CN110538975A - 一种基于铸轧联动的连铸坯定尺*** - Google Patents
一种基于铸轧联动的连铸坯定尺*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***,包括确定连铸坯断面尺寸;确定生产钢种;查询钢种密度;确定钢坯米重;设定轧制规格;初设连铸坯长度;查询批次轧钢废品率;修正连铸坯长度后执行切割。本发明的定尺***动态调整连铸坯定尺长度,大大降低钢坯定尺造成的轧钢通尺率;减少钢材浪费和轧钢短尺,降低废品率;且进一步地本发明还包括连铸坯质量管理***,通过建立连铸坯数据集并不断优化训练,与定尺***共同用于连铸坯的生产,进一步的提高成材率,在提高连铸坯定尺质量的基础上进一步的提高整个铸轧生产效率。
Description
技术领域
本发明属于冶金连续铸钢领域,具体涉及到一种基于铸轧联动的智能化切割定尺***。
背景技术
连铸工艺是在连续生产的情况下,钢液释放热量并逐渐凝固成一定形状铸坯的工艺,上游处理完成钢液,以盛桶运送到转台,经由钢液分配器分成数股,注入铸模内,冷却凝固成型,然后铸坯被引拔到弧形铸道中,经二次冷却继续凝固到完全凝固,经矫直后再切割,坯头到达切割点时,切割坯头,然而按照需求切割铸坯,如方块形大钢坯、扁钢坯。
连铸坯切割目前普遍采用的方式有两种,一种是连铸坯定尺切割,即连铸坯切割长度是恒定的;另一种是连铸坯定重切割,即根据在线设定重量进行切割。其问题在于第一种方式已经不能满足多规格产品生产的需要,尤其是造成了轧钢大量的短尺、通尺现象,使产品成材率降低。即使针对于同一种规格,由于在生产过程中拉坯速度、温度以及冷却速度和结晶器磨损状况等都会导致钢坯的重量的波动,从而影响产品的质量。第二种方式,一定程度上解决了通尺率问题,但是在线定重的称量***容易产生波动,造成生产不稳定;另一方面投资高,日常维护量大。因此,连铸坯定尺定重问题,成为连铸坯切割的技术发展的瓶颈,制约着下游工序轧钢成材率。对于连铸坯的生产而言,解决重量的波动,提高定尺率,实现连铸坯定尺长度能够与轧钢规格匹配、能够与轧钢生产产品的需求进行动态调整就十分的关键,这对于降低成本和增加经济效益而言都具有十分重要的意义。
发明内容
针对于现有技术中存在的问题,本发明的重要的创新点之一是提供一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***,该连铸坯定尺***能够实现连铸坯定尺长度随轧钢生产线产品的需求进行调整,连铸坯定尺长度与轧钢规格相匹配,连铸坯定尺长度与轧钢短尺率进行动态调整。本发明的技术方案如下。
一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***,包括控制***(PLC控制***)、数据存储器、数据处理单元和信息采集单元,所述信息采集单元持续获取连铸坯断面尺寸、钢种、钢坯米重、连铸坯规格等信息,上述信息传递至数据处理单元和数据存储器,所述数据处理单元根据上述采集信息获取钢种密度、轧钢废品率等信息并修正连铸坯长度,修正连铸坯公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子。
所述的控制***将修正后的连铸坯长度输入定尺***,并发送命令至执行模块,所述执行模块控制切割机执行定尺长度切割,切割时***根据以下因素自动分配:
(1)热轧时切割长度应小于轧钢加热炉可容纳最大长度;
(2)切割长度应与轧材规格相适应;
(3)切割长度应追求最高的轧钢成材率或最低的轧钢废品率;
(4)切割长度因生产工况的波动应在线调整。
准确的函数关系对于避免密度的变化影响连铸坯的定尺定重十分的关键,本发明上述的修正连铸坯公式可有效地控制定尺定重的精度,且能够实现智能化地连铸坯生产。即对于本发明而言,通过该基于铸轧联动的连铸坯定尺***可以实现最高的成材率和最低的废品率,可以极大地提高经济效益。
其中,对于可能存在的情形,如当断面钢种不变时,由于该数据已存储,因此执行上述的命令即可实现铸轧联动的连铸坯定尺;
当断面不变,钢种变化时,则信息采集单元重新获取所述的钢种、钢坯米重、连铸坯规格等相关信息并传递至数据处理单元和数据存储器,数据处理单元根据该新获取的信息获取钢种密度、轧钢废品率等信息并修正连铸坯长度,修正公式同前述。
当断面发生变化时,信息采集单元持续获取连铸坯断面尺寸、钢种、钢坯米重、连铸坯规格等信息,上述信息传递至数据处理单元和数据存储器,所述数据处理单元根据上述采集信息获取钢种密度、轧钢废品率等信息并修正连铸坯长度,修正连铸坯公式同上。本发明所述的***能够控制定尺定重的波动误差在2kg以内。对于目前的在线定尺***,仍然采用工艺体积、铸坯密度获得相关参数,然而由于在铸坯在加工中存在着固态收缩、偏析等问题,且不同的钢种材质其密度仍然存在着区别,导致了最终的实际数值会产生偏差。专利文献CN103325105A公开了一种连铸坯在线称重定尺修正方法,然而该方法仍然存着这局限性,其仍然局限于铸坯,获得的参数不足,没有达到铸轧联动的目的,且没有根据废品率进行修正调整,在提高生产效率等方面仍然存在着不足。
本发明还涉及到基于铸轧联动的连铸坯定尺生产方法,该方法的重要改进点在于连铸坯定尺长度随轧钢生产线产品需要进行调整;连铸坯定尺长度与轧钢轧制规格相匹配;连铸坯定尺长度与轧钢短尺率联动进行动态调整。包括以下步骤:
(1)获取铸坯信息,包括确定连铸坯断面尺寸和生产钢种;
(2)输入***上述的信息,根据该***确认钢种密度;
(3)信息处理,确认钢坯米重,设定轧制规格和连铸坯长度,获取批次轧钢废品率等参数;
(4)根据上述的轧钢废品率和铸坯长度等信息确定修正连铸坯长度,修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子。
(5)进一步地将修正后的连铸坯长度输入定尺***并反馈信息至控制***;
(6)根据控制***指令使用切割机执行新的定尺长度切割。
进一步地,对于可能出现的情况,当断面钢种不变时,查询批次轧钢废品率,执行本方法步骤(4)至步骤(6)循环;
当钢种变化或断面变化时,执行本方法步骤(1)至步骤(6)循环。
进一步地,为了获得良好的成材率,在上述的定尺***基础上,本发明还包括连铸坯智能质量管理***,该***与定尺***配合使用共同提高成材率以及定尺定重更为准确的连铸坯。
在连铸坯生产过程中,成材率的提高与整个生产***都密切相关,每一个步骤的调整都可能会影响到后续的铸轧联动的生产效益,如在结晶器、二冷区等环节,有效地预防可能出现的诸如表面裂纹、粘结、鼓肚等质量问题对于确保连铸坯的精确生产也是十分地重要。因此进一步地,本发明还涉及一种连铸坯质量管理***和该***模型训练方法,具体包括如下内容。
一种连铸坯质量管理***或模型训练方法,包括:
(1)建立质量问题数据库,获取铸坯在生产过程中缺陷图片,该缺陷可以包括菱变、鼓肚、表面是否存在裂纹、夹杂或气泡、凝固裂纹、偏析裂纹(如角部裂纹、中间裂纹、中心线裂纹等);
(2)对上述获得的质量问题图片进行细致分类,如涉及鼓肚的图片无其他诸如菱变、裂纹等质量问题,确保每一张图片准确反应出铸坯的某一个具体质量问题;如对于裂纹图片,单张图片上具体的列出是属于角部裂纹、中心线裂纹等问题类型,且仅反映出一个具体的问题;
(3)对所述步骤(2)获得的图片进行标记处理,所述的标记处理内容包括问题类型、导致问题产生的原因及问题产生所在的具体工艺环节和克服该质量问题的控制措施等,形成数据集A;
(4)获取所述的连铸坯定尺数据集B;
(5)对数据集A和数据集B共同进行神经网络训练。
其中,所述的数据集B包括利用上述的定尺***和方法获得的参数,包括钢种、钢密度、钢坯米重、断面尺寸、常规轧制规格、常规铸坯长度、废品率、修正公式等。
目前的生产控制***,尽管有一些对于质量预判的供能,然而其并不能与铸轧联动的定尺***配合使用,另外一方面,目前的质量预判在数据集上,往往存在着问题交叉的情形,如一张图片上显示出了多个的质量问题,这导致***在提供解决方案时准确度大大降低。而在铸轧领域,如拉矫、稳定结晶器表面波动、二冷等细小参数的改变都会导致不同的质量问题,包括偏析、鼓肚、裂纹等,因此在数据集以及对数据集进行训练时,原始图片所能够反映质量问题的精确度就十分地重要。
当运行***发现重量出现差异或修正公式出运算结果出现差异时,该***可以在动态调整连铸坯定尺长度的基础上,通过对数据集A和B的共同分析,查找确认在前序生产工艺中可能出现的质量问题并采取有效的措施。如当重量变化时,可通过数据集A快速分析是否存在鼓肚、密度不均、内部是否存在气泡等问题。即对于本发明而言,步骤1-5的数据训练十分的重要,可以更为有效地提高生产效率。
基于上述的内容,为了效果更优地铸轧联动的连铸坯定尺效果,本发明还包括基于铸轧联动的连铸坯定尺方法,该生产方法包括以下步骤:
(1)建立质量问题数据库,获取铸坯在生产过程中缺陷图片,该缺陷可以包括菱变、鼓肚、表面是否存在裂纹、夹杂或气泡、凝固裂纹、偏析裂纹(如角部裂纹、中间裂纹、中心线裂纹等);
(2)对上述获得的质量问题图片进行细致分类,如涉及鼓肚的图片无其他诸如菱变、裂纹等质量问题,确保每一张图片准确反应出铸坯的某一个具体质量问题;
(3)对所述步骤(2)获得的图片进行标记处理,所述的标记处理内容包括问题类型、导致问题产生的原因及问题产生所在的具体工艺环节和克服该质量问题的控制措施等,形成数据集A;
(4)获取所述的连铸坯定尺数据集B,所述的数据集B包括利用定尺***和方法获得的参数,包括钢种、钢密度、钢坯米重、断面尺寸、常规轧制规格、常规铸坯长度、废品率、修正公式等。该定尺***包括控制***、数据存储器、数据处理单元和信息采集单元,所述信息采集单元持续获取连铸坯断面尺寸、钢种、钢坯米重、连铸坯规格等信息,上述信息传递至数据处理单元和数据存储器,所述数据处理单元根据上述采集信息获取钢种密度、轧钢废品率等信息并修正连铸坯长度,修正连铸坯公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子;
(5)对数据集A和数据集B共同进行神经网络训练;
(6)获取铸坯信息,包括确定连铸坯断面尺寸和生产钢种;输入***上述的信息,根据该***确认钢种密度;
(7)信息处理,确认钢坯米重,设定轧制规格和连铸坯长度,获取批次轧钢废品率等参数;
(8)根据上述的轧钢废品率和铸坯长度等信息确定修正连铸坯长度,修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子。
(9)进一步地将修正后的连铸坯长度输入定尺***并反馈信息至控制***;
(10)根据控制***指令使用切割机执行新的定尺长度切割;
(11)数据集B将批次率、修正长度等信息反馈至***,***利用数据集A中的数据分析查找铸轧生产中存在的问题,并优化生产方案。
本发明的有益效果为:(1)本发明的定尺***动态调整连铸坯定尺长度,提高轧钢成材率;大大降低钢坯定尺造成的轧钢通尺率;减少轧钢余材,减少钢材浪费;减少轧钢短尺,减少钢材短尺降级,提高生产效率,降低废品率,提高经济效益。(2)本发明进一步地将连铸坯生产工艺智能管理***和定尺工艺结合,可进一步的提高成材率,在提高连铸坯定尺质量的基础上进一步的提高整个铸轧生产效率。
附图说明
附图1为本发明连铸坯定尺***具体实施时***控制流程图
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
实施例1
本实施例中,提供一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***或方法,包括:
(1)确定连铸坯断面尺寸;(2)确定生产钢种;(3)查询钢种密度;(4)确定钢坯米重;(5)设定轧制规格;(6)初设连铸坯长度;(7)查询批次轧钢废品率;(8)修正连铸坯长度;修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子。
(9)将修正后的连铸坯长度输入定尺***;(10)切割机执行新的定尺长度切割;
(11)断面钢种不变时,查询批次轧钢废品率,执行本方法步骤(7)至步骤(10)循环;
(12)断面不变,钢种变化时,执行本方法步骤(2)至步骤(10)循环;
(13)断面变化时,执行本方法步骤(1)至步骤(10)循环。
实施例2
基于本发明说明书所述的定尺***和实施例1所示的具体方法,该实施例提供一种具体的连铸坯定尺方法,生产连铸坯断面为155mm×155mm连铸坯,轧制规格为φ32mm,如下:
按下列程序流程方法控制连铸坯定重,铸轧联动控制步骤如下。
1.确定连铸坯断面尺寸:155mm×155mm;
2.确定生产钢种:HRB400;
3.查询钢种密度:7.8233×103kg/m3;
4.确定钢坯米重:187.95kg/m;
5.设定轧制规格:φ32mm;
6.初设连铸坯长度:11960mm;
7.查询最近2批次轧钢废品率:0.04;0.08;
8.修正连铸坯长度;修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
=11960+sgn(0.04-0.08)*(0.08-0.04)*(11960-11975)b
=11951mm
9.将修正后的连铸坯长度11951mm输入定尺***;
10.切割机执行新的定尺长度11951mm切割。
实施例3
本实施例提供一种连铸坯质量管理***,包括:
(1)建立质量问题数据库,获取铸坯在生产过程中缺陷图片,该缺陷包括菱变、鼓肚、表面是否存在裂纹、夹杂或气泡、凝固裂纹、偏析裂纹等连铸坯在生产加工过程中出现的问题(如角部裂纹、中间裂纹、中心线裂纹等);
(2)对上述获得的质量问题图片进行细致分类,如涉及鼓肚的照片无其他诸如菱变、裂纹等质量问题,确保每一张照片准确反应出铸坯的某一个具体质量问题;如对于裂纹图片,单张图片上具体的列出是属于角部裂纹、中心线裂纹等具体的一个问题类型(仅反映出一个具体的问题);
(3)对所述步骤(2)获得的图片进行标记处理,所述的标记处理内容包括问题类型、导致问题产生的原因及问题产生所在的具体工艺环节和克服该质量问题的控制措施等,形成数据集A;
(4)获取所述的连铸坯定尺数据集B;该数据集B来自于实施例1所提供的连铸坯定尺***反馈;
(5)对数据集A和数据集B共同进行神经网络训练。如按照实施例2所述方法生产连铸坯时,根据最近2批次废品率和修正后连铸坯的长度等参数,反馈数据至该质量管理***,该***运行分析,尤其是将该批次的铸坯通过与数据库的数据进行对比,查找前序工艺中可能存在的质量问题,并给出优化的建议方案。
实施例4
一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***,包括控制***、数据存储器、数据处理单元和信息采集单元,所述信息采集单元持续获取连铸坯断面尺寸、钢种、钢坯米重、连铸坯规格等信息,上述信息传递至数据处理单元和数据存储器,所述数据处理单元根据上述采集信息获取钢种密度、轧钢废品率等信息并修正连铸坯长度,修正连铸坯公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子。
所述的控制***将修正后的连铸坯长度输入定尺***,并发送命令至执行模块,所述执行模块控制切割机执行定尺长度切割。
Claims (9)
1.一种基于铸轧联动的连铸坯定尺***,其特征在于包括:控制***、数据存储器、数据处理单元和信息采集单元,所述信息采集单元获取连铸坯断面尺寸、钢种、钢坯米重、连铸坯规格、初设连铸坯长度信息,上述信息传递至数据处理单元和数据存储器,所述数据处理单元根据上述采集信息获取钢种密度、轧钢废品率信息并修正连铸坯长度,修正连铸坯公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子;
控制***将修正后的连铸坯长度输入,并发送命令至执行模块,所述执行模块控制切割机执行定尺长度切割。
2.根据权利要求1所述的基于铸轧联动的连铸坯定尺***,其特征在于所述的信息采集单元获取的信息步骤依次为:(1)确定连铸坯断面尺寸;(2)确定生产钢种;(3)查询钢种密度;(4)确定钢坯米重;(5)设定轧制规格;(6)初设连铸坯长度;(7)查询批次轧钢废品率;(8)修正连铸坯长度;修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子;(9)将修正后的连铸坯长度输入定尺***;(10)切割机执行新的定尺长度切割。
3.根据权利要求2所述的基于铸轧联动的连铸坯定尺***,当断面不变、钢种变化时,其特征在于执行步骤(2)至步骤(10)循环;在断面钢种不变时,执行步骤(7)-(10)。
4.根据权利要求2所述的基于铸轧联动的连铸坯定尺***,当断面和钢种变化时,其特征在于执行步骤(1)至步骤(10)循环。
5.一种基于权利要求1所述的连铸坯定尺***定尺方法,其特征在于包括如下步骤:(1)获取铸坯信息,包括确定连铸坯断面尺寸和生产钢种;
(2)输入上述的信息至***,根据该***确认钢种密度;
(3)信息处理,确认钢坯米重,设定轧制规格和连铸坯长度,获取批次轧钢废品率参数;
(4)根据上述的轧钢废品率和铸坯长度等信息确定修正连铸坯长度,修正公式为:
Lx=L0+sgn(a1-a0)*(a0-a1)*(L0-L1)b
式中:Lx为本批次修正后连铸坯长度;sgn()为符号函数;L0为当前批次连铸坯长度;L1为上批次连铸坯长度;a1为上批次废品率;a0为当前批次废品率;b为长度因子;
(5)进一步地将修正后的连铸坯长度输入定尺***并反馈信息至控制***;
(6)根据控制***指令使用切割机执行新的定尺长度切割。
6.一种连铸坯质量管理***和/或模型训练方法,其特征在于包括:
(1)建立质量问题数据库,获取铸坯在生产过程中缺陷图片,该缺陷包括但不限于菱变、鼓肚、表面是否存在裂纹、夹杂或气泡、凝固裂纹、偏析裂纹;
(2)对上述获得的质量问题图片进行细致分类,每一张图片准确反应出铸坯的一个具体质量问题类型,且仅反映出一个具体的质量问题;
(3)对所述步骤(2)获得的图片进行标记处理,所述的标记处理内容包括问题类型、导致问题产生的原因及问题产生所在的具体工艺环节和克服该质量问题的控制措施,形成数据集A;
(4)获取所述的连铸坯定尺数据集B;
(5)对数据集A和数据集B共同进行神经网络训练。
7.根据权利要求6所述的连铸坯质量管理***和/或模型训练方法,其特征在于所述的数据集B包括利用权利要求1所述的定尺***或权利要求5所述的定尺方法获得的参数,包括钢种、钢密度、钢坯米重、断面尺寸、轧制规格、铸坯长度、批次废品率、修正公式。
8.根据权利要求7所述的连铸坯质量管理***和/或模型训练方法,其特征在于所述的批次废品率是前1-5次的废品率。
9.根据权利要求8所述的连铸坯质量管理***和/或模型训练方法,其特征在于所述的批次废品率是前2次的废品率。
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