一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法技术

本发明专利技术提供一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，能够有效减少操作干预，实现兼顾中间坯头部、尾部镰刀弯质量的有效控制。所述方法包括：建立基于数据驱动的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型；采集粗轧与镰刀弯相关的工艺数据；将本道次操作工调平值在调平值允许范围内以设定精度为步长，组成多组输入数据；根据组成的输入数据及建立的预测模型，预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值YTc；根据得到的YHc和YTc，确定每一个本道次操作工调平值对应的目标函数值；将目标函数取最小值时的本道次操作工调平值及其干预值之和作为本道次操作工综合调平值下发至粗轧基础自动化控制系统，执行轧辊倾斜调整。本发明专利技术涉及板带轧制技术领域。

A data-driven control method of rough rolling sickle bending

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法
本专利技术涉及板带轧制
，特别是指一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法。
技术介绍
近年来，随着我国钢铁冶金技术的发展，对高精度、高附加值和高技术的需求越来越高，带钢板形问题是困扰我国高精度板带钢生产效率及产品质量的主要问题之一。由于不对称影响因素，中间坯容易在热轧粗轧生产过程中产生镰刀弯等缺陷，导致后续轧制中出现勒辊、轧卡、断带、撕裂、堆钢等事故。在粗轧轧制过程中，需要对中间坯进行实时精准地控制，否则容易产生镰刀弯缺陷，对中间坯精准控制是保证带钢质量和下游轧制顺利进行的基础。目前，镰刀弯基于机理的控制研究已经有所进展，但是由于现场的复杂性给中间坯镰刀弯精准控制的数学建模增加了很多困难。中间坯在粗轧轧制过程中存在大量的非线性影响因素，现有的镰刀弯机理控制模型难以准确描述非线性特性，传统和常规的镰刀弯控制方法难以满足热连轧现场镰刀弯控制的要求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，能够运用离线数据训练镰刀弯预测模型，通过穷举法计算不同的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1-1：根据历史数据库中粗轧每道次与中间坯镰刀弯相关的工艺数据，建立基于数据驱动的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型；/n步骤1-2：采集粗轧上一道次轧制完成的及本道次预设定计算的与镰刀弯相关的工艺数据；/n步骤1-3：将本道次操作工调平值ΔS在调平值允许范围内以设定精度为步长，结合步骤1-2已经采集的工艺数据，组成多组输入数据XOc；/n步骤1-4：根据组成的输入数据及建立的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型，预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值YTc；/n步骤1-5：根据得到的预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值Y...

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1-1：根据历史数据库中粗轧每道次与中间坯镰刀弯相关的工艺数据，建立基于数据驱动的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型；
步骤1-2：采集粗轧上一道次轧制完成的及本道次预设定计算的与镰刀弯相关的工艺数据；
步骤1-3：将本道次操作工调平值ΔS在调平值允许范围内以设定精度为步长，结合步骤1-2已经采集的工艺数据，组成多组输入数据XOc；
步骤1-4：根据组成的输入数据及建立的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型，预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值YTc；
步骤1-5：根据得到的预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值YTc计算每一个本道次操作工调平值ΔS对应的目标函数值，目标函数为：
F(ΔS)＝|λYHc(ΔS)|+|(1+λ)YTc(ΔS)|
其中，λ表示系数；YHc(ΔS)表示当本道次操作工调平值为ΔS时，YHc的值；YTc(ΔS)表示当本道次操作工调平值为ΔS时，YTc的值；
步骤1-6：求取F(ΔS)的最小值，并记录最小值对应的本道次操作工调平值ΔS；
步骤1-7：获取本道次操作工调平值ΔS的干预值ΔS0；
步骤1-8：本道次操作工综合调平值((ΔS+ΔS0))下发至粗轧基础自动化控制系统，执行轧辊倾斜调整。


2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，其特征在于，所述步骤1-1中预测模型通过以下步骤建立：
步骤2-1：获取历史数据库中粗轧每道次与中间坯镰刀弯相关的工艺数据，作为训练样本，包括N条输入样本数据XO，N个头部弯曲输出样本数据YHO，N个尾部弯曲输出样本数据YTO；
步骤2-2：对获取的样本数据进行无量纲标准化处理，形成N条输入样本数据X，N个头部弯曲输出样本数据YH，N个尾部弯曲输出样本数据YT；
步骤2-3：在输入样本数据的M个输入变量中，选择m个变量，为选择的每个变量建立ni个变量中心，排列组合形成个集合中心其中，k＝1,2,...,c，i＝1,2,...,m，为Vk中的第i个元素；
步骤2-4：计算输入样本数据X中每条数据对每个集合中心Vk的隶属度
步骤2-5：以头部弯曲输出样本数据YH为输出，根据得到的隶属度计算头部系数βH；
步骤2-6：将步骤2-1中上道次出口头部弯曲量替换为上道次出口尾部弯曲量，并将步骤2-5中以头部弯曲输出样本数据YH为输出替换为以尾部弯曲输出样本数据YT为输出，按照步骤2-2至2-5的操作计算尾部系数βT。


3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，其特征在于，所述步骤1-2中工艺数据包括以下变量：上道次操作工调平值、上道次操作侧平均轧制力、上道次传动侧平均轧制力、操作侧轧机纵向刚度、传动侧轧机纵向刚度、中间坯宽度、本道次板坯塑性变形系数、上道次中间坯出口厚度、本道次中间坯出口厚度和上道次出口头部弯曲量。


4.根据权利要求1所述的基于数据驱动的粗轧镰刀弯控制方法，其特征在于，所述步骤1-4中根据组成的输入数据及建立的粗轧中间坯头部、尾部镰刀弯预测模型，预测头部镰刀弯值YHc和尾部镰刀弯值YTc，包括以下步骤：
步骤4-1：对输入数据XOc进行无量纲标准化处理，形成输入数据Xc；
步骤4-2：计算输入数据Xc中每条数据对每个集合中心Vk的隶属度ωk，其中，k＝1,2,...,c；
步骤4-3：计算系数其中k＝1,2,...,c；
步骤4-4：根据βH，预测头部镰刀弯值YHc：

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【专利技术属性】
技术研发人员：徐冬，刘洋，杨荃，王晓晨，孙友昭，王化彬，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11