CSP生产线出炉温度对轧制力的系统控制

针对涟钢CSP生产线热连轧机组的轧制工艺条件，建立了各工位温度的数学计算模型以及温度一速度模型，并将得出的道次温度应用到轧制力预测系统中去预测道次轧制力。现场的应用结果表明，在不同出炉温度情况下轧制力的预测计算值与现场实测值相吻合。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

摘要：轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力，精度较低。为提高轧制力预报精度，首先基于大量历史生产数据，通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析，选出权重较大的影响因子；其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验，在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型，即先通过化学成分计算出基准变形抗力，再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数，并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产，轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%，钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

中厚板轧制过程中高精度的轧制力预测模型

结合首钢3500mm轧机改造项目，根据中厚板轧制工艺的特点，对影响轧制力的因素进行了详细的解析，包括变形区影响函数、变形率函数和变形速率影响函数等，给出了中厚板轧制过程中高精度的轧制力计算数学模型。分析了残余应变对轧制力计算的影响，得到了不同钢种的残余应变计算模型和轧制力在线计算时的修正策略。现场在线应用结果表明：给出的轧制力模型具有良好的预测精度，预测误差可以控制在5％以内。     

中厚板轧制过程中轧制力参数的动态修正

分析了一种中厚板的轧制力在线动态修正算法,该算法以实测轧制力为基础,通过道次实测轧制力和模型计算轧制力的值决定轧制力模型参数修正量的大小,真正做到以实测轧制力数据动态校正中厚板轧制力模型,大大提高了轧制力模型的预报精度并使其具有良好的自学习功能.该算法已经在现场获得应用,并具有良好的应用效果.     

基于遗传神经网络的不锈钢带冷轧轧制力模型

 为了提高工厂从国外引进的以Bland Ford公式为基础的冷轧不锈钢带轧制力模型的计算精度,将基于遗传算法的BP神经网络与现有变形阻力和轧制压力解析数学模型相结合,建立了变形阻力和轧制压力修正模型。将在生产现场采集的部分过程记录数据,进行分类和预处理后作为训练样本用于训练遗传神经网络模型。将其他现场实测数据用于验证所建的轧制力模型,计算结果表明所建的轧制力模型具有较高的计算精度。     

中厚板轧机轧制力自学习模型的应用

 介绍预计算轧制规程中所使用的轧制力模型,在此基础上根据轧制过程中的仪表反馈数据开发出一种新的轧制力自学习模型。并对轧制力自学习系数层别划分的方法,依据和效果做了系统的分析。现场在线应用结果表明:给出的轧制力模型具有良好的预测精度,末道次轧制力预测误差可以控制在3%以内,其他道次可以控制在5%以内。     

SMS轧制力模型在冷轧机上的适应性优化与应用

在济钢双机架可逆式冷轧机生产过程中,SMS轧制力模型中的设定轧制力与实际轧制力有较大偏差,在分析原有模型的基础上,改进相关参数,特别对压扁半径、咬入角和中性角做了适应性的改进,通过推导和现场生产相结合,运用改进的轧制力模型,对比分析改进前后数据可知,改进后的模型精度优于改进前,轧制稳定,效果良好。     

基于数据挖掘的冷轧轧制力优化方法研究

针对广泛应用的Bland-Ford-Hill冷轧轧制力工艺模型,通过挖掘现场实际数据隐含的规律,对其变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化,以提高轧制力计算精度。首先,推导由轧制力计算变形抗力和摩擦因数的逆计算算法,采用L-M非线性多项式回归方法对变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化回归计算,建立轧制力优化算法;然后,根据现场海量的实际数据,采用数据挖掘的方法,使用上述优化方法计算更加符合现场实际的变形抗力和摩擦因数的模型参数。优化结果在线运行后,轧制力精度明显提高。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的影响因子;其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验,在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型,即先通过化学成分计算出基准变形抗力,再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数,并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产,轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%,钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

轧制力优化对20辊冷轧硅钢厚度精度的影响

轧制力是影响冷轧带钢厚度精度的关键因素。为实现高精度的冷轧带钢厚度控制,通过优化变形抗力模型参数和摩擦系数模型参数提高冷轧轧制力模型计算精度,并使用指数平滑法的自学习算法保证轧制力精度的稳定性。在首钢股份公司迁安钢铁公司20辊森基米尔轧机生产线进行S12硅钢钢种轧制力优化试验,将优化的模型参数应用于L2并投入现场生产,结果表明该优化方法不仅提高了轧制力设定精度,而且减小了冷轧硅钢的厚度超差长度,提高了成材率。     

高精度冷轧薄带钢轧制过程分析

结合带钢冷轧基本理论,选用适当的轧制压力模型,针对十六辊轧机轧制极薄带钢时的工艺特点进行了实验和分析,建立了相应的张力模型及辊系传动力矩模型;并得出变形抗力及压靠对轧制极薄带钢时的轧制力和板形有很大的影响,初步提出了当带厚较大时,为保持板形良好,随着轧件厚度的减少,轧制压力相应降低,当轧制到一定厚度时,轧制压力随着带厚的减少急剧增加的极薄带轧制分区理论。     

非光滑带钢在粗糙轧辊平整轧制过程中表面微观形貌的转印行为与演变规律

针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求,在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上,建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型,采用工业实验验证了仿真模型的准确性,并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时,带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念,定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和,研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时,存在负转印最大点和转印饱和点;当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时,负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上,采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力,描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律,并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律,发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加,该临界单位板宽轧制力均增大;随着带钢表面粗糙度增大,负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大,但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小。      

Full-length model with multi-point settings for finishing rolling

Thickness,width,temperature,and profile are considered as control targets in process control of hot strip finishing rolling. The pre-calculated settings of the model information include rolling force,cooling water flow between stands,bending force,and roll shifting position. Without changing the load distribution,the interaction among thread speed,rolling force,rolling power,and cooling water flow between stands is comprehensively considered based on the quantifiable relationship among speed,force,and temperature. This paper proposes a full-length multi-point-setting model that uses the settings of strip head to combine the rolling speed diagram with the target finishing mill delivery temperature( FDT) to achieve the calculation of the control parameters along full length of strip. Traditional models cannot effectively predict rolling force of strip body or the maximum and minimum temperatures of FDT. It is also difficult for traditional models to suppress fluctuations in shape accuracy of full-length strip or improve the shape accuracy of the product. Calculation results show that the proposed full-length multi-point-setting model can provide the control parameters for temperature and rolling-force over full length of strip,predict the risk of rolling exceeding the equipment capability,and improve the shape accuracy and rolling stability of hot-rolled products.     

双辊铸轧薄带钢过程铸轧力计算的数学模型

 在双辊铸轧薄带钢过程中，铸轧力的控制是铸轧过程稳定进行和提高薄带质量的关键。为了控制铸轧力，必须建立铸轧力控制数学模型。基于经典轧制理论，采用工程法推导出铸轧过程中熔池区域微元体静力平衡微分方程，根据凝固终点位置即可给出铸轧过程中单位压力分布，进而给出铸轧力计算的数学模型，为铸轧力的在线控制奠定了基础。     

型钢生产中轧制压力模型的研究

针对型钢生产中轧制压力计算存在的难点,在板带轧制理论基础上,通过引入考虑三维的、不均匀变形的应力状态因子,并根据现场轧制压力产测值的回归分析,建立了型钢轧制压力统计模型。     

基于小脑模型神经网络的轧制力预报模型

研究了热轧板带厚度控制中轧制力预报环节的局部逼近神经网络实现方法。网络在多次训练后对生产中的历史数据进行了轧制力预报 ,达到了较高的预报精度。     

板带轧制过程多参数耦合模拟系统的开发

考虑轧件和辊系间的接触力与变形协调关系，采用一种选代的方案，开发了一个分析三维板带轧制过程的计算机模型。它耦合了计算轧件变形的三维刚塑性有限元法，计算辊系变形的影响函数法和弹性有限元法。该系统可用来精确预报轧制压力横向分布，前后张力横向分布，金属横向流动，以及轧后板带的横向板厚分布，包括板凸度和边部减薄等，并且具有较高的计算效率。     

双辊铸轧薄带钢铸轧力计算公式及控制模型

在经典轧制理论和现代连铸理论相结合的基础上,推导出了铸轧力计算公式,并建立了一个非线性状态空间模型,描述双辊结晶器内的金属凝固和塑性变形.此模型可以作为双辊铸轧薄带钢过程铸轧力的实时在线控制模型.     

Experimental and theoretical analysis of roll flattening in the deformation zone for ultra-thin strip rolling

For ultra-thin strip rolling, the conventional rolling force models are no longer applicable. To obtain accurate rolling force in the shape and gauge control process, Fleck proposed a new roll flattening model. In this study, experimental analysis, finite element simulation, and theoretical analysis were conducted to evaluate the Fleck model. The experiments and simulations show a clear neutral zone in the deformation zone with decreasing strip thickness. The finite element simulation results show that the proportion of the elastic unloading zone is small, when an elastic unloading phenomenon appears in the neutral zone. Thus, to simplify the rolling force model, the effect of an elastic zone could be ignored. Based on this finding, we develop a rolling force model with quick calculation speed, high precision, and convenient online application. Finally, the accuracy of the simplified model is verified by the measured rolling force.     

六辊冷连轧机板形前馈控制模型的研究

冷连轧过程中,轧制力波动对板形的影响很大,需要采用弯辊力进行实时的补偿。针对六辊冷连轧机,分别研究了仅用工作辊弯辊和采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型。实际控制效果表明,这两种板形前馈控制模型都能有效消除轧制力波动对板形产生的不利影响;采用工作辊弯辊的板形前馈控制模型只能控制由于轧制力波动产生的二次板形,而对四次板形几乎不产生影响;而采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型则对二次和四次板形均具有很强的控制能力。