2250mm热连轧游离坯尾部卷取温度控制研究及优化

分析了首钢京唐钢铁联合有限责任公司2250mm热连轧生产线游离坯尾部卷取温度指标异常的原因,通过采取完善游离坯尾部样本产生功能、修正带钢跟踪、优化速度切换逻辑以及调整夹送辊信号等措施,有效改善了游离坯尾部卷取温度控制效果。

SUS410L不锈钢3mm热轧带卷退火工艺的优化

统计得出126卷SUS410L钢（/%：0.02C,0.98Si,0.99Mn,0.018P,0.022S,12.44Cr,0.025N）3 mm热轧带卷退火后（板温840℃,过线速度50 m/min）的力学性能波动较大（抗拉强度551~673 MPa,伸长率16%~28%）,在连续冷轧时易引起断带事故。在退火时通过合理的引带长度和将TV值（带钢厚度×过线速度）由150降至120（过线速度40 m/min）时,使力学性能波动较小（抗拉强度593~639 MPa,伸长率20%~22%）,有利于冷轧顺利进行。

传热与相变耦合的卷取温度模型自适应方法

为实现卷取温度模型水冷换热学习系数和奥氏体相变速率学习系数的在线实时滚动优化,采用数学方法对带钢段间温度自适应进行研究.首先,构建一个以带钢段初始学习系数为重心的等边三角形,基于各顶点对应的学习系数,分别利用带钢温度模型预报卷取温度,从而获得学习系数对卷取温度的一阶偏导数增益;接着,根据带钢段实测卷取温度与模型预报值的偏差计算学习系数增量部分的瞬时值,并依据学习速率进行学习计算、有效性检查和平滑处理.最后,将学习系数增量值应用于卷取温度动态设定模型,对冷却区内的所有带钢段的冷却规程进行更新.实际应用表明,卷取温度段间自适应方法能够快速响应轧制速度的变化,对卷取温度进行高精度控制.

热连轧带钢卷取温度智能优化设定控制模型及工业应用

卷取温度是热轧带钢生产中最重要的质量指标之一。为了克服传统卷取温度设定控制模型不够精确等缺陷,根据热连轧带钢生产过程的特点以及高温带钢在层流冷却区域的温度变化特性,采集并分析了大量实测数据,在此基础上,结合改进遗传算法的全局搜索能力和神经网络的非线性拟合能力,建立了基于改进遗传神经网络的带钢卷取温度优化设定控制模型。实际应用证明,该优化模型完全满足在线生产要求:带钢全长卷取温度偏差100%控制在目标值±20℃以内,93%控制在目标值±10℃以内。

Smith预估器在卷取温度控制系统中的应用

针对热轧带钢卷取温度控制系统的滞后特点,在带钢卷取温度控制系统中引入了Smith预估补偿器。介绍了Smith预估器的基本原理,并将Smith预估器设计在卷取温度二级控制系统,使Smith预估器采用与设定计算完全一致的数学模型,与常规系统相比,具有稳定性好、超调量小、控制精度高等优点。通过对卷取温度数学模型进行优化,为Smith预估器在卷取温度系统中的应用提供了有力保障。

热卷箱工艺控制的改进

针对华菱涟源钢铁有限公司2250热板厂在使用热卷箱轧制时轧制状态不稳定和产品质量下降,以及使用热卷箱轧制时轧件头尾温差反而增大的问题,通过优化工艺设备布置、温度控制模型、精轧过程控制模型等,实现了有热卷箱轧制模式与无热卷箱轧制模式的自由切换,并将有热卷箱轧制模式下的轧件精轧出口温度波动控制在一个较小的范围内。

热卷箱工艺参数的优化

针对热卷箱使用过程中出现的问题,通过不断优化调整热卷箱的工艺参数,改善热卷箱的卷形。

马钢2250HSM层流冷却控制系统升级改造

热轧带钢卷取温度是影响带钢力学性能和板形质量的重要因素,其控制精度对产品质量以及新产品开发都有重要影响。以马钢2250HSM层流冷却控制系统为研究对象,针对原控制系统卷取温度整体命中率较差,头部穿带和尾部抛钢时升降速导致温度控制异常等问题,通过应用新的控制模型、优化模型参数和改进控制功能等方法对现有的控制系统进行了升级改造。实践结果证明,改造优化后的冷却温度控制系统控制精度大幅提高,取得了较好的控制效果。