CN101713980B - 一种在线拟合加工硬化曲线的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在线拟合材料加工硬化曲线的方法，用于冷轧机组过程控制***。其特征包括下述步骤：(1)在所述二级***上建立材料加工硬化曲线数据库；(2)在二级***中建立变形抗力km的反求计算模型；(3)根据机组中各相关检测装置获取实测轧制力、实测张力、实测带材的入口厚度和出口厚度，并将其存储在PLC的相应单元中；(4)对所述实测数据进行可信度判断，并通过相关通信模块输送给二级***的数据库；(5)再经过将实测轧制力f→反求计算变形抗力km→经过增益计算→插值计算→将与压下率相应的变形抗力km写入所述材料加工硬化曲线数据库的过程，并依此将数据库的纪录更新。本发明提高了硬化曲线的拟合精度和质量。
Description
技术领域
本发明主要用于冷连轧机过程控制***，旨在把加工硬化曲线通过数据库方法进行拟合，把硬化曲线数值化，用于冷轧轧机过程控制***中变形抗力的计算。同时通过控制过程***中的在线自适应、自学习功能，使拟合后的加工硬化曲线更加接近材料的实际性能。
背景技术
随着计算机技术和控制技术的快速发展，以及适应轧钢生产中追求高速、高效及自动化的要求，现在的大型冷连轧机组大多都配置了过程控制***，即通常所说的三级自动化***中的二级控制***。二级控制***主要功能包括：对轧件进行跟踪，为一级自动化***提供预设定规程等功能。
目前，国内多数冷连轧机组过程控制***中，均需对材料的加工硬化曲线进行拟合，其方法通常都采用高次多项式进行拟合，一般为三次多项式。使用高次多项式进行拟合的优点是拟合模型相对简单，计算速度快。但其也存在着严重的缺点，主要是拟合精度不够高，对于一些存在硬化台阶的曲线不能拟合等。基于使用高次多项式进行拟合的上述缺点，改进其拟合方法，已势在必行。
发明内容
本发明的目的在于提出一种新的在线拟合加工硬化曲线的方法，通过预取值把硬化曲线转化成相应的数据库，再通过插值法计算不同压下率对应的变形抗力。在生产中通过不断获取的实际数据对数据库进行修正，使硬化曲线更加接近材料的实际性能。
本发明的技术解决方案是这样实现的：
一种在线拟合材料加工硬化曲线的方法，主要用于冷连轧自动化***的二级过程控制***。其特征在于：包括下述步骤：
(1)在所述的二级***上建立材料加工硬化曲线数据库；
(2)在所述的二级***中建立材料变形抗力km反求计算模型；
(3)根据冷连轧机组中各相关检测装置获取实测轧制力、实测张力、实测带材的入口厚度和出口厚度，并将其存储在PLC的相应单元中；
(4)在二级***中对步骤(3)中的实测数据进行可信度判断，并将通过可信度判断的实测数据输入所述二级***的数据库中；
(5)依据步骤(4)的实测数据计算km值；
(6)依据步骤(5)的km值进行增益计算；
(7)依据步骤(5)的km值进行线性插值计算；
(8)将依据步骤(7)计算的km值依其与压下率对应的方式写入步骤(1)建立的数据库中，实现数据库的更新。
所述数据库的名称项为钢号，字段名为压下率，所述压下率按数据段划分，其间距为4％。
所述的材料变形抗力km的反求计算模型为：
km＝f1/Q*T*L
式中：km-材料变形抗力
f1-塑性变形区轧制力
Q-应力状态系数
T-张力影响系数
L-接触弧长。
所述的增益计算按下式计算：
km(n+1)＝kmn+α(km *-kmn)
式中：km(n+1)-n+1次km
kmn-n次km
km *-通过实测值计算出的km
α-增益系数。
所述的线性插值计算按下式计算：
krn＝km *+α(Rn-Rnm)
α＝(km *-kmr(n-4))/(Rm-R(n-4))
式中：krn-压下率为n时的km
km *-通过实测值计算出的km
α-线性比例系数
kmr(n-4)-压下率为n-4时的km
Rn-n次时的压下率
R(n-4)-n-4次时的压下率
Rm-km *对应的压下率。
与现有技术相比较本发明的优点是显而易见的，主要表现在：
由已知条件和模型可以反求出km，km即为通过实测值求得的变形抗力，km通过增益计算后采用插值法写入材料库，完成材料的在线自学习，使拟合曲线更加接近材料的实际性能，提高了拟合精度，保证了产品质量。
附图说明
图1、加工硬化曲线的示意图；
图2、自学习前的点簇图；
图3、自学习后点簇图；
图4、本发明的程序框图。
具体实施方式
如图4所示的一种在线拟合材料加工硬化曲线的方法，其特征在于包括下述步骤：(1)在所述的冷轧机组二级***上建立材料加工硬化曲线数据库；(2)在所述冷轧机组二级***中建立材料复形抗力km的反求计算模型；(3)根据冷连轧机组中各相关检测装置获取实测轧制力、实测张力、实测带材的入口厚度和出口厚度，并将其存储在PLC的相应单元中；(4)对所述实测数据进行可信度判断，并通过PLC通信模块输送给二级***的数据库；(5)再经过将实测轧制力f→反求计算变形抗力km→经过增益计算→插值计算→将与压下率相对应的变形抗力km写入所述材料加工硬化曲线数据库的过程，并依此将数据库的纪录予以更新。这种在线拟合过程也是一种自学习与自适应的过程。学习前的点簇图如图2所示。自学习后的点簇图则如图3所示。
Claims (2)
1.一种在线拟合材料加工硬化曲线的方法，用于冷连轧机组的二级过程控制***，其特征在于：包括下述步骤：
(1)在所述的二级过程控制***上建立材料加工硬化曲线数据库；
(2)在所述的二级过程控制***中建立材料变形抗力km反求计算模型；
(3)根据冷连轧机组中各相关检测装置获取实测轧制力、实测张力、实测带材的入口厚度和出口厚度，并将其存储在PLC的相应单元中；
(4)在二级过程控制***中对步骤(3)中的实测数据进行可信度判断，并将通过可信度判断的实测数据输入所述二级过程控制***的数据库中；
(5)依据步骤(4)的实测数据计算km值；
(6)依据步骤(5)的km值进行增益计算；
(7)依据步骤(6)的km值进行增益计算后的结果进行线性插值计算；
(8)将依据步骤(7)计算的结果依其与压下率对应的方式写入步骤(1)建立的数据库中，实现数据库的更新。
2.根据权利要求1所述的在线拟合材料加工硬化曲线的方法，其特征在于所述数据库的名称项为钢号，字段名为压下率，所述压下率按数据段划分，其间距为4％。
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