热连轧精轧机组预设定和自适应研究

以某厂热连轧精轧设定模块为研究对象,在其原有设定模型中添加了另外一种变形抗力模型,通过计算机编写程序,创建回归系数文件,修改输入计算模块,用新添加变形抗力模型回归过的钢种系数对现场生产中与其相近的钢种进行设定计算,比较变形抗力模型添加前后的轧制力预测值偏差。结果表明:添加变形抗力模型后的轧制力计算可以得到比较满意的精度;平滑系数在自适应学习中是十分关键的影响因素,在总结了精轧机组自适应模块中平滑系数的影响因素后,建立平滑系数的动态优化模型,通过编程读取实测数据计算轧制力,比较优化前后的轧制力误差,结果表明对于精轧机组自适应过程,动态优化平滑系数更有助于提高轧制力模型预报精度。     

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.     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.     

关于斜轧轧制力、力矩的计算公式

本文从分析轧制力、力矩的主要影响因素入手,根据斜轧球磨机钢球的轧制力、力矩的实测数据,进行回归分析,导出了计算斜轧钢球轧制力、力矩可使用的半经验公式。通过初步校核,证明本公式计算简单,使用方便,数据可靠,准确。     

基于多模态和加权支持向量机的热轧轧制力智能预报

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求.     

带钢热连轧换规格轧制力自学习优化

热连轧带钢生产过程中,轧制力预报精度直接影响到带钢厚度的精度,而轧制力预报精度很大程度上依赖于轧制力自学习.针对换规格时轧制力预报精度偏低的问题,通过对产生轧制力偏差的原因分析,引入基于钢种变形抗力的抛物线偏差曲线的概念、机架设备自学习系数和机架设备状态影响系数.现场实际应用效果表明:换规格后的首块钢的轧制力预报精度与传统方法相比,带钢头部的轧制力预报相对误差减小4%,满足自动厚度控制系统的控制要求,提高了带钢的产品质量,取得了良好的经济价值,适于工业推广.     

双机架热轧中厚板轧机负荷分配的工艺优化研究

介绍了一种适用于中厚板双机架轧机负荷分配的优化方法，并采用Visual Basic 6．0软件编制成应用程序。该方法以轧制力和轧制周期为目标函数，采用一维搜索法进行迭代计算，可以得到实用的轧制规程。其优化轧制规程在生产上应用效果良好，提高了生产能力。     

热轧非稳态过程轧制力自学习模型优化

为提高热连轧非稳态过程轧制力的预测精度,提出了一种轧制力自学习模型优化方法. 将模型自学习系数分解为层别学习系数和轧制状态学习系数,表征机架间轧制力预报偏差的遗传特性及实际轧辊状态对模型预报的影响.在系数更新过程中,根据层别距离分别对学习系数进行更新,减小了轧制规格切换时轧制力的预报误差.所提方法已成功应用于某热连轧过程,与原模型相比,优化后的自学习方法的预测偏差从2.8%降低到1.4%,均方差从3.3%降低到1.7%,有效提高了非稳态过程轧制力的预测精度和鲁棒性.     

基于粒子群算法的热连轧带钢轧制规程优化

在轧钢工艺中轧制规程的设定是最为核心的内容,轧制规程的好坏直接决定着轧钢生产的产品质量和生产效率.优化轧制规程一直是轧钢工艺中的一项重要课题,传统的优化理论和方法虽然已经取得了一定的成果,但在某些课题的研究中由于硬件条件无法达到预定的要求,导致优化的速度和搜索的范围存在很大的局限性.介于此,引入粒子群算法对热连轧带钢轧制规程进行了优化,该算法有效地缩短了轧制规程优化的时间,提高了轧制规程设定研究的工作效率.     

基于神经网络与线性回归的轧制力预报

通过将SIMS轧制力计算公式进行相应简约化处理,避免了模型软件在该公式计算时的重复迭代求解,缩短了计算时间,因此更适合在线软件计算.利用现场实际生产数据反向回归出变形抗力模型中的系数,提高了模型中系数的准确性.用神经网络对变形抗力与应力状态系数的乘积加以修正,进一步提高了轧制力预报的精度.预测结果与实测数据比较表明,轧制力预报误差基本在±5％以内,满足了轧制力预报的精度要求.     

热连轧带钢终轧温度的影响因素

在传统传热模型基础上开发了带钢热连轧精轧温度控制模拟软件,系统地分析了穿带速度、带钢粗轧出口温度、带钢机架间厚度、水冷换热系数和工作辊材质等7种因素对带钢精轧出口温度的影响规律;确定了影响带钢终轧温度的主要因素;使用现场实测数据对模拟软件计算精度进行了检验,表明开发的精轧温度控制模拟软件计算精度较高.为建立高精度热连轧带钢温度在线控制模型提供了理论依据.     

热轧中板轧制变形规程的优化设计

研究热轧中板轧制变形规程的在线优化设计,包括轧制前的预计算以及轧制中的在线修正. 在轧制数学模型基础上,将轧制规程优化设计分为负荷分配道次和板形道次. 在板形道次,给出其线性规划数学模型,并利用单纯形算法求解,分析了不同约束集对最优规程的影响并进行了仿真,确定了最佳约束集. 轧制过程中利用实测数据进行模型自适应及规程在线修正. 经若干中板厂应用结果表明,该方法节约轧制时间且板形良好,异板差0.1 mm之内的命中率大于95%,成材率提高0.5%.     

基于信息融合的带钢厚度预测控制

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量.     

An adaptive algorithm for pass adaptation in plate rolling

A new algorithm for pass adaptation in plate rolling is developed to improve thickness accuracy of plate products. The feature of the algorithm is that it uses the measured data rather than the schedule calculated data in adaptation, which leads to notable improvementin prediction accuracy of the rolling parameters and thickness accuracy of products can be improved accordingly. Results show that this adaptive algorithm is effective in practice.     

热轧带钢短行程控制自适应策略

热连轧生产过程中,短行程是控制轧件头尾宽度的重要手段.为提高短行程的控制精度,提出了一种短行程自适应策略,以短行程关键坐标位置为优化变量并建立目标函数,使用单纯形替换法对目标函数求解,得到了最优宽度补偿曲线,进一步对短行程关键参数进行平滑处理,实现了对短行程曲线关键参数的优化过程,提高了轧件头尾的宽度控制精度.本优化策略已成功应用于某热连轧生产线,实际生产数据表明,采用自适应优化策略之后轧件头尾与中部稳定段的宽度偏差控制在2.0 mm之内达到了90%左右,提高了宽度控制精度,具有良好的实际应用效果.     

热连轧机轧制力成比例负荷分配的CLAD算法

为了实现热连轧精轧机组负荷分配的在线优化设定,提出一种轧制力成比例负荷分配的新算法CLAD算法(change load ratio by adjusting draft).其要点是通过调整压下量的偏差来使当前轧制力与目标轧制力的偏差最小化.根据轧制力成比例原则建立非线性方程组,结合假设条件,将系数矩阵简化为对角阵,经数学推导给出了新算法的迭代公式和收敛条件.提出一种经验插值法确定初始值,使得负荷分配迭代计算能快速收敛.对宝钢典型轧制案例的模拟计算验证了新算法具有计算速度快、收敛性好等优点,可用于在线计算.     

综合等负荷函数法在双机架粗轧负荷分配中的应用

针对带钢热连轧双机架粗轧机组的特点,应用综合等负荷函数法进行负荷分配.分配时兼顾水平辊和立辊轧制的影响,在宽度和厚度两个方向进行等负荷函数的交替迭代计算,逐步优化规程,并在外层迭代中设置了机组轧制负荷超限情况下的道次数自动修正.根据上述方法设计规程设定系统软件并结合实例进行计算,随后对计算结果和计算速度进行了分析和校验,同时也对其应用于现场实时过程控制的一些问题提出了解决方案.     

热带钢轧机工作辊热磨制度

热磨制度包括工作辊的下机待磨冷却时间及相应的磨削补偿辊形;在分析了整个轧制过程中和轧制结束后工作辊的温度场和热辊形的变化规律的基础上,建立了热带钢轧机工作辊的热磨制度,认为工作辊的下机最佳冷却时间约为2h,其补偿辊形视磨削后待上机时间而定.     

热连轧精轧机组轧制规程的计算机辅助分析

介绍一种用VB语言编制的评估、优选热连轧精轧机组轧制规程的计算机辅助分析软件。该软件有利于把人的经验与理论计算结合起来，对轧制规程作出快速评估，并能直观地显示计算结果，应用方便。     

CBR及KDD技术在中厚板轧制负荷分配建模中的应用

针对中厚板生产产品规格变化大、轧制条件复杂等特点,提出一种基于案例推理的负荷分配模型,并应用数据库中的知识发现技术进行案例修正,使模型更符合实际轧制情况.