[发明专利]一种提高热轧换辊换规格轧制厚度设定精度的方法

说明书

一种提高热轧换辊换规格轧制厚度设定精度的方法，属于热轧自动化控制技术领域。基于生产过程历史数据，利用相似性推理方法，实现换辊换规格厚度控制精度的提高。采用结构型方式表示案例，根据钢种代码和目标厚度检索复用案例所在的层别，对满足描述轧机和轧件轧制状态相似度要求的历史案例进行案例综合，采用合适的各状态变量相似度权重系数，获得换辊换规格首卷屈服应力长期自学习系数。优点在于，提高带钢头部厚度的控制精度，减小带钢厚度的同板差，改善带钢的穿带稳定性，减少由于穿带不稳定造成的堆钢、废钢事故的发生。

技术领域

本发明属于热轧自动化控制技术领域，特别是涉及一种提高热轧换辊换规格轧制厚度设定精度的方法。

背景技术

热轧板带头部厚度尺寸精度，一方面，对于成材率和产品质量具有重要的意义，另一方面，头部厚度精度与热轧带钢穿带的稳定性密切相关。换辊换规格首卷的轧制厚度设定精度较低，一直是国内外热轧过程自动化领域的难点，目前该方面研究工作公开发表成果较少，未见有该技术领域的发明专利。

现有的热轧厚度设定模型，采用设定计算加模型自学习的方式实现。设定计算模型是基于弹塑性理论、温度场分布理论等建立的工艺控制模型，由于不可避免存在建模误差，导致模型的设定精度存在偏差，另一方面，由于设备轧制状态、轧件的轧制条件等的变化，对厚度模型设定精度有较大的影响。因此，采用基于指数平滑的模型长期和短期自学习方式来提高厚度模型的设定精度。这种模型自学习存在如下的不足之处：当换辊换规格后的首卷轧制，特别是换辊后的首卷，模型设定计算采用长期学习系数，而短期学习系数需要清零(见图1所示)，因此，导致厚度设定精度不理想。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高热轧换辊换规格轧制厚度设定精度的方法，解决了厚度设定精度不理想等问题，充分利用历史数据，洞察历史数据背后的规律，还原最优轧制状态，基于相似性推理的方法，实现换辊换规格轧制厚度设定精度的提高。

在热轧带钢生产过程中，当换辊或目标厚度规格发生变化后，精轧工艺控制模型在设定计算的时候，由于需要使用屈服应力模型自学习系数，特别是屈服应力长期自学习系数，由于该长期自学习系数是在过去某一特定轧制条件下，通过指数平滑的自学习算法，更新得到的。对于当前轧制条件，利用该长期自学习系数，会引起模型设定偏差，导致带钢头部厚度控制精度不好，引起生产不稳定和成材率下降，对企业造成一定的损失。为了改善这种情况，利用历史轧制数据，基于相似性推理的方法，实现换辊换规格轧制厚度设定精度的提高。

本发明是在申请人此前开发的热轧带钢精轧工艺控制模型基础上，充分分析了热轧精轧工艺控制模型的工作机理以及造成换辊换规格精度不理想的主要原因，发明一种基于历史轧制数据，应用相似性推理的方法，提高换辊换规格精轧轧制厚度设定精度。具体工艺步骤及控制的技术参数如下：

1)选用结构型方式来表示案例，案例中包含三部分信息：轧机和轧件等轧制状态、厚度控制精度标准、屈服应力长期自学习系数。

{Grd,h,Δh,T_e,T_n,TolCl,V_n,K_m,D_t[i],D_b[i]:Acu:Y_s}

其中，Grd表示钢种代码；h表示精轧机组出口目标厚度(mm)；Δh表示精轧机组总的压下量(mm)；T_e表示精轧机组开轧温度(℃)；T_n表示精轧机组终轧温度(℃)；TolCl表示精轧机组带钢冷却水冷却量(l/h)；V_n表示精轧机组末架穿带速度(m/s)；K_m表示轧制公里数(km)；D_t[i]表示第i机架的上工作辊辊径(mm)；D_b[i]表示第i机架的下工作辊辊径(mm)；Acu表示厚度控制精度(±um)；Y_s表示屈服应力长期自学习系数；i(1,2,…,n)为机架号。