一种热连轧板形二级工艺模拟方法技术

本发明专利技术公开了一种热连轧板形二级工艺模拟方法：步骤A，对当前带钢的静态数据进行加载；当前带钢的静态数据包括钢种属性、机架特性、轧辊参数、一级数据、仪表测量数据、二级设定参数；步骤B，对当前带钢的动态数据进行加载；其中，当前带钢的动态数据具体是：轧制前一块带钢后获得的相关数据；步骤C，根据当前带钢的静态数据和当前带钢的动态数据，对轧辊模型进行初始化计算；步骤D，对板形模型进行初始化计算；步骤E，触发轧辊模型进行计算；步骤F，触发板形模型进行计算；步骤G，将针对当前带钢获得的相关数据存储于动态数据中，待轧制下一块带钢使用；步骤H，当前带钢计算结束后，触发下一块带钢依次执行步骤A至步骤G中的内容。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了：步骤A，对当前带钢的静态数据进行加载；当前带钢的静态数据包括钢种属性、机架特性、轧辊参数、一级数据、仪表测量数据、二级设定参数；步骤B，对当前带钢的动态数据进行加载；其中，当前带钢的动态数据具体是：轧制前一块带钢后获得的相关数据；步骤C，根据当前带钢的静态数据和当前带钢的动态数据，对轧辊模型进行初始化计算；步骤D，对板形模型进行初始化计算；步骤E，触发轧辊模型进行计算；步骤F，触发板形模型进行计算；步骤G，将针对当前带钢获得的相关数据存储于动态数据中，待轧制下一块带钢使用；步骤H，当前带钢计算结束后，触发下一块带钢依次执行步骤A至步骤G中的内容。【专利说明】
本申请涉及板带热连轧过程的分析与控制技术，尤其涉及。
技术介绍
随着汽车、制罐以及家电行业等的飞速发展，市场不仅对板带材需求量急剧增加，而且对其板形质量、尺寸精度及性能提出了更严格的要求。板形是热轧薄板重要的产品工艺指标，其中，板形二级控制模型系统已经成为现代板带生产中保证产品各项质量指标的关键技术。一种有效、精准的热连轧板形二级工艺模型的模拟方法是板形工艺及控制系统研究的必要条件和重要保证。目前通过对热轧产线板形控制模型的解析，发现现有的控制模型不能够保证板形质量。而控制模型的最大问题存在于其核心算法当中，若修改该算法或进行相关实验优化方案和新工艺的测试，大都需要对生产运行的控制系统程序进行重新编译，这样对于在线的轧钢生产存在很大的风险，甚至造成不必要的经济损失。因此，需要提供一种板形工艺模拟方法，用来精确模拟产线连续轧钢，为该产线板形问题分析、提高产线板形质量提供技术支撑和重要保证。
技术实现思路
本专利技术了提供了，以解决现有技术中存在的不能够保证板形质量的技术问题。 为解决上述技术问题，本专利技术提供了，所述方法包括: 步骤A，对当前带钢的静态数据进行加载；所述当前带钢的静态数据包括钢种属性、机架特性、轧辊参数、一级数据、仪表测量数据、二级设定参数； 步骤B，对所述当前带钢的动态数据进行加载；其中，所述当前带钢的动态数据具体是:轧制前一块带钢后获得的相关数据； 步骤C，根据所述当前带钢的静态数据和所述当前带钢的动态数据，对轧辊模型进行初始化计算； 步骤D，对板形模型进行初始化计算； 步骤E，触发所述轧辊模型进行计算； 步骤F，触发所述板形模型进行计算； 步骤G，将针对所述当前带钢获得的相关数据存储于动态数据中，待轧制下一块带钢使用； 步骤H，所述当前带钢计算结束后，触发所述下一块带钢依次执行步骤A至步骤G中的内容。 优选的，所述对当前带钢的动态数据进行加载，具体包括: 在CSV文件中，对所述当前带钢的动态数据进行加载； 在Oracle数据库中，对所述当前带钢的动态数据进行加载； 其中，所述CSV文件中存储的动态数据，具体是每块带钢轧制后获得的相关数据；所述Oracle数据库中存储的动态数据与钢种或者规格相关，具体是轧制同种带钢或者同规格带钢后获得的相关数据。 通过本专利技术的一个或者多个技术方案，本专利技术具有以下有益效果或者优点: 本专利技术了提供了，该方法能够对板形核心算法按照不同的工艺需求进行程序代码的修改或相关工艺参数的调整，在进行编译后进行测试与评估，并对板形中间过程数据进行跟踪分析，为现场在线轧制提供精准的模拟保障，进而能够保证板形质量。 【专利附图】【附图说明】 图1为热连轧板形二级工艺模拟方法的流程图； 图2为本专利技术实施例中一级模拟器的数据流图； 图3为本专利技术实施例中结合带钢轧制对热连轧板形二级工艺模拟方法进行说明的流程图； 图4为本专利技术实施例中对带钢影响系数因子的优化示意图； 图5为本专利技术实施例中优化带钢影响系数对Fl窜辊的改善效果图； 图6为本专利技术实施例中共享内存的实现方式的示意图。 【具体实施方式】 为了使本申请所属
中的技术人员更清楚地理解本申请，下面结合附图，通过具体实施例对本申请技术方案作详细描述。 实施例一: 在具体的实施过程中，描述了。该方法基于一套离线平台，对热连轧二级板形模型的计算过程进行模拟，对现场连续轧制过程进行精确再现。 下面请参看图1，是热连轧板形二级工艺模拟方法的流程图。 该方法包括如下步骤: 步骤A，对当前带钢的静态数据进行加载。 具体的，所述当前带钢的静态数据包括钢种属性、机架特性、轧辊参数、一级数据、仪表测量数据、二级设定参数。 步骤B，对所述当前带钢的动态数据进行加载。 具体的，当前带钢的动态数据具体是轧制前一块带钢后获得的相关数据；此时的相关数据具有两层含义:一是针对个体而言，具体是每块带钢轧制后获得的相关数据；一是针对总体而言，与钢种或者规格相关，具体是轧制同种带钢或者同规格带钢后获得的相关数据。 在具体的实施过程中，所述对当前带钢的动态数据进行加载，具体包括: 在CSV文件中，对所述当前带钢的动态数据进行加载。其中，CSV是逗号分隔值文件格式，CSV文件即是文本文件。 在Oracle数据库中,对所述当前带钢的动态数据进行加载。其中,Oracle是数据库管理系统。 其中，所述CSV文件中存储的动态数据，具体是每块带钢轧制后获得的相关数据；所述Oracle数据库中存储的动态数据与钢种或者规格相关，具体是轧制同种带钢或者同规格带钢后获得的相关数据。 具体来说，该方法中的动态数据包括短期自学习数据(即:CSv文件中存储的动态数据)和长期自学习数据(即=Oracle数据库中存储的动态数据)。 其中，短期自学习参数是在轧制第一块带钢时，加载自学习参数，轧完每块带钢时自学习参数逐块更新至CSV文件中给下一块带钢使用。长期自学习参数与钢种或者规格相关，当更换钢种或者规格时，则会重新加载长期自学习参数至Oracle数据库，供下一批轧制钢种使用。 步骤C，根据所述当前带钢的静态数据和所述当前带钢的动态数据，对轧辊模型进行初始化计算。 步骤D，对板形模型进行初始化计算。 步骤E，触发所述轧辊模型进行计算。 步骤F，触发所述板形模型进行计算。 下面介绍模型初始化计算和模型计算(即:模型本体计算)的区别。 在具体的实施过程中，轧辊模型的初始化计算和板形模型的初始化计算是模型本体计算前需要先进行的一个准备步骤。因为模型中涉及到的参数量非常大，一部分参数需要进行初始的换算或者计算准备，才能投入模型本体计算中，所以将初始化计算与本体计算模型分开进行触发。 而在实际应用中，轧辊模型的初始化计算和板形模型的初始化计算所涉及到的参数准备是合为一体进行编程并进行触发的，可隶属于同一模型；轧辊模型的本体计算和板形模型的本体计算则是两个单独运行的模型，是分开进行触发的。 在实际应用中，模型初始化计算和模型计算涉及的公式、计算方式本专利技术不做限制，以实际应用使用的计算方式为准。 步骤G，将针对所述当前带钢获得的相关数据存储于动态数据中，待轧制下一块带钢使用。 具体的，此时的动态数据包含csv文件和Oracle数据库两部分。 步骤H，所述当前带钢计算结束后，触发所述下一块带钢依次执行步骤A至步骤G中的内容。 本专利技术的目的在于提供一种能够完全模拟热连轧带钢的实际生产过程的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种热连轧板形二级工艺模拟方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A，对当前带钢的静态数据进行加载；所述当前带钢的静态数据包括钢种属性、机架特性、轧辊参数、一级数据、仪表测量数据、二级设定参数；步骤B，对所述当前带钢的动态数据进行加载；其中，所述当前带钢的动态数据具体是：轧制前一块带钢后获得的相关数据；步骤C，根据所述当前带钢的静态数据和所述当前带钢的动态数据，对轧辊模型进行初始化计算；步骤D，对板形模型进行初始化计算；步骤E，触发所述轧辊模型进行计算；步骤F，触发所述板形模型进行计算；步骤G，将针对所述当前带钢获得的相关数据存储于动态数据中，待轧制下一块带钢使用；步骤H，所述当前带钢计算结束后，触发所述下一块带钢依次执行步骤A至步骤G中的内容。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭薇，王凤琴，赵强，刘畅，张长利，李飞，赵阳，李沛环，张喜榜，
申请(专利权)人：首钢总公司，
类型：发明
国别省市：北京;11