一种基于多模型的连铸坯定重控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多模型的连铸坯定重控制方法，重量是衡量连铸坯是否合格的重要参数之一，鉴于钢铁企业连铸工艺流程中，影响连铸坯重量的因素非常多，过程复杂，单一模型定重方法难以全面考虑所有影响因素，本发明专利技术采用构造多个子模型来覆盖整个不同生产工艺条件下连铸坯重量的动态特性，融合了连铸坯定重前馈控制模型和后馈控制模型联合控制的模式，综合考虑了结晶器磨损设备因素的影响以及拉速变化、过热度变化、钢水成分变化等生产过程工况参数波动变化的影响，控制模型采用‘软切换’的方式实现平滑过渡，避免切换阶跃或震荡，保证了控制模型的可靠性，提高了连铸坯定重的控制精度，从而提高轧钢成材率和企业的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模型的连铸坯定重控制方法
本专利技术涉及钢铁冶金连铸
，特别是涉及一种基于多模型的连铸坯定重控制方法。
技术介绍
在钢铁企业连铸工艺流程中，大多数钢厂的连铸机都是以定尺(连铸坯长度)来定重，即采用定尺系统生产下一道工序轧钢所需重量的连铸坯，但在实际生产过程中受结晶器磨损、拉速变化、过热度变化以及钢水成分等因素变化的影响，导致长度相同的连铸坯重量相差较大，出现连铸坯的实际重量并不是轧钢所需要的重量。连铸坯超重将造成轧制后余料太多，若过轻则造成次品量增加，连铸坯料重量的精度影响了轧钢成材率。为提高连铸坯料重量精度，一些企业应用了基于摄像定尺、称重反馈补偿的模式进行控制的连铸坯定重定尺在线后馈控制技术，即在生产过程中，轧钢厂根据成材规格，将钢坯重量提供给炼钢厂作为目标重量，系统依据目标重量自动设定坯长对铸坯进行切割，然后对切割后的钢坯进行称重，称出的重量与目标重量进行比较，得出偏差，进而对下次要切割铸坯的长度进行补偿，依次循环(连续称量、连续调节)，逐次逼近(不同工况下，采用不同的调节系数)，最终达到连铸机生产的钢坯外形尺寸有差别，但具有相同的重量，为下一道工序提供稳定的坯本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述方法由连铸坯前馈定重控制子模型和连铸坯后馈控制子模型构造局部模型集，子模型构成对应的子模型自适应控制器，由子模型自适应控制器协调实现子模型自适应控制，采用多个子模型自适应控制器输出的加权和实现子模型切换控制连铸坯定重。

【技术特征摘要】
1.一种基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述方法由连铸坯前馈定重控制子模型和连铸坯后馈控制子模型构造局部模型集，子模型构成对应的子模型自适应控制器，由子模型自适应控制器协调实现子模型自适应控制，采用多个子模型自适应控制器输出的加权和实现子模型切换控制连铸坯定重。2.根据权利要求1所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述连铸坯后馈控制子模型是基于在线称重系统的长度补偿控制子模型为：△Lm1＝Ki(Li(G0-Gi)/Gi)式中：△Lm1——铸坯下一次切割定尺补偿值，mm；Li——铸坯本次切割的定尺；G0——铸坯基准重量；Gi——铸坯实际称重重量；Ki——长度修正系数。3.根据权利要求1所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型包括基于切割机归位偏差检测长度补偿控制子模型为：△Lm2＝S1+S0式中：△Lm2——铸坯下一次切割定尺补偿值；S1——切割机返回最终停止位置；S0——切割机基准原点位置。4.根据权利要求3所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型还包括基于连铸坯密度特性的控制子模型。5.根据权利要求3所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述连铸坯前馈控制子模型还包括以“样本数据+训练”的结构方式的构建的子模型。6.根据权利要求5所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述以“样本数据+训练”的结构方式的构建的子模型是基于神经网络方法预测的控制子模型。7.根据权利要求5所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在于：所述以“样本数据+训练”的结构方式的构建的子模型是基于Scikit-learn的GBDT方法预测的控制子模型。8.根据权利要求5所述的基于多模型的连铸坯定重控制方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩占光，高仲，袁己百，
申请(专利权)人：中冶连铸技术工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42