[发明专利]一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法

说明书

本发明公开了一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法，涉及带钢轧制技术领域；针对带钢连轧过程控制量众多，变量间相互耦合的特点，选择使用状态空间描述法表述钢铁连轧过程复杂的变量关系。依据状态空间方程确定的各向量组成推导各变量的表达式，然后写入状态空间方程建立起综合系统的初步模型。针对实际生产具体的轧制规程和设备参数，计算各变量的表达式中所需的偏微分系数，组成状态空间模型的系数矩阵，完成此轧制规程的综合系统建模。建立的综合系统模型可进行仿真分析，确定此轧制规程中各变量的影响比重，为实际生产控制提供模型基础。模型效果相比传统的建模方法充分考虑了各变量之间的耦合关系，可以广泛地投入钢铁生产当中。

技术领域

本发明涉及带钢轧制技术领域，尤其涉及一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法。

背景技术

在带钢轧制生产过程中，存在着对众多关键变量的控制，包括了位置控制、顺序控制、厚度控制、板形控制、温度控制(热轧)、活套控制(热轧)和张力控制等一系列控制系统，对各关键变量的控制精度决定了连轧生产过程的稳定性及带钢产品的质量。在连轧过程中，由于机架间以带钢作为连接，各关键变量在上一机架的输出即是下一机架的输入，导致各机架间存在一定的耦合关系。在对各关键变量的建模过程中，若是对所控制的变量建立的模型有较高的精度，则会极大减轻控制策略的设计难度，获得较好的控制性能进而提高生产质量，所以提高模型的准确度和适配性是实现连轧生产过程控制系统性能提升的基础。

在传统控制策略下，由于工业计算机计算能力和互联网通信量的限制，对整个连轧过程的建模与控制通常是针对单机架进行的，即对每个机架进行建模并施加控制。通过这种单机架建模及控制的策略，最大程度的降低了整个连轧系统的建模难度，在对系统性能要求不高的情况下传统的建模方式即可满足生产对控制系统的性能要求，但若要把控制精度继续提高，底层模型的精确度和适配性就成为了制约这一提升的关键因素，当前缺乏一种能够反映连轧全过程的动态模型以实现控制效果的进一步提升。

对各机架单独建模的方式虽然降低了整个连轧系统的建模难度，但忽略了连轧生产时多机架之间存在的耦合关系，缺乏能够反映连轧全过程的综合系统模型，在实际控制过程中又由于要考虑多机架之间的协调，导致整个系统的控制稳定性得不到保障。同时，传统的单机架建模方式无法反映连轧系统全过程的动态特性，无法对整个连轧过程进行特性分析，也是制约控制系统性能提升的因素。因此，单机架建模进行控制的策略难以实现控制效果的进一步提升，带钢连轧过程控制需要一种能够反映全过程的综合系统动态模型。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法；为综合系统控制提供模型基础；通过状态空间描述方法建立包含各关键变量的综合系统模型，并通过分析带钢连轧的动态过渡过程找出影响轧制过程稳定性的主要因素，为实现连轧生产过程的综合控制提供模型基础；

本发明所采取的技术方案是：

本发明提供一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法，包括以下步骤：

S1：根据状态空间描述法建立带钢连轧过程模型；

S2：通过对轧制过程的基本方程和数学模型进行推导，有弹跳方程、秒流量方程、套量方程、温降模型、轧制力模型、前滑模型，得出带钢连轧过程中的带钢厚度、张力、活套角度之间的关系表达式；将非线性方程展开成Taylor级数，取其一次项，对非线性方程进行线性化处理；

S3：采用一阶惯性环节表述带钢连轧控制过程中的输入量轧机辊缝S、轧辊转速V、活套电机力矩M的设备驱动；

S4：将S2和S3建立的带钢厚度、张力、活套角度、带钢温度以及输入量的表达式根据S1确定的各向量组成写入状态方程中；

S5：根据实际的设备参数和轧制规程，计算上述公式中需要的偏微分系数，组成状态空间模型的系数矩阵A、B、C、D，建立起与轧制规程对应的状态空间模型。