用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法
【专利摘要】一种用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法，属于轧钢自动化控制【技术领域】。在轧制新品种首卷钢时，在常规热连轧规程设定计算中增加了自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序。优点在于，当轧制新品种首卷钢时，规程设定计算自动调用这两个子程序，判断、搜索并调整相对应层别中的模型参数，提高了新品种首卷钢的尺寸控制精度，解决了轧制新品种首卷钢尺寸控制精度差的难题。尤其是在轧机投用初期轧制钢种和规格不多的情况下，该方法可以快速完善相邻层别的模型轧制参数，降低了模型维护人员的维护难度，减轻了维护人员的工作负担。
【专利说明】用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于轧钢自动化控制【技术领域】，特别是涉及一种用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法。
【背景技术】
[0002]在现代热连轧生产过程中，为了保证成品钢卷的尺寸控制精度，过程控制计算机通过一系列的数学模型进行规程设定计算，得到轧制过程中各种生产设备的设定值或设定方式，并按照一定的时序，将规程设定计算的结果传送给基础自动化计算机。常用通用的规程设定计算流程如图1所示。
[0003]由于建模假设条件不当或现场数据测量误差等因素的影响，数学模型在过程控制应用时的精度总是有限的。因此，在生产控制中，需要对数学模型进行自学习修正。根据现场实际测量数据，采用一定的自学习修正算法，对数学模型的相关参数进行自学习，自学习得到新的模型参数用于轧制下一块带钢或以后轧制相同规格材质带钢的预设定使用，这样可以大幅度提高模型的计算精度。
[0004]为了进一步提高模型的计算精度，可以将复杂的非线性模型分段线性化，将影响模型计算精度的主要因素看成是一个多维空间，然后将这个多维空间划分成多个小单元体，不同单元体按照不同的变量变化区间来选择数学模型参数，每一组模型参数只对应范围很窄的一组确定工况，一个单元体即为一个层别。采用划分层别的方法在某种意义上降低了模型的非线性程度，故而通过层别的划分与自学习方法相结合，可以进一步提高数学模型的计算精度。
[0005]由于自学习算法计算出新的模型参数并不用于当前正在轧制带钢的控制，因此，在轧制新品种首卷钢时自学习算法将无法发挥作用。现在通常的做法是:在轧制新品种首卷钢时，按照经验人为的给定对应层别中的初始化模型参数。然而，随着轧制工况和规格的不断变化，人为给定的初始化模型参数时常不能满足尺寸控制精度要求，尺寸控制精度较差，且大大增加了模型维护人员的维护难度和工作强度。
【发明内容】
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[0006]本发明的目的在于提供一种用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法，克服了轧制新品种首卷钢时控制精度较差的不足，可以有效提高轧制新品种首卷钢的尺寸控制精度。
[0007]本发明是在轧制新品种首卷钢时，在常规热连轧规程设定计算中增加了自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序，子程序具体执行步骤为:
[0008]1.当所轧板坯为新钢种时，按照下面的策略自动将新钢种添加到钢种维护表中:
[0009]I)计算新钢种的碳当量。
[0010]2)将碳当量划分为η个区间，每个区间对应一个基钢种。
[0011]3)将新钢种名添加到钢种维护表中，并判断该钢种的碳当量落在哪个区间内，得到对应的基钢种名。
[0012] 4)当出现新添加的钢种和基钢种特性差异很大的情况时(例如管线钢系列)，模型维护人员应手动将新钢种单独添加成一种新的钢族。
[0013]2.当轧制新规格时，查找得到该规格对应的钢种名。
[0014]3.根据初始的数据输入(PDI)数据在模型参数表中查找对应的模型参数层别。
[0015]4.查看该模型参数层别中的参数数据中是否进行过自学习修正，如果否，则表明该层别中的模型参数为初始化参数。如果使用该层别中的现有模型参数进行设定计算，很可能不适应现时的轧制工况。
[0016]5.此时，按照先向下后向上的原则，搜索该模型参数层别相邻层别中的参数数据，找到进行过自学习修正的模型参数层别。将找到的相邻层别中的模型参数数据替换到原轧制层别中，并使用这些模型参数进行规程设定计算。
[0017]6.如果执行4次完整的相邻层别的模型参数搜索，仍未找到进行过自学习修正的模型参数层别，则表明该模型参数层别附近无可以替换使用的相邻层别，此时停止搜索，仍使用原层别中根据经验人为给定的模型参数进行规程设定计算。
[0018]本发明的主要特征在于:轧制新品种首卷钢时，为了保证成品钢卷的尺寸控制精度，在常规热连轧规程设定计算中增加了自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序，如图2所示。
[0019]本发明的有益效果在于:提出了一种切实可行的提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法，解决了轧制新品种首卷钢尺寸控制精度差的难题。尤其是在轧机投用初期轧制钢种和规格不多的情况下，该方法可以快速完善相邻层别的模型轧制参数，降低了模型维护人员的维护难度，减轻了维护人员的工作负担。
【专利附图】
【附图说明】
[0020]图1为常用通用的规程设定计算流程简图。
[0021]图2为发明涉及的规程设定计算流程简图。
[0022]图3为发明涉及的新增子程序执行步骤流程图。
[0023]图4为一个实施例的粗轧宽度规程设定计算流程简图。
[0024]图5为一个实施例的宽度控制新增子程序执行步骤流程图。
【具体实施方式】
[0025]本发明是在常规热连轧规程设定计算程序中增加了自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序。当轧制新品种首卷钢时，规程设定计算自动调用这两个子程序，判断、搜索并调整相对应层别中的模型参数，以提高新品种首卷钢的尺寸控制精度。子程序具体的执行流程为:
[0026]1.当所轧板坯为新钢种时，按照下面的步骤自动将新钢种添加到钢种维护表中:
[0027]I)计算新钢种的碳当量，公式为:
[0028]
量)-C(碳含a:)1 _(锰含量)I Ni(镍含量)+Cu(铜含量)！ 铬含量)+Mo(钼含量)+V(钒含量)[0029]2)将碳当量划分为7个区间，每个区间对应一个基钢种。
[0030]3)将新钢种名添加到钢种维护表中，并判断该钢种的碳当量落在哪个区间内，得到对应的基钢种名。
[0031]4)当出现新添加的钢种和基钢种特性差异很大的情况时(例如管线钢系列)，模型维护人员应手动将新钢种单独添加成一种新的钢族。
[0032]2.当轧制新规格时，查找得到该规格对应的钢种名。
[0033]3.根据PDI数据在模型参数表中查找对应的模型参数层别。 [0034]4.查看该模型参数层别中的参数数据中是否进行过自学习修正，如果否，按照先向下后向上的原则，搜索该模型参数层别相邻层别中的参数数据，找到进行过自学习修正的模型参数层别。将找到的相邻层别中的模型参数数据替换到原轧制层别中，并使用这些模型参数进行规程设定计算。
[0035]5.如果执行4次完整的相邻层别的模型参数搜索，仍未找到进行过自学习修正的模型参数层别，则表明该模型参数层别附近无可以替换使用的相邻层别，此时停止搜索，仍使用原层别中根据经验人为给定的模型参数进行规程设定计算。
[0036]本发明涉及的新增子程序执行步骤流程如图3所示。
[0037]下面以国内某钢厂1580mm热连轧生产线粗轧过程控制系统的宽度控制过程为例，说明增加的这两个子程序对提高轧制新品种首卷钢宽度控制精度的作用。
[0038]该生产线粗轧区采用常规的半连续式生产工艺，其典型的生产工艺流程是:连铸板坯出炉后，首先经过粗轧前高压水除鳞箱(除鳞压力为I 8~20MPa)去除板坯表面的炉生氧化铁皮，然后由传送辊道送至粗轧机组进行轧制。
[0039]板坯在进入粗轧机组之前，要在5个位置(分别为入炉、预出炉、出炉、定宽压力机(SSP)前、SSP后)进行粗轧规程设定计算。与常规粗轧规程设定计算相比，在进行规程设定计算之前，增加了钢种判断环节，若所轧板坯为新钢种，则调用自动添加新钢种子程序将新钢种添加到钢种表中，具体步骤为:
[0040]1.计算新钢种的碳当量，公式如下:
[0041]
Cc(^Ja)-C(KfrJ) I _(猛含量),Ni(镍含量)+Cu(铜含量)| Cr(铬含量卜Mo(钼含量)+V(钒含量)
6155
[0042]2.将碳当量划分为7个区间，每个区间对应一个基钢种和一个钢种ID号，碳当量划分区间与基钢种对应关系如表1所示。
[0043]表1碳当量划分区间与基钢种对应关系表
[0044]
碳当量划分区间I基钢种I钢种ID号^
Ce<=0.1_IF_70_
~l<Ce<=0.2STW2266
~2<Ce<=0.28Q23571
~28<Ce<=0.3551QL69
~35<Ce<=0.45Q345B47
~45<Ce<=0.55PQ55QNQR I35
C^>0.55|SQ6QQMCC丨78
[0045]3.将新钢种名添加到钢种维护表中，并判断该钢种的碳当量落在哪个碳当量区间内，得到对应的基钢种名和钢种ID号。
[0046]4.当出现新添加的钢种和基钢种特性差异很大的情况时(例如管线钢系列)，模型维护人员应手动将新钢种单独添加成一种新的钢族。
[0047]厚度规程设定计算完成之后，根据各道次的厚度压下负荷分配进行板坯宽度规程设定计算。其简要设定计算流程如图4所示。与常规粗轧宽度规程设定计算相比，在根据PDI数据(板坯宽度、轧制策略、成品宽度、减宽量等)在模型参数表中查找到对应的模型参数(粗轧宽展系数、粗轧宽度自学习系数、精轧出口宽度自学习系数等)层别之后，增加了模型参数可用性判断环节，若模型参数为初始化参数，则调用层别模型参数调整子程序查找可替换的模型参数层别，具体步骤为:
[0048]1.按照先向下后向上的原则，搜索该模型参数层别相邻宽度层别中的参数数据，找到进行过自学习修正的模型参数层别。将找到的相邻宽度层别中的模型参数数据替换到原轧制层别中，并使用这些模型参数进行宽度规程设定计算。
[0049]2.如果执行4次完整的相邻宽度层别的模型参数搜索，仍未找到进行过自学习修正的模型参数层别，则表明该模型参数层别附近无可以替换使用的相邻宽度层别，此时停止搜索，仍使用原宽度层别中根据经验人为给定的模型参数进行宽度规程设定计算。
[0050]宽度层别模型参数调整完成后，迭代计算粗轧出口宽度和精轧各机架的出口宽度，计算粗轧出口带钢长度，再进行带钢头尾短行程设定计算和缩颈补偿设定计算，完成整个宽度规程设定计算。宽度控制新增子程序执行步骤流程如图5所示。
[0051]结论:在常规热连轧粗轧过程控制系统宽度规程设定计算中加入自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序后，新品种首卷钢的宽度命中率由原来的89.96% (以该热轧厂未使用此方法前一个月生产的钢卷数为总样本进行统计)提高到95.5% (以该热轧厂使用此方法后一个月生产的钢卷数为总样本进行统计)。解决了轧制新品种首卷钢尺寸控制精度差的难题，取得了良好的在线应用效果。
【权利要求】
1.一种用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法，其特征在于，轧制新品种首卷钢时，在常规热连轧规程设定计算中增加了自动添加新钢种子程序和层别模型参数调整子程序，子程序具体执行步骤为: (1)计算新钢种的碳当量，将碳当量划分成若干个小区间，每个区间对应一个基钢种，将新钢种名添加到钢种维护表中，并判断新钢种的碳当量落在哪个区间内，得到对应的基钢种名； (2)当轧制新规格时，查找得到该规格对应的钢种名； (3)根据PDI数据在模型参数表中查找对应的模型参数层别； (4)对层别中的模型参数进行可用性判断，若模型参数为初始化参数，则按照先向下后向上的原则，搜索该模型参数层别相邻层别中的参数数据，找到进行过自学习修正的模型参数层别，将找到的相邻层别中的模型参数数据替换到原轧制层别中，并使用这些模型参数进行规程设定计算； (5)如果执行4次完整的相邻层别的模型参数搜索，仍未找到进行过自学习修正的模型参数层别，则表明该模型参数层别附近无可以替换使用的相邻层别，此时停止搜索，仍使用原层别中根据经验人为给定的模型参数进行规程设定计算。
2.根据权利要求1所述的用于提高热连轧新品种首卷钢尺寸控制精度的方法，其特征在于，所述的碳当量计算公式为: cc(eaa)-c(efra)!Mn(猛含量`)！臬含量)+cu(铜含量)！ cr(格含量)—Μο(钥含量)—ν(机含量)
【文档编号】B21B37/16GK103611730SQ201310581137
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年11月19日 优先权日:2013年11月19日
【发明者】田野, 李洁, 庄严, 王学文, 龚彩军, 孙燕京, 徐勐, 冯斌, 李硕, 霍文丰, 李云峰 申请人:北京首钢自动化信息技术有限公司