CN105695728A - 一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置及方法 - Google Patents

Abstract

一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置及方法，属控制领域。其由测控装置和计算装置两部分构成；其中，所述的测控装置在线固溶处理生产线的不同位置上安装了多个温度传感器、第一至第三金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集；所述的计算装置由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成。所述的在线固溶处理过程控制***的装置，用以实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

Description

一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置及方法

技术领域

本发明涉及控制领域，尤其涉及钢板轧后在线固溶处理中的过程控制。

背景技术

固溶热处理是指将合金加热到高温单相区恒温保持，使过剩相充分溶解到固溶体中后快速冷却，以得到过饱和固溶体的热处理工艺。

钢板的传统固溶热处理是采用与轧机分开的热处理设备进行离线热处理，需要再加热后进行快速冷却。这种生产工艺不仅增加了设备投资，而且工序繁多，生产周期长，导致钢材成本增加，满足不了大批量的快节奏生产，极大地制约了经济效益的提高。

而在线固溶处理是利用钢材热轧后的余热，控制钢材轧制后的冷却速度，使温度变化过程更接近离线热处理的温降过程，达到相同或相近的钢材组织和性能，其冷却过程一般也称为钢板在线控制冷却或直接淬火。

钢板在线控制冷却及淬火是上世纪80年代以来发展迅速的一项冷却技术，但由于存在钢板冷却均匀性和板形控制等问题，其潜在能力一直未得到充分发挥。

固溶热处理要求的终冷温度低，冷却速率高，钢板宽度方向、长度方向以及上下表面的冷却不均匀很容易造成钢板内部热应力和组织应力的分布不均匀，使得冷却后板形不良。而轧后钢板本身存在的板形缺陷和温度分布不均匀，使得在线固溶处理的板形控制更加困难。

因此，固溶处理温度、冷速和板形多目标控制，是在线固溶处理过程控制***区别于传统轧后冷却控制***的关键技术问题。

中国发明专利申请CN101134998A公开了一种加速冷却过程的控制***及控制方法。该专利涉及的控制***及控制方法，考虑了冷却区域入口钢板的扰动因素和控制目标要求，对冷却控制设定进行动态调整，用以满足生产对控制冷却过程中温度方面的要求。该专利没有考虑生产对控制冷却过程中板形方面的要求，没有提出控制***对于板形控制方面的装置或方法。

中国发明专利申请CN102399950A公开了一种中厚板淬火工艺的控制方法。该专利涉及中厚板淬火工艺控制方法中有关淬火策略制定、淬火参数的模型计算和淬火规程的制定等方面，关注淬火过程中钢板的温降、冷速和组织性能等方面的因素。该专利没有考虑生产对淬火过程中板形方面的要求，没有提出控制***对于板形控制方面的装置或方法。

中国发明专利申请CN101406902A公开了一种热轧钢板水冷板形控制方法。该专利设计由热轧钢板加速冷却过程中的换热特性和体积变化特征确定上下水比和头尾遮蔽参数，使钢板上下表面水冷均匀，可以有效解决钢板瓢曲问题。该专利为根据冷却后板形的一种修正方法，对于水冷过程钢板变形没有相应的控制手段，水量调整手段也比较单一。该专利没有提出控制***对于板形控制方面的装置或方法。

综上所述，国内外针对轧后冷却过程控制***提出了很多很有特色的设计和应用成果，对于解决一些具体问题也取得了很好的效果。但是，这些成果中，一部分是关注解决传统轧后冷却过程中温度因素的控制问题，没有考虑冷却过程中板形因素的控制问题；另一部分则通过手动和经验方法，静态的考虑冷却过程中板形因素的控制问题。均无法根本解决在线固溶处理过程控制***中，对固溶处理温度、冷速和板形多目标控制的控制要求。无法实现在线固溶处理产品的全自动控制生产目标。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置及方法，其在线固溶处理过程控制***装置由测控装置和计算装置两部分构成，其可以解决在线固溶处理过程中，对产品的固溶处理温度、冷速和板形等多目标的控制问题，实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

本发明的技术方案是：提供一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置，其特征是：

所述的在线固溶处理过程控制***的装置由测控装置和计算装置两部分构成；

其中，所述的测控装置在在线固溶处理生产线的不同位置上安装了多个温度传感器、第一至第三金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集；

其中的温度传感器用于收集钢板的实测终轧温度，板形监测设备用于收集钢板轧后实际板形数据，第一至第三金属探测器用于激发预计算模块的启动信号；冷却区前的温度传感器用于收集钢板的实测开冷温度，金属探测器用于激发在线计算模块的启动信号；冷却区后的温度传感器于收集金属板的实测终冷温度，板形监测设备用于收集钢板在线固溶处理后实际板形数据，金属探测器用于激发后计算模型的启动信号；

所述的计算装置由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成；

所述的在线固溶处理过程控制***的装置，用以实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

具体的，所述的预计算模块预计算模块由物理计算装置、板形计算装置和控制计算装置构成；

所述的物理计算装置完成热物性和传热学相关计算。以钢板的原始参数、精轧机组出口的实测值、工艺要求冷却目标参数，以及后计算模块中自学习装置输出的分类学习参数作为输入值，通过计算，得到钢板在固溶处理过程中温度场的计算结果；

所述的板形计算装置完成上、下阀门流量比例和宽度方向流量凸度的计算；以板形监测设备收集的钢板轧后实际板形数据和后计算模块中板形学习装置输出的分类学习参数为输入值，通过优化计算，得到流量比例和流量凸度控制参数；

所述的控制计算装置利用物理计算装置和板形计算装置的功能，结合机械设备和控制方面的限定条件，得到最终的预计算结果，包括预设定水量、阀门模式和钢板固溶处理时间；

当钢板到达第一金属探测器的位置，激发预计算模块启动信号，将轧机获取的钢板尺寸等实测数据，化学成分、工艺要求等数据，以及温度传感器收集的金属板实测终轧温度、板形监测设备收集的轧后板形数据，发送到预计算模块，预计算模块进行计算处理后，输出冷却水量、阀门模式、钢板固溶处理时间等预设定参数，机械设备将根据预设定参数进行工作。

具体的，所述的在线计算模块在线计算模块由在线优化控制装置构成；

所述的在线优化控制装置使用实时跟踪的钢板运行状况、收集的实测数据的运算处理结果，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数为输入值，通过优化计算，对预计算模块预设定结果进行在线的优化求解，实现钢板固溶处理过程的实时控制；

当钢板运行到第二金属探测器的位置，该探测器激发在线计算模块启动信号，将温度传感器测得的钢板表面实测温度、钢板实际运行速度等在线数据发送到在线计算模块；在线计算模块使用钢板实测表面温度、目标温度和钢板运行速度等数据，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数，通过在线优化模型，进行优化求解，得到钢板在固溶处理控制区内运行速度曲线或固溶处理控制区内的摆动时间，机械装置根据设定对钢板在固溶处理控制区内的运行进行控制。

具体的，所述的后计算模块由自适应装置，自学习装置和板形学习装置三部分构成；

所述的自适应装置通过对固溶处理过程数据的收集和分析，使用自适应算法求解自适应系数集；该自适应系数集是同钢板分类紧密相关的，不同的钢板类别使用不同的自适应系数集，以获得非常良好的自适应效果，钢板的分类体系采用经验方法进行，也可通过对钢板固溶处理历史数据进行聚类分析得到；自适应系数集将反作用于在线计算模块，降低在线控制误差，提高控制精度；

所述的自学习装置通过检查当前钢板类别物理模型计算结果的偏移程度，决定自学习策略；如果对当前钢板类别，物理模型计算结果误差比较大，则通过启动自学习模型，求解得到该钢板类别相关的物理模型自学习系数集；自学习系数集反作用于预计算模块，降低物理模型计算误差，提高控制精度；

当钢板运行到第三金属探测器的位置，该探测器激发后计算模型的启动信号，后计算模型首先分别通过各个温度传感器、板形监测设备设备，对钢板在线固溶处理过程数据进行收集、处理、统计工作，并最终对其进行归档；然后启动自适应装置、自学习装置和板形学习装置。

本发明还提供了一种钢板在线固溶处理过程控制***的控制方法，其特征是：

所述的在线固溶处理过程控制***由测控装置和计算装置两部分构成；

所述的测控装置包括设置在线固溶处理生产线的不同位置上的多个温度传感器、金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集；

其中的温度传感器用于收集钢板的实测终轧温度，板形监测设备用于收集钢板轧后实际板形数据，金属探测器用于激发预计算模块的启动信号；冷却区前的温度传感器用于收集钢板的实测开冷温度，金属探测器用于激发在线计算模块的启动信号；冷却区后的温度传感器于收集金属板的实测终冷温度，板形监测设备用于收集钢板在线固溶处理后实际板形数据，金属探测器用于激发后计算模型的启动信号；

所述的计算装置由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成；

当钢板到达第一金属探测器8的位置，激发预计算模块启动信号，将轧机获取的钢板尺寸等实测数据，化学成分、工艺要求等数据，以及温度传感器收集的金属板实测终轧温度、板形监测设备收集的轧后板形数据，发送到预计算模块，预计算模块进行计算处理后，输出冷却水量、阀门模式、钢板固溶处理时间等预设定参数，机械设备将根据预设定参数进行工作；

当钢板运行到第二金属探测器9的位置，该探测器激发在线计算模块启动信号，将温度传感器测得的钢板表面实测温度、钢板实际运行速度等在线数据发送到在线计算模块；在线计算模块使用钢板实测表面温度、目标温度和钢板运行速度等数据，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数，通过在线优化模型，进行优化求解，得到钢板在固溶处理控制区内运行速度曲线或固溶处理控制区内的摆动时间，机械装置根据设定对钢板在固溶处理控制区内的运行进行控制；

当钢板运行到第三金属探测器10的位置，该探测器激发后计算模型的启动信号，后计算模型首先分别通过各个温度传感器、板形监测设备设备，对钢板在线固溶处理过程数据进行收集、处理、统计工作，并最终对其进行归档；然后启动自适应装置、自学习装置和板形学习装置。

与现有技术比较，本发明的优点是：

所述的测控装置在在线固溶处理生产线的不同位置上安装了多个温度传感器、第一至第三金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集，解决了对产品的固溶处理温度、冷速和板形等多目标的控制问题；可以实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

附图说明

图1为本发明过程控制***测控装置结构示意图：

图2为本发明过程控制***计算装置结构示意图。

图中1为轧机，2为辊道，3，5，6为第一至第三温度温度传感器，4，7为第一至第三板形监测设备，8，9，10为第一至第三金属检测器，11为在线固溶处理设备。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

本技术方案在线固溶处理过程控制***装置由测控装置和计算装置两部分构成。

其中测控装置结构示意图如图1所示，在在线固溶处理生产线的不同位置上安装了多个温度传感器、金属探测器和板形监测设备。通过这些传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置可以对钢板的实时数据准确采集。

其中温度传感器3用于收集钢板的实测终轧温度，板形监测设备4用于收集钢板轧后实际板形数据，金属探测器8用于激发预计算模块的启动信号；

冷却区前的温度传感器5用于收集钢板的实测开冷温度，金属探测器9用于激发在线计算模块的启动信号；

冷却区后的温度传感器6于收集金属板的实测终冷温度，板形监测设备7用于收集钢板在线固溶处理后实际板形数据。金属探测器10用于激发后计算模型的启动信号。

计算装置的结构示意图如图2表示，由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成。

1)预计算模块：

预计算模块如图2所示，由物理计算装置、板形计算装置和控制计算装置构成。

物理计算装置完成热物性和传热学相关计算。以钢板的原始参数(例如钢板材料数据)、精轧机组出口的实测值(例如钢板传输速度，精轧机组出口点钢板表面温度和轧后规格等)、工艺要求冷却目标参数，以及后计算模块中自学习装置输出的分类学习参数作为输入值，通过计算，得到钢板在固溶处理过程中温度场的计算结果。

板形计算装置完成上下阀门流量比例和宽度方向流量凸度的计算。以板形监测设备4收集的钢板轧后实际板形数据和后计算模块中板形学习装置输出的分类学习参数为输入值，通过优化计算，得到流量比例和流量凸度控制参数；

控制计算装置利用物理计算装置和板形计算装置的功能，结合机械设备和控制方面的限定条件，得到最终的预计算结果，包括预设定水量(比例和凸度)、阀门模式和钢板固溶处理时间等。

当钢板到达金属探测器8的位置，激发预计算模块启动信号，将轧机获取的钢板尺寸等实测数据，化学成分、工艺要求等数据，以及温度传感器3收集的金属板实测终轧温度、板形监测设备4收集的轧后板形数据，发送到预计算模块，预计算模块进行计算处理后，输出水量(比例和凸度)、阀门模式、钢板固溶处理时间等预设定参数，机械设备将根据预设定参数进行工作；

2)在线计算模块：

在线计算模块如图2所示，由在线优化控制装置构成。在线优化控制装置使用实时跟踪的钢板运行状况、收集的实测数据的运算处理结果，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数为输入值，通过优化计算，对预计算模块预设定结果进行在线的优化求解，实现钢板固溶处理过程的实时控制。

当钢板运行到金属探测器9的位置，该探测器激发在线计算模块启动信号，将温度传感器5测得的钢板表面实测温度、钢板实际运行速度等在线数据发送到在线计算模块。在线计算模块使用钢板实测表面温度、目标温度和钢板运行速度等数据，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数，通过在线优化模型，进行优化求解，得到钢板在固溶处理控制区内运行速度曲线或固溶处理控制区内的摆动时间，机械装置根据设定对钢板在固溶处理控制区内的运行进行控制。

3)再计算模块

再计算模块如图2所示，由自适应装置，自学习装置和板形学习装置三部分构成。

自适应装置通过对固溶处理过程数据的收集和分析，使用自适应算法求解自适应系数集。该自适应系数集是同钢板分类紧密相关的，即不同的钢板类别使用不同的自适应系数集，这样可以获得非常良好的自适应效果，钢板的分类体系可以采用经验方法进行，也可以通过对钢板固溶处理历史数据进行聚类分析得到。自适应系数集将反作用于在线计算模块，降低在线控制误差，提高控制精度。

自学习装置通过检查当前钢板类别物理模型计算结果的偏移程度，决定自学习策略。如果对当前钢板类别，物理模型计算结果误差比较大，则通过启动自学习模型，求解得到该钢板类别相关的物理模型自学习系数集。自学习系数集反作用于预计算模块，降低物理模型计算误差，提高控制精度。

如图1，当钢板运行到金属探测器10的位置，该探测器激发后计算模型的启动信号，后计算模型首先通过温度传感器3、5、6，板形监测设备4、7等设备，对钢板在线固溶处理过程数据进行收集、处理、统计工作，并最终对其进行归档。然后启动自适应装置、自学习装置和板形学习装置。

本发明技术方案的在线固溶处理过程控制***装置由测控装置和计算装置两部分构成，其可以解决在线固溶处理过程中，对产品的固溶处理温度、冷速和板形等多目标的控制问题，实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

本技术方案所述装置与方法用于钢板在线固溶处理生产线后，已实现了BTW1、不锈钢304、304L、316、4Cr13、Mn13等多种产品在线固溶处理的全自动控制生产，控制精度及板面温度均匀性满足产品工艺要求的控制指标，冷却后板形良好，取得了明显、良好的技术效果。

Claims (5)

1.一种钢板在线固溶处理过程控制***的装置，其特征是：

所述的在线固溶处理过程控制***的装置由测控装置和计算装置两部分构成；

其中，所述的测控装置在在线固溶处理生产线的不同位置上安装了多个温度传感器、第一至第三金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集；

其中的温度传感器用于收集钢板的实测终轧温度，板形监测设备用于收集钢板轧后实际板形数据，第一至第三金属探测器用于激发预计算模块的启动信号；冷却区前的温度传感器用于收集钢板的实测开冷温度，金属探测器用于激发在线计算模块的启动信号；冷却区后的温度传感器于收集金属板的实测终冷温度，板形监测设备用于收集钢板在线固溶处理后实际板形数据，金属探测器用于激发后计算模型的启动信号；

所述的计算装置由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成；

所述的在线固溶处理过程控制***的装置，用以实现在线固溶处理产品的全自动控制生产，满足产品在温度控制精度、板面温度均匀性以及板形等方面的工艺要求。

2.按照权利要求1所述的钢板在线固溶处理过程控制***的装置，其特征是所述的预计算模块预计算模块由物理计算装置、板形计算装置和控制计算装置构成；

所述的物理计算装置完成热物性和传热学相关计算。以钢板的原始参数、精轧机组出口的实测值、工艺要求冷却目标参数，以及后计算模块中自学习装置输出的分类学习参数作为输入值，通过计算，得到钢板在固溶处理过程中温度场的计算结果；

所述的板形计算装置完成上、下阀门流量比例和宽度方向流量凸度的计算；以板形监测设备收集的钢板轧后实际板形数据和后计算模块中板形学习装置输出的分类学习参数为输入值，通过优化计算，得到流量比例和流量凸度控制参数；

所述的控制计算装置利用物理计算装置和板形计算装置的功能，结合机械设备和控制方面的限定条件，得到最终的预计算结果，包括预设定水量、阀门模式和钢板固溶处理时间；

当钢板到达第一金属探测器的位置，激发预计算模块启动信号，将轧机获取的钢板尺寸等实测数据，化学成分、工艺要求等数据，以及温度传感器收集的金属板实测终轧温度、板形监测设备收集的轧后板形数据，发送到预计算模块，预计算模块进行计算处理后，输出冷却水量、阀门模式、钢板固溶处理时间等预设定参数，机械设备将根据预设定参数进行工作。

3.按照权利要求1所述的钢板在线固溶处理过程控制***的装置，其特征是所述的在线计算模块在线计算模块由在线优化控制装置构成；

所述的在线优化控制装置使用实时跟踪的钢板运行状况、收集的实测数据的运算处理结果，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数为输入值，通过优化计算，对预计算模块预设定结果进行在线的优化求解，实现钢板固溶处理过程的实时控制；

当钢板运行到第二金属探测器的位置，该探测器激发在线计算模块启动信号，将温度传感器测得的钢板表面实测温度、钢板实际运行速度等在线数据发送到在线计算模块；在线计算模块使用钢板实测表面温度、目标温度和钢板运行速度等数据，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数，通过在线优化模型，进行优化求解，得到钢板在固溶处理控制区内运行速度曲线或固溶处理控制区内的摆动时间，机械装置根据设定对钢板在固溶处理控制区内的运行进行控制。

4.按照权利要求1所述的钢板在线固溶处理过程控制***的装置，其特征是所述的后计算模块由自适应装置，自学习装置和板形学习装置三部分构成；

所述的自适应装置通过对固溶处理过程数据的收集和分析，使用自适应算法求解自适应系数集；该自适应系数集是同钢板分类紧密相关的，不同的钢板类别使用不同的自适应系数集，以获得非常良好的自适应效果，钢板的分类体系采用经验方法进行，也可通过对钢板固溶处理历史数据进行聚类分析得到；自适应系数集将反作用于在线计算模块，降低在线控制误差，提高控制精度；

所述的自学习装置通过检查当前钢板类别物理模型计算结果的偏移程度，决定自学习策略；如果对当前钢板类别，物理模型计算结果误差比较大，则通过启动自学习模型，求解得到该钢板类别相关的物理模型自学习系数集；自学习系数集反作用于预计算模块，降低物理模型计算误差，提高控制精度；

当钢板运行到第三金属探测器的位置，该探测器激发后计算模型的启动信号，后计算模型首先分别通过各个温度传感器、板形监测设备设备，对钢板在线固溶处理过程数据进行收集、处理、统计工作，并最终对其进行归档；然后启动自适应装置、自学习装置和板形学习装置。

5.一种钢板在线固溶处理过程控制***的控制方法，其特征是：

所述的在线固溶处理过程控制***由测控装置和计算装置两部分构成；

所述的测控装置包括设置在线固溶处理生产线的不同位置上的多个温度传感器、金属探测器和板形监测设备；通过这些所述的传感器、探测器和板形监测设备，数据采集装置，实现对钢板的实时数据准确采集；

其中的温度传感器用于收集钢板的实测终轧温度，板形监测设备用于收集钢板轧后实际板形数据，金属探测器用于激发预计算模块的启动信号；冷却区前的温度传感器用于收集钢板的实测开冷温度，金属探测器用于激发在线计算模块的启动信号；冷却区后的温度传感器于收集金属板的实测终冷温度，板形监测设备用于收集钢板在线固溶处理后实际板形数据，金属探测器用于激发后计算模型的启动信号；

所述的计算装置由完成固溶处理过程预设定功能的预计算模块、在固溶处理过程中进行优化求解的在线计算模块，以及实现适应、学习功能的后计算模块三部分构成；

当钢板到达第一金属探测器8的位置，激发预计算模块启动信号，将轧机获取的钢板尺寸等实测数据，化学成分、工艺要求等数据，以及温度传感器收集的金属板实测终轧温度、板形监测设备收集的轧后板形数据，发送到预计算模块，预计算模块进行计算处理后，输出冷却水量、阀门模式、钢板固溶处理时间等预设定参数，机械设备将根据预设定参数进行工作；

当钢板运行到第二金属探测器9的位置，该探测器激发在线计算模块启动信号，将温度传感器测得的钢板表面实测温度、钢板实际运行速度等在线数据发送到在线计算模块；在线计算模块使用钢板实测表面温度、目标温度和钢板运行速度等数据，以及后计算模块中自适应装置输出的分类适应参数，通过在线优化模型，进行优化求解，得到钢板在固溶处理控制区内运行速度曲线或固溶处理控制区内的摆动时间，机械装置根据设定对钢板在固溶处理控制区内的运行进行控制；

当钢板运行到第三金属探测器10的位置，该探测器激发后计算模型的启动信号，后计算模型首先分别通过各个温度传感器、板形监测设备设备，对钢板在线固溶处理过程数据进行收集、处理、统计工作，并最终对其进行归档；然后启动自适应装置、自学习装置和板形学习装置。