CN102145348A - 超宽薄板热连轧生产中板形控制技术 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及热连轧技术领域，尤其是涉及一种超宽薄板热连轧生产中板形控制技术。其核心技术主要包括：AVC辊应用、AVC辊型曲线设计、板形控制策略的制订和实施、轧机精度、轧辊磨损和热膨胀的精确预估计算、模型控制***的优化完善等。本发明在超宽薄板热连轧精轧机组前四架轧机采用AVC辊型，后三架采用常规辊型，并对工作辊轴向窜动制度和模型控制功能进行优化，即可在前三个机架形成保持板形良好的比例凸度，同时可使后面机架的比例凸度变化很小或不变化，可保证精轧出口带钢的平直度指标良好。
Description
技术领域
本发明涉及热连轧技术领域，尤其是涉及超宽薄板热连轧生产过程中板形控制技术。
背景技术
我国热连轧带钢生产的产量和技术已有极大发展，但在发展中也存在一定问题：一方面是建设项目过多，产品远远大于社会需求，这是目前存在的最大问题。一些企业距离很近，同时建设技术水平类似、产量类似、产品类似的机组。且对市场和需求缺乏必要的调研，产品无特色，建设较盲目，在未来的竞争中很可能处于不利地位。
另一方面，在热连轧生产过程中，薄规格产品生产的主要难度在于板形质量难以控制，生产出来的薄规格产品存在较大的板形问题，难以满足用户使用要求。
热连轧生产线精轧机组使用的均为中凸中凹普通辊形***，由于用户订单规格和品种变化较大，单一使用中凸中凹普通辊形加窜辊控制***难以满足轧制计划编排的需要，一般情况下需要配备3～4套常规辊形来满足不同轧制单位的需要，同时，中凸中凹普通辊形加窜辊的控制***也难以满足提高薄规格产品板形质量的要求。
发明内容
为满足薄规格板形控制质量的需要，提高对不同规格和品种的适应性，本发明提供一种新的热连轧技术，即超宽薄板热连轧生产中板形控制技术。
本发明采用以下技术方案：
所述的技术方案包括以下技术内容，
1、轧辊采用AVC轧辊；
2、精确计算轧辊磨损和热膨胀数据，利用轧辊磨床和辊型测量仪分别对上线前和下线后的轧辊进行辊型测量，分别记录上线前轧辊横向各点的尺寸、下线时轧辊横向各点的尺寸及温度、以及下线冷却后轧辊横向各点的尺寸，从而获得经过一个轧制单元的轧制后，轧辊的实际磨损和热膨胀情况。然后将所获得的数据与模型设定计算中的数据进行分析计算，优化AVC轧辊；
3、板形控制策略的优化，根据不同的轧制单位，结合产品的质量要求，设计轧辊轴向窜动的范围和相邻两块钢板之间轧辊窜动的距离，使轧辊磨损在轧辊长度方向上更加均匀，针对换钢种和规格变化时的特殊情况，适当加大轧辊窜动距离，以保证满足钢板凸度控制的需要；
4、对与板形控制相关的功能模块进行优化组合配制，主要包括：
A、对金属横向流动系数进行了优化组合配置，修改模型配置文件中关于轧件宽厚比和金属横向流到能力的对应系数，将宽厚比较大时的横向流到能力系数减弱，限制模型在上游机架尽可能多地向目标比例凸度过渡，为下游机架维持平直度创造条件，保证了带钢横断面上金属流动相等，避免产生浪形；
B、对修改临界翘曲系数优化组合配置，改变原来***中对所有钢种采用同一组带钢形状变化系数的做法，结合工艺分析，在模型中对不同的钢种采用各自对应的带钢形状变化系数，使模型的带钢临界翘曲计算更加合理，同时，为了使下游机架的比例凸度尽量相同，人为使各钢种的带钢形状变化系数曲线更加陡峻，强化模型在前几个机架完成从中间坯的比例凸度到成品的目标比例凸度的过渡，为下游机架更好的维持带钢的平直度控制提供条件；
C、对优化模型自学习优化组合配置，模型***中与钢板板形相关的自适应学习分为两类，一类是与钢板特性相关的自适应学习，称为长期自适应学习；另一类是与轧机当前状态相关的自学习，称为短期自适应学习，同时使用这两种自适应学习的参数对钢板轧制时进行控制，使轧制过程中即使发生钢种、规格跳跃时，能够得到理想的板形。
本发明有益的效果
本发明在超宽薄板热连轧精轧机组前四架轧机采用AVC辊型，后三架采用常规辊型，并对工作辊轴向窜动制度和模型控制功能进行优化，即可在前三个机架形成保持板形良好的比例凸度，同时可使后面机架的比例凸度变化很小或不变化，可保证精轧出口带钢的平直度指标良好。
附图说明
图1为本发明的优化设计AVC辊型示意图。
图2为本发明的板形控制相关的功能模块进行优化示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步的详细说明。
AVC辊型***对热连轧的生产非常关键。优化设计AVC辊型实现工作辊凸度连续可变；AVC辊型曲线设计，其辊型曲线呈S型（如图1所示，纵坐标为辊变化率，横坐标为温度），上下辊相互倒置180°布置，通过两辊沿轴向相反方向的对称移动，得到连续变化的不同凸度辊缝形状。
AVC辊型***有两个特点：
一是适应能力强，轧制计划编排灵活，可采用同一套辊型满足不同规格、不同品种混排的轧制单元，减少在线轧辊备用数量；
二是凸度控制能力强，可充分利用这个特点，在精轧机组的前段机架将带钢凸度控制在一个合理的范围内，为精轧机组后机架进行平直度控制创造良好的条件。可以有效改善薄规格生产过程中板形质量难以控制的技术难题。
如在同一个轧制单位内生产两种或以上强度差距较大的产品时，因为两种产品的强度差距非常大，从而使粗轧产出的中间坯凸度差距也较大，如果精轧机组采用全部常规辊型，很难同时满足对大凸度和小凸度中间坯的不同需求，从而使板形质量难以得到保证。
如图2所示，而采用AVC辊型时，通过精确计算轧辊磨损和热膨胀数据，利用轧辊磨床和辊型测量仪分别对上线前和下线后的轧辊进行辊型测量，分别记录上线前轧辊横向各点的尺寸、下线时轧辊横向各点的尺寸及温度、以及下线冷却后轧辊横向各点的尺寸，从而获得经过一个轧制单元的轧制后，轧辊的实际磨损和热膨胀情况。然后将所获得的数据与模型设定计算中的数据进行分析计算，优化AVC轧辊；
同时优化板形控制，即根据不同的轧制单位，结合产品的质量要求，设计轧辊轴向窜动的范围和相邻两块钢板之间轧辊窜动的距离，使轧辊磨损在轧辊长度方向上更加均匀，针对换钢种和规格变化时的特殊情况，适当加大轧辊窜动距离，以保证满足钢板凸度控制的需要；
以及和对与板形控制相关的功能模块进行优化组合配制，主要包括：
A、对金属横向流动系数进行了优化组合配置，修改模型配置文件中关于轧件宽厚比和金属横向流到能力的对应系数，将宽厚比较大时的横向流到能力系数减弱，限制模型在上游机架尽可能多地向目标比例凸度过渡，为下游机架维持平直度创造条件，保证了带钢横断面上金属流动相等，避免产生浪形；
B、对修改临界翘曲系数优化组合配置，改变原来***中对所有钢种采用同一组带钢形状变化系数的做法，结合工艺分析，在模型中对不同的钢种采用各自对应的带钢形状变化系数，使模型的带钢临界翘曲计算更加合理，同时，为了使下游机架的比例凸度尽量相同，人为使各钢种的带钢形状变化系数曲线更加陡峻，强化模型在前几个机架完成从中间坯的比例凸度到成品的目标比例凸度的过渡，为下游机架更好的维持带钢的平直度控制提供条件；
C、对优化模型自学习优化组合配置，模型***中与钢板板形相关的自适应学习分为两类，一类是与钢板特性相关的自适应学习，称为长期自适应学习；另一类是与轧机当前状态相关的自学习，称为短期自适应学习，同时使用这两种自适应学习的参数对钢板轧制时进行控制，使轧制过程中即使发生钢种、规格跳跃时，能够得到理想的板形。
使AVC辊型具有连续可变的轧辊凸度，采用轧辊窜动适当的距离，这样具有不同中间坯凸度的中间坯均能够在精轧前三个机架完成比例凸度变化，使生产出的钢板形良好。
Claims (1)
1.一种超宽薄板热连轧生产中板形控制技术，其特征在于：
（1）、轧辊采用AVC轧辊；
（2）、精确计算轧辊磨损和热膨胀数据，利用轧辊磨床和辊型测量仪分别对上线前和下线后的轧辊进行辊型测量，分别记录上线前轧辊横向各点的尺寸、下线时轧辊横向各点的尺寸及温度、以及下线冷却后轧辊横向各点的尺寸，从而获得经过一个轧制单元的轧制后，轧辊的实际磨损和热膨胀情况；然后将所获得的数据与模型设定计算中的数据进行分析计算，优化AVC轧辊；
（3）、板形控制策略的优化，根据不同的轧制单位，结合产品的质量要求，设计轧辊轴向窜动的范围和相邻两块钢板之间轧辊窜动的距离，使轧辊磨损在轧辊长度方向上更加均匀，针对换钢种和规格变化时的特殊情况，适当加大轧辊窜动距离，以保证满足钢板凸度控制的需要；
（4）、对与板形控制相关的功能模块进行优化组合配制，主要包括：
A、对金属横向流动系数进行了优化组合配置，修改模型配置文件中关于轧件宽厚比和金属横向流到能力的对应系数，将宽厚比较大时的横向流到能力系数减弱，限制模型在上游机架尽可能多地向目标比例凸度过渡，为下游机架维持平直度创造条件，保证了带钢横断面上金属流动相等，避免产生浪形；
B、对修改临界翘曲系数优化组合配置，改变原来***中对所有钢种采用同一组带钢形状变化系数的做法，结合工艺分析，在模型中对不同的钢种采用各自对应的带钢形状变化系数，使模型的带钢临界翘曲计算更加合理，同时，为了使下游机架的比例凸度尽量相同，人为使各钢种的带钢形状变化系数曲线更加陡峻，强化模型在前几个机架完成从中间坯的比例凸度到成品的目标比例凸度的过渡，为下游机架更好的维持带钢的平直度控制提供条件；
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