杜黎明 任延庆
摘 要:冷连轧带钢轧制控制过程复杂,产品要求的精度高,轧制力计算是过程控制的核心,由于钢种的数量多达百种,有的屈服及抗拉强度都非常的相近,但是轧制时加工硬化不尽相同,所以需要对钢种的家族进行细化,保证轧制设定值的精确和不同钢种之间互不影响。
关键词:轧制力;变形抗力;回归
本钢冷轧厂过程控制系统轧制模型由美国TMEIC公司研发,经过一段时间的调试初步具备生产常规钢种的能力。轧制力计算由变形抗力、摩擦系数、轧辊压扁以及张力等多种因素决定,现场存在部分轧制力计算不精确的情况。经过分析,导致轧制力模型不精确的主要因素是轧材的变形抗力参数设计与实际不符。由于该物理参数无法直接测量,因此不易精确确定。变形抗力预设定参数选定和优化主要依赖于模型人员现场实践经验,本钢冷轧厂产品主要定位于高档汽车面板、高强超高强汽车用钢、高档家电板等,这就对控制精度提出了更高的要求,这就需要对各个钢种的预设定参数优化。
1 问题的提出
由于冷轧钢种数量较多,使用的热轧原料在炼钢和热轧工艺也不完全相同,导致在冷轧过程中,尤其是新产品开发过程中,基于经验给定的变形抗力常量不能完全准确使用,二级计算的预设定参数与最终的实际数值存在偏差,导致轧制过程不稳定甚至发生断带等事故。
因此为了精确设定不同钢种的参数需要明确每个钢种的变形抗力常量。在实际应用中希望达到两个目的。第一,对于牌号不同,但在机械性能上一致的钢种,在二级常数表中使用同一参数,即对应同一个家族。这样可以节约程序资源,并且可以使钢种的分类更加清晰。第二,针对新产品尤其是高强钢产品的开发,能够通过预设定配合小批量计算得到更加精确的常量模型。
2 变形抗力回归软件简介
该软件利用最小二乘法为算法,取现场实测的数据为采样值,创建一个配置文本文件,根据需要进行手动选择变量,最终根据实测数据拟合出变形抗力曲线及自动生成理想的变形抗力常量。该功能开发并应用于二级系统内进行计算。
3 对牌号分类的应用
3.1 回归每个钢种
由于静态变形抗力模型是比较理想化的计算方法,而且不同组织和化学成分的钢种加工硬化程度以及摩擦力计算不可能与轧制力公式计算的完全吻合,因此为了尽可能提高轧制力的计算精度,首先需要通过提高变形抗力参数的准确度来提高变形抗力的计算精度。
为了优化变形抗力参数,采集实际数据,回归已经轧制过的所有钢种,选取其中某一钢种为例,生成静态变形抗力对比图、实际变形抗力分布图、优化后的变形抗力对比图及生成优化后的静态变形抗力参数值。根据采集的数据,可以回归得到实际变形抗力分布图。优化前的静态变形抗力参数值采样数据偏离中心线很大,经过软件回归优化后数据集中在控制线附近。见右图。
如右图所示,根据实际反馈的数据软件计算出理想的拟合曲线,并计算生成变形抗力模型参数值,得到了新的变形抗力常量c、n、m,偏差量由6.3%下降到4.6%。这时将该参数维护到模型变形抗力计算的常数表内,减轻了模型及工艺人员的工作量,精准的确定了变形抗力参数值的大小,保证轧制的设定值与实际值的偏差在可控的范围内。
3.2 相似钢种的归并
根据以上的方法对每个轧制的钢种都用该工具进行回归分析,由于在模型表中只有36个钢种的家族,而钢种牌号却有多达200多种,所以很多的相近的钢种可以合并到一个家族当中,在优化前36个家族都已经用完;优化后仅仅使用了26个家族,将很多相似的钢种合并到一个家族里,剩余的10个家族可以为以后的新品种开发做好准备,这样既缩减了钢种家族的数量同时保证了同家族的钢种之间轧制时互不影响,同时也提高了模型设定的准确性。
4 对新钢种的开发的应用
随着市场需求的不段提升,需要我們在新品种开发方面不断跟进,同时也要求我们的模型不断的更新参数,在新品种开发过程中,我们根据热轧原料实际测量的屈服强度及抗拉强度的大小按照经验把新钢种归到相近家族,赋予使用的变形抗力常量,之后通过进行小批量的试制,采集实际的数据,进行回归分析,得到变形抗力参数c、m、n的值。通过变形抗力常量与现有家族的对比,进一步分类或重新归并。进行多次的回归反复优化参数,保证模型设定的轧制力精确到我们需要的一定范围内。
5 结语
通过数据对比以及实际生产检验,采用该方法可以精确的将同类型的钢种进行模型合并,有效的保证钢种管理的合理分类。当开发新钢种时,在热轧后状态不清晰的条件下,可以利用该功能准确判断新钢种所属家族类型,给予准确的预设定计算。
参考文献:
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[2]郭立伟,杨荃,郭磊.冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应[J].
[3]樊华.攀钢冷连轧数学模型分析[J].轧钢,2004,21(3):21.
作者简介:杜黎明(1981-),男,汉族,工程硕士,中级工程师,本钢冷轧生产技术室主任;任延庆(1978-),男,汉族,辽宁本溪人,学士,计算机工程师,冷轧模型专责,本钢冷轧厂计算机室。