提高热轧带钢厚度精度研究

针对鞍钢1780热轧生产线带钢头部厚度波动的问题,结合该生产线带钢厚度精度控制的基本思想,分析了波动产生的原因,提出了相应措施.     

热轧带钢头部翘曲原因分析

窄带钢热轧时产生的头部翘曲会给操作带来麻烦,并影响产品质量,还容易损坏设备.笔者用弹性力学方法建立了相关模型,对产生翘曲的主要原因进行了分析,为解决该问题采取的相应措施提供了理论依据.     

热连轧带钢厚度缺陷溯源研究及应用

在带钢热连轧生产过程中,终轧厚度精度是体现带钢产品质量的关键指标之一。带钢厚度控制过程涉及多个模型,具有多变量、强耦合、非线性等复杂性,是热连轧带钢L2过程控制精度的最终体现。实际生产中,厚度缺陷时有发生,形成缺陷的原因复杂多样,目前主要依赖事后的人工分析,其难度大、效率低。为此,研发了热连轧带钢厚度缺陷的自动溯源模型,针对轧制完成后出现头部厚度缺陷的带钢产品,识别和分析厚度缺陷的形成机理,追溯和确定导致厚度缺陷的主要原因。融合资深数模专家的分析经验,通过深入挖掘带钢厚度控制背后的模型机理、理顺带钢厚度与各轧制参数之间的耦合关系,建立了热轧带钢厚度缺陷溯源的分析流程,构建了以辊缝模型设定不准、轧制力模型不准、轧制模型参数设定异常为核心的分析模块。最后,将国内某1 780 mm热连轧机组连续3个月生产的带钢数据用于模型性能测试,结果表明,带钢厚度缺陷溯源的准确率达到90.27%,基本满足实际生产需求,实现了热连轧带钢厚度缺陷的自动溯源,大大提高了厚度缺陷溯源的分析效率。     

四辊可逆式精密冷轧带钢轧机带钢厚度精度控制

根据现场实际经验,从原料,轧制过程和操作程序等方面分析了影响ＭＩＮＯ（米诺）５００ｍｍ四辊可逆式精密冷轧带钢机带钢厚度精度的因素,提出了改进措施,并通过实例说明该套轧机完全可生产出真正的精密带钢,满足市场需求。     

基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测

针对热轧带钢头部厚度精度较低的问题,提出了一种基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测方法.在精轧过程中,带钢头部张力较小,且通常温度较低;同时轧机工艺参数复杂,精准设定存在困难,轧制带钢头部经常会出现厚度不合格的现象.利用深度神经网络的非线性拟合能力,设计带钢头部厚度预测模型,给轧机的参数设定提供参考、提高头部厚度命...     

轧制超薄带钢的连续式冷轧机的高速轧制和厚度控制技术

对生产超薄带钢的连续式冷轧机的要求是，生产率要高，厚度控制要精确，直到现在，作者开发了一种新的直接使用的轧制油和Ｔｉ强化的具有高耐磨性的工作辊，用于千叶厂２号连续式冷轧机，改善了冷轧的润滑。因此，可以进行超高束 轧制，即２８００ｍ／ｍｉｎ，明显地提高了生产率。     

加强过程机控制提高带钢厚度精度

鞍钢半连续轧板厂使用过程控制SCC系统以来,带钢纵向厚度精度有很大提高,但与改造目标值相比还有一定的距离,为此,进一步提出了提高过程机投入率和带钢厚度精度的措施。     

热带钢无头轧制技术在川崎钢铁公司千叶厂的应用

热带钢无头轧制技术是在精轧机入口侧将的薄板坯逐块彼此头尾连接起来，再由精轧机组连续轧制，其结果提高了带钢厚度精度，产品质量及产量，并能生产出超薄及宽薄带钢。     

粗轧带钢头部翘曲原因分析及控制措施

造成带钢头部翘曲的主要因素包括：板坯上下表面温度差、上下轧辊摩擦系数不等、上下轧辊辊速不等、上下辊辊径不同等。采用Marc有限元软件热力耦合分析法分析了各个影响因素对热轧带钢头部翘曲的影响规律,结果表明,翘曲量随上下表面温度差、摩擦系数比、辊速比及辊径比的增大而增大,但增大趋势各有不同。同时,提出了优化轧制规程、改善加热条件、采用适当的配辊方案、合理选择速度参数等解决带钢翘曲的措施。     

基于优化RT-PLS的热轧带钢头部厚差诊断研究

摘要：头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取方法,建立了基于优化相对变换偏最小二乘法(Relative Transformation Partial Least Squares,RT-PLS)的带钢头部厚差诊断模型。实例表明：优化RT-PLS诊断模型能够准确查找出导致带钢头部厚差超限的主要特征参数,指导生产现场的调节,成功降低了后续带钢的头部厚差,使厚度命中率由92.18%提升至97.13%,为带钢头部厚差的诊断研究提供了一种有效的诊断方法。     

基于贝叶斯神经网络的带钢厚度预测与控制

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量.     

薄带材轧制的最小可轧厚度理论及数值模拟

 智能制造、电子通信等行业向微型化、集成化方向发展要求不断提升精密轧制带材产品质量,提高厚度精度控制是其中关键组成部分,因此,精密带材轧制过程接触变形区理论研究有着极其重要的意义。以Stone轧制力模型为代表的传统薄带材冷轧理论假设轧辊在接触变形区内保持圆弧状轮廓,利用Hitchcock公式求解接触弧长进而求得平均单位压力,并在此基础上建立了Stone最小可轧厚度理论。在试验及实际生产中很多学者发现有时Stone轧制力计算值与实际值相差甚远,这是由于某些轧制工况下接触变形区内存在中性区,轧辊圆弧状假设不再适用。中性区的存在使轧制力剧烈增大而带材金属延伸变形增加甚微,即轧制难度增大、轧制效率降低。通过对不同厚度薄带材轧制过程进行有限元分析,得到了不同道次压下率下接触变形区轮廓与接触压力分布的变化规律,带材初始厚度越小或道次压下率越大,接触变形区内中性区所占比例越大,接触压力分布趋于椭圆形分布;基于Stone轧制力公式建立了考虑轧制效率的薄带材最小可轧厚度模型,对于一定初始厚度与Stone最小可轧厚度比值,根据轧制工艺参数可计算接触变形区内恰好不存在中性区时的临界道次压下率,以此临界道次压下率为依据可确定高效轧制厚度范围及Stone轧制力模型的适用条件,为精密薄带材轧制生产过程提供理论指导。     

铝带热连轧头部变厚度轧制工艺和应用

带卷头部压伤是影响铝合金热轧带卷成品率的主要质量缺陷之一。为了有效控制该缺陷的产生,首先分析其产生的原因和机理,确定了采用穿带时依次改变各机架辊缝对带卷头部进行变厚度轧制的解决方案,建立了变厚度轧制的工艺数学模型,可实时计算各机架辊缝的调整量和调整速度,以达到增大带卷头部与内圈卷面间接触面积、减少带卷头部压伤缺陷的目的。在生产现场采用该方法后,头部压伤的不良比例由之前的5%降至1%左右,同时可以提高卷取机的最大允许卷取厚度。     

1800mm炉卷轧机带钢头尾厚度偏差控制策略

在介绍山东泰山钢铁集团有限公司1 800 mm炉卷轧机设备特点的基础上,分析了带钢头尾厚度偏差形成的原因。针对这些原因,在工艺控制方法上采取了最小化头尾温降、改进头尾辊缝控制、温度补偿以及综合应用压力AGC和监控AGC等削减厚度偏差的相应措施,改进后使带钢头尾厚度公差大大减小。实践表明,带钢头尾厚度偏差的存在不是一个单纯设备问题或控制问题,而是一个综合性问题,需要在设备、生产工艺以及工艺控制等方面综合实施减小厚度公差的方法,才能取得很好效果。     

极薄带最小可轧厚度理论及试验分析

 许多学者在试验中发现,试验得到的最小可轧厚度远小于常用最小可轧厚度公式计算得到的结果。针对上述问题,进行了最小可轧厚度理论分析,推导出新的最小可轧厚度公式。新公式计算的最小可轧厚度约为Stone公式计算结果的22%。通过实验室二辊轧机进行304不锈钢、纯铝、纯铜极薄带轧制试验,实测得到不同材质的试验最小可轧厚度。将实测结果和新公式计算结果及Stone公式计算结果进行对比,发现新公式计算结果更接近于实测结果,从而验证了模型的准确性。     

1780mm热连轧机厚度控制优化

针对宝山钢铁股份有限公司不锈钢事业部1780mm热连轧机在厚度控制中遇到的厚度波动问题,通过优化机架间除鳞换热系数、钢种层别判定标准、AGC控制参数等措施,显著提高了带钢厚度控制精度,明显减少了在线及下游工序的厚度余材量,取得了较好效果。     

热连轧自适应穿带模型的研究及应用

攀枝花钢铁(集团)公司热轧板厂三期技术改造后,精轧设定模型精度受粗轧中间坯厚度、宽度和温度等参数影响较大,造成轧制参数预报精度下降,为此,于2007年采用精轧自适应穿带模型对轧制力、辊缝、轧制速度进行补偿,提高精轧设定模型对轧制力、出口厚度等轧制参数的预报精度.     

基于信息融合的带钢厚度预测控制

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量.