热连轧系统的周期更换决策

对热连轧系统的预防性维修更换周期进行研究。首先,将系统抽象为相互独立的多部件系统。然后,根据各个部件所服从的分布,利用最小顺序统计量得到系统所服从的分布,并借助系统和单个部件分布函数间的关系,从理论上分析了系统的可靠性与部件数量之间的关系。接着,以系统的单位时间总期望费用最小为目标,建立了更换周期模型,给出了预防性更换周期满足的解析表达式。最后,以部件寿命常用的分布——威布尔分布为例,给出了模型的离散求解过程,求解出系统的预防性更换周期。同时,进一步展示了在多种相关费用情形下,系统中部件数量对系统的预防性维修更换周期的影响,分析了各种情况产生的原因。

基于小波分析的热连轧设备液压系统泄漏的实时监测方法

针对液压系统的泄漏问题,提出了一种基于小波分析技术的热连轧设备液压系统油液泄漏监测方法,详细介绍了该方法的设计原理、实验验证以及在工业生产中的应用效果。该方法通过计算液压系统各液压元件油量变化,并结合小波变换分析方法对油量趋势曲线进行分析,实现对液压系统中的泄漏情况的实时监测,提前发现潜在的漏油问题,降低维修成本,提高设备可用性。

热连轧高效工艺控制技术及应用

针对热轧600 mm以下带钢普遍还存在配置差、工艺落后、轧速低、污染重、能耗高等问题,开展了一些列的技改工作,包括高效除磷及控温控轧技术、粗轧过程的组织控制技术、中间坯保温技术、精轧组织控制和轧制节奏优化、轧辊涡流探伤技术、ACC层流冷却的优化控制技术等。技术的应用,使带钢生产效率得到大幅提高,产品质量得到明显提升。

热连轧高铬铁工作辊带热损伤裂纹上机的探索

热轧工作辊在生产使用的全生命周期内会产生各种类型的裂纹。为保障轧机和轧辊的生产安全,按照生产工艺要求,这些裂纹尤其是机械冲击裂纹和制造缺陷裂纹必须去除。但轧辊是主要的轧钢工艺备件,大量轧辊异常必然造成轧钢成本上升,同时也会影响轧辊的周转效率和备辊效率,对生产稳定性和安全性造成影响。为解决上述问题,精轧前段高铬铁工作辊实验带热损伤裂纹上机使用。

热连轧加热炉控制系统及升温曲线的优化研究

为解决当前热连轧加热炉在实际生产中由于对温度控制精度不够而导致的轧制产品质量不好和能耗偏高的问题,在对热连轧加热炉进行综合概述的基础上,采用可兼容通讯模块对控制系统进行改造,对加热炉升温曲线进行优化。优化改造后,对在炉时间、装炉温度和能耗等指标进行综合评估,不仅提升了产品质量,而且降低了能耗。

基于机理模型的热连轧板形快速控制技术

热连轧机组板形控制是一项关键的任务,它旨在解决板形变化对产品质量和生产效率的影响。针对热连轧机组板形控制过程中的板形约束变量问题,采用双因素线性插值的方法,在分析弯辊力和窜辊量对板形影响的基础上建立双因素传递系数模型和板形控制空间。首先对板形空间的插值方法进行设计,然后应用到弯辊力和窜辊量对轧制压力的传递系数模型的建立中,求出相应弯辊力与窜辊量对轧制压力的传递系数,这些传递系数可以被视为板形控制的关键参数,利用求出的传递系数基于板形调节建立轧机板形控制空间。通过对板形控制空间的求解,可在板形控制范围内实现板形的快速搜寻和弯辊力、窜动量对板形的快速控制,为热连轧机组的操作提供有效指导。该方法在解决板形控制难题上具有显著的效果,能够提高产品质量和生产效率。未来的研究可以进一步优化传递系数模型和板形控制算法,实现更加精确和自动化的板形控制。

伺服节能液压动力系统在热连轧生产线中的研究和应用

通过对伺服节能液压动力系统的研究、测试,表明伺服节能液压动力系统节能效果显著,压力控制稳定,动态响应快速,低速性能优良。同时通过对某钢厂热连轧生产线各主要液压系统的实际流量需求的分析,在此基础上对各液压系统采用伺服节能液压动力系统和常规的恒压变量动力系统的能耗进行比较。得出了伺服节能液压动力系统比恒压变量动力系统更为节能的结论,特别是在热连轧生产线中的换辊低压液压系统中节能效果更为显著。

含铌钢热连轧过程中组织演变及工艺参数的预测分析

文章针对含铌微合金钢的热连轧过程,进行了组织演变和工艺参数预测分析。首先介绍了合金钢的特性和应用,以及热连轧的原理和流程。然后,从合金钢的晶体结构和变形机理入手,分析了组织演变的热力学基础和影响因素的数学模型。接着,设计了基于神经网络和统计学的工艺参数预测模型,并介绍了模型参数的优化方法。最后,进行实验设计和数据分析,验证模型的可行性和准确性。研究结果可为含铌微合金钢的热连轧工艺提供指导和优化建议。

基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测

针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。

热连轧机组宽展量预报模型及其影响因素

针对现场对于热连轧宽展模型依赖人工经验、无法实现定量调整,造成宽度控制精度差的问题,充分考虑热连轧机组的设备和工艺特点,在研究带钢压下量、后张力、宽度和轧制温度等工艺参数对宽展量模型影响的基础上,建立了一套适合于热连轧机组宽展量预报的模型,给出了相应的模型特征参数计算方法。定量分析了压下规程、张力制度以及轧制温度可优化参数对带钢宽展量的影响,结果表明,压下规程对带钢宽展量的影响较为显著,张力制度和轧制温度对带钢宽展量影响较弱,因此可对压下规程进行主要控制,对张力制度和轧制温度作精细调整。将此研究应用于某2050热连轧机组的生产实践,取得了良好的使用效果。

热连轧机组机架间板形演变规律

针对热连轧机组板形遗传规律问题,建立了演变模型进行数据对比分析,在分析热连轧机组板形演变特点的基础上引入相关影响系数对遗传规律进行求解。首先建立了七机架热连轧机组板形模型,并结合热连轧工艺与设备特点对七机架热连轧机组板形数据进行了汇总,利用编制的热连轧机组板形预报软件对板形进行了模拟,在相应板形模拟数值的基础上进行了典型机架上下游间板形遗传规律纵向对比以及典型机架来料板形与出口板形差值遗传规律横向对比。根据双向对比分析结果建立了影响系数方程,利用系数方程展示了热连轧机组机架间板形演变规律和出口板形的调节因素。

Ti-811合金棒材热连轧过程有限元数值模拟及验证

采用有限元法对Ti-811合金棒材热连轧过程进行数值模拟,分析变形过程中轧件应力场、应变场和温度场的数值以及分布规律,并基于数值模拟结果进行轧制验证,为制定Ti-811合金棒材轧制工艺提供指导。结果表明:模拟连续轧制过程中轧件的最大应力位于与轧辊接触的表面,且由边部到心部逐渐降低;随着轧制道次的增加,应力值逐渐下降、应变量逐渐增大;轧件在各道次的变形过程中表层和心部存在差异,心部变形量大于边部变形量;轧件与轧辊接触的表面层有明显温降,当轧件脱离轧辊后表面层温度逐渐回升,轧制结束后表面层温度回升至初始温度,但心部因变形热积聚温度略有升高,最大温升值达到14℃。基于数值模拟结果在热连轧机组上进行轧制验证,所轧制的Ti-811合金棒材外形尺寸良好,且组织与力学性能满足GJB 9567—2018《叶片用TA11和TC6钛合金棒材规范》要求。

基于动态轧制的串联热连轧机抑振研究

为抑制多机架热连轧系统的振动,以1580 mm双机架热连轧机为研究对象,通过在机架间增建横梁串联相邻轧机F1,F2来改进其结构。根据F1,F2轧机的实际结构和轧制参数,采用集中质量法并通过添加轧件和张紧辊,建立双机架热连轧系统的动力学简化模型;在ANSYS中,以质量和弹簧单元构建轧机辊系,并以梁单元搭建机架和横梁,建立串联前后的双机架热连轧系统有限元模型,分析增建横梁对辊系振动特性的影响,且与现场实测数据进行对比验证。结果表明:相邻机架串联后,F1和F2工作辊垂直振动信号变化不大,而水平振动信号峰值分别降低了25.59%,23.65%,相应均方根分别降低了37.97%,15.98%,一定程度上抑制了工作辊系的水平振动,提高了轧机在轧制过程中的稳定性。仿真结果与实测数据基本一致,证明了串联热连轧机抑振方案的可行性。

基于趋势分析的热连轧机刚度控制

板带轧制过程中,轧机两侧刚度完全一致是轧制安全稳定运行的保证,可实现钢带板形的良好控制。本文以河钢集团唐钢公司1580 mm热轧生产线为例,分析了F1轧机刚度偏差严重的原因,通过开展固定周期的热连轧机刚度测试,并与生产实践过程中的设备定修、备件更换、设备磨损相结合,提出趋势分析在轧机设备刚度改善中的具体应用,为热连轧机行业提升轧机刚度控制水平提供借鉴。

2050热连轧机组弯辊综合优化设定技术

针对2050热连轧机组在轧制过程中因弯辊力设定不合理导致轧制力波动幅度较大,并引起带钢出口板形质量较差的问题,结合该热连轧机组的设备参数及工艺特性,基于热连轧的轧制力模型和板形控制模型,提出了一套适用于热连轧机组的弯辊综合优化设定模型。将该模型应用到实际生产中,机组轧制力和非对称板形平直度波动幅度明显减小,有效改善了带钢的出口板形质量,同时提高了机组的经济效益。

MWCVA方法的带钢热连轧过程故障检测研究

带钢热连轧过程中采集的数据具有较强的自相关性、互相关性以及时变性,典型变量分析方法(CVA)虽然能够解决自相关性和互相关性的问题,但是由于过程数据存在时变性,导致以前构建的监控模型不再适用于现在的数据,因此提出了一种基于滑动窗口的典型变量分析方法(MWCVA)。该方法首先通过初始窗口构建CVA模型和统计量,解除了数据之间的自相关性和互相关性,然后通过滑动窗口更新过程数据,不断更新CVA模型和统计量,解决了时变性导致检测结果不准确的问题,最后通过控制限判断是否发生故障,在监测系统内部状态空间的同时监测外部状态空间的变化,更加全面地进行故障检测。通过带钢热连轧过程(HSMP)案例的仿真研究,对比CVA、MWCVA的检测效果,证明了MWCVA对故障识别的精度高达100%,误报率不足0.5%。

基于典型独立元分析方法的带钢热连轧过程故障检测

针对带钢热连轧过程中故障检测不准确、容易出现错误报警的问题,提出一种典型独立元分析(CV-ICA)的故障检测方法。该方法利用典型变量分析(CVA)求出观测数据的典型变量,有效地解决了数据自相关和互相关性的问题;对典型变量进行独立元(ICA)分解,弥补了ICA不能准确捕捉动态关系数据的缺点,从而有效地提高了故障检测的准确率。通过带钢热连轧过程(Hot Strip Mill Process, HSMP)案例的仿真研究,证明该方法对故障数据的识别精度达到100%,误判率降到0.6%以下。

基于负载转矩观测器的热连轧电机模型预测控制

在大型热连轧机传动领域,交流电机作为传动电机取代直流电机已经是必然的发展趋势。交流异步电机凭借低成本、质量小、易操作、结构简易、运行可靠、易于维护、能够用于易燃易爆等恶劣环境等优点,在大型热连轧机主传动领域受到广泛青睐。针对大功率低转速的热连轧机异步传动电机设计模型预测转矩控制系统,并设计负载转矩观测器对速度外环控制器做前馈补偿。仿真实验结果表明,该控制系统能够有效地对热连轧机异步传动电机进行控制,具有较快的响应速度和较高的稳定性。

设备精度对铝热连轧板形的影响及改善措施

热连轧作为铝合金轧制变形的首道工序,其初始板形的好坏对后续工序的影响深远,甚至影响最终用户的产品体验。本文主要以河南中孚高精铝材有限公司热连轧卷材的板凸度指标为研究对象,指出热连轧关键设备精度对板凸度的影响程度。精轧机每个机架标定后HGC缸的位置偏差会导致工作辊两侧实际辊缝出现偏差,从而影响热轧卷的板凸度控制。关键设备出现不同程度的局部磨损是引起板凸度变化的主要原因。通过对轧机标定数据的跟踪,制定合理的维护计划,保证热连轧机设备的精度和稳定性,才能为冷轧提供板形良好的热轧坯料。

智能设计在热连轧生产线的应用

智能制造需要自动化、网络化、数字化的技术支撑,需要信息通信技术(ICT)与工业的深度融合,在钢铁行业的设计过程中充分考虑多功能、多目标协调智能设计,开发出以新一代数字化技术为支撑的智能化控制模块。山钢日照公司2050 mm热连轧生产线实现了基础自动化和过程自动化的先进性设计,如自动板型控制系统PCFC、智能轧制纠偏系统ASC和超快冷技术UFC等,在此基础上设计开发出基于大数据的多功能智能化模块,如全流程的质量监控系统PQA和微观组织-力学性能预报系统MPPS等,为后续数字孪生技术的开发和应用奠定基础,最终实现2050 mm热连轧产线向智慧车间发展。