冶金轧制设备技术数字化智能化发展综述

彭 艳

(1. 燕山大学 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心，河北 秦皇岛 066004； 2. 燕山大学 精品钢铁生产工艺装备智能化省部共建协同创新中心，河北 秦皇岛 066004)

0 引言

钢铁工业是国民经济与国防建设的支柱产业，其技术水平代表了一个国家的工业化水平。就国内钢铁行业而言，智能制造深度融合制造技术、信息技术和人工智能技术，已成为推动行业转型升级的重要抓手[1]，是我国钢铁行业紧跟世界发展趋势和实现转型升级的关键所在。冶金装备的智能化、自动化、绿色化、短流程化及其稳健运行，是切实保障生产过程和产品质量稳定的关键技术，反映了冶金设备技术的智能化水平。

国家发改委提出“促进制造业数字化、网络化、智能化升级”，就目前的冶金装备而言，数字化是切实可行的，但距网络化和智能化还有很长的路要走。传感器和检测仪表的智能化和广泛应用是冶金装备技术智能化的前提，在产品质量检测、装备在线状态检测、分析诊断及控制等领域，具有很好的发展空间和发展前景[2]。

轧机运行稳健控制一直是困扰国内外学者的难点问题。轧制是复杂的非线性动态过程，包括电气系统能量输入、液压系统动态调整、设备动力学能量转化和材料塑性变形能量耗散等物理过程，刚性柔性运动特征和能量耗散转化等各种不同物理属性特征相互耦合[3-4]。现阶段轧机设计主要以满足生产负荷为依据，忽视轧机生产过程中的“柔性”特征，使装备结构-工艺方案和产品性能之间协调关系难以相互适应，造成生产过程轧机振动、产品质量下降，装备寿命降低，甚至导致生产事故，威胁生命财产安全。

为了适应市场对多品种、多规格、高附加值的产品需求，保障轧制生产稳态运行及产品质量稳定性是质量控制的关键任务[5-6]。板带生产由多个相互关联的工序构成，具有强耦合、非线性和动态等特性，关键质量指标包括板厚、板形、表面质量和组织性能等，多元产品质量之间相互关联相互影响，任意工序发生某一产品质量故障都可能影响下游工序和最终产品质量，高端带钢生产稳定运行难以保证。产品质量故障监控和诊断是保障轧钢高效稳定生产和获得优良产品质量的重要手段，当前基于解析模型的故障诊断方法、基于数据驱动的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法主要集中在对单工序单一质量的诊断，关于轧钢多工序工艺单元间多元产品质量之间的关联性、多元产品质量故障协同监控和故障根源追溯诊断的理论研究缺乏，因此急需开展轧钢生产多工序多元产品质量故障诊断理论及应用研究。

钢铁工业追求的目标是无限降低资源能源消耗和环境生态负荷，提高产品生产效率，而通过流程工艺再造是实现钢铁工业这一终极目标的有效途径。目前国内外板带连轧自动化程度较高，理论研究重点集中在连续生产自动化控制和短流程新技术，而目前在追求高度自动化和短流程化的同时，生产装备工艺出现过度刚性连接、牺牲了系统柔性，缺乏应对装备系统突变瞬态调控能力，这是流程工业发展进程中出现的最新热点关键共性问题，典型问题包括薄板坯无头连铸连轧精轧机组轧辊磨损导致频繁换辊制约其技术发挥的瓶颈问题、板带连轧过程精轧机组某机架突发故障导致全线停产问题和控制模型不适应多品种小批量大规模定制连续动态变规程生产制度要求。因此应开展板带连轧过程装备系统突变瞬态多目标协同控制理论基础研究，充分释放板带连轧装备工艺潜能，提升板带连轧过程柔性调节能力和智能控制水平。

保障轧机在钢铁产线中的可靠运行，是保证产品质量的必然要求。但在钢铁生产线，因轧辊、轧机传动轴、轧机轴承、齿轮等关键结构件疲劳失效影响轧机可靠运行屡见不鲜。轧辊是轧机关键结构件之一，承受周期性热应力、轧制力以及摩擦力等综合作用，关乎板带钢板形及表面质量。周期性热应力、轧制力、摩擦力和冲击载荷等综合作用，使得轧辊常因机械疲劳、热疲劳、接触疲劳[7]和冲击疲劳发生失效，加速轧辊磨损，并形成表面疲劳裂纹，严重影响带钢板形及换辊周期，制约轧辊使用寿命。轧机关键结构件疲劳强度评估，是充分发挥其强度潜能的必要手段，对有效减少生产事故、提高产品质量和减少经济损失尤为重要。

本文总结归纳了冶金轧制装备中典型传感器与测试应用、轧制系统稳健控制、机理智能双驱模型、流程再造理论技术以及轧制设备构件疲劳损伤失效等方面内容，阐述团队围绕这些研究方向的部分研究成果，指出目前存在的问题和未来的发展方向。

1 轧机装备传感测试理论技术

1.1 冷轧带钢板形检测理论技术

接触式板形仪具有信号检测直接、信号处理容易保真、检测精度高等优点(现已达±0.2I)，广泛应用于冷轧生产中。典型的有瑞典ABB公司的分段辊式板形仪、BFI压电板形仪、英国DAVY公司的空气轴承式板形仪和燕山大学自主创新研制的整辊无缝式板形仪。ABB公司的分段辊式板形仪主要由辊体、压力传感器、辊环组成，通过辊环将带材的张力传递给压头。但是这种分段式板形仪在使用过程中由于温度的变化，辊环与辊体之间的预压力极易发生变化，使辊环相对于辊体产生相对转动，导致辊环错动划伤带材。西德钢铁工艺研究所(BFI)研制了一种分片式检测辊，惯性矩非常小，在加速和刹车时不会因检测辊和带材之间滑动而擦伤带材表面。但其结构复杂，制作困难，维修频繁，每次修磨后校准时，需要配置专用校准装置和压缩空气系统。英国DAVY公司的空气轴承式板形仪将带材的张力变化反映到轴承的上部和下部气隙处的空气压力差，压力传感器的输出信号为直流电压信号，经信号处理系统可以得到带材张力分布。但是这种板形仪需要清洁的压缩空气，对环境要求非常苛刻，在工业应用上难以得到广泛普及和推广。作者所在团队研制的整辊无缝式板形仪避免了带钢划伤，同时采用喷淋湿式集流环和无线传输装置对信号进行传输，提高了精度及延长了使用寿命[8]，如图1。并提出了整辊无缝式板形仪通道耦合和解耦的概念和数学模型，为板形精确检测研究开辟了新途径，提供了新方法[9-10]。

图1 整辊无缝式板形仪
Fig.1 Whole roll seamless flatness meter

1.2 热轧带钢板形检测理论技术

热轧板带板形检测技术在板带轧制生产过程中占据非常重要的地位，已成为热轧板带领域研究的热点。热轧板形在线检测环境恶劣，一般传感器无法在高温工况下长期使用，同时对检测精度要求高。非接触式板形仪结构相对简单且易于维护，在热轧中应用较广，主要检测方法有激光法、振动法、温度法、磁感应法、涡流法等[11-13]。1977年，比利时冶金研究中心Robert Pirlet等采用激光三角法测量了热轧带钢平坦度，于1980年推出第一套ROMETER板形仪。此后，其它公司也陆续推出基于激光三角法的板形仪产品。1998年，德国操作运行研究所、蒂森·克虏伯公司和光学测量技术公司合作开发出一种基于投影条纹法的平坦度在线测量仪，并在多特蒙德热轧带钢厂成功地进行了现场试验[14]。目前非接触式板形检测精度较低，而如果热轧工况下使用常规接触式板形检测辊，传感器无法在高温工况下长期使用。作者对热轧接触式板形仪进行了研究，提出了两种热轧接触式板形检测辊主体结构。一种主辊体整辊外表面整体无缝，在主辊体内表面上沿圆周180°方向等间距开有两组盲孔，每个盲孔中均安装有压磁传感器组件[15]，如图2所示。通过测量带钢张力作用在检测辊表面上的径向压力，再通过换算得到带钢内部残余应力沿板宽方向的分布，即板形。

另一种主辊体外表面整体无缝，在主辊体内表面上沿圆周180°方向等间距加工两组盲孔，高精度位移传感器(如激光位移传感器)在主辊体内部空心结构中用保持架固定，与每个盲孔分别对应，如图3所示。测量前将所有传感器清零，记为di0。检测时，带钢张力F作用在检测辊表面，对检测位置的径向压力F′使辊壁产生弹性变形，传感器此时数值记为di1，则辊壁弹性变形量为di1-di0。再通过换算就可以得到带钢内部残余应力沿板宽方向的分布，即板形[16]。

图2 热轧接触式板形检测辊主体结构(A)
Fig.2 Main structure of hot rolling contact shape detection roll (A)

图3 热轧接触式板形检测辊主体结构(B)
Fig.3 Main structure of hot rolling contact shape detection roll (B)

这两种热轧板形检测辊可获得较之非接触式板形仪精度更高的板形信号，同时解决了传统接触式板形仪中传感器不耐高温而在热轧中使用受限的问题。

1.3 轧机轴承座与牌坊之间间隙在线检测技术

苏联学者Королев A A[17]于1960年提出了板带四辊轧机轧辊布局的偏移距设计理论，轧辊轴承座与牌坊之间的间隙值的合理选取是轧机能够正常生产的前提。如在板带轧机中，间隙过小，会造成轧辊无法装入轧机，或装入后无法抽出而影响正常换辊；间隙过大，会影响轧机的水平刚度，从而导致轧机发生振动，造成带材明显的厚差、带材表面明暗相间的条纹，影响产品质量，甚至断带事故，同时会加速轧辊磨损，最终对于设备维护、轧制稳定运行和产品质量都产生不良影响[18-20]。常规检测可利用外径千分尺或矩形量规对轴承座两衬板面间的宽度尺寸(又称轴承座开档尺寸)进行简单的测量。目前现场一般采用3D激光跟踪仪获取空间几何元素测点的信息，再应用测量软件分析计算出空间尺寸几何元素、空间曲面与曲线、尺寸公差及形位公差等参数[21]。传统间隙控制策略存在以下弊端：首先，轴承座宽度与牌坊的开口度为定期检测，这样不能保证间隙控制的实时性；其次，间隙控制标准的制定以经验为主，为避免出现轧辊无法装入轧机或换辊时无法抽出，间隙的许用范围的下限控制偏大，导致轧机振动的产生；再者，轴承座宽度与牌坊的开口度的检测一般通过测量两者耐磨衬板的几个点然后取平均值，实际间隙值主要决定于衬板的高点，所以这种测量方式也会造成误差；另外，轧制过程中各轧辊传动侧入口和出口、操作侧入口和出口4个位置的间隙处于动态变化，各轧辊两端分别向哪侧偏移或是否出现轧辊交叉的情况无法实时观测。

作者提出一种实时获取轧机轴承座与牌坊之间间隙的方法[22]：在牌坊或平衡弯辊缸缸块上与轴承座对应位置上安装位移传感器，在轴承座上选定并加装检测点，如图4所示。传感器用于实时测量轴承座的水平位移，即可反映出轧机轴承座与牌坊之间的间隙。该技术有助于提高检测的精度和实时性，可对间隙调控工作提供指导；同时能够获得轧机工作时轴承座水平方向的振动情况，有助于进行故障诊断或指导轧制工艺的制定。

本团队提出一种实时获取轧机牌坊与轴承座间隙信息的检测元件主体结构[23]，如图5所示。轧机生产过程中，通过传感器获取力的变化反映轴承座的位移变化，实现轧机牌坊与轴承座间隙信息的实时获取。该检测元件能够在工作环境非常恶劣的轧制现场长期稳定的工作，尤其避免了现场大量冷却水对传感器的损害。

图4 间隙测量方法示意图
Fig.4 Diagram of gap measurement method

图5 间隙检测元件主体结构
Fig.5 Main structure of gap detection element

1.4 轧机负载辊缝实时获取技术

钢板的高精度板形板厚控制及过程控制一直是板带轧机生产过程的控制目标，而负载辊缝的参数信息直接影响轧机系统稳定性及产品质量。一般地，板带轧制生产时，轧机负载辊缝是不容易直接测量的，所以通常采取理论计算的方式得到上述相关数据。要计算负载辊缝的数值，必须同时分析整个辊系的弹性变形和辊缝内金属塑性变形，通过辊缝内金属变形模型与辊系变形模型相互迭代耦合求解，累计误差较大，同时存在时滞性[24-29]。

作者提出了两种实时获取负载辊缝信息的智能轧机[30-31]。一种在板带轧机的工作辊前后分别布置一组高精度位移传感器，如图6所示。将直接测量结果通过相关模型计算，可求得工作辊垂直方向的挠度、单位宽度轧制压力以及磨损和热凸度。结合与带材接触的工作辊的压扁量模型，进而可计算负载辊缝的形状曲线，即出口板厚分布。

图6 实时获取负载辊缝信息(A)
Fig.6 Real-time load roll gap information(A)

另一种在板带轧机的上支承辊正上方布置一组高精度位移传感器，如图7所示。测量上支承辊表面的外轮廓，得到上支承辊轴线沿垂直方向的挠度，通过计算模型可获得工作辊轴线挠度和单位宽度轧制压力，结合与带材接触的工作辊的压扁量模型得出上工作辊的压扁量，最终得到负载辊缝的形状曲线，即出口板厚分布。相比传统轧机而言，直接测量结果取代了此部分在传统计算方法中的近似假设，尤其是不用进行迭代计算，反应迅速，精度提高，在轧件进入辊缝瞬间即可获知辊缝信息。

图7 实时获取负载辊缝信息(B)
Fig.7 Real-time load roll gap information(B)

2 轧机装备系统稳健运行控制理论技术

2.1 板带轧制过程系统动态特征研究

从20世纪60年代开始，研究人员开始关注轧制过程动态特性[1]，在稳态轧制理论的基础上研究轧制过程动态张力、轧制力特征，提出了早期的动态轧制理论[32-34]。随着轧机结构动力学理论的研究，轧机振动机理及其工艺特征成为轧机稳健运行控制研究的热点问题，主要研究动态轧机结构下轧制界面流动特征、轧制工艺参数和辊系结构影响振动的特征描述[35-36]；轧制界面摩擦特性及轧机自激颤振[37]、分叉和混沌等非线性动力学特征的关系；连轧机动态运动下板带和轧辊之间的失稳特征传递[38]以及轧机结构影响的连轧机组振动“遗传”效应等[39]。轧机系统刚度特征研究主要将系统等效为集中质量和弹性元件的辊系振动和传动系统扭转振动[40-41]。近年来，随着非线性动力学理论研究的逐渐深入，从理论分析角度研究轧机刚性和阻尼非线性激励特征，基于理论模型分析包括传动系统、辊系和电机等关键部位的振动状态，取得了大量研究成果[42-44]。对轧机系统柔性特征研究着重于辊系-板带的刚性-柔性特征对系统能量转化、轧制工艺参数影响机理以及刚体运动特征的影响机理[45-46]。

针对上述问题，作者创新建立了基于辊系刚柔耦合特性的轧机系统动力学模型体系，将动力学融入到轧机设计中，自主设计开发了轧机稳定性结构和振动预测控制技术，通过中试平台综合检验完善，并成功应用于工业生产，创造了显著经济效益。主要包括：

1) 基于刚柔耦合特性的轧机系统动力学模型体系和仿真软件[47-49]。综合考虑轧机辊系弯曲运动、垂直运动、水平运动、旋转运动和带钢刚性运动及弹性变形，构建了基于辊系刚柔耦合特性的轧机系统动力学模型体系，如图8所示，该体系包括上述4个子模型，各个模型之间相互关联，相互影响，构成有机整体。通过动力学分析求得各时刻轧机系统刚性振动和弯曲振动的动态响应特性，即可得到反映板形板厚等轧件特性和轧机设备特性的三维综合动态信息。

2) 板带轧机三维模态分析和动态仿真技术[50-52]。开发了轧机系统三维模态分析和动态仿真技术，该技术区别于传统的集中质量法，考虑了轧辊轴向和板带宽向信息，能够快速计算轧机辊系、运动带钢和主传动系统的三维模态和固有频率，如图9所示；仿真分析轧制过程中轧机辊系和轧件的动力学特性，以及由于外界扰动和参数变化对产品质量的影响，如轧辊弯曲变形、辊缝横向分布、轧制压力分布等随时间变化情况、板形板厚的动态变化等。

图8 基于刚柔耦合的轧机系统动力学模型
Fig.8 Dynamic model of rolling mill system based on rigid flexible coupling

图9 轧机系统三维动态仿真算例
Fig.9 Three dimensional dynamic simulation of rolling mill system

3) 基于机理模型的轧制稳定性分析和振动预测控制技术[53-54]。基于刚柔耦合特性的轧机系统动力学模型体系，通过提取模型特征参数和研究系统混沌-分叉特性，开发了轧机系统稳定性分析技术，如图10所示，能够定量分析工艺参数对稳定性的影响，准确预报轧制过程稳定性；考虑辊系刚柔耦合特性、上/下辊系非对称性和轧制界面动态特性，开发了轧机多维耦合振动及自激振动预测控制技术，能够分析轧机不同属性振动特性及其关联性、准确定位轧机振源，确定轧制界面正负摩擦阻尼，判断自激振动是否发生，分析轧机结构工艺参数对振动的影响，给出振动控制方案。

目前，现有研究轧制界面动态特征描述与实际情况还存在差距,轧机辊系-板带耦合动力学造成轧制系统多模态激励失稳机理、板带和辊系轧制界面能量转化机制研究不够深入，接触变形区系统能量转化协调性与轧机系统稳定性的关系研究尚未明晰，从而造成轧制工艺和轧机结构载荷能力设计难以匹配，板带轧制过程轧机稳定控制一直以来只能停留在实验研究阶段，而无法实现工程应用。为此，轧制界面失稳机理和稳定控制方案是下一步需要深入开展的研究工作。

图10 过程稳定性分析实例
Fig.10 Example of process stability analysis

2.2 板带轧制过程稳健运行控制技术

随着传感测试技术的发展，通过监测轧机电机、齿轮箱、传动和本体关键部件以及液压系统动态特征，一定程度上实现对轧机状态的监控[55-56]，但是轧机状态监控技术并未实现与轧制工艺控制的完美融合。随着智能传感技术、5G通信技术和超级计算机处理器的发展，机械智能化已然成为大型工业生产的方向[57]。轧机系统机械结构状态能够以过程工艺数据、关键零部件运行数据和板带质量数据的形式呈现出来[58]。由于工业数据复杂，数据表现为多源异构状态，处理难度大，单纯依赖数据挖掘技术难以实现对轧制系统工作状态判定[59]，大数据理论技术的应用必须以明确状态变量机理研究关系指向为基础。同时，板带质量与轧机运行状态关系密不可分，在线数据能同时表征二者特征，通过分析轧制过程多源异构数据特征[60]，探究以数据驱动在线调控策略和控制技术[61-63]，实现板带质量与设备运行维护调控体系，是板带生产智能化的关键。

为实现轧机系统工作状态在线监控和智能控制技术，基于工程应用实践和工业数据分析，作者提出了基于轧机稳健运行机理研究的数据驱动控制技术，如图11所示。图示中将轧制过程稳健运行控制平台设计分为轧机动力学理论基础研究、板带生产质量缺陷状态理论基础研究，实现轧机失稳和质量缺陷特征的数字孪生模型构建和仿真分析，形成完整的轧机运行状态理论分析体系。同时，设计合理测试方案和数据处理方案，包括对生产过程轧机设备工作状态、工艺参数和产品质量实时在线数据采集、存储和异构数据清洗。基于机理研究建立设备状态和板带质量综合数据驱动模型，评价轧制过程系统稳定状态，并通过现代控制技术实现轧制过程的稳定优化控制。本方案将利用设备动力学设计理论和传感测试技术，突破轧制界面能量转化机制、轧制界面动态工艺参数变化机理难点问题，依托轧机原始设计参数与轧机-板带耦合动力学特征设定轧制工艺参数和过程控制策略。同时，充分关注板带质量状态和系统稳定性之间的关系，保证系统设计、控制策略和板带生产质量要求相适应。板带生产数据机理双驱的系统能促进机理研究和数据技术相互融合，搭建智能化轧机运行和板带质量在线控制技术综合平台，为钢铁生产的升级提供支撑。

图11 数据驱动轧机稳健生产控制技术
Fig.11 Robust production control technology of data driven rolling mill

3 机理数据双驱的产品质量诊断理论技术

板带轧制生产是一个多工序联合、多工艺协同的综合流程工业过程。当前板带生产随着数字信息技术的全面感知和智能手段不断提升，对高质量板带的需求也不断扩大[64-66]。为了适应市场对多品种、多规格、高附加值的产品需求，需要保障复杂工业过程的稳态运行及产品质量稳定性[67-69]。当前基于解析模型的故障诊断方法、基于数据驱动的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法主要集中在对单工序单一质量的诊断。基于解析模型的故障诊断方法[70]主要是根据数学、物理等基本原理建立质量相关的故障诊断，利用物理模型对残差信号进行评价，判断故障是否发生，该方法严格依赖于对建模对象的机理分析和内部的深层次认识，其检测效果受建模的准确程度影响。由于工作过程的不断变化以及外界环境的不断干扰，解析模型的质量检测范围受到影响。基于数据驱动的故障诊断方法是以生产过程数据为基础，通过对数据的深度挖掘，探究其生产过程数据的统计规律与分布规律[71]，通过统计规律来实现对故障的诊断。Li，Ma等人[72-74]在复杂工业的动态、非线性、多工序的特性下，建立了基于数据的质量诊断及路径识别模型，采用投影降维方法[75-76]实现了对工业过程的质量故障诊断。基于知识的故障诊断方法主要依赖于系统的运行机理、故障特征和故障行为与成因之间的因果关系等先验知识的分析，利用逻辑关系和推理实现对生产过程质量缺陷的故障诊断。该方法高度依赖于对知识的丰富程度和知识水平的高低[77]，而且可能会导致过多的冗余连接[78]。由于单一方法的局限性，因此产生了一系列知识和数据融合的故障诊断方法，Yang等人[79]为实现过程数据和过程信息的融合，通过过程知识建立了SDG模型，采用定性和定量相结合的方法实现故障根源诊断。Namaki-Shoushtari等人[80]为了获得更准确的诊断，组合多种不同监视算法和过程知识，通过将先验知识和历史数据相结合，实现了基于概率的控制回路性能诊断。Gharahbagheri等人[81]将核PCA(Kernel PCA, KPCA)方法与BN相融合，结合来自各种故障检测和隔离工具的诊断信息来诊断工业过程中异常事件的根本原因。Luo等人[82]揭示工业过程变量间的相关性，去除变量间的冗余，将知识和数据结合的方法建立了工业过程监控模型。Zhu等人[83]为了复杂工业过程故障根本原因分析，将过程知识和改进的TE方法结合，建立了因果网络模型，实现对化工过程的故障诊断。

针对带钢生产过程中面对当前复杂工业进程中的质量相关缺陷故障诊断，都集中于采用一种方法解决单一质量问题。而针对带钢生产过程的多工序多变量多元缺陷的诊断仍有待研究。作者及团队针对板带生产过程中的复杂工况下板带质量缺陷故障难以捕捉并精准识别，同时数据模型忽视了机理模型在工序间的物理意义，难以实现对多工序间质量及设备运行的稳态管控，提出机理数据双驱的智能模型，开发生产过程数据采集和质量诊断平台，以实现对生产过程关键及难测参数的全面感知、提高对多工序产品多元质量的诊断及管控，提升带钢轧制生产过程的稳定性。

3.1 板带轧机在线监控和决策数据平台

板带生产的复杂工业过程对于某些关键参数及生产设备状态信息仍未能实现全面感知，阻碍了非对称条件下轧机动态特性和关键部位的故障特征识别。同时某些关键特征信息的缺失导致对生产过程的模糊管控，使得产品出现质量波动甚至打破了设备运行过程的稳态。

作者及团队研发了板带轧机在线监控和决策数据平台，如图12所示，主要包括在线测试、数据分析与挖掘、轧机设备状态监控及板带质量评判、数据调取与数据仓库等多个功能模块。其中，在线测试模块主要针对数据采集环境参数、数据存储位置等进行设置；数据分析与挖掘模块将设备状态、工艺参数、板带质量等信息进行处理，完成关键信号特征状态提取和识别。轧制生产数据源具有多源异构的典型特征，研究多源数据导入、冗余存储、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等，分析轧机状态和产品质量关键参数的高维动态多时空尺度大数据清洗和自动修复技术；研究多源模态异构数据集成模型、异构数据智能模式抽取/转换/模式匹配模型和算法、工业大数据分布式存储与计算模型理论及方法等。

图12 系统数据采集模块
Fig.12 System data acquisition module

3.2 机理数据双驱的板带产品质量综合管控和工艺参数深度优化

当前板带轧制过程针对板带质量的检测大多采用经验控制手段，板带产品质量诊断不仅依靠大量人工的同时质量缺陷的反馈调节还存在大量滞后现象。造成后段工序无法及时调整，在上一道次的影响下造成缺陷的延续。另一方面在复杂的工况条件下，板带质量缺陷在各工序间的随机发生，产生的种类不一。针对面向多工序多元产品质量诊断方向展开工作，以数据驱动的手段来挖掘工序、工艺、质量之间的关系，融合过程工艺及质量演变机理模型、完善数据模型中缺失的关键参数的物理意义。研究生产过程质量诊断模型。图13为质量判定的基本路径、图14为缺陷溯源显示。下一步将开展轧制生产全流程中多工序多元产品质量综合诊断理论技术研究，揭示缺陷与工艺之间存在的非单一映射关系。依托于数据深度感知为提升高端带钢质量的综合管控提供保障支撑。解决制约复杂工业面向智能化发展的技术瓶颈，推动行业发展。

图13 诊断路径及溯源
Fig.13 Diagnosis path and traceability

图14 缺陷溯源显示
Fig.14 Defect traceability display

在工艺参数深度优化方面，作者及团队提出一种冷轧机数据驱动的工艺参数优化方法，通过多组工艺参数数据及厚差数据，建立RBF模型，并采用遗传算法对其进行迭代，寻找到最优解。该方法避免了复杂机理模型的计算，提高了优化效率和优化后结果的准确性，为提升板带质量综合管控和在线调整工艺参数提供理论基础。

4 流程再造理论技术

4.1 钢铁工业发展中流程再造的典型

板带材生产短流程化本身就是一体化的先进生产技术，可充分利用前工序的优势，为后工序的产品规格、组织性能控制、表面质量控制提供有益的助力，解决长程工序难以实现的效果。

双辊薄带连铸连轧技术是钢铁工业中典型的短流程、近终型的生产工艺，通过流程再造，使铸轧一体化，产线仅50 m左右。目前，美国纽柯CASTRIP双辊薄带连铸连轧技术已成功实现工业化生产，此外，浦项的Postrip和欧洲的Eurostrip以及国内东北大学研发的E2Strip和宝钢的Baostrip也已进入工业化实施阶段。其主要优势为产线极短，具有高冷却速率，可获得普通凝固无法得到的细晶组织、特殊织构与过饱和固溶体，可生产一批常规连铸连轧生产中有困难或难以生产的难变形、易偏析、高合金材料[84]。

酸洗作为传统热镀锌板生产流程中的高污染环节，并存在“过酸洗”、“欠酸洗”以及合金元素的选择性氧化造成的漏镀等缺陷[85]。针对热轧镀锌板生产流程中的问题，DANIELI公司提出了采用气体还原技术，实现热轧卷板的无酸洗直接冷轧[86]。东北大学提出了热轧、还原退火、热镀锌一体化的无酸洗热基镀锌技术[87]，其通过流程再造，利用热轧过程中产生的氧化铁皮还原为纯铁，再进行在线连续热镀锌，消除由于合金元素选择氧化造成的镀层缺陷，缩短了工艺流程，消除酸洗工序带来的污染，带来巨大的效益。

CSP工艺是应用最广泛的薄板坯连铸连轧半无头轧制技术[88]，1986年由西马克公司开发[89]，将连铸、加(均)热和热连轧整合到一条产线内，可生产传统热连轧工艺无法生产的薄材[90]。目前世界范围内薄板坯连铸连轧产线已近百条，可见流程再造已成为板坯连铸连轧短流程化的强力推手。

随着板坯连铸连轧短流程化进一步发展，第三代薄板坯连铸连轧技术-无头轧制技术横空出世[91]，以ESP无头连铸连轧线为典型代表，此外还出现了多模式无头连铸连轧线、节能型ESP无头连铸连轧线等[92]。ESP被称为钢铁工业的第三次技术革命，代表了当今世界热轧带钢技术的最高水平，将连铸、粗轧、精轧、热处理一体化，整体产线仅180 m，可稳定生产薄带，实现部分品种的“以热代冷”[93]。ESP主要产品为0.8～4 mm带钢，其生产的超薄规格带钢力学性能良好、晶粒尺寸均匀、内部质量良好等高产品性能[94]，与传统热连轧比较，ESP工艺节能50%、成材率达到98%以上[87]。

4.2 在线换辊及动态变规程轧制理论研究

在钢铁工业中，流程再造创造了巨大的发展潜力，在不断的流程再造过程中，钢铁工业向着短流程、近终型、绿色化的目标稳步前行。然而钢铁工业在追求短流程、近终型的同时，生产装备工艺容易出现过度刚性连接，牺牲了系统柔性，缺乏应对系统瞬态突变的调控能力，这是钢铁等流程工业发展进程中出现的最新热点、难点和关键共性问题。目前，存在这类问题的典型实例包括：

1) ESP薄板坯连铸连轧无头轧制精轧机组，因轧辊磨损导致频繁停机换辊，制约其技术发挥的瓶颈问题。ESP连铸连轧产品主要以薄规格板带材为主，轧制过程中精轧机组轧辊磨损非常严重，影响板带材表面质量，需频繁换辊；在下游精轧机组停机换辊期间，上游连铸过程便无法继续进行，生产只能被迫停止或产出中间板坯，严重影响生产连续性和效率。

2) 板带连轧精轧机组某机架突发故障导致全线停产问题。板带连轧生产过程连续，精轧机组装备工艺复杂，难免出现设备故障导致的异常停机，影响正常生产

3) 目前，板带连轧工艺模型不适应多品种小批量大规模定制生产要求。在大规模定制模式下，品种规格变换频繁，板带生产工序协调匹配和组织困难，目前板带连轧过程控制策略和模式无法满足要求。

上述问题都是板带连轧发展进程中出现的最新热点和共性难题。作者及团队针对短流程化进程中装备工艺容易出现过度刚性连接，缺乏应对瞬态突变能力，开展了实现在线换辊、动态变规程及其多目标协同控制的基础理论研究，提高装备工艺和产品之间柔性适配度。限于篇幅，本文主要介绍团队在ESP精轧机组在线换辊、动态变规程轧制理论方面的研究。

4.2.1ESP精轧机组在线换辊

针对ESP生产线这一急需解决的难题，通过流程再造，颠覆现有通用的板带轧制过程停机换辊思路和做法，作者提出一种在线换辊概念，在轧机不停机的情况下，实现轧辊的更换及动态变规程[95]。

在线换辊的基本思想是将ESP精轧机组原有的五机架布置改为六机架布置，正常轧制时五机架轧机投入使用，一架轧机处于换辊待命状态(5+1模式)。当任意一架轧机需要换辊时，待命轧机替换换辊轧机投入使用，实现ESP精轧机组在线换辊(如图15所示)。5+1换辊模式完成在线换辊后可保证带钢规格不变，完全不影响轧制计划和轧制节奏，同时也无带钢变厚度区产生，理论无需对带钢进行切除[96-97]。

图15 在线换辊示(5+1模式)意图
Fig.15 Schematic diagram of online roll change(5+1 mode)

为了节约投资成本并增加设备利用率或是已投产的产线无法增加一架备用机架的情况下，可在保持原有五机架布置不变，通过与成品板厚规格调配来实现在线换辊(5-1模式)。正常轧制时五机架投入使用，当任意一架轧机需要换辊时，通过改变成品板厚规格，撤出需换辊的轧机，临时采用四机架轧制，当更换新的轧辊后，在调整成品板厚规格，改为五机架轧制，实现ESP精轧机组在线换辊。5-1换辊模式无需增加备用机架，将极大减少成本投入并提高轧机利用率，也正因如此，需通过改变成品带钢厚度规格来实现在线换辊，在完成换辊前后都将不可避免地产生带钢厚度变化区，需对带钢厚度变化区进行切除[98]。图16为动态变规程示意图。

图16 动态变规程示意图
Fig.16 Schematic diagram of dynamic change procedure

通过在线换辊，实现动态变规程，ESP无头轧制技术优势和产能将得到充分发挥。这将充分释放板带连轧装备工艺潜能，促进薄板坯连铸连轧装备升级、产品拓展和技术深化，提升板带连轧过程瞬态突变的调控能力和柔性制造水平。

4.2.2动态变规程轧制理论研究

板带连轧动态变规程时，存在一个轧机(机架)投入和另一个轧机(机架)退出现象，属于动态轧制过程。现有的稳态轧制理论认为轧制过程中各参数基本稳定不变，进而建立物理、数学模型进行理论分析，而动态轧制理论考虑了轧制过程各参数实时动态变化。部分参数之间关系被打破和重新建立(如新机架投入，原机架退出)，属于不同系统间的过渡，这与稳态轧制有本质不同，已无法用现有稳态轧制理论描述，需要考虑轧制过程各参数实时动态变化的相互关系，建立动态变规程轧制理论。作者及团队建立了板带连轧动态变规程方法[99-100]，为全面开展动态变规程轧制理论研究奠定了基础。图17为动态变规程轧制变形区主要动态边界条件类型，图18为动态变规程轧制轧辊弹性压扁-刚性位移及板带塑性变形耦合示意图。

图17 动态变规程轧制变形区主要动态边界条件类型
Fig.17 Main types of dynamic boundary conditions in deformation zone of dynamic variable schedule rolling

图18 动态变规程轧制轧辊弹性压扁-刚性位移及板带塑性变形耦合示意图
Fig.18 Coupling diagram of elastic flattening rigid displacement and plastic deformation of strip in dynamic variable schedule rolling

5 构件疲劳损伤失效理论

当前，由于工程技术人员对设备寿命要求越来越高，使得高周疲劳失效成为了冶金设备失效的主要诱因。针对高周疲劳失效，国内外研究学者主要采用两类方法：1) 以结构件危险点应力应变构建损伤控制参数的临界点多轴高周疲劳破坏准则[101]，诞生了诸如应力不变量法[102-103]、临界损伤面法[102]、损伤力学法[104-105]以及能量法[106]等金属材料全寿命评估模型。2) 临界域准则提取围绕危险点区域(临界域)的应力应变构建损伤控制参数，形成了以应力场强法为核心的多轴高周疲劳破坏准则。

高周疲劳损伤是发生于某一特定区域的、渐变的、并伴有裂纹萌生和扩展的过程。因此，临界点法与高周疲劳破坏物理现象不吻合，临界域法可以刻画高周疲劳破坏物理现象。临界域法被认为是具有工程应用前景的方法，提取该区域内应力特征值构建材料失效判断条件，能较合理地解释缺口效应现象。Yao等[107]根据高周疲劳损伤局部化特点，给出了刻画影响疲劳寿命的临界域应力场强，导出了对称旋转弯曲疲劳极限和对称纯扭疲劳极限比例关系。Taylor等人[108]研究发现在单轴载荷作用下缺口附近弹性应力场中某一临界尺度区域内的平均最大主应力超过材料的疲劳强度时则材料发生疲劳失效，建立了临界域疲劳强度破坏准则。夏天翔等[109]通过引入三维权函数将传统应力场强理论推广至三维结构件疲劳强度分析。赵丙峰等[110]对原应力场强理论进行修正优化，简化了场强求解过程，便于工程运用。临界域法克服了临界点法的不足，与高周疲劳破坏物理现象相吻合。现行的应力场强理论虽有较强的物理意义，但场域破坏应力函数及其权函数缺乏相应的破坏力学基础。

本团队针对高周疲劳破坏，分析了内禀损伤耗散与其寿命之间的作用关联，构建了新型应力场强理论，并进行了相关对比论证，以体现其先进性。同时，为了更好地反映轧辊的受载特征，本团队围绕冲击载荷下材料的疲劳损伤机理及动态裂纹扩展行为进行了研究。

5.1 新型应力场强理论

5.1.1 单轴高周疲劳新型应力场强理论

一般工程上，根据对称拉压(无平均正应力)和对称纯扭转(无平均剪应力)疲劳试验数据对叠加不同平均应力载荷工况进行疲劳强度外推。描述疲劳强度与平均正应力关系的著名经验方法通常有GOODMAN线性关系、THORDBERG线性关系和GERBER椭圆关系等，这些方法具有经验性，几乎没有相应的物理和力学意义。工程上通过大量试验数据拟合试验关系曲线，耗时耗力，缺乏相应的理论基础[111]。国内外学者针对叠加平均剪应力的纯扭疲劳强度预测，开展了众多理论与试验研究，对平均剪应力影响纯扭疲劳强度存在争议[112]。

针对叠加不同平均应力的单轴高周疲劳，载荷路径包括单轴拉伸和纯扭转，课题组开展单轴高周疲劳强度预测理论建模。基于均布临界域全寿命内禀损伤耗散统一表述，分别给出受叠加平均正应力的拉伸往复循环载荷、对称旋转弯曲循环载荷以及叠加平均剪应力纯扭转循环载荷光滑试样的均布临界域全寿命内禀损伤耗散近似封闭解。以均布临界域全寿命内禀损伤耗散作为等寿命条件，导出单轴载荷路径的新型应力场强如下，其中式(1)针对单轴拉伸高周疲劳[113]、式(2)针对单轴纯扭高周疲劳[114]，并成功运用于单轴高周疲劳强度预测，优于现有预测模型。

(1)

(2)

式中，σ-1a为应力场强，σa、σm、τa、τm分别为拉伸应力幅、平均正应力、剪切应力幅和平均剪应力，σ-1、τ-1分别为对称拉压疲劳极限和对称纯扭疲劳极限，p为材料常数，rσ为正应力比，h为压缩应力下裂纹闭合因子。

5.1.2多轴高周疲劳新型应力场强理论

疲劳损伤，作为一种必然伴随能量耗散的过程[115]，这一能量耗散又分为塑性应变能和其他非弹性应变能[116]。已有的能量耗散法，一般以材料循环稳定状态应力应变迟滞洄线包络面积作为能量耗散指标，与材料疲劳寿命建立非线性关系。利用单次循环弹塑性应变能密度构建损伤参数，代表性有Palin模型[101]、Sonsino模型[117]等。应当说，应变能法具有较深的物理基础，克服了以临界面法为代表的线性叠加应力应变构成损伤参数难以给出合理的物理解释，但考虑到部分塑性耗散能贡献于材料塑性硬化，因此，以材料循环稳定状态应力应变迟滞洄线包络面积形成的耗散能量指标，不全是有效损伤能耗，无法与寿命形成一一映射。

损伤耗散，是与疲劳损伤演化构成一一映射的能量指标。课题组基于连续介质损伤力学及其不可逆热力学框架，并根据内禀损伤耗散演化模型D型描述分别给出受复合旋转弯扭往复循环载荷光滑试样和复合平面弯扭载荷光滑试样均布临界域全寿命内禀损伤耗散近似封闭解。以均布临界域全寿命内禀损伤耗散作为等寿命条件，多轴高周疲劳新型应力场强理论模型，其中其中式(3)针对复合旋转弯扭高周疲劳、式(4)针对复合平面弯扭高周疲劳[118]，并成功运用于多轴高周疲劳强度预测。

(3)

(4)

式中，σrb-1、σpb-1分别为旋转弯曲疲劳极限和平面弯曲疲劳极限，σeq(t)、RV(t)分别Von-mises应力和应力三轴因子，t为时间，max〈 〉表示取最大值。

5.2 轧机接触冲击损伤失效动态行为分析

5.2.1 疲劳损伤演化跨尺度分析机理

材料内部或表面有许多空隙和微裂纹，微裂纹在一定外载作用下不断扩张等微观结构的变化导致材料和结构力学性能劣化。由于断裂力学无法分析宏观裂纹出现以前材料中微观缺陷或微裂纹的形成及其发展对材料力学性能的影响，而微缺陷又不能简化为宏观裂纹，因此引入疲劳损伤理论，建立了损伤演变方程计算金属构件损伤程度，阐释材料跨尺度破坏机理，更精准地预测了构件寿命。采用连续性的张量型损伤变量Ω表征交变载荷下材料内部或表面微裂纹等微观结构不连续变化导致材料和结构力学性能劣化。由于微缺陷的取向、分布及演变与受载方向密切相关，材料损伤实质上是各向异性的，通过疲劳损伤演化模型，推导了平面应力状态下材料正交各向同性的疲劳损伤演变方程。

微观力学通过研究微观尺度的特定机理来推导材料的细观行为，其力学模型依据已知的宏细观本构方程建立。由于材料的某些局部的细观组织发生了微塑性变形(微塑性的不可逆性)，使得循环应力的最大值低于屈服极限时，材料仍会发生疲劳破坏。而每一疲劳循环过程中，伴随着累积塑性应变会产生微塑性损伤，疲劳损伤是微塑性损伤累积的结果。疲劳失效循环数是由裂纹发展所形成的塑性应变达到γD的循环数N0和损伤发生直到形成细观尺度的裂纹循环数ND两部之和。因此，在宏观连续介质力学的范畴内分析了在细观层次上分布着离散缺陷的材料力学行为。通过跨尺度理论分析建立了金属疲劳损伤失效寿命预测评估机制，其研究思路如图19所示。

图19 结构疲劳损伤跨尺度分析原理简图
Fig.19 Schematic diagram of cross scale analysis of structural fatigue damage

5.2.2冲击作用下金属裂纹动态行为失效理论

冲击破坏是工程领域中不可忽视的一种结构失效形式，在循环冲击载荷下的结构件变形断裂具有独特的规律(应力应变响应状态复杂、缺口的敏感度大、大载荷下更易发生脆性断裂等)。目前关于构件在循环冲击载荷下的失效行为尚未建立起完整的理论体系，而轧辊作为板带材轧制的核心构件，研究其冲击失效行为及寿命预估对提高轧辊构件服役性能及产品竞争力有重要的意义。因此探索了具有裂纹金属结构在冲击作用下的动态行为响应与失效的相互关系，揭示循环冲击载荷下的失效和断裂机理，掌握各种条件下材料冲击失效行为的规律，构建了冲击作用下裂纹动态行为与结构失效状态的基本理论。

冲击载荷下裂纹的动态行为是裂纹萌生、扩展直至最终断裂的疲劳过程。课题组探索了在航空领域广泛应用的LY12CZ铝合金冲击载荷下裂纹动态扩展行为及结构响应规律，考虑冲击动态响应及惯性效应，建立裂纹冲击应力波动效应模型，求解冲击裂纹动态断裂韧性变化，构建冲击荷载下裂纹动态扩展行为体系，完善冲击作用复合裂纹失效机制，从理论-实验-模拟研究不同冲击拉伸载荷下疲劳裂纹演化规律，研究裂纹动态响应和结构失效之间的相互联系和转化，对于解决冲击裂纹响应机制与结构动态失效问题、实现高强度强可靠性设计奠定关键理论基础。图20为冲击载荷下裂纹动态行为分析示意图。

图20 冲击载荷下裂纹动态行为分析示意图
Fig.20 Schematic diagram of crack dynamic behavior analysis under impact load

6 结论和展望

1) 智能制造是工业发展的主要趋势，论文从轧机装备传感测试理论技术、轧机装备系统稳健运行控制理论技术、机理数据双驱的产品质量诊断理论技术、流程再造理论技术和构件疲劳损伤失效理论等方面，对冶金轧制设备技术数字化智能化发展进行分析阐述。

2) 冶金轧制装备传感器与测试技术是实现钢厂智能化的有力抓手。总结了作者所在团队在冶金轧制装备典型传感器测试技术方面的研究进展，探讨了冶金装备在传感器与测试技术未来发展方向。

3) 提出并建立了板带轧机系统刚柔耦合动力学理论，轧制工艺参数控制、现代传感技术和设备状态监控与故障诊断技术的综合工程技术，为提升板带生产效率和质量提供可靠保障。

4) 以质量管控为目标，融合传感测试技术建立新的数字感知平台，建立以数据挖掘为手段、机理模型为补充的机理数据双驱模型。探讨了轧制流程多工序生产过程多元产品质量诊断问题。

5) 提出在线换辊、动态变规程及其多目标协同控制的基础理论研究，为解决ESP精轧机组需频繁停机换辊问题提供解决思路，充分释放板带连轧装备工艺潜能。随着本技术基础理论逐步完善，各项核心环节逐步精细化和成熟，以及配套设备的不断出现，促进薄板坯连铸连轧装备升级、产品拓展和技术深化。

6) 提出新型应力场强理论，经试验数据论证，可切实提高结构件高周疲劳强度预测精度，优于现有预测模型。建立的冲击接触疲劳失效理论，是新型应力场强理论应用工程结构件的必要补充，为轧制设备构件高周疲劳强度精准评估打下基础。

致谢：感谢团队成员孙建亮教授、邢建康博士、李浩然博士、刘洋博士、杨彦博博士、崔金星博士和郭贺松博士在论文撰写过程中的辛勤付出。