薄带高速冷连轧轧制温度自动控制技术的研究

在大量的现场试验与理论研究的基础上,充分考虑到冷连轧机高速轧制的生产工艺特点,以各个机架轧制温度相对均匀为目标,把保证终卷温度在设定范围内且乳化液满足相关工艺要求作为约束条件,建立了一套冷连轧机高速轧制温度自动控制模型,并将其应用到宝钢1220冷连轧机的生产实践,通过对乳化液的浓度、温度、流量密度等关键参数的优化设定,实现了轧制温度与终卷温度的最优控制,有效的保证了带钢表面质量与板形精度,为机组创造了较大的经济效益,具有进一步的推广应用价值。     

基于罚函数法的冷连轧轧制规程优化设计

 合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

带钢冷连轧材料变形抗力模型研究

针对冷连轧轧制过程的特点,变形程度是影响变形抗力的一个重要因素。建立了变形抗力的机理模型,并将理论模型与实际数据相结合。采用某钢厂生产的低碳钢08AlA稳定轧制时的现场实测数据,利用最小二乘逐次回归变形抗力模型中的各个参变量,并选用不同的方法来获得摩擦系数,选出与实际生产数据相吻合的最佳模型。将回归出的不同变形抗力模型,分别代入轧制力迭代公式进行计算,通过比较与实测轧制力的误差,选出最优的形抗力模型应用于实际生产中轧制力和前滑的预设定。     

冷连轧穿带轧制新工艺试验研究

在对宝钢 2 0 30、1 4 2 0冷连轧机穿带工艺分析的基础上 ,提出了 2 0 30冷连轧机穿带轧制的新工艺。利用现场试验数据进行模型计算 ,提出了改进穿带工艺的建议 ,为缩短带时间、降低穿带损耗提供了依据     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.     

冷连轧轧制力计算模型及改进方案

过程控制系统要求数学模型能正确反映规律性,运算简单,并且有较高的预报精度。轧制力计算模型是过程控制数学模型的核心,轧制力的计算精度直接影响到板形与板厚控制的精度。为了提高轧制力计算的精度,通过对冷轧轧制力特点的分析和计算模型的研究,我们在现有Hill公式的基础上,考虑张力对计算冷轧带钢轧制力的影响并借助于自学习计算功能,通过添加张力影响因子和模型自学习系数对Hill公式进行了改进,在保证轧制力预报精度的同时实现轧制力的在线计算。实际数据测试结果表明轧制力在线计算模型的预报精度误差在±5%以内。     

带钢冷连轧厚头轧制过程控制应用研究

对鞍钢1450 mm冷连轧机的厚头轧制过程进行了研究,并开发出相应的控制模型。应用生产数据表明,此带钢冷连轧厚头轧制过程控制方法有效地解决了极限厚度带钢的穿带起车和头尾超差严重的问题。     

提高轧制稳定性的冷连轧动态张应力补偿模型研究

针对冷连轧轧制过程中,因为速度变化导致轧制力变化,从而引起轧制稳定性的问题,研究了一种张应力动态补偿模型。以轧制力稳定为目标,在每次过程控制设定计算中,将整个轧制速度区间进行分段处理,针对每个速度点定量计算机架前张应力和后张应力对轧制力的影响系数。在此基础上,计算每个速度点对应的前张应力和后张应力补偿值。在实际轧制过程中,对于现场不同的轧制速度,动态计算针对该速度的机架前张应力和后张应力补偿值,用于轧制过程的张力控制。该模型应用于某1 850五机架六辊冷连轧机组的轧制过程,取得了良好的使用效果,轧制稳定性得到了提高,其中轧制力最大波动率从18.38%降低到9.17%,平均波动率从2.33%降低到1.62%。同时提高了产品厚度控制精度,厚度标准方差从0.027 9降低到0.018 1。实际应用表明,该模型具有进一步推广的价值。     

冷连轧过程控制数学模型研究

轧制力的计算受变形抗力、摩擦系数、轧辊压扁等多种轧制因素影响,是一个非线性关系.对冷连轧轧制力模型进行了研究,考虑轧制变形区内金属塑性变形和入、出口弹性变形,采用将变形区离散化的方法,建立冷连轧机轧制力数学模型.经实践数据检验,该轧制力模型的计算结果误差小,能较好的满足生产需要.     

多级蒙特卡罗算法用于带钢冷连轧轧制规程优化的尝试

本文采用多级ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ的算法思路，以等功率余量为原则，在对带钢五机架冷连轧机组的条件和参数进行了一定程度简化的基础上，进行了轧制规程优化计算，编程运行结果满足工艺特点的要求。     

冷轧乳化液铁粉颗粒对摩擦系数的影响

 乳化液在轧制过程中主要起润滑和冷却的作用,其性能对保证带钢轧后的表面质量起到至关重要的作用。乳化液的润滑作用主要体现在轧制过程中带钢和轧辊之间形成一层油膜,使得带钢表面和轧辊之间的润滑处于液体润滑状态,在降低轧制过程摩擦系数的同时,降低轧辊的磨损。在实际的轧制过程中,经长期使用后,乳化液中混入大量的铁粉和其他杂质,使乳化液的润滑性能发生了改变,从而对轧制摩擦系数产生影响。通过试验研究,发现乳化液铁粉含量、铁粉颗粒直径的变化对软带钢表面摩擦系数影响显著,对硬带钢表面摩擦系数影响甚微。     

基于实测值置信度的冷连轧轧制力模型自适应

 采用数值积分方法建立了冷连轧在线轧制力模型,确定了轧制力模型自适应的执行条件和计算流程。针对轧制力模型自适应指数平滑算法中难以用固定增益系数适应轧制状况变化的问题,提出了一种根据实测数据动态调整增益系数的方法,建立了增益系数与测量值等效置信度之间的数学关系式。该轧制力模型自适应算法已应用在某1450mm 5机架冷连轧机组上,通过比较自适应前后的计算值与实测值的均方差可知,采用模型自适应后,轧制力模型的计算精度显著提高。     

Neural Network Friction Model for Cold Strip Rolling

A neural network friction model with very good prediction accuracy was developed on the basis of industrial data. Simulative calculation indicated that the accuracy of rolling force and motor power calculation can be improved using the calculated friction coefficient. It was found that reduction ratio and deformation resistance of strip has more effects than other parameters, and the effects of most parameters are affected by rolling speed.     

冷连轧机过程控制在线负荷分配方法

介绍了一种在线使用的冷连轧机负荷分配方法:通过查询数据库得到初始的负荷分配模式和负荷分配比,利用该负荷分配模式建立单目标负荷目标函数;采用简化的Newton Raphson法迭代求解非线性方程组,得到负荷分配的初始结果;根据第5机架轧制带钢长度对负荷分配结果进行修正,以克服轧制过程中带钢打滑现象;对负荷分配结果进行极限值的检查修正并最终确定负荷分配结果。该负荷分配方法用于在线,有较好的使用效果。     

Multi-Objective Optimization for Tandem Cold Rolling Schedule

 Based on rolling feature of continuous tandem cold rolling mill, such as multi-variable, strong coupling, non-linear, analyze and set the equal relative load, preventing slippage and profile well as the multi-objective optimization goal, BP neural network with self-learning function is adopted to replace traditional rolling force models and then Levenberg-Marquardt algorithm is adopted to predict the rolling force. Then use multi-objective fuzzy theory to solve the problem of multi-objective optimization of tandem cold rolling schedule. With the example of 1370mm tandem cold rolling, the rolling schedule of the common rolling, the single-object optimization design and the multi-objective fuzzy optimization design are compared with each other, optimization result shows the proposed optimization method decreases the value of three objective functions simultaneous. The performance of the optimal rolling schedule is satisfying and it is promising.     

冷连轧机边降控制窜辊数学模型研究

 针对某冷连轧机边降控制存在的问题,采用显示动力学有限元方法建立了四辊轧机辊系与轧件一体化有限元仿真模型,分析了影响带钢边降的主要因素带钢厚度和带钢变形抗力对带钢边降的影响。基于边降控制机理和自主设计的EDW边降控制工作辊辊形特点,用边降控制等效面积法建立了冷连轧机边降控制窜辊数学模型,通过有限元仿真数据分析和工业轧制试验确定了模型参数。1700四辊冷连轧机应用本窜辊模型投入自主研制的EDW边降控制工作辊和配套的VCR变接触支持辊,取得了电工钢板边降平均值≤7 μm的比率达到98.22%且同板差≤10 μm的比率达到97.25%的显著生产实绩。     

冷连轧负荷分配优化方法

 冷连轧负荷分配最优化对于提高冷轧带钢的产量和质量具有至关重要的作用。在研究蚁群算法优缺点的基础上,首次提出了将遗传算法和蚁群算法相融合的GA ACA优化算法应用于冷连轧负荷分配的优化。该算法采用遗传算法生成初始负荷分配,利用蚁群算法求取最优化分配结果,优势互补,具有计算精度高、速度快等优点,适合于负荷分配的在线应用。试验对比数据证明了该方法的有效性,为冷连轧负荷分配的优化提供了一种新的方法。     

一种结合模拟退火算法的BP网络冷连轧参数预报模型

 用神经网络模型代替传统的数学模型,达到提高轧制参数预报精度的目的。在分析了轧制原理的基础上设计了神经网络冷连轧参数预报模型,并针对前向网络反向传播算法（BP）收敛速度缓慢和易陷入局部极小点的缺点,将有全局寻优特性的模拟退火算法（SA）与之结合得到具有较快收敛速度和较高逼近精度的神经网络轧制参数预报模型,提高了网络的快速性和精确性。最后以轧制力预报为例,证明了该方法收敛速度快,稳定性好,可信度高,具有较好的应用前景。     

冷连轧机成品板面粗糙度控制技术的研究

以宝钢2 030 5机架冷连轧机为研究对象,经过现场试验与理论研究,在分析了影响冷连轧机成品带钢表面粗糙度的主要因素的基础上,提出了一套冷连轧机成品板面粗糙度预报模型,给出了针对冷连轧机的成品板面粗糙度控制方案,并将其应用到现场成品板面粗糙度控制,命中率达到80%以上.