热连轧粗轧短行程控制全程优化

从生产现场的实际情况出发 ,结合现场工艺和实际数据 ,利用数学模型对带钢端部的宽度变化进行了模拟计算 ,并进一步利用遗传算法对粗轧短行程控制进行全程优化。结果表明 ,利用遗传算法可明显优化短行程控制参数 ,提高带钢端部宽度的控制精度 ,减少切头切尾损失 。

热轧产线智能制造技术应用研究——宝钢1580热轧示范产线

智能制造是未来钢铁行业战略发展方向,各钢铁制造企业、装备与控制供应商都在积极探索实施方案。以国内钢铁行业首条智能制造示范产线——1580热轧智能产线的建设为例,总结了传统热轧产线智能化改造过程中智能制造技术的应用情况。构建了包括智能化模型、智能物流、设备状态诊断和预测性维护、工艺过程在线检测、绿色产线等八大模块的热轧智能车间的系统框架;介绍了热轧智能产线关键技术;展望了未来热轧领域智能制造的发展方向。

热连轧机组带钢厚度与轧制力的变刚度法智能纠偏系统

为提高热连轧机组厚度精度和轧制力精度 ,采用带钢厚度偏差和轧制力偏差 BP网络智能预测与偏差变刚度法同时校正方法。给出两偏差的分析和变刚度法偏差校正算法。离线模拟与在线应用都表明算法的有效性 ,提高机组带钢厚度偏差命中率 4 %～ 2 0 %和轧制力偏差命中率 8%～ 10 %。

热连轧精轧宽展智能预测

为了提高热连轧机组精轧宽展的预测精度 ,进一步提高带钢成材率和宽度精度 ,在精轧数据库的基础上结合精轧工艺进行分析和研究 ,利用BP网络预测精轧宽展实际值与计算值之间的偏差 ,其加法纠偏思想在生产现场的应用也已得到验证 ,使高精度宽度控制成为可能。

变辊缝法热连轧机组带钢厚度与轧制力智能纠偏系统

对带钢厚度偏差和轧制力偏差进行BP智能预测 ,并提出变辊缝法偏差校正算法实现偏差校正。离线模拟与在线应用的结果表明 ,提高机组带钢厚度偏差命中率 2 0 %和轧制力偏差命中率 8%。

2050mm热轧终轧温度预测模型优化

针对宝钢股份公司热轧厂薄带钢头部终轧温度设定精度偏低的问题,采集了大量生产数据,并对终轧温度模型进行了分析与优化,较大地提高了温度设定精度。

精轧负荷分配自动实现技术及应用

运用KDD技术对热轧带钢生产中过程机大量历史数据和积累了多年的轧制信息(包括轧制负荷相关的信息)进行预处理和数据挖掘,并结合相应的理论知识,开发了适合现场生产的负荷分配模型。该模型能实施多种功能,并在实践中取得成功应用,实现了负荷分配的自动设定,形成了规范的负荷分配制度。同时给出了负荷分配模型的优化方法。

带钢热连轧末架大压下轧制规程的鲁棒性分析

根据鲁棒设计的思想,将轧辊偏心视为外在影响因素,对带钢热连轧压下规程进行了鲁棒性分析,并利用DEFORM-2D软件对带钢进行热连轧模拟分析。结果表明,末架大压下规程相比于传统压下规程,具有抵抗轧辊偏心干扰的能力,具有鲁棒性。该结果对优化压下规程、提高板形质量,有重要的参考价值。

2050mm热轧板形自适应模型优化研究

板形精度控制是热轧轧钢硬件设备和模型控制精度的集中体现，文章通过对2050mm热轧板形自适应模型的研究，针对现有模型存在的问题，进行理论分析，提出了相应的优化措施，并成功应用，取得较好效果。

热轧宽度模型改造

为了改善国内某热轧厂宽度控制稳定性和精度,在对原有模型和质量问题分析基础上,针对粗轧宽度模型实施了模型架构、模型算法、模型参数、自学习方式、短行程控制以及宽展预测模型的改造和优化。对钢种层别进行细分,自适应参数考虑了不同轧制生产模式的影响,带钢的头尾短行程控制曲线采用了可变多点方式,增加了立辊孔型模型以及立辊磨损模型,在宽展计算时考虑孔型的影响磨损量的贡献,提高了宽度模型预报精度。实际应用结果表明,经过优化改良的宽度模型有效提高了宽度控制稳定性和产品精度。

热轧过程控制系统集成认识及设计

在以板带为主的钢铁企业中．热轧处于承上启下的瓶颈位置，它具有高产、高速、高温的特点。热轧过程控制系统是整个热轧自动控制的核心，它是以满足热轧产品的尺寸、表面质量及带钢机械性能要求为最终目标，以稳定性及实时响应性为宗旨的控制系统。

一热轧和二热轧机组精轧数模剖析

分析了宝钢一、二热轧精轧轧制力计算模型，并与轧制力计算模型的一般形式进行了比较。结果表明一热轧模型的结构较差，容易产生预测误差并引起辊缝设定误差。二热轧精轧轧制力计算模型的结构好，适用性强，也便于移植。