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科技新进展:基于板形调控功效的多变量最优板形控制研究与应用

发布时间:2022/10/12

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一、研究的背景与问题

薄带材冷轧过程具有控制参数多、响应时间短及精度要求高的特点,其质量控制水平代表着一个国家钢铁工业的技术水平,可谓是钢铁技术领域的“皇冠”。对于冷轧板形控制而言,其控制过程存在多变量、时变性、大滞后及非线性等特点,全球仅有几个国家掌握相关技术,可谓是“皇冠上的明珠”。随着国民经济的快速发展,汽车、家用电器、电子和航空航天等行业对冷轧带材产生了巨大的需求,同时也对其板形质量提出了更高的要求,如何进一步提高冷轧带材的板形控制精度,是从事冷轧领域技术研究人员需要面对的重要课题。

由于冷轧过程固有的工艺特点及金属塑性变形的物理特性,容易导致带材在轧制过程中产生不均匀的残余应力分布,从而出现瓢曲、浪形及鼓包等板形缺陷。为了实现冷轧过程的高精度板形控制,在设备研制方面开发了轧辊的压下倾斜、液压弯辊、轧辊横移和轧辊的分段冷却控制等板形调节机构和调节手段,板形控制水平得到不断提高。在板形理论上,对辊系变形、金属变形及张力分布计算等数学模型进行了深入细致的研究,用计算机模拟轧制过程,对轧后板形和横向厚差进行精确的设定、预测和控制,也对板形控制的发展起到了很大的推动作用。然而,薄带冷轧生产种的板形问题并没有完全得到解决。稳态轧制阶段的板形控制精度相比国际先进水平仍待提高,在加减速、动态变规格及剪切失张等非稳态轧制阶段,带材板形质量仍存在较大的波动幅度与波动长度区间。随着冷轧带材不断向薄规格、高强度的方向发展,薄带材的板形控制问题变得越来越突出。

造成薄带材冷轧过程板形难以控制的原因是多方面的,结合轧制生产工艺及冷轧板形控制过程的特点总结如下:

(1) 板形调控功效系数计算模型匹配性差

板形调控功效系数可以看作是板形调节机构对带材板形影响规律的定量描述,只有获得准确的板形调控功效系数,才能够准确计算出用于消除板形偏差所需要的弯辊、横移、倾斜等板形调节机构的最优调节量。由于影响板形调控功效系数计算精度的因素很多,实际控制过程采用的单一常参数机理模型或有限元离线仿真模型的匹配性差,难以满足连续变化的板形控制要求。

(2) 板形目标设定模型对工艺参数变化的适应能力不足

板形目标曲线的设定涉及许多难以测量的工艺参数及影响因素,导致当前基于机理模型的板形目标曲线设定精度及鲁棒性不高,无法满足工艺参数复杂多变而工艺约束条件极其严格的板形控制要求。以动态变规格为例,当一种带材规格过渡到另一种规格时,虽然工艺模型库中具有与所轧带材规格对应的板形目标曲线,但操作人员仍需要不断进行手动修正才能保证实际板形质量。板形目标曲线设定模型与轧制过程的失配,导致了规格或品种切换时的目标板形“命中率”降低。

(3) 板形前馈-反馈控制系统缺少有效的系统间协调优化控制策略

当前的板形前馈控制模型采用的是基于凸度方程的轧制力波动补偿方式。在这种控制方式下,板形前馈控制系统和反馈控制系统各自独立计算调节机构的调节量。当前馈调节量与反馈调节量叠加后发生调节机构输出饱和的情况时,系统只能进行单纯的限幅输出,无法在调节机构可行域内实现系统间的协调最优输出,使得轧制过程中轧制力波动对板形的影响无法得到消除,也是板形质量难以得到保证的重要因素。

针对板形控制模型与轧制过程的失配问题,研究将仿真建模、机理建模、知识工程推理与过程数据进行融合建模的理论与方法。通过研究串联结构形式的板形混合建模方法,提高板形控制模型对轧制过程的适应能力,并建立相适应的板形前馈与反馈控制系统间的协调优化控制策略。通过本项目的实施,可为冷连轧过程板形控制精度和稳定性的提高带来新的思路,对于其它复杂工业优化控制过程具有一定的理论参考意义。

二、解决问题的思路与技术方案

采用理论研究、实验验证和工业实践相结合的方案。在理论研究方面,首先通过混合建模改善板形控制关键模型和轧制过程的匹配度。然后通过系统模型的在线辨识、系统参数的滚动优化及滞后预估模型参数的整定,制定板形前馈-反馈控制系统的协调最优控制策略。在工业实践方面,以某1450mm五机架冷连轧机为工业实践对象,通过对板形控制过程的数据采集、分析和测试,验证和完善项目的研究成果。

三、主要创新性成果

1、融合过程数据的板形调控功效系数优化模型

采用将仿真建模和数据驱动建模构成串联结构的混合建模方法,建立板形调控功效系数的在线优化模型。首先通过建立带材冷轧过程的三维有限元仿真模型获取数据优化进程的起点,然后采用数据驱动方式建立板形调控功效系数的在线自学习模型,利用生产数据不断改进各仿真工况点的板形调控功效系数值,进而精确获取任意轧制工况下的板形调控功效系数。

2、基于机理模型及知识工程混合机制的板形目标曲线自适应设定模型

首先采用机理模型建立板形目标曲线设定的基础模型,为板形目标曲线自适应过程提供初值。然后建立基于知识工程推理的板形目标自适应修正系统,从板形控制系统中获取过程数据,在推理和调整的基础上,得到与当前轧制状态相适应的板形目标曲线修正量,然后将其送回至板形控制系统中。

3、基于板形调控功效的多变量最优板形前馈-反馈协调优化控制

以板形调控功效为基础,采用整体建模及双层优化的思路,建立求解板形前馈-反馈控制的最优调节量计算模型,避免了单个系统独立建模引起的板形调节机构调节饱和问题。首先采用板形调控功效系数的概念量化轧制力波动对轧后带材板形的影响。然后将该影响量与板形反馈控制回路的板形偏差进行叠加,以二者的叠加值最小为原则建立板形前馈-反馈控制的全域最优调节量优化模型。求解该优化模型即可得到工作辊弯辊及中间辊弯辊在整个板形控制系统内的最优调节量,即为板形前馈-反馈协调最优控制策略的第一层优化过程。

在求得板形前馈-反馈控制全域最优调节量的基础上,建立板形前馈-反馈控制全域最优调节量的分配优化模型,通过求解该分配优化模型即可得到分别用于板形前馈控制和反馈控制的两个弯辊机构的最优调节量,也就是板形前馈-反馈协调最优控制策略的第二层优化过程。

四、应用情况与效果

建立了冷连轧板形控制关键工艺参数的数字孪生模型,研发了基于双层优化模式的板形前馈-反馈系统间的协调优化控制策略及控制模型。薄带冷连轧稳态阶段板形控制精度在5IU以内,加减速、变规格等非稳态阶段板形控制精度在7IU以内,因板形缺陷导致的产品降级率控制在0.5%以内,由板形控制问题导致的设备停机在全部设备停机因素中的占比控制在0.3%以内。对不同规格批次现场生产过程数据的跟踪分析,产品大纲范围内的带钢在稳态及非稳态轧制阶段的板形控制精度均达到了冷轧带材板形控制领域内的国际先进水平。

信息来源:东北大学

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