[发明专利]一种兼顾轧制能耗与良好板形的热轧带钢负荷分配方法

权利要求书

1.一种兼顾轧制能耗与良好板形的热轧带钢负荷分配方法，包括确定精轧负荷分配系数，据此进行精轧带钢各机架轧制厚度的分配以及对精轧带钢各机架轧制厚度的在线控制，其特征是所述的热轧带钢负荷分配方法包括下列步骤：

步骤一、精轧负荷分配系数的离线优化：

首先建立精轧带钢负荷分配的多目标优化模型，包括确定精轧负荷分配优化问题的目标函数与优化算法；然后通过离线优化计算，获得典型带钢层别的精轧负荷分配方案的Pareto最优解集；

步骤二、精轧负荷分配系数的离线决策：

采用基于加权聚合的决策方法，从步骤一所得到的Pareto最优解集中，挑选最终的Pareto优化解，作为典型带钢层别的负荷分配系数；

步骤三、精轧各机架带钢轧制厚度的分配计算与在线控制：

利用上述步骤得到的典型带钢层别的负荷分配系数，进行轧制力模式负荷分配的在线计算，获得最终在线使用的热轧带钢负荷分配方案，从而得到精轧各机架的压下量及其出口厚度，按照上述精轧各机架的压下量及其出口厚度，对精轧机各机架的带钢轧制厚度进行在线实时控制。

2.按照权利要求1所述的兼顾轧制能耗与良好板形的热轧带钢负荷分配方法，其特征是所述的热轧带钢负荷分配方法，将“离线优化+在线控制”相结合，利用智能优化方法离线优化得到典型带钢层别的负荷分配系数，利用轧制力模式负荷分配系数法实现在线计算和进行实时在线控制，在采用智能优化方法离线确定精轧负荷分配系数时，兼顾精轧带钢的轧制能耗与良好板形，在克服人工经验方法不足的同时，达到提高精轧带钢板形控制精度和轧制稳定性的目的。

3.按照权利要求1所述的兼顾轧制能耗与良好板形的热轧带钢负荷分配方法，其特征是在所述的步骤一中，按照下列步骤来确定精轧负荷分配的多目标优化模型及其优化算法：

S11，建立精轧负荷分配的多目标优化模型：

选取轧制能耗最小目标和带钢板形良好目标作为精轧负荷分配优化问题的目标函数：

(1)轧制能耗最小目标

所述的轧制能耗最小目标采用下列表达式进行表述：

f1=Σi=1nNi(hi-1,hi)]]>     公式(1)

其中：N_i为第i机架的轧制功率(kW)；h_i为第i机架的出口厚度(mm)；n为精轧机架数。

(2)带钢板形良好目标

所述的带钢板形良好目标采用下列表达式进行表述：

f2=Σi=n-3n(Chi/hi-Chi-1/hi-1+Δi)2]]>    公式(2)

其中，h_i为第i机架的出口厚度(mm)；为第i机架的出口凸度(μm)；Δ_i为优化调节量；

设δ=Chi/hi-Chi-1/hi-1]]>，则有

Δi=2a(hi/w)bδ≤-2a(hi/w)b-δ-2a(hi/w)b<δ<a(hi/w)b-a(hi/w)bδ≥a(hi/w)b]]>   公式(3)

其中，w为带钢宽度(mm)；a和b为模型参数；

选择精轧各机架的出口厚度作为负荷分配优化的决策变量：

h＝(h₁,h₂,…,h_n-2,h_n-1)   公式(4)

其中，h为决策变量矢量；n为精轧机架数；

所述精轧带钢负荷分配的多目标优化模型采用下列表达式描述：

minf1=Σi=1nNi(hi-1,hi)minf2=Σi=n-3n(Chi/hi-Chi-1/hi-1+Δi)2s.t.0≤Pi≤Pm0≤Ii≤Imhn<hi+1<hi<h0]]>   公式(5)

其中，P_m为最大轧制力(kN)；I_i为电流，I_m为最大电流(A)；h₀为中间坯厚度，h_n为产品目标厚度(mm)。

S12，确定求解负荷分配优化模型的多目标优化算法：

选取带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II作为求解精轧负荷分配问题的多目标优化算法；

对任何一个典型的带钢层别，通过公式(5)所示的多目标优化模型，利用NSGA-II算法来求解，即可获得该层别精轧负荷分配的Pareto最优解集，即一序列可供选择的负荷分配优化解。