CN110639958B - 冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示了一种冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，为了有效的判别轧机是否发生振动，提出轧机振动判断指标系数，以轧机振动判断指标系数最优值与实际轧制过程求解的轧机振动判断指标系数值的均方差最小，并兼顾单独各机架最大轧机振动判断指标系数值也最小为优化目标函数，并以轧制过程由于中性角与咬入角重合，轧制过程处于过润滑状态求出振动判断指标的上阀值与中性角为咬入角一半时轧制过程处于欠润滑状态求出振动判断指标的下阀值为约束条件，最终实现对冷连轧机组轧制过程的轧辊原始粗糙度的优化。

Description

冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法

技术领域

本发明涉及圆钢修磨质量检测技术，更具体地说，涉及一种冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法。

背景技术

近年来板带生产加工企业由传统的中低端板带产品朝着高附加值、高技术含量产品生产发展，高附加值板带产品特别是特种钢板、超高强钢板、高等级汽车外板等板带生产对轧制速度、板带表面质量要求以及尺寸精度很高。板带生产过程中轧机高速轧制就不可避免带来轧机振动缺陷，并且轧机发生振动会导致板带表面产生明暗交替的条纹，从而影响带钢表面质量，更严重的还会造成轧制设备的损坏引发现场停机检修，从而大大降低了板带生产企业的生产效率。因此，如何有效的解决冷连轧机组在高速过程中的出现的振动问题，就成为现场技术攻关的重点与难点。申请号为201410520569.0的中国专利：轧机振动报警及抑制方法及装置，其通过对轧机振动信号与轧制速度信号的采集，建立轧机振动预警模型，依靠轧机发生振动的临界值来判别是否发生轧机振动缺陷，最终是通过轧机抑振装置消除轧机各部件之间的间隙，来减少轧机振动的产生。该专利是从抑制轧机振动装置入手，通过减少轧机各部分在高速运行时存在间隙来抑制轧机自身产生的能量，从而有效解决高速轧制过程轧机振动缺陷。

发明内容

本发明的目的旨在提供一种冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，通过对冷连轧机组轧辊原始粗糙度的优化，治理并抑制冷连轧机组高速轧制过程中的振动问题。

一种冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，包括以下步骤：

a.收集冷连轧机组的设备特征参数和带材的关键轧制工艺参数；

b.定义各个机架的振动判断指标ψ_i和振动判断指标最佳值ψ_0i；

c.给定轧辊原始粗糙度优化目标函数的初始设定值；F₀＝1.0×10¹⁰；

d.设定初始轧辊原始粗糙度Ra_ir0；

e.计算各个机架的咬入角α_i、当前张力制度下的油膜厚度ξ_i、各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数u_i、当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i；

f.计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的振动判断指标ψ_i；

g.判断不等式

是否成立，若成立，则转入步骤h；否则，转入步骤d；

h.计算轧辊原始粗糙度优化目标函数F(X)；

i.判断不等式F(X)<F₀是否成立，若成立，则令Ra_ir0 ^y＝Ra_ir0,F₀＝F(X)，并转入步骤j，否则，直接转入步骤j；

j.判断轧辊原始粗糙度Ra_ir0 ^y是否超出可行域范围，若超出，转入步骤k，否则，转入步骤d；

k.输出最优轧辊原始粗糙度设定值Ra_ir0 ^y。

在步骤a中，所述的设备特征参数包括各个机架工作辊半径R_i、各机架轧辊表面线速度v_ri、各机架入口张力T_0i、各机架出口张力T_1i、工作辊粗糙度衰减系数B_Li,其值范围为0.005-0.015、各机架工作辊换辊后的轧制公里数L_i，i＝1,2,...,n，i为冷连轧机组的机架序数，n为总机架数，其值范围在1-5。

在步骤a中，所述的关键轧制工艺参数，包括：带材的弹性模量E、带材的泊松比ν，其值范围为0.23-0.30、带材宽度B、各机架带材入口厚度h_0i、各机架带材出口厚度h_1i、带钢变形抗力K、各机架轧制力P_i、带材在各机架前入口速度v_0i、乳化液浓度影响系数k_c，其值范围为0.02～0.05、润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀。

在步骤b中，所述的各个机架的振动判断指标ψ_i和振动判断指标最佳值ψ_0i的计算公式分别为：

式中，

为振动判断指标上阈值；

为振动判断指标下阈值。

在步骤e中，所述的各个机架的咬入角α_i的计算公式为：

式中，R_i'为第i机架工作辊压扁半径。

在步骤e中，所述的当前张力制度下的油膜厚度ξ_i的计算公式为：

式中，k_rg为工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值范围为0.09-0.15，K_rs表示压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率，其值范围为0.2-0.6。

在步骤c中，所述的各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数u_i的计算公式为：

式中，a_i为第i机架液体摩擦系数，其值范围为0.01-0.02)；b_i为第i机架干摩擦影响系数，其值范围为0.1-0.2；B_i为第i机架摩擦因数衰减指数，其值范围为-2～-3。

在步骤c中，当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i的计算公式为：

在步骤h中，所述的轧辊原始粗糙度优化目标函数F(X)的计算公式为：

式中，λ为分配系数，其值范围为0-1；

为寻优变量。

采用本发明的技术方案，通过定义振动判断指标来判别冷连轧机组轧制过程是否处于稳定润滑而不引起轧机振动状态，并在此基础上提出冷连轧机组以抑制振动为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，结合冷连轧机组的设备与工艺特点，给出了合适的轧辊原始粗糙度值，保证了冷连轧机组高速稳定的轧制过程，提高了板带生产企业的生产效率，增加了企业经济效益。

附图说明

在本发明中，相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：

图1为本发明的优化方的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。

本发明的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法如图1所示，具体包括以下步骤：

(a)收集冷连轧机组的设备特征参数，包括：各个机架工作辊半径R_i(mm)、各机架轧辊表面线速度v_ri(m/min)、各机架入口张力T_0i(MPa)、各机架出口张力T_1i(MPa)、工作辊粗糙度衰减系数B_Li(其值范围0.005～0.015)、各机架工作辊换辊后的轧制公里数L_i(km)，其中，i＝1,2,...,n，代表冷连轧机组的机架序数，n为总机架数，(其值范围为1～5)下同；

收集带材的关键轧制工艺参数，包括：带材的弹性模量E(GPa)、带材的泊松比ν(其值范围为0.23～0.30)、带材宽度B(mm)、各机架带材入口厚度h_0i(mm)、各机架带材出口厚度h_1i(mm)、带钢变形抗力K(MPa)、各机架轧制力P_i(t)、带材在各机架前入口速度v_0i(m/min)、乳化液浓度影响系数k_c(其值范围为0.02～0.05)、润滑剂的粘度压缩系数θ(m²/N)、润滑剂的动力粘度η₀(N·s/m²)；

(b)定义各个机架的振动判断指标为ψ_i，

定义振动判断指标上阈值

其值为1，即中性角与咬入角重合相等作为过润滑临界点，此时摩擦系数很小，工作辊与带材之间极易发生打滑，进而引起轧机的振动；定义振动判断指标下阈值

其值为0.5，即中性角为咬入角一半作为欠润滑临界点，此时工作辊与带材的油膜容易发生破裂，引起摩擦系数突然增大，导致轧制压力异常波动，进而引起轧机的振动；定义振动判断指标最佳值为ψ_0i，其值为0.75。

定义各机架轧辊原始粗糙度为Ra_ir0(μm)；

(c)给定冷连轧机组以抑制振动为目标的轧辊原始粗糙度优化目标函数的初始设定值F₀＝1.0×10¹⁰；

(d)设定初始轧辊原始粗糙度Ra_ir0(μm)；

(e)计算各个机架的咬入角α_i(°)计算公式如下：

式中，R_i'(mm)为第i机架工作辊压扁半径，

计算当前张力制度下的油膜厚度ξ_i(mm)，计算公式如下：

式中，k_rg表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内，K_rs表示压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率，其值范围为0.2～0.6(参考文献：冷连轧机高速生产过程核心数学模型)；

根据摩擦系数u_i(其值u_i>0)与油膜厚度ξ_i之间关系，计算各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数

(参考文献：冷连轧高速轧制过程中摩擦因数机理模型的研究)，式中，a_i为第i机架液体摩擦系数(其值范围为0.01～0.02)，b_i为第i机架干摩擦影响系数(其值范围0.1～0.2)，B_i为第i机架摩擦因数衰减指数(其值范围-2～-3)；

计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i(°)，根据轧制理论计算公式如下：

(f)计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的振动判断指标ψ_i；

(g)判断不等式

是否同时成立？若成立，则转入步骤(h)，否则，转入步骤(d)；

(h)计算轧辊原始粗糙度优化目标函数

式中，λ为分配系数，(其值范围0～1)，

为寻优变量；

(i)判断不等式F(X)<F₀是否成立？若成立，则令Ra_ir0 ^y＝Ra_ir0,F₀＝F(X)，转入步骤(j)，否则，直接转入步骤(j)；

(j)判断轧辊原始粗糙度Ra_ir0 ^y(μm)是否超出可行域范围，若超出，则转入步骤(k)，否则，转入步骤(d)；

(k)输出最优轧辊原始粗糙度设定值Ra_ir0 ^y。

实施例

(a)收集冷连轧机组的设备特征参数，包括：各个机架工作辊半径R_i＝{1#217.5；2#217.5；3#217.5；4#217.5；5#217.5}(mm)、各机架轧辊表面线速度v_ri＝{1#149.6；2#292.3；3#328.3；4#449.2；5#585.5}(m/min)、各机架入口张力T_0i＝{1#49；2#37；3#38.4；4#37.4；5#52.9}(MPa)、各机架出口张力T_1i＝{1#37；2#38.4；3#37.4；4#52.9；5#60.8}(MPa)、工作辊粗糙度衰减系数B_Li＝{1#0.01；2#0.0.1；3#0.01；4#0.01；5#0.01}、各机架工作辊换辊后的轧制公里数L_i＝{1#200；2#180；3#190；4#220，5#250}(km)，其中，i＝1,2,...,5，代表冷连轧机组的机架序数；

收集带材的关键轧制工艺参数，包括：工作辊的弹性模量E＝206GPa、工作辊的泊松比ν＝0.3、带材宽度B＝812mm、各机架带材入口厚度h_0i＝{1#2.1；2#1.17；3#0.65；4#0.4；5#0.27}(mm)、各机架带材出口厚度h_1i＝{1#1.17；2#0.65；3#0.40；4#0.27；5#0.22}(mm)、带钢变形抗力K＝502MPa、各机架轧制力P_i＝{1#507.9；2#505.4；3#499.8；4#489.8；5#487.2}(t)、带材在各机架前入口速度v_0i＝{1#147.6；2#288.2；3#323.3；4#442.0；5#575.5}(m/min)、乳化液浓度影响系数k_c＝0.9、润滑剂的粘度压缩系数θ＝0.034m²/N、润滑剂的动力粘度η₀＝5.4(N·s/m²)；

(b)定义各个机架的振动判断指标为ψ_i，且

定义振动判断指标上阈值

即中性角与咬入角重合相等作为过润滑临界点，此时摩擦系数很小，工作辊与带材之间极易发生打滑，进而引起轧机的振动；定义振动判断指标下阈值

即中性角为咬入角一半作为欠润滑临界点，此时工作辊与带材的油膜容易发生破裂，引起摩擦系数突然增大，导致轧制压力异常波动，进而引起轧机的振动；定义振动判断指标最佳值为ψ_0i，

定义各个机架轧辊原始粗糙度为Ra_ir0；

(c)给定冷连轧机组以抑制振动为目标的轧辊原始粗糙度优化目标函数的初始设定值F₀＝1.0×10¹⁰；

(d)设定各机架轧辊原始粗糙度Ra_ir0＝{1#0.52；2#0.55；3#0.6；4#0.58；5#0.53}(μm)；

(e)计算各个机架的咬入角α_i，计算公式如下：

α_i＝{1#0.004；2#0.002；3#0.001；4#0.0005；5#0.0002}，式中，R_i'为第i机架工作辊压扁半径，

R_i'＝{1#217.8；2#224.5；3#235.6；4#260.3；5#275.4}(mm)；

计算当前轧辊原始粗糙度下的油膜厚度ξ_i，计算公式如下：

ξ_i＝{1#0.15；2#0.26；3#0.35；4#0.53；5#0.87}(μm)

式中，k_rg表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内，K_rs表示压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率，其值在0.2～0.6(参考文献：冷连轧机高速生产过程核心数学模型)；

根据摩擦系数u_i与油膜厚度ξ_i之间关系，计算各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数

u_i＝{1#0.11；2#0.087；3#0.076；4#0.049；5#0.03}(参考文献：冷连轧高速轧制过程中摩擦因数机理模型的研究)，式中，a_i为第i机架液体摩擦系数，a_i＝{1#0.0126；2#0.0129；3#0.0122；4#0.0130；5#0.0142}，b_i为第i机架干摩擦影响系数，b_i＝{1#0.1416；2#0.1424；3#0.1450；4#0.1464；5#0.1520}，B_i为第i机架摩擦因数衰减指数，B_i＝{1#-2.4；2#-2.51；3#-2.33；4#-2.64；5#-2.58}；

计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i，根据轧制理论计算公式如下：

γ_i＝{1#0.0074；2#0.008；3#0.0082；4#0.0088；5#0.012}

(f)计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的振动判断指标ψ_i＝{1#0.59；2#0.62；3#0.67；4#0.68；5#0.85}；

(g)判断不等式

是否同时成立？满足不等式条件，转入步骤(h)；

(h)计算轧辊原始粗糙度综合优化目标函数

F(X)＝0.09

式中，λ为分配系数，λ＝0.5，X＝{T_0i,T_1i}为寻优变量；

(i)判断不等式F(X)<F₀是否成立？成立，则令Ra_ir0 ^y＝Ra_ir0,F₀＝F(X)，转入步骤(j)，否则，直接转入步骤(j)；

(j)判断轧辊原始粗糙度Ra_ir0是否超出可行域范围，未超出，则转入步骤(k)；

(k)输出最优轧辊原始粗糙度设定值Ra_ir0 ^y＝{1#0.3；2#0.34；3#4；4#0.45；5#0.5}(μm)

根据本发明在某冷轧厂的现场试用认证，该方案是切实可行的，可进一步推广到国内其它类似冷连轧组，用于冷连轧机组高速轧制过程以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化问题，推广应用前景比较广阔。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的说明书仅是本发明众多实施例中的一种或几种实施方式，而并非用对本发明的限定。任何对于以上所述实施例的均等变化、变型以及等同替代等技术方案，只要符合本发明的实质精神范围，都将落在本发明的权利要求书所保护的范围内。

Claims (7)

1.一种冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

a.收集冷连轧机组的设备特征参数和带材的关键轧制工艺参数；

b.定义各个机架的振动判断指标ψ_i和振动判断指标最佳值ψ_0i；c.给定轧辊原始粗糙度优化目标函数的初始设定值；F₀＝1.0×10¹⁰；

d.设定初始轧辊原始粗糙度Ra_ir0；

e.计算各个机架的咬入角α_i、当前张力制度下的油膜厚度ξ_i、各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数u_i、当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i；

f.计算当前轧辊原始粗糙度下各个机架的振动判断指标ψ_i；

g.判断不等式

是否成立，若成立，则转入步骤h；否则，转入步骤d；

h.计算轧辊原始粗糙度优化目标函数F(X)；

i.判断不等式F(X)<F₀是否成立，若成立，则令Ra_ir0 ^y＝Ra_ir0,F₀＝F(X)，并转入步骤j，否则，直接转入步骤j；

j.判断轧辊原始粗糙度Ra_ir0 ^y是否超出可行域范围，若超出，转入步骤d，否则，转入步骤k；

k.输出最优轧辊原始粗糙度设定值Ra_ir0 ^y，

其中，在步骤b中，所述的各个机架的振动判断指标ψ_i和振动判断指标最佳值ψ_0i的计算公式分别为：

式中，

为振动判断指标上阈值；

为振动判断指标下阈值；

在步骤h中，所述的轧辊原始粗糙度优化目标函数F(X)的计算公式为：

式中，λ为分配系数，其值范围为0-1；

为寻优变量。

2.如权利要求1中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤a中，所述的设备特征参数包括各个机架工作辊半径R_i、各机架轧辊表面线速度v_ri、各机架入口张力T_0i、各机架出口张力T_1i、工作辊粗糙度衰减系数B_Li,其值范围为0.005-0.015、各机架工作辊换辊后的轧制公里数L_i，i＝1,2,...,n，i为冷连轧机组的机架序数，n为总机架数，其值范围在1-5。

3.如权利要求2中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤a中，所述的关键轧制工艺参数，包括：带材的弹性模量E、带材的泊松比ν，其值范围为0.23-0.30、带材宽度B、各机架带材入口厚度h_0i、各机架带材出口厚度h_1i、带钢变形抗力K、各机架轧制力P_i、带材在各机架前入口速度v_0i、乳化液浓度影响系数k_c，其值范围为0.02～0.05、润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀。

4.如权利要求1中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤e中，所述的各个机架的咬入角α_i的计算公式为：

式中，R_i'为第i机架工作辊压扁半径。

5.如权利要求4中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤e中，所述的当前张力制度下的油膜厚度ξ_i的计算公式为：

式中，k_rg为工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值范围为0.09-0.15，K_rs表示压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率，其值范围为0.2-0.6。

6.如权利要求5中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤c中，所述的各个机架工作辊与带钢间的摩擦系数u_i的计算公式为：

式中，a_i为第i机架液体摩擦系数，其值范围为0.01-0.02)；b_i为第i机架干摩擦影响系数，其值范围为0.1-0.2；B_i为第i机架摩擦因数衰减指数，其值范围为-2～-3。

7.如权利要求6中的冷连轧机组以振动抑制为目标的轧辊原始粗糙度优化方法，其特征在于：在步骤c中，当前轧辊原始粗糙度下各个机架的中性角γ_i的计算公式为：

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