自适应不同加热炉炉况的轧线模型控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术涉及一种自适应不同加热炉炉况的轧线模型控制系统，同时还涉及相应的控制方法，属于轧钢计算机控制技术领域。该系统运行时，借助初始化数据生成装置、第一和第二数据存储装置、数据读取处理装置、数据采样装置、自学习修正运算装置、修正写入装置，并经过相应的步骤，不仅从根本上改变了以往多炉况单一轧线模型控制的落后状况，而且将生产计划管理、控制运算模型以及轧制控制科学的有机联系在一起，尤其是可以分别根据炉号自动进行精轧运算模型的设定计算和自学习修正，从而使目标控制参数逐渐逼近实际参数，彻底解决了不同加热炉炉况对轧制质量干扰的难题，确保了热轧产品的质量及其稳定性。

Rolling line model control system and control method for self-adapting different heating furnace conditions

The invention relates to a rolling line model control system for self-adapting different heating furnace conditions, and also relates to a corresponding control method, belonging to the technical field of steel rolling computer control. The system is running, the initialization data generating device, the first and second data storage device, read data processing device, data sampling device, self-learning correction unit, correction writing device, and after the corresponding steps, not only fundamentally changed the backward situation of previous single furnace rolling line model and control. The production plan management, operation control model and rolling control science together, especially can be automatically calculated respectively according to the set finishing operation model of the oven number and self-learning correction, so that the target control parameters gradually approaching the actual parameters, completely solve the problem of different heating furnace conditions to ensure the quality of rolling interference. The quality and stability of hot rolled products.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种热轧生产中轧线模型的控制系统，同时还涉及相 应的控制方法，属于轧钢计算机控制

技术介绍
据申请人了解，大型热轧厂通常都有两座以上的加热炉。在大多 数情况下，由于加热炉的炉内布置、烧嘴配置、煤气流量、加热制度 等炉况并不统一，因此各加热炉的出炉板坯温度不可能完全一致。结 果，往往造成精轧轧制时，带钢头部轧制力波动较大，并且带钢头部 厚度精度、温度精度等也得不到保证，从而影响生产的稳定性和热轧 产品的质量。检索发现，申请号为200410100419. 0的中国专利乂>开了一种对 加热炉进行综合优化控制的控制系统结构设计及其控制方法，其技术 方案主要是将加热炉和粗轧机组构成一个有机的闭环系统，结合优化 控制策略和控制算法对钢坯加热过程实现综合优化控制。此外，申请 号为200410021074. X的中国专利申请公开了一种中薄板坯连铸连轧 生产控制模型，该模型由计算机控制系统和数据处理系统构成，集冶 炼、连铸、轧制为一体，能够适应多铸机、多流、不同铸坯拉速、不 同钢种连浇的复杂生产状况，以及异常情况下的控制与调整。此两专 利申请中前者仅仅借助闭环监控反馈，实现了对单炉监控参数的修 正，但并不适用于较为复杂的多炉监控，并且简单的闭环反馈不能修 正监控控制模型，因而无法实现智能化的监控。此两专利申请中后者 解决的问题主要是通过对生产管理系统的改善，实现产量的最大化。
技术实现思路
本专利技术要解决的4支术问题是针对上述热轧厂具有两座以上加热 炉的现状，提供一种具有"学习"功能的自适应不同加热炉炉况的轧 模型控制系统，及其相应的控制方法，从而解决多炉智能化监控的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术的自适应不同加热炉炉况的轧模 型控制系统为一计算机控制系统，其中包括一一初始化数据生成装置，用以按照预定生产管理模式根据输入的各待轧制钢巻的ID (Identification)生成包括板坯参数、对应炉号、目标数据在内的轧制计划数据； 一一第一数据存储装置，用以存储作为初始化的轧制计划数据； 一一第二数据存储装置，用以存储与各炉号分別对应的精轧运算模型，所述各精轧运算模型分别含有针对对应炉号的修正系数； 一一数据读取处理装置，用以根据输入的钢巻ID，从第一数据存储装置读取对应的轧制计划数据，再根据包含在轧制计划数据中的炉号，从第二数据存储装置中读 取对应的精轧运算模型，进而根据目标数据，按照精轧运算模型，计算出精轧目标控制参 数，并输出到精轧设备作为控制依据； 一一轧后^L据采样装置，用以采集与目标控制参数对应的轧制后实际 数据；一一自学习修正运算装置，用以根据目标控制参数与对应的轧制后采 样实际数据之差，产生精轧运算模型修正数据；一一修正写入装置，用以根据上述修正数据改写第二存储装置中精轧 运算模型的修正系数。以上本专利技术的系统运行时，相应步骤为 一一初始化数据生成步骤按照预定生产管理4莫式4艮据输入的各待轧 制钢巻的ID生成包括板坯参数、对应炉号、目标数据在内的轧 制计划数据；一 一第 一数据存储步骤存储作为初始化的轧制计划数据；一一第二数据存储步骤存储与各炉号分别对应的精轧运算模型，所述各精轧运算模型分别含有针对对应炉号的修正系数； 一一数据读取处理步骤根据输入的钢巻ID，从第一数据存储装置读取对应的轧制计划数据，再根据包含在轧制计划数据中的炉号，从第二数据存储装置中读 取对应的精轧运算模型，进而根据目标数据，按照精轧运算模型，计算出精轧目标控制参 数，并输出到精轧设备作为控制依据； 一一轧后数据采样步骤采集与目标控制参数对应的轧制后实际数 据；—一自学习修正运算步骤根据目标控制参数与对应的轧制后采样实际数据之差，产生精轧运算模型修正数据； 一一修正写入步骤根据上述修正数据改写第二存储装置中精轧运算模型的修正系数。本专利技术不仅从根本上改变了以往多炉况单一轧线模型控制的落 后状况，而且将生产计划管理、控制运算模型以及轧制控制科学的有 机联系在一起，尤其是可以分别根据炉号自动进行精轧运算模型的设 定计算和自学习修正，从而使后续的目标控制参数逐渐逼近实际参数，彻底解决了不同加热炉炉况对轧制质量干扰的难题，确保了热轧产品的质量及其稳定性。 附图说明下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。 图1为本专利技术一个实施例的系统框图。图2是本专利技术图1实施例的流程框图。具体实施方式 实施例一本实施例的自适应不同加热炉炉况的轧才莫型控制系统如图1所 示，含有三组计算机系统LI、 L2、 L3，其中L3为生产管理系统，L2 为综合计算机系统，Ll为执行控制系统。L2中包含加热炉子系统、 跟踪子系统、数据库子系统和模型子系统等。整个系统运行的主要过程如下(参见图2):1) 、 L3在编写轧制计划时，作为初始化数据生成装置，生成钢巻ID、 板坯号、板坯数据、目标数据、C、 Mn等板坯化学成分数据等。例如 具体有钢巻ID-72866010100、钢种-SPHC、炉号-l、板坯厚度-210mm、板坯宽度-1260mm、板坯长度-9600mm、中间坯厚度-38咖、 目标厚度-2.75mm、目标宽度-1215mm、精轧目标温度-88(TC 、巻 取目标温度-620°C、化学成分C-O. 05、 MN-0. 23等数据。并将 上述有关板坯的数据存入作为第一数据存储装置的PDI (primary data i叩ut)数据库中。上述初始化数据生成装置含有板坯炉号自动 生成器，可以按预定规律生成炉号。2) 、 L2中的模型数据库作为第二数据存储装置，对应各炉号，分别 存储有含有精轧各机架轧制力修正系数、功率修正系数、温度修正系 数、辊缝修正系数，以及精轧出口温度修正系数、出口厚度修正系数、 出口宽度修正系数等在内的精轧运算模型。3) 、当板坯根据炉号装炉时，(含实际炉号)L2中的加热炉子系统作 为数据读取处理装置，根据该板坯的钢巻ID( 72866010100 )读取PDI 数据库中存储的板坯数据；在板坯出炉到精轧轧制过程中，L2中的 跟踪子系统在物理信号产生器的协助下，自动对带钢进行跟踪。4) 、当该钢巻(72866010100 )到达精轧入口高温计时，自动触发精 轧运算模型设定计算的信号；在接受到精轧运算模型设定计算信号 时，L2以PDI数据库中的实际炉号，读取模型数据库的精轧运算模 型，根据目标数据，以各对应的修正系数进行精轧模型的设定计算， 得出包括轧制力、速度、出口厚度、出口宽度以及精轧出口带钢头部 的温度、厚度、宽度等在内的目标控制参数，下装到Ll的控制器， 对该带钢进行轧制控制。5) 、 L2的跟踪子系统继续对带钢进行跟踪，当该带钢在精轧出口处 通过数据采样装置将对应目标控制参数的各实际数据采样完成后，自 动触发精轧运算模型的自学习计算信号。6) 、 L2作为自学习修正运算装置，在接收到精轧运算模型自学习信 号时，读取轧制后的包括轧制力、速度、出口厚度、出口宽度以及精 轧出口带钢头部的温度、厚度、宽度等实际数据，并与对应的目标控 制参数进行比较，进而根据其相互之间的偏差，生成对精轧运算模型 的修正数据。(修正数据的生成可以采用各种插值运算，或递减等方 法，总之以可以逐步缩小上述偏差为目的)7) 、 L2将修正数据根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应不同加热炉炉况的轧线模型控制系统，为一计算机控制系统，其特征在于包括：　－－初始化数据生成装置，用以按照预定生产管理模式根据输入的各待轧制钢卷的ＩＤ生成包括板坯参数、对应炉号、目标数据在内的轧制计划数据；　－－第一数据存储装置，用以存储作为初始化的轧制计划数据；　－－第二数据存储装置，用以存储与各炉号分别对应的精轧运算模型，所述各精轧运算模型分别含有针对对应炉号的修正系数；　－－数据读取处理装置，用以根据输入的钢卷ＩＤ，从第一数据存储装置读取对应的轧制计划数据，　再根据包含在轧制计划数据中的炉号，从第二数据存储装置中读取对应的精轧运算模型，　进而根据目标数据，按照精轧运算模型，计算出精轧目标控制参数，并输出到精轧设备作为控制依据；　－－轧后数据采样装置，用以采集与目标控制参数对应的轧制后实际数据；　－－自学习修正运算装置，用以根据目标控制参数与对应的轧制后采样实际数据之差，产生精轧运算模型修正数据；　－－修正写入装置，用以根据上述修正数据改写第二存储装置中精轧运算模型的修正系数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：谭耘宇，盛磊，张永雪，曹伟文，袁军，
申请(专利权)人：上海梅山钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]