CN101329575A - 薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法，包括以下步骤：(1)建立具有任务管理、过程控制及单元控制的计算机网络***，对订单需求、生产情况、产量、交货期的数据进行记录和分析，建立知识库，并通过自学习方式对知识库进行更新，指导以后的优化调度策略；(2)开发WinCC人机界面，实现人机协调控制功能，保证轧制控制***运行监控的灵活可靠性；(3)利用轧制生产线历史生产参数得到***的黑箱模型，并结合传统轧制力模型和弹跳力方程，建立起生产***混合模型，描述***动态连续特性和离散特性。本发明先进的WinCC人机交互软件界面，轧制板坯厚度误差从±50μm降到了±20μm以下，薄规格板材比例从30％提高到了61％。
Description
技术领域
本发明属于热轧带钢生产技术领域，特别涉及一种薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法。
背景技术
薄板坯连铸连轧工艺已在我国各钢厂广泛应用，该技术的出现及其成功投入生产领域的实践表明该工艺具有大幅度缩短生产周期、节约能源、提高钢水收得率、降低生产成本、提高产品质量等一系列的优点，得到了国内冶金界的广泛重视。但由于该生产流程的各工序连接“刚性”强，工艺复杂以及生产实践经验缺乏，研究人员一般主要关注设备和工艺，而生产的组织管理和过程控制方面研究比较少。
连铸连轧生产线由于***部件多流程复杂、***参数多而且各参数之间互相影响、***外部干扰因素也很多。现存的***模型都是在大量的假定和参数省略的基础上建立起来的，模型精度不高，也使得建立在这些模型基础上的板形板厚控制算法精度不高。例如某钢铁厂利用旧的控制***生产的薄规格带钢厚度误差为±50μm，薄规格带钢产品比例仅为30％。
带钢热连轧中，由于张力等因素引起板厚和板形的控制之间存在耦合，传统的单一变量的闭环板厚控制和板形控制不能同时取得比较高的控制精度。因此需要一种多变量解耦控制算法，消除各变量之间的耦合，提高板形板厚控制精度。
现阶段，连铸连轧中的生产过程管理和调度多依靠经验，整个生产过程没有得到优化，从而影响了整个生产流程的调度的合理性。
发明内容
本发明针对现有技术存在模型不精确，受外部干扰较大、抗干扰能力弱，不能板厚板形控制精度要求等问题，提供一种薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法。
本发明可以通过以下技术方案予以实现：一种薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法，包括以下步骤：
(1)建立具有任务管理、过程控制及单元控制的计算机网络***，对订单需求、生产情况、产量、交货期的数据进行记录和分析，建立知识库，并通过自学习方式对知识库进行更新，指导以后的优化调度策略；
(2)开发WinCC人机界面，实现人机协调控制功能，保证轧制控制***运行监控的灵活可靠性；
(3)利用轧制生产线历史生产参数得到***的黑箱模型，并结合传统轧制力模型和弹跳力方程，建立起生产***混合模型，描述***动态连续特性和离散特性，作为连轧过程板形板厚控制算法的基础；
(4)针对热连轧过程中的多变量耦合，在混合模型的基础上，开发了多变量解耦算法，设计出解耦补偿控制器，实现板形控制和板厚控制之间的解耦；
(5)采用人工免疫优化算法，对连铸轧制生产过程进行调度。
在上述方法中，步骤(1)所述的计算机网络***包括一、二、三级网络***，一级网络***和二级网络***通过以太网连接，二级网络***和三级网络***通过工业以太网连接；一级网络***由精轧工业控制计算机、轧后冷却工业控制计算机、带钢卷取工业控制计算机、精整工业控制计算机构成，用于完成带钢精轧过程、冷却过程、卷取和精整过程的预设数据和控制数据的计算、控制指令的输出；二级网络***由CSP过程控制计算机、多变量解耦轧机过程控制计算机、冷却过程控制计算机、WinCC监控计算机构成，用于完成CSP流程控制、多变量解耦模型的设定计算、CSP生产线状态的检测控制；三级网络***由专家***免疫优化生产管理调度计算机、生产计划制定计算机、产品质量管理计算机构成，用于根据订单制定生产计划、进行生产管理的调度优化和对产品质量进行管理。
步骤(3)所述的生产***混合模型由轧制负荷分配模型、轧制力模型、张力模型、弹跳模型、温降模型、驱动电机模型、压下装置模型构成，用于完成薄板坯连铸连轧生产过程中模型参数和预设控制数据的计算和设定。
与现有技术相比较，本发明具有以下优点：本发明先进的WinCC人机交互软件代替了老旧的COROS人机界面，人机交互过程更加直观简单，操作更加方便，也更易于升级。提高了连轧生产过程的模型设定的精度，对生产过程中板厚控制和板形控制之间的耦合进行了有效解耦，提高轧制过程板厚控制精度，轧制板坯厚度误差从±50μm降到了±20μm以下，薄规格板材比例从30％提高到了61％。
附图说明
图1是本发明的计算机网络结构图；
图2是本发明的***模型示意图；
图3是本发明的多变量解耦算法框图。
具体实施方式
本发明的薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法，包括以下步骤：
(1)建立具有任务管理、过程控制及单元控制的计算机网络***，对订单需求、生产情况、产量、交货期的数据进行记录和分析，建立知识库，并通过自学习方式对知识库进行更新，指导以后的优化调度策略；
(2)开发WinCC人机界面，实现人机协调控制功能，保证轧制控制***运行监控的灵活可靠性；
(3)利用轧制生产线历史生产参数得到***的黑箱模型，并结合传统轧制力模型和弹跳力方程等，建立起生产***混合模型，描述***动态连续特性和离散特性，作为连轧过程板形板厚控制算法的基础；
(4)针对热连轧过程中的多变量耦合，在混合模型的基础上，开发了多变量解耦算法，设计出解耦补偿控制器，实现板形控制和板厚控制之间的解耦；
(5)采用人工免疫优化算法，对连铸轧制生产过程进行调度。
如图1所示，本发明的计算机网络***包括一、二、三级网络***，一级网络***和二级网络***通过以太网连接，二级网络***和三级网络***通过工业以太网连接；一级网络***由精轧工业控制计算机、轧后冷却工业控制计算机、带钢卷取工业控制计算机、精整工业控制计算机构成，用于完成带钢精轧过程、冷却过程、卷取和精整过程的预设数据和控制数据的计算、控制指令的输出；二级网络***由CSP过程控制计算机、多变量解耦轧机过程控制计算机、冷却过程控制计算机、WinCC监控计算机构成，用于完成CSP流程控制、多变量解耦模型的设定计算、CSP生产线状态的检测控制；三级网络***由专家***免疫优化生产管理调度计算机、生产计划制定计算机、产品质量管理计算机构成，用于根据订单制定生产计划、进行生产管理的调度优化和对产品质量进行管理。
本发明的WinCC监控***平台主要包括
(1)板坯实时轧制数据的显示：显示板坯来料厚度、宽度、温度，出口厚度、宽度、温度，轧制速度、轧制力等；
(2)活套控制器的监控：监视控制活套支撑器高度、角度，张力等；
(3)润滑***的监控：润滑剂油层厚度、摩根油和稀油***参数等的监控；
(4)各电机***的监控：对主驱动电机、支撑辊驱动电机、辊道电机组等电流、电压、温度等参数进行监视控制。
如图2所示，本发明的生产***混合模型由轧制负荷分配模型、轧制力模型、张力模型、弹跳模型、温降模型、驱动电机模型、压下装置模型构成。轧制负荷分配模型根据轧制板厚板形目标和各轧机的工作参数对各轧机中的带钢压下率等进行分配，该模型的输出是其余模型计算的基础。张力模型和温降模型的计算结果作为轧制力计算的参数输入，轧制力模型的输入作为***设定轧制力值，同时也是弹跳模型计算的输出参数，弹跳模型的输出辊缝值作为***设定值输出。
如图3所示，本发明的多变量解耦算法框图如下：***的输入参数是设定的板形板厚参数，通过板形闭环控制器和板厚闭环控制器，产生控制信号，因为板形板厚控制间的互相耦合而影响控制精度，所以需要通过全解耦控制器即解耦补偿控制器1和解耦补偿控制器2得到解耦控制信号，得到的解耦控制信号作为板形模型和板厚模型的输入信号。板坯来料厚度、温度波动为不可控扰动参数，而轧制过程需要一段时间，如果一块板坯轧制完成由末机架处的测厚仪测得板坯厚度再进行反馈控制，则失去了实际控制意义，所以本实用新型中加入了前馈补偿控制器，实施对来料厚度温度波动的补偿。
采用本发明的方法在某钢铁公司连铸连轧生产线上应用，先进的WinCC人机交互软件代替了老旧的COROS人机界面，轧制板坯厚度误差从±50μm降到了±20μm以下，薄规格板材比例从30％提高到了61％。
Claims (3)
1、一种薄板坯连铸连轧计算机智能控制方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)建立具有任务管理、过程控制及单元控制的计算机网络***，对订单需求、生产情况、产量、交货期的数据进行记录和分析，建立知识库，并通过自学习方式对知识库进行更新，指导以后的优化调度策略；
(2)开发WinCC人机界面，实现人机协调控制功能；
(3)利用轧制生产线历史生产参数得到***的黑箱模型，并结合传统轧制力模型和弹跳力方程，建立起生产***混合模型，描述***动态连续特性和离散特性，作为连轧过程板形板厚控制算法的基础；
(4)针对热连轧过程中的多变量耦合，在混合模型的基础上，开发了多变量解耦算法，设计出解耦补偿控制器，实现板形控制和板厚控制之间的解耦：
(5)采用人工免疫优化算法，对连铸轧制生产过程进行调度。
2、根据权利要求1所述的计算机智能控制方法，其特征在于步骤(1)所述的计算机网络***包括一、二、三级网络***，一级网络***和二级网络***通过以太网连接，二级网络***和三级网络***通过工业以太网连接；一级网络***由精轧工业控制计算机、轧后冷却工业控制计算机、带钢卷取工业控制计算机、精整工业控制计算机构成，用于完成带钢精轧过程、冷却过程、卷取和精整过程的预设数据和控制数据的设定计算、控制指令的输出；二级网络***由CSP过程控制计算机、多变量解耦轧机过程控制计算机、冷却过程控制计算机、WinCC监控计算机构成，用于完成CSP流程控制、多变量解耦模型的设定计算、CSP生产线状态的检测控制；三级网络***由专家***免疫优化生产管理调度计算机、生产计划制定计算机、产品质量管理计算机构成，用于根据订单制定生产计划、进行生产管理的调度优化和对产品质量进行管理。
3、根据权利要求2所述的计算机智能控制方法，其特征在于步骤(3)所述的生产***混合模型由轧制负荷分配模型、轧制力模型、张力模型、弹跳模型、温降模型、驱动电机模型、压下装置模型构成，用于完成薄板坯连铸连轧生产过程中模型参数和预设控制数据的计算和设定。
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