要特征参数,指导生产现场的调节,成功降低了后续带钢的头部厚差,使厚度命中率由92.18%提升至97.13%,为带钢头部厚差的诊断研究提供了一种有效的诊断方法。     

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。     

热轧带钢尺寸精度的提升

热轧带钢同条尺寸差及横截面三点差是反映带钢尺寸精度的两项重要指标.本文综合分析了热轧带钢生产过程中影响尺寸精度的关键因素,通过优化加热温度、降低中间坯厚度、优化立辊孔型、降低轧辊热膨胀、更改除尘方式、优化生产计划编排等措施,带钢生产过程稳定,尺寸精度得到显著提高,横截断面厚度差≤0.02 mm,同条厚度差≤0.05 m...     

提高半连续热带钢轧机板厚精度的辊缝设定模型

为克服带钢头尾温差对成品带钢厚度超差的影响,保证对带钢的厚度精度的要求,本文建立了实现带钢头部按成品带厚负公差轧制,带钢尾部按成品带厚正公差轧制的辊缝设定模型。应用本文所建立的辊缝设定模型进行计算机离线分析表明,可消除带钢头尾温差对带钢厚度超差的影响,给出带钢厚度公差δ值,以满足对带钢厚度精度要求,提高成品带钢的收得率,能取得较理想的经济效果。     

热轧带钢厚度波动及其控制措施

厚度是板带钢的主要尺寸,其精度是考核带钢质量的重要指标。唐钢1 580 mm热轧线的带钢厚度尺寸指标已达到了较高的水平,但在生产过程中发生的带钢厚度波动严重困扰了生产顺行,对后续加工质量造成了严重影响。本文结合客户需求,针对1 580 mm热轧生产线厚度波动的原因进行了分析,并制定了相应的解决措施,有效地控制了带钢厚度波动问题,赢得了客户的好评。     

基于热连轧精轧厚度控制理论与头部厚度优化研究

提升热连轧带钢厚度精度一直是提高产品质量的主要目标。根据弹跳方程,从厚度控制原理方面阐述了自动厚度控制(automatic gauge control,AGC)补偿对于厚度控制的理论影响,并结合薄材酸洗钢头部易发的超薄现象,从F7通板后的AGC介入的3个阶段展开分析了厚度控制异常的机理原因,通过对于精轧AGC补偿量及小套量保护逻辑的控制优化,从理论与现场实际有效地结合,改善了头部厚度异常现象。     

冷连轧机飞剪剪切动态分析与自动剪切控制方法的应用

针对唐钢冷连轧机飞剪自动剪切时出现的带钢头部弯曲导致的堆钢问题,通过对冷连轧机飞剪自动剪切动态分析,提出了根据不同带钢的厚度规格选择不同的飞剪速度控制方法。实际生产应用后,堆钢问题得到解决,实现了连轧机对所有厚度规格带钢的飞剪自动剪切,满足了连轧机连续生产,保证带钢头尾厚度精度。     

带钢层流冷却过程数值模拟及卷取温度预测分析

结合宝钢2050热连轧层流冷却生产线,建立了带钢层流冷却过程传热数学模型,同时考虑相变潜热对带钢温度的贡献。采用实测的卷取温度,修正了带钢表面换热系数模型,模拟研究了冷却模式、速度、厚度等对卷取温度的影响。结果表明:卷取温度计算值与实测值的标准差小于14℃;相变潜热对卷取温度的贡献为28℃;冷却模式、速度、厚度是影响卷取温度的重要因素;该模型能够满足宝钢2050热连轧层流冷却卷取温度的预报精度,对实际生产具有较好的指导性作用。     

中厚板厂薄规格钢板轧制技术开发

通过分析影响薄规格钢板生产的因素,如精轧机轧制温度控制、板形控制、厚度控制等,开发出批量生产薄规格钢板的技术措施,如优化加热炉温度控制,提高精轧机温度保障能力;优化精轧机厚度自动控制系统的控制程序,实现薄规格钢板高精度厚度自动控制;优化精轧机辊型和轧制策略,提高板形控制能力等。成功开发出6 mm×3 000 mm极限薄规格钢板,并具备了薄规格钢板批量生产能力。     

冷轧无取向硅钢纵向厚度精度优化控制方法

 针对某冷轧厂无取向硅钢生产中出现的纵向厚度不符、带钢全长纵向厚度高精度命中率偏低的问题,对该厂带钢纵向厚度控制的主要环节进行分析。通过工业过程数据分析和理论计算,研究了测厚仪设定参数和冷轧工艺参数对无取向硅钢纵向厚度精度的影响,并优化相关参数,最终提出提升冷轧无取向硅钢纵向厚度精度的技术方案。该技术方案应用于现场生产后,消除了生产初期批量出现的硅钢厚度不符的现象,无取向硅钢全长纵向厚度偏差5 μm以内的比例由方案应用前的85%上升到98%,3 μm以内的比例达到90%。     

基于TDC的单机架六辊可逆冷轧机自动控制系统

介绍了1 450 mm单机架六辊可逆冷轧机的构成和主要参数,详细阐述了基于TDC系统的基础自动化控制系统的硬件配置和实现的功能,说明了HGC、张力控制、厚度控制等主要控制方法。现场实际应用表明,TDC控制系统比基于S7-400的控制系统在控制精度和响应速度上更加优越。     

中厚板轧机轧制力自学习模型的应用

 介绍预计算轧制规程中所使用的轧制力模型,在此基础上根据轧制过程中的仪表反馈数据开发出一种新的轧制力自学习模型。并对轧制力自学习系数层别划分的方法,依据和效果做了系统的分析。现场在线应用结果表明:给出的轧制力模型具有良好的预测精度,末道次轧制力预测误差可以控制在3%以内,其他道次可以控制在5%以内。     

层流冷却过程中带钢温度场数值模拟

分析了带钢层流冷却过程中的传热，并利用有限元法对层流冷却过程中带钢温度场进行了模拟计算。结果表明：随着轧件厚度的减薄，在带钢厚度方向上的温差逐渐减小；冷却速度不同时，带钢表面温度和中心温度的变化趋势以及波动幅度相应发生变化。在进行模型计算时，应合理考虑带钢厚度及内部热传导的影响。这对提高数学模型的精度，控制卷取温度，提高产品质量以及指导生产具有重要意义。     

攀钢HC冷连轧机厚度控制影响因素分析

介绍了攀钢HC冷连轧机的特征,分析了影响冷轧产品厚度控制的主要因素,并结合生产实际情况,提出了提高厚度精度控制的有效措施。     

1580热连轧机减少轧件温降措施的研究

宝钢1580热连轧机采取了保温罩、较厚的粗轧出口中间坯、先进的粗轧道次负荷分配方式等措施，以减少轧制过程温降。其温度计算数学模型计算精度较高。本文介绍了该轧机的温度数学模型，分析轧制过程中的轧件温降，较详细地介绍其减少轧件温降的措施。     

无缝钢管三辊轧制荒管壁厚偏心分析

 三辊轧制荒管壁厚偏心控制是无缝钢管壁厚精度控制的重要环节。基于生产试验分析了荒管壁厚偏心的特征,运用解析方法建立了三辊轧制荒管壁厚偏心的理论计算模型,针对实际生产条件进行了预报计算与比较,分析了三辊轧管工艺因素对荒管壁厚偏心的影响特点,并进一步讨论了改善荒管壁厚偏心的方法。研究结果表明,荒管壁厚偏心的基本特征表现为“偏心螺旋型”,在荒管壁厚不均中的占比达80%以上;毛管壁厚偏心和温度偏心是影响三辊轧制荒管壁厚偏心的最重要因素;增大三辊轧制减壁量、降低毛管温度、提高轧辊台肩高度、增大轧辊转速有利于减小荒管壁厚偏心。     

高温应变栅丝蠕变对应变测量精度影响与补偿

接触式应变测量是材料和构件高温力学行为研究的必要手段,其测量精度是高温应变测量领域关注的热点,而应变栅丝的高温蠕变性能是测量精度的主要影响因素.本文首先根据材料蠕变机理分析应变片的蠕变特性,搭建高温应变栅丝蠕变电测的系统,基于诺顿蠕变规律与试验的测量结果,建立应变栅丝的高温蠕变模型.论文基于应变栅丝蠕变输出有限元模型,对栅丝蠕变输出的影响因素进行研究;最后建立了高温应变蠕变补偿模型,以提高高温应变测量精度,并取得了试验验证.      

精轧轧辊磨损自适应模型的应用研究

针对攀钢热轧板厂精轧模型在轧制单位中后期出现温度模型及变形模型中轧制参数预报精度下降的现象，提出应用精轧轧辊磨损自适应模型补偿、修正精轧工作辊及支承辊磨损，避免单独依靠厚度调节变量HUVER调节而导致轧制中后期模型预报精度下降。