六辊冷连轧机电工钢矩形断面控制弯辊力模型

为满足新一代高技术冷连轧机宽幅电工钢薄板等高端板材“Dead flat”矩形断面超平材超高板形质量要求,采用显式动力学有限元法建立六辊冷连轧机一体化仿真模型,利用现场工业轧制试验数据验证有限元模型的准确性,定量分析电工钢完整轧制过程中不同轧制因素对有载辊缝凸度的影响规律;基于6辊UCM冷轧机板形控制机理和课题组自主设计的EDW-N(Edge Drop Control Work Rolls for Non-shifting of the Work Rolls)工作辊非窜辊辊形建立六辊冷连轧机电工钢矩形断面控制的弯辊力数学模型;由有限元仿真与现场工业轧制试验结果确定了六辊冷连轧机电工钢矩形断面控制弯辊力数学模型的参数,并验证了其准确性;某大型1420 mm六辊冷连轧机生产应用现场连续检测反馈数据表明:取得电工钢高精度出口凸度均值C15≤7μm的比例从38.58%提高到67.74%的显著生产实绩,充分发挥了六辊冷连轧机的高精度板形控制能力,可在很大调节范围内对板形质量进行调控,为解决无工作窜辊的6辊UCM冷连轧机宽幅电工钢薄板矩形断面控制瓶颈难题提供了解决方案和实现路径。

基于CF-PSO-SVM的冷连轧非稳态工作辊弯辊模型优化

板形质量是冷轧带钢重要的技术质量指标,同时工作辊弯辊是改善冷轧带钢板形质量的最有效的控制手段之一。冷连轧机组在高速稳定的轧制过程中板形控制精度能够达到较高的水平,但在升降速非稳态的轧制过程中板形控制效果非常不理想,这也成为制约冷轧带钢产品质量的不利因素。为了提高冷连轧机在升降速非稳态轧制过程中带钢板形的控制精度,在深入研究了冷连轧弯辊力设定原理的基础上,利用智能算法和包括出入口带钢厚度、机架间口张力、轧制速度、中间辊窜辊、带钢宽度、轧辊倾斜以及轧制力等现场实际轧制大数据样本,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的工作辊弯辊力预测模型。同时阐明了粒子群优化算法和支持向量机的基本原理,引入压缩因子的概念,提升了粒子群算法参数寻优的效率,选取冷连轧机组五机架为研究对象,利用拉依达准则对轧制数据样本进行处理,通过平均绝对误差、均方差误差和平均绝对误差百分比等评价指标对比预测模型的性能。结果表明,改进的预测模型具有良好的模型预测性能和泛化能力,同时根据实际生产数据样本,回归出基于轧制速度和辊间弹性系数的弯辊力缝补偿模型,并验证了模型的有效性,模型的投入降低了板形控制系统的负荷,改善了非稳态轧制过程中的板形控制精度,产品头尾部的质量合格率提高了5.1%。