[发明专利]一种镀锌产品锌层重量自动控制的方法

说明书

本发明涉及一种镀锌产品锌层重量自动控制的方法，包括S0‑S7这八个状态位，可以在第一时间调出最合适的气刀参数，使锌层重量控制处于一个稳定的过程，有效胜任变化的工况条件，控制精度高，避免对于员工经验和责任心的高度依赖，具有极高的推广应用价值。

技术领域

本专利申请属于镀锌工艺控制技术领域，更具体地说，是涉及一种镀锌产品锌层重量自动控制的方法。

背景技术

镀锌产品因其良好的耐腐蚀性能被广泛应用于建筑、汽车、家电等行业。锌层重量是衡量镀锌产品耐蚀性的重要指标，锌层重量的控制由气刀喷吹实现。具体来说，锌层重量主要是受生产线速度，气刀刀唇与带钢的间距和气刀喷吹压力三个参数的共同影响。目前多数镀锌产线对于锌层重量控制仍采用传统的手动操作方式，即当生产线速度或目标锌层重量发生变化时，气刀操作工手动调整气刀喷吹压力和刀唇间距，使带钢锌层重量符合目标要求。但由于人工调整不及时或经验不足，往往不能在第一时间调出最合适的气刀参数，造成锌层重量非高即低，锌层重量过低导致产品不合格，锌层重量过高又会造成浪费增加成本。锌层重量控制过程是一个非常复杂的过程。锌层重量控制的复杂性原因是：

1)锌层重量和气刀压力、气刀间距、生产线速度之间是非线性关系，无法用简单的动态方程式表达，难以建立模型；

2)因生产工况条件的制约，在线锌层测厚仪安装在距气刀150-200米的距离，带钢经过气刀后需要60-180秒才能到达测厚仪，导致锌层测厚结果存在严重的滞后情况，因而无法使用传统PID控制模型；

3)气刀压力的调节是通过风机的变频器驱动控制，具有很强的非线性；

4)生产现场干扰因素较多，比如检修后气刀位置发生轻微变动，气刀刀唇唇缝的变化，带钢板型的抖动等，都会对锌层重量控制产生影响。

因此，镀锌锌层重量控制是一个大滞后、非线性、强扰动的生产过程。由于缺乏有效克服上述难点的技术手段，锌层重量控制长时间停留在人工控制阶段。为了解决上述问题，国内也有相关专利和文献研究了气刀压力前馈控制模型。如申请号201510228949.1的发明专利，公开了一种镀锌重量控制系统及方法，该专利采用神经网络模型作为前馈模型克服传统方法中建模精度低的缺陷。但该发明前馈控制模块(神经网络预测模型)的输入为生产线速度和锌层重量设定值，输出为气刀间距和气刀压力设定值。由于生产线速度、锌层重量、气刀压力和气刀间距四个参数相互影响、相互耦合，只有三个参数确定后才能确定第四个参数。而本专利中两个输入特征，两个输出特征的神经网络模型结构设计不合理，输出结果无法有效收敛，无法保证输出精度。申请号为201710064818.3的发明专利，公开了一种连续热镀锌气刀喷吹压力自动控制方法，通过采用基于自适应模型的气刀压力前馈控制和基于锌层重量控制的反馈控制模型，实现了生产过程中的气刀压力自动控制功能。该方法中锌层预测模型基于传统流体力学方程式回归得出，虽然为了提高预测精度，该方法对不同锌层重量进行了分组，并分别进行了回归。但在实际生产中针对于生产线速度、气刀间距和目标锌层同时发生变化的复杂情况时，基于流体力学方程的预测模型缺乏有效预测能力和精度。《基于神经网络规则抽取的带钢热镀锌质量监控模型》(王建国，过程工程学报，2008年第8卷第5期，第957页)介绍了基于神经网络规则抽取的带钢热镀锌质量监控模型，利用神经网络规则抽取方法对样本数据进行学习，从而实现对锌层质量(重量)的预测。理想情况下，该神经网络模型具有较高的预测精度。但该模型使用的前提是需要足够多的数据量和恒定不变的工况条件。实际生产中，工况条件并非恒定不变。比如镀锌生产线每隔15-20天需要检修一次，要对气刀进行拆卸维护。气刀重新安装后，气刀位置、气刀唇缝距离以及气刀角度等参数发生轻微变化，这就导致原预测模型适用工况条件发生改变，模型预测精度变差，而重新训练模型又需要足够多的数据量，需要长时间的数据积累，而未等到数据量足够多时，生产线检修气刀状态再次发生变化，又需要重新收集数据训练模型。因此，单纯的神经网络预测模型并不能有效胜任变化的工况条件。

发明内容