细晶钢筋轧制温度控制策略*

黎伟权 胡战虎 钟震宇 曹永军 卢杏坚

1 引言

热轧带肋钢筋是我国钢材消费比例最大的钢材产品，2008年我国实际消费钢材5亿吨，其中消费热轧带肋钢筋 11682万吨，占国内钢材市场消费比例23.36%。长期以来，我国建筑混凝土用钢筋一直以20MnSi HRB335钢筋为主，实际用量为70%，由于HRB335钢筋的强度较低，为了保证建筑结构的强度，不得不增加钢筋的排布密度，增加了钢材的使用量，造成较大的浪费。而HRB400钢筋以其强度高、性能稳定、安全储备大，抗热震性能好、节省钢材（约14%～16%）等优点，正逐步淘汰传统的 20MnSi作为今后主流建筑钢筋。为此，国务院颁布了《钢铁产业调整和振兴规划（2009-2011）》将“高强度钢筋”列入技术改造专项，并强调：“修改相关设计规范，淘汰强度335MPa及以下热轧带肋钢筋，加快推广使用强度400MPa及以上钢筋，促进建筑钢材的升级换代”。

目前的400MPa钢筋均采用钒、铌微合金化或轧后余热处理的方法来保证钢筋的力学性能，采用微合金化的方法生产的 400MPa 钢筋因为要添加合金其成本也随之增长，而采用轧后余热处理方法生产的400MPa钢筋，因其表层存在回火马氏体组织其焊接性能又满足不了国内市场要求。形变诱导铁素体相变（Deformation Induced Ferrite Transformation，DIFT）是获得超细晶粒铁素体的最有效方法之一，通过DIFT轧制工艺，可将铁素体晶粒细化至10μm左右，20MnSi的屈服强度可由335MPa提高到400MPa，大大提高了钢筋的性能，同时，也克服了微合金化和轧后余热处理方法生产的缺陷。DIFT轧制工艺要求初轧后对钢筋表面快速冷却，需从1100℃降到700℃。因此，细晶钢筋的生产对控轧控冷的要求非常高，选择合适的温度控制策略是细晶钢筋生产成败的关键因素之一。

2 细晶钢筋轧制温度控制技术

由于轧钢过程的温度是一个大时滞系统，因此，给对象施加一个控制量后，要经过一个较长的滞后时间才能看到控制的效果，从而产生明显的超调，导致系统的稳定性变差，调节时间延长，控制难度加大。又因难以精确建模，使得对控轧控冷控制要求高的细晶钢筋生产过程温度控制难上加难。

轧钢过程的温度控制方法很多，但通常采用的主要有模糊控制算法[1]、最优前馈控制算法[2]，自适应控制算法等，如果需要更加精准的控制温度的话，仅仅是这些手段还是不够的，为此，引入了预测控制来对控制量进行干预，防止控制过度。

2.1 Smith预估控制器[3]

Smith预估控制器实质是一种模型补偿控制，通过引入补偿环节来消除特征方程中控制对象的纯滞后环节，是解决大时滞对象自动控制的一种有效方法，因此被广泛应用于轧钢生产的温度控制上。

在控制系统中设计一个预估器与控制对象并联，预估器的传递函数为

预估器与控制对象并联的等效对象的传递函数为

图1 Smith预估控制器结构图

以及误差传递函数e(s)同X(s)的关系式

得到实际被控变量X(s)与给定信号R(s)的关系式为

其中等效闭环控制系统的传递函数

从以上分析可以看出，等效被控变量Y(t)与实际被控变量X(t)的阶跃响应曲线是相似的，但X(t)滞后于Y(t)一个等于τ的时间间隔。由于等效控制对象不包含因子，因此，系统的被控变量易于稳定。

2.2 基于GM( 1 ,1) 模型的灰色预测Smith预估控制器[4]

常规的Smith预估控制器只能满足控制时滞、过渡过程时间和增益不变的对象，对于那些随着工况变化，时滞、过渡过程时间和增益都在改变的对象，常规的Smith预估控制器就不能对其进行有效地控制。因此，引入了灰色预测来对给定参数进行调节。灰色预测模型有着数据量少，动态响应快，易于进行快速响应的预测，非常适合对Smith预估控制器进行改进，图2是改进后的灰色预测Smith预估控制器结构图，图中F(s)是基于GM(1,1)模型的灰色预测控制器。

图2 带预测功能的Smith预估控制器结构图

灰色预测理论[5]是采用灰色预测中数列预测的方法，即GM(1,1)模型进行预测。建模过程是：给定原始数列x(0)，做一次累加生成了x(1)和相应的微分方程，解灰色模型GM(1,1)，可得出灰色预测的时间响应函数^x(0)。

构建GM(1,1)模型：

1)、收集生产线现场温度检测装置红外测温仪DCT2-7014测量得到的数据，作为原始数据，记为

2)、通过对原始数据进行累加，弱化数据的随机性

3)、根据GM(1,1)模型，对X(1)建立白化形式方程：

参数 “a” and “u” 需要估计。由最小二乘法得到：

将求得的参数“a”和 “u”代入后求解微分方程,得到GM(1,1) 预测模型：

4)、将生成数据还原为原始数据的预测值：

设)(ˆ)0(tx 为预测值，有

5)、模型精度检验

上述模型只是一个初始模型，需要对其进行残差检验

6)、通过GM (1, 1)模型预测出细晶钢筋生产过程的温度变化值。

2.3 结果分析

以φ25的细晶钢筋为实验对象，数据采样时间为100ms，采用环状异形多喷嘴高压水射流汽—雾冷却方法进行冷却，降温速度比常规水冷要快，在50s内，钢筋的温度由1100℃，穿水后降到700℃左右，通过现场试验，得到数学模型为

其中，K为增益系数，T为时间常数（取T=50），τ为时滞系数。对比图3中纯Smith预估控制器和灰色预测Smith预估控制器的控制效果，明显看出后者的调控效果更优，即时滞系数更小，这是由于灰色预测控制器进行了超前预测。

图3 控制效果对比图

3 结论

通过灰色预测模型对传统 Smith预估控制器改进，增加了温度预测功能，使得温度控制不是单一依靠后端温控仪检测的数据进行调节，减少了给定过渡造成的控制超调，同时也有效地提高了系统动态响应能力，有效地克服了温度调控过程中因大时滞、大增益造成的Smith预估控制器失控的状况，提高了Smith预估控制器的鲁棒性。目前在粤港关键领域重点突破项目“高强高韧耐蚀细晶特种钢筋生产与装备关键技术”中应用，取得了良好的效果。

[1] 黄东,罗飞,罗范谊,周辉. 规则自寻优模糊控制在轧钢温度控制中的应用[J].钢铁研究学报,2009.6:60-63.

[2] 谭宝成, 成法坤. 自适应模糊 PID 在中频弯管机温度控制中的应用[J].西安工业大学学报, 2010.4:191-195.

[3] 梁伟平,李遵基，袁应钦等. 自适应Smith预估控制器的研究与应用[J].华北电力学院学报,1994.2

[4] 曾云. 基于灰色预测的动态Smith预估控制[J].工业仪表与自动化装置,1998.4: 14-16.

[5] 邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社,1990:176-264.