一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法技术

本发明专利技术涉及一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法，考虑影响带钢轧制稳定性或影响带钢特性的主要因素：钢种、厚度、宽度、终轧温度和卷取温度，进行数学模型层别划分；对于不同的数学模型，划分层别时重点考虑不同的带钢特性因素；数学模型层别F是诸多特性因素层别号的函数，F＝f(Gi，Hi，Wi，FTi，CTi)，最后根据数学模型层别判定规则进行热轧带钢数据的层别判断。本发明专利技术通过动态的层别判断，可以有效的保持自学习系数的连续性，避免了自由规程轧制特别是交叉轧制中，由于同钢种不同炉的钢水成分的变化波动或规格的微小变化导致的自学习和设定混乱，最大程度了保证了数学模型的设定可靠性，提高数字模型设定精度和轧制稳定性。

A method of data layer judgment for mathematical model of hot rolled strip

The invention relates to a hot strip mathematical model of data layer discrimination method, considering the main factors affecting the stability of strip rolling strip or influence properties: grade, thickness, width, finish rolling temperature and coiling temperature, the mathematical model for the layer classification; different mathematical models, don't focus on the strip dividing layer characteristic factor different; mathematical model of layer F is a function of many factors of layer numbers, F = f (Gi, Hi, Wi, FTi, CTi), according to the mathematical model of decision rules for hot strip layer data layer identification. The present invention through dynamic layer judgment, can effectively maintain the continuity of learning coefficient, avoid schedule free rolling especially in cross rolling, the self-learning and set the confusion caused small changes with different steel composition of molten steel furnace the fluctuation or specifications, the maximum extent to ensure the reliability of the mathematical model set the improved setting accuracy and stability of rolling digital model.

【技术实现步骤摘要】
一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法
本专利技术涉及热轧带钢生产
，尤其涉及一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法。
技术介绍
在高度自动化的热轧带钢生产线上,数学模型起着非常重要的作用，对轧制稳定性、带钢尺寸精度等都有较大的影响。一条常规热轧带钢生产线所生产的带钢品种规格多达上万种，在模型计算时，原则上每一个品种规格都需要一组不同的原始数据参与模型计算，这样的话，为了支持数学模型的正常计算，就需要有一个庞大的数据库来存储模型计算所需的原始数据。为节省存储空间、便于模型设定计算，将数学模型计算所需的原始数据按层别进行分档划分，即将上万个品种规格按一定规则分成若干组，并把相关的参数保存到相应的层别之中。这样可以更精确地区分出不同带钢的特性，便于归类以及自学习效果的有效性。一般来说，对于精轧机设定模型，其层别参数主要由材质、厚度、宽度三个因素确定。在进行数据模型层别划分时，通常是将特性相同或相近的品种划分为一档。档划分的少，带钢与带钢之间的模型控制参数容易引起干扰，档划分的过多，特性相近的带钢之间又会缺乏联系。但是无论怎样进行层别划分，都会存在一些不合理的因素。比如带钢厚度分类时，＞本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法，其特征在于，包括:1)数学模型层别划分规则:影响带钢轧制稳定性或影响带钢特性的因素主要有：钢种、厚度、宽度、终轧温度和卷取温度，根据影响带钢特性的不同因素进行数学模型层别划分的规则为：a)材质层别划分：对于带钢特性无突变的品种，材质层别按碳当量CEQ进行分档，各档的层别号为Gi，i＝1～10；各档碳当量间距LGi为0.03～0.10；CEQ计算公式为：CEQ＝(C+Mn/6+Si/24)×100％；其中C、Mn、Si分别为带钢中所含碳、锰、硅元素的重量；b)厚度层别划分：根据带钢厚度进行分档，各档层别号为Hi，i＝1～20；各档厚度间距LHi为0.2～5m...

【技术特征摘要】
1.一种热轧带钢数学模型数据层别判断方法，其特征在于，包括:1)数学模型层别划分规则:影响带钢轧制稳定性或影响带钢特性的因素主要有：钢种、厚度、宽度、终轧温度和卷取温度，根据影响带钢特性的不同因素进行数学模型层别划分的规则为：a)材质层别划分：对于带钢特性无突变的品种，材质层别按碳当量CEQ进行分档，各档的层别号为Gi，i＝1～10；各档碳当量间距LGi为0.03～0.10；CEQ计算公式为：CEQ＝(C+Mn/6+Si/24)×100％；其中C、Mn、Si分别为带钢中所含碳、锰、硅元素的重量；b)厚度层别划分：根据带钢厚度进行分档，各档层别号为Hi，i＝1～20；各档厚度间距LHi为0.2～5mm；且带钢厚度越小，各档的厚度差也越小；c)宽度层别划分：根据带钢宽度进行分档，各档层别号为Wi，i＝1～10，各档宽度间距LWi为50～200mm；d)终轧温度层别划分：根据带钢终轧温度进行分档，各档层别号为FTi，i＝1～5，各档温度间距LFTi为20～50℃；e)卷取温度层别划分：根据带钢卷取温度进行分档，各档层别号为CTi，i＝1～10，各档温度间距LCTi为20～50℃；对于不同的数学模型，划分层别时重点考虑的带钢特性因素如下：a)对粗轧区域模型，重点考虑材质、厚度、宽度共三个因素；b)对精轧区域模型，重点考虑材质、厚度、宽度、终轧温度共四个因素；c)对于层流冷却模型，重点考虑材质、厚度、宽度、终轧温...

【专利技术属性】
技术研发人员：史乃安，丛志宇，关菊，邰传志，艾新冰，徐岩松，王健，
申请(专利权)人：鞍钢股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21