棒材连轧机立式活套的多变量自适应解耦控制

将非线性补偿和 PI控制策略相结合 ,针对棒材连轧机立式活套系统提出了一种多变量自适应解耦控制器 ,从理论上证明了闭环系统大范围渐近稳定 ,自适应参数能以很小的误差跟踪实际参数的变化 ,并给出了可用于控制器参数整定的系统动态性能与控制器参数间的定量关系 .

棒材连轧机立式活套的调试与控制

分析了立式活套的力学原理并给出了调试原则，介绍了挑套辊的气动回路和活套高度的测量方法，说明了活套控制过程的各个阶段。

棒材连轧分布式活套控制系统的设计与实现

文章重点介绍柳钢小轧厂棒材连轧生产线分级分布式活套控制系统的硬件配置 ,软件结构、功能及实现。该活套控制系统采用了 SIEMENS 6RA 70系列控制器和 T40 0工艺模板。

对棒材连轧机带肋钢筋切分轧制方式的探讨

介绍了切分轧制的几种形式和应用范围,提出了四线切分轧制孔型设计的新方法,并介绍了切分轧制计算机辅助孔型设计在生产中的应用及采用切分轧制时应注意的问题。

高速钢轧辊在棒材连轧机上的应用

为促进高速钢轧辊在棒材轧机上应用,介绍了高速钢轧辊的加工、冷却及维护中应注意的问题。并以实例介绍了高速钢轧辊用于轧制圆钢、带肋钢筋成品机架时,每次单槽轧钢量比针状贝氏体球铁轧辊分别提高6倍和4倍,而价格仅为其2 5倍。

棒材连轧机轧辊的选用及制造

指出棒材连轧机粗、中、精轧机架轧辊的理想选择应是：粗轧前段为珠光体－铁素体球墨铸铁轧辊；粗轧后段、中轧机架为珠光体球墨铸铁轧辊；精轧机架为针状组织球墨铸铁轧辊，同时指出，轧辊制造方法的选择比轧辊材料选择更重要。采用离心浇注复合轧辊有利于提高轧辊的综合性能。

棒材连轧机架间张力相互影响的研究及应用

微张力控制是棒材连轧的关键技术 ,对其控制的好坏是整个工程成功的关键之一。结合工程实践并通过计算机模型仿真找出了棒材连轧粗中轧机之间张力相互影响的关系。张力系统是一个耦合的系统 ,不同机架间的张力是可以相互干扰和影响的。相邻两机架间轧件的张力不仅受这两架轧机级联系数的影响 ,还受到前后机架张力的相互影响 ,即越近的机架对其影响越大 ,越远的机架对其影响越小。提出了消除张力相互影响的方法 ,即做微张力时必须先上游后下游 ,微张力的积分时间上游机架快、下游慢的原则 ,并防止对某一机架单独做微张力。

棒材连轧机主电机电流与温度远程在线监控系统

分析了棒材主电机电流与温度参数监测的工艺特点,采用集散控制原理和远程监测技术设计了主电机电流与温度的在线监控系统,并在硬件设计的基础上,采用汇编语言和VB6.0开发了数据采集与控制、定时通讯及上位机管理软件。运行实践表明,该系统的使用,不仅降低了设备的故障率,而且保证了生产的安全性和可靠性。

棒材连轧活套高度数学模型

通过理论推导,得到了活套高度系统的简化数学模型,以此模型为基础,设计了活套高度控制系统,并进行了仿真和实际应用。结果表明,该简化模型不仅正确,而且简单实用,具有一定的实用价值。

PLC在棒材连轧张力活套控制系统中的应用

重点介绍韶钢小型棒材连轧生产线分布式活套、张力控制系统的组态,软件结构及实现。

棒材连轧机孔型系统及相关参数选择

简要介绍了目前国内各种棒材连轧机的类型及孔型系统、相关参数选择。

新型IDC棒材连轧控制模式初探

针对引进的IDC控制系统在棒材连轧系统中的运用,通过与常规微张力控制等在控制原理、控制方法、控制效果方面做比较。描述了IDC这种新型控制手段的优缺点。

棒材连轧机组电机转速及电流的微机自动测量

本文介绍了一种利用微型计算机,自动测试连轧过程中,各架电机转速及电流变化的测量系统。该系统可在线连续测量,并打印出计算数据,同时绘出直观的电机转速,电流的波动曲线。 采用该系统测量,具有操作简便,测量速度快,测量精度高等优点。

石钢小型棒材连轧投产

石家庄钢铁厂小型棒材连轧包括1台步进加热炉(产量150t／h，有效面积为24m×12．8m，单排装料，侧进侧出，燃料为高、焦炉混合煤气，热值为1800×4．18kJ／m^3)、18架轧机(分粗、中、精轧3组，每组6架，全部为红圈轧机(二辊短应力线)，平立交替布置，交流变频调速)、4台飞剪(1^#、2^#剪具有切头尾及碎断功能，

引进小型棒材连轧生产线关停后的设备搬迁与升级改造

结合当前国内外小型线棒材生产的最新技术进展,分析早期从国外引进第一条小型棒材连轧生产线的工艺装备技术特点,进而研究小型棒材连轧生产线关停后的设备处置方式。若选择异地搬迁改造建设一条新的高强度热轧螺纹钢筋专业化生产线,则需对轧线诸多工艺装备进行全面的设计和升级改造。

棒材连轧中小断面轧件的长距离扭转技术

介绍了棒材连轧中小断面轧件的长距离扭转技术 ,解决了轧件距离扭转不稳定问题 。

基于ACPSO优化SVR的棒材连轧轧制力预测研究

针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题,提出了一种基于加速收敛的粒子群(accelerate convergence particle swarm optimization,ACPSO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的预测算法。该算法首先通过使粒子在每次速度迭代过程中偏离速度迭代一个小角度,在位置迭代过程中偏离迭代位置一小步,改善了粒子群算法的收敛性及收敛速度,再通过ACPSO算法实现对支持向量回归机的参数ε、c、γ的同时寻优,从而使ACPSO-SVR模型具有较高的预测精度和泛化能力。通过仿真实验和实际数据的比对,验证了方法的有效性。实验结果表明,ACPSO-SVR算法能够有效、快速地实现轧制力的精确预测,在预测速度和适应性方面,优于基于PSO-SVR(particle swarm optimization-support vector regression)的预测算法;在预测精度等方面,该算法优于BPNN(back propagation neural network)、SVR、PSO-SVR等算法,平均误差率从BP神经网络的±9%降到±4%以内。

全水平棒材连轧生产线实施三切分技术生产小规格材的质量改进

本文主要总结了西林钢铁集团有限公司第二轧钢厂棒材连轧生产线采用三切分技术生产小规格材出现一些质量问题,以及采取的改进措施。

小型棒材连轧生产系统

本文着重阐述了小型棒材生产轧机、工艺布置、轧机类型的选择、机组特点及孔型系统,对特定工艺参数配置下的孔型选择作了介绍。

沙钢棒材连轧生产线的提速改造

沙钢集团为挖掘生产潜力进行了提速改造。通过自行设计制造相关装置 ,成功地解决了提速后小规格棒材上冷床遇到的一系列难题 ,轧制速度提高至 17m/s。