热连轧粗轧非对称板形控制模型研究及应用

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板形理论与控制技术的研究是板带轧制领域中的热点课题,一直以来备受研究人员及生产企业的高度关注。目前,对称板形控制技术的研究已相对成熟,而由于存在着复杂的产生机理,且包含大量非线性与耦合关系的影响,非对称板形控制技术的研究却相对不足,使得长期以来没有开发出有效的在线控制策略与控制模型,生产过程只能依赖人工干预,导致控制精度不足且易于产生板形质量问题,严重影响了带钢的成品质量。本文以某2250mm常规热连轧粗轧机组为研究对象,针对热轧粗轧区板坯非对称板形问题,建立了基于多种数值计算方法的粗轧板坯镰刀弯综合调平设定模型。论文取得了如下研究成果:(1)建立了出口板坯镰刀弯弯曲量计算公式。通过建立轧辊-轧件动态热力耦合有限元模型,从来料和设备两方面考虑,分析了粗轧出口板坯非对称板形的产生机理,并验证了该计算公式的准确性,为实现粗轧板坯镰刀弯调平设定模型提供了理论基础。(2)建立了基于两侧轧制力差的镰刀弯调平计算模型。通过弹跳方程与有限元方法相结合,针对引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及走偏分别计算对应的调整量,结合镰刀弯弯曲量公式,计算出粗轧机各道次的辊缝倾斜调整值。该模型具有完备的理论基础,是适应于粗轧机各道次的有效调整方法。(3)建立了基于中心线偏移量的镰刀弯调平计算模型。通过测宽仪实测中心线偏移量数据解析板坯镰刀弯信息,并转化为板坯两侧厚度差,进而求解出辊缝倾斜调整值。模型中引入横向流动因子定义,并结合有限元方法,有效保证了针对不同工况的适应性。该模型能够基于镰刀弯实测数据实现粗轧机第1道次和偶数道次的有效调整。(4)提出了综合两种调平计算模型的控制策略,建立了基于RBF神经网络的镰刀弯综合调平预报模型和在线自学习,优化各道次辊缝倾斜调整值的修正系数,能够通过实测轧制数据不断提高镰刀弯调平模型设定精度,形成了具有自动优化能力的完整镰刀弯控制体系。镰刀弯调平设定模型自投入实验运行后,中间坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,表明该模型有效地控制了粗轧中间坯镰刀弯问题,提高了镰刀弯控制水平。
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