【技术实现步骤摘要】
一种板带材热轧过程控制方法和控制装置
本申请涉及热轧板带生产控制
，尤其涉及一种板带材热轧过程控制方法和控制装置。
技术介绍
在热轧板带生产线中装备有过程控制模型程序组合而成的轧制过程控制系统，对生产过程中板带材产品的尺寸、控制工艺等各项指标进行计算、测量、反馈和控制。以带钢热轧中的尺寸控制为例，过程控制系统的控制过程是：首先根据来料尺寸、产品成品的目标尺寸等数据作为输入量，输入到模型程序中进行一系列的计算，计算结果包含两大类：第一类数据，直接用于生产线上的各个设备的动作控制，如带钢的宽度控制和厚度控制；第二类数据，按照第一类数据对实际生产过程进行控制后，对带钢尺寸的各项指标的预测值数据。在热轧产线上还设有各类检测仪表，用来对带钢的尺寸等各项指标进行测量，反馈实际的数据。模型程序会将这些仪表的实测数据和自己预测的第二类数据进行对比，如果存在偏差，则会自动增加一个系数到计算过程中，以补偿这种计算的偏差。这个过程，称之为模型程序自学习，模型自动增加的系数称为模型程序自学习系数。目前来说，当轧线生产的某种板带材的控制...
【技术保护点】
1.一种板带材热轧过程控制方法，其特征在于，具体包括：/n处理器获取预设控制参数对应的热轧过程控制模型在预设时间段里的自学习系数的n个取值{Z
【技术特征摘要】
1.一种板带材热轧过程控制方法，其特征在于，具体包括：
处理器获取预设控制参数对应的热轧过程控制模型在预设时间段里的自学习系数的n个取值{Zi}，以及与每个所述Zi对应的更新时间{Ti}；n≥2且为正整数，i依次取值1,2,…,n；
处理器确认所述自学习系数的阈值范围，以及在所述{Zi}中，位于所述阈值范围以外的值的数量m；
处理器判断所述m/n的比值是否在预设范围以内；
若是，处理器对所述{Zi}进行回归分析，确认其中的周期取值点{Zj}，j∈[1,n]；
处理器根据所述{Zj}对应的更新时间{Tj}，获取在每一个Tj时间节点上的所述热轧过程控制模型的输入量；
处理器分析所述输入量，对后续轧制过程中的输入量进行调整；
控制器按照调整后的输入量，对热轧过程进行控制。
2.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述处理器确认所述自学习系数的阈值范围，具体包括：
确认所述自学习系数的阈值范围lim∈[Pl×Set,Pu×Set]；
其中，所述Pl和Pu是比例系数，所述Set是当所述自学习系数为0时，所述热轧过程控制模型输出的预设控制参数的输出值。
3.如权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述Pl的取值范围为[-0.3,-0.05]；所述Pu的取值范围为[0.05,0.3]。
4.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述预设范围为[0.05,0.6]。
5.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述处理器对所述{Zi}进行回归分析，确认其中的周期取值点{Zj}，具体包括：
以所述{Zi}为y轴，所述{Ti}按时间升序确定的整数序列[Ni]为x轴，Ni依次取值1,2,…,n；对所述{Zi}进行多项式拟合回归分析，获得对应的回归方程，具体如下：
y＝cpxp+cp-1xp-1+……+c1x+c0；其中，所述x的定义域为[0,n]，p≥3且为正整数；
对所述回归方程进行一阶微分，获得一阶微分方程，并在定义域[0,n]中求所述一阶微分方程的解集{xj}，所述一阶微分方程具体如下：
p·cpxp-1+(p-1)·cp-1xp-2+……+c2x+c1＝0；
判断所述解集{xj}中的解xj的数量是否在两个以上；
若是，确认所述自学习系数的取值存在周期分布，并将所述解集{xj}中的每一个解xj进行四舍五入取整，获得整数集[Xj]；
根据所述[Xj]，从{Ni}中确定出Xj＝Nj的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：南宁，武振威，任存杰，罗旭烨，
申请(专利权)人：北京首钢股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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