七机架热连轧机组轧制温度综合优化技术

热连轧轧制过程中的轧制温度会影响带钢变形抗力以及轧制力的大小,进而改变带钢的出口厚度以及出口板形分布,因此,当轧制温度设定不合理时,会导致带钢的出口厚度精度变低、出口板形质量变差。充分考虑到热连轧机组的设备特点及其轧制工艺特点,首先,通过对变形抗力模型、出口厚度模型、宽展量模型以及出口板形模型的研究,定量分析了轧制温度对变形抗力、出口厚度、带钢宽展量以及出口板形的影响效果及其影响过程。然后,针对由于轧制温度设定不合理而导致的出口板形质量较差的问题,以板形分布的极值差值程度以及波动程度为约束条件建立了带钢板形横向控制目标函数与纵向控制目标函数,进而建立了带钢板形综合控制目标函数,针对由于轧制温度设定不合理而导致的出口厚度精度较低的问题,以出口厚度偏差的标准差以及出口厚度偏差的平均值为约束条件建立了带钢厚度偏差综合控制目标函数,并在此基础上以出口板形最优以及出口厚度偏差最小为目标,以7个机架的极限轧制力、宽展量以及轧制温度变化范围为约束条件建立了七机架热连轧机组轧制温度综合优化设定目标函数,实现了七机架热连轧机组轧制温度设定值的综合优化,将该优化技术应用到了国内某热连轧机组的带钢生产中后使...     

七机架热连轧机组板形综合控制技术

针对七机架热连轧机组机架数量多,轧制工艺复杂,各机架控制能力得不到充分发挥而造成轧件板形出现中浪、边浪以及复合浪等问题,充分考虑七机架热连轧机组设备结构特点,同时结合轧制工艺条件,采用相对长度差法来表示轧件板形值,并以轧机有载辊缝为桥梁,根据辊系弹性变形模型与金属变形模型的耦合关系进行求解,建立热连轧机组板形预报模型。根据工作辊弯辊力和窜辊量对轧件板形可快速调整的特点,结合现场实际生产情况,确定工作辊弯辊力和窜辊量的研究范围,通过板形预报模型定量分析不同工作辊弯辊力和窜辊量情况下轧机有载辊缝凸度和轧件板形的变化过程,得到轧件板形的调控域,在此基础上提出板形综合控制策略。同时为了保证轧件凸度要求和避免轧辊过度磨损,提出各机架轧件出口厚度精度和辊间压力均匀度约束条件,并以各机架轧件板形波动最小为目标函数,对工作辊弯辊力与窜辊量进行综合优化,开发出适合热连轧机组板形综合控制技术。将该技术应用到某2 050热连轧机组生产实践,结果表明,典型规格产品在工作辊弯辊力和窜辊量优化后,轧件在热连轧过程中板形质量明显改善,轧件出口板形由10.5 I改善到4.8 I,现场应用效果良好。     

一种基于遗传神经网络的热连轧带钢弯辊力预报方法

针对传统板形模型缺陷和带钢热连轧轧制特点,提出基于遗传神经网络的弯辊力优化预报方法.利用1580mm热轧Q235B钢种实际生产数据对网络进行训练和测试,并对结果进行分析比较.结果表明遗传神经网络预报能力不但优于传统弯辊力设定模型,而且优于单纯神经网络的预报能力,能较准确预报热连轧带钢弯辊力.基于遗传神经网络的弯辊力预报模型可提高头部板形控制精度,有实际应用的价值.     

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。     

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%.     

1750mm冷连轧机弯辊力模型研究与设定

针对1 750mm冷连轧机组的设备特点,计算并分析了弯辊力对成品带钢板形的影响规律。深入研究了带钢宽度、带钢入口厚度、中间辊横移量、带钢凸度、单位轧制力、轧辊辊径和轧辊凸度等因素对最优弯辊力的影响。通过统计分析和理论计算,利用Origin软件进行多元回归拟合,最终建立了冷连轧过程最优弯辊力预设定模型。采用新模型设定计算弯辊力的最大偏差低于5.67%,成品带钢的板形标准差平均值降至1.83IU。实践证明,该弯辊力模型具有较高的板形控制精度和较好的板形控制稳定性。     

济钢1700ASP宽带钢热连轧板形设定模型的研究

为改善热轧带钢板形控制性能,提高产品板形质量,针对济南钢铁股份有限公司1700ASP宽带钢热连轧生产线,开发了特殊工作辊辊形和支撑辊辊形技术及板形过程控制系统.本文综合考虑辊形技术及轧制过程中热胀、磨损因素等对该系统中板形设定模型的影响,利用解耦思想进行来料与目标凸度的机架凸度分配,通过二维变厚度有限元方法计算辊系弹性变形并建立板形模型,最后根据实时工艺数据通过模型计算对弯辊力和窜辊量进行设定.系统自2008年投用以来运行稳定,生产表明凸度与平坦度命中率有较大提高,尤其是厚度大于6 mm、宽度大于1200 mm规格带钢的凸度偏差控制在±35 μm的比例由原来的37.9%增加到85%以上,极限薄规格带钢平坦度命中率也有较大幅度提高,具有较为广阔的推广前景.     

基于CF-PSO-SVM的冷连轧非稳态工作辊弯辊模型优化

 板形质量是冷轧带钢重要的技术质量指标,同时工作辊弯辊是改善冷轧带钢板形质量的最有效的控制手段之一。冷连轧机组在高速稳定的轧制过程中板形控制精度能够达到较高的水平,但在升降速非稳态的轧制过程中板形控制效果非常不理想,这也成为制约冷轧带钢产品质量的不利因素。为了提高冷连轧机在升降速非稳态轧制过程中带钢板形的控制精度,在深入研究了冷连轧弯辊力设定原理的基础上,利用智能算法和包括出入口带钢厚度、机架间口张力、轧制速度、中间辊窜辊、带钢宽度、轧辊倾斜以及轧制力等现场实际轧制大数据样本,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的工作辊弯辊力预测模型。同时阐明了粒子群优化算法和支持向量机的基本原理,引入压缩因子的概念,提升了粒子群算法参数寻优的效率,选取冷连轧机组五机架为研究对象,利用拉依达准则对轧制数据样本进行处理,通过平均绝对误差、均方差误差和平均绝对误差百分比等评价指标对比预测模型的性能。结果表明,改进的预测模型具有良好的模型预测性能和泛化能力,同时根据实际生产数据样本,回归出基于轧制速度和辊间弹性系数的弯辊力缝补偿模型,并验证了模型的有效性,模型的投入降低了板形控制系统的负荷,改善了非稳态轧制过程中的板形控制精度,产品头尾部的质量合格率提高了5.1%。     

LVC工作辊辊形窜辊补偿研究与应用

在热连轧带钢板形控制中,磨损和热胀会影响LVC工作辊的辊缝形状,进而影响到其板形调控性能,本文应用二维变厚度有限元法分析了不同轧制过程中LVC工作辊承载辊缝形状和承载辊缝凸度的变化情况,针对原有窜辊公式不能反映辊缝随轧制过程变化的缺点,建立了新型的LVC工作辊窜辊补偿公式以及相应的窜辊补偿策略,并将其成功应用在鞍钢ASP2150热连轧板形自动控制模型中,从而实现板形预设定的高精度控制.从现场轧制的带钢板形工艺数据可以发现,使用LVC辊形加窜辊补偿可以明显改善带钢板形质量,具有较强的实用性.     

基于刚度特性分析的UCM冷轧机板形板厚综合设定模型

 针对六辊UCM冷轧机,利用大型非线性有限元软件MSC.Marc建立仿真模型,并利用该模型系统计算了板形板厚综合设定模型中所需的轧制力、工作辊弯辊力、中间辊弯辊力的横、纵向刚度,分析了中间辊横移对轧制力横、纵向刚度的影响规律。并在轧机刚度分析基础上给出了中间辊横移位置设定模型、弯辊力设定模型和空载辊缝设定模型等,建立了六辊UCM轧机板形板厚综合设定模型和设定策略。采用有限元模型验证了板形板厚综合设定后的板形、板厚均满足目标要求。     

冷轧极薄规格带钢羽痕缺陷生成机理与控制

针对双机架平整机生产极薄规格带钢时表面出现的羽痕缺陷生成机理进行了分析。通过研究发现,羽痕生成是由于极薄规格带钢在宽度方向上由轧制力和张力共同作用下出现不均匀变形,该变形产生的分界线在平整过程中出现了不均匀延伸;而在平整过程中由于弯辊和窜辊的预设定参数不合理、单位张力设定偏低、平整过程中弯辊力与轧制力不匹配等因素导致带钢局部延伸偏大,形成了明显的浪形,此浪形若经过平整机辊缝碾压则生成羽痕缺陷。通过将平整机设定张力提高30%、调整板形曲线为1~8 IU的大边浪、依照带钢厚度调整平整机板形预设定参数以及开发轧制力弯辊力跟随控制模型等措施,极薄规格带钢羽痕缺陷带出品由 206降至51 t/月,基板表面质量满足了国内外多家高端用户的要求。     

变接触轧制技术在热带钢轧机上的应用

阐述了变接触轧制技术的原理.从理论上分析了变接触轧制技术在提高承载辊缝横向刚度、增加弯辊力调控功效、改善辊间接触压力分布方面的作用.通过在宽带钢热连轧机上的长时间应用证明:变接触轧制技术可以显著改善轧后带钢的板形质量、降低轧辊消耗和增加轧制单位公里数.     

六辊冷连轧机板形前馈控制模型的研究

冷连轧过程中,轧制力波动对板形的影响很大,需要采用弯辊力进行实时的补偿。针对六辊冷连轧机,分别研究了仅用工作辊弯辊和采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型。实际控制效果表明,这两种板形前馈控制模型都能有效消除轧制力波动对板形产生的不利影响;采用工作辊弯辊的板形前馈控制模型只能控制由于轧制力波动产生的二次板形,而对四次板形几乎不产生影响;而采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型则对二次和四次板形均具有很强的控制能力。     

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。     

热连轧机组轧制过程宽展量评估技术的开发

针对热连轧过程中因宽展量而导致的带钢宽度控制难度大、板形质量变差及下道工序的带钢边部裁剪过多等问题,首先对宽展量模型、宽展量影响因素及其宽展量对板形的影响机制进行了简要分析。通过分析可知宽展量设定值、宽展量分配及其影响因素的优化是解决上述问题的关键。因此在对宽展模型及板形模型研究的基础上建立了带钢宽展量范围计算目标函数、优化分配目标函数及共同影响因素优化目标函数,实现了以优良出口板形为前提的带钢宽展量范围的计算、各个机架的宽展量最优设定及其影响因素的微调优化,完成了热连轧机组轧制过程宽展量评估技术的开发,将其应用到国内某热连轧机组后提高了出口带钢的宽度控制精度及带钢板形质量。     

热连轧机支承辊辊型曲线多目标优化设计研究

以850 mm四辊热连轧机组为研究对象,建立了轧辊辊间接触压力和板形计算模型,以均匀辊间接触压力分布和带钢板形良好为目标,对热连轧机精轧机组支承辊辊型曲线进行了多目标优化设计。理论计算表明,优化后的支承辊辊型曲线均匀了辊间接触压力分布,降低了辊端接触压力峰值,同时能够提高弯辊力对板形的控制效果。工业生产试验后正式推广使用,支承辊掉肩和掉肉现象得到了有效遏制,带钢板形良好。     

梅钢热轧板形模型功能研究

目前在板带生产中，产品的凸度和平直度精度成为衡量产品质量的重要标志。梅钢1422mm热连轧于2002年引进了GE先进的板形模型控制技术，采用CVC辊型、弯辊和窜辊来控制板形，对窜辊量与弯辊力进行设定与闭环控制，板形质量有了量化指标与控制手段。就板形模型的设定、控制原理和自适应方法进行了探讨。     

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。     

冷轧目标板形设定技术的研究与应用

针对冷轧机经常出现的带头带尾板形不良的问题,介绍了一种目标板形动态设定技术,根据轧制过程中轧制力变化和轧制速度变化情况,并考虑带钢边部覆盖率和出口厚度等工艺参数,对目标板形进行动态设定,以改善带头带尾板形并减少断带率。该技术在单机架可逆轧机上已成功应用,改善了带钢头尾边部板形质量,减少了断带率并提高了机组产能,应用效果显著。     

PC热带钢连轧机弯辊力和交叉角的控制决策

提出了PC热带钢连轧机板凸度和板形的控制原则,确定了弯辊力与交叉角配合的控制策略,并利用所建立的交叉角优化计算模型和实测数据对上海宝山钢铁（集团）公司1580PC热连轧机现场轧制的5块带钢进行了成品板凸度,交叉角及弯辊力最佳设定的计算,计算结果表明,成品板凸度的计算值与实测值吻合很好;交叉角优化后,在仍保持板形良好的情况,成品板的凸度较优化前有不同程度的减小,这说明交叉角优化效果较明显。