System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法技术_技高网

一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法技术

技术编号:40767998 阅读:6 留言:0更新日期:2024-03-25 20:17
本发明专利技术涉及一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,步骤为:对西门子二级模型中头部和中部的cofaTM的绝对值判断条件进行修改,防止cofaTM过大时,模型由短继承跳到长继承;优化短继承的时间间隔限制;在长继承时,根据钢带的目标厚度,对模型预计算中的轧制力系数进行修正;更改短继承模型中所采用的被继承钢带的数据段,以使继承的数据与钢带头部的情况更加吻合。本发明专利技术解决了西门子模型中短继承找不到相似数据而跳到长继承的问题,同时能使钢带头部尺寸命中率明显提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利申请属于热轧钢卷,更具体地说,是涉及一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法


技术介绍

1、在热轧带钢生产过程中,钢带会经过粗轧和精轧轧制,钢带在经过高温计、测厚仪、凸度仪等大型仪表后,会根据实测值与目标值的差值情况来调整,形成闭环控制。但是钢带头部经过这些大型仪表前,轧机辊缝的设定、各机架速度的设定等,都是依靠模型的预设定来完成,模型预设定的精确程度决定了钢带头部尺寸的命中情况,如果预设定精度过低,则会导致钢带头部尺寸偏差过大,出现降级品,造成质量损失。

2、在西门子的二级模型中,各架轧机的辊缝设定都是靠模型的自学习来完成,就是在确定当前钢带的材质、成分、温度、厚度、宽度等特性参数后,模型会搜寻能参与短继承的历史带钢数据。将其与数据库中的钢带轧制数据进行比对,在各个参数满足一定偏差及规则的前提下,寻找与之相似的钢带,并参考这些相似带钢的设定值,以此来确定针对当前钢带的设备设定值。通过合金代码比较,在缓冲区中找到与当前带钢具有相同合金代码的历史带钢。再进行厚度、宽度以及终轧温度比较,先计算偏差绝对值deltawidth、deltathick、deltatemp,再计算总体偏差程度shweighty。当总体偏差权值shweighty符合要求时,再考虑时间间隔。当时间间隔不超限时,该历史带钢才能够参与短继承,同时考虑时间影响,对该历史钢的总体偏差程度进行修正。

3、由于模型在继承过程中,未考虑设备状况,不同时间段的设备状况存在较大差异,会使模型的计算产生偏差。如不同的轧机刚度下,在轧制力相同的时候,轧机所产生的弹跳值也是不一样的,也就是说二者在其余所有条件都一样的情况下,想要达到相同的成品厚度,轧机的设定辊缝是不一样的,所以短继承相比长继承,准确度更高,因为短继承选用的是离当前钢带轧制时间较近的历史数据,设备变化情况没那么严重。但西门子模型在运行中,存在短继承找不到相似数据,导致长继承偏多,模型预设定命中率较低,而且在长继承时,需要轧制很多块之后模型预设定才能命中。精轧换辊后第一块一般都是长继承,导致每个精轧辊印开轧几块的头部厚度命中均很差。


技术实现思路

1、本专利技术需要解决的技术问题是提供一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,可以解决西门子模型中短继承找不到相似数据而跳到长继承的问题,同时能使钢带头部尺寸命中率明显提高。

2、为了解决上述问题,本专利技术所采用的技术方案是:

3、一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,包括如下步骤:

4、s1、对西门子二级模型中头部和中部的cofatm的绝对值判断条件进行修改,防止cofatm过大时,模型由短继承跳到长继承;

5、s2、优化短继承的时间间隔限制,在原有时间间隔上增加时间间隔t;

6、s3、在长继承时,根据钢带的目标厚度,对模型预计算中的轧制力系数进行修正;

7、s4、更改短继承模型中所采用的被继承钢带的数据段,以使继承的数据与钢带头部的情况更加吻合。

8、进一步,s1中,cofatm绝对值的判定条件由0.35改为0.48~0.52。

9、进一步,s2中,时间间隔t为30-60min,也就是将短继承时间间隔在原有时间间隔基础上增加30-60min。

10、进一步,s3中,在长继承时,如果厚度轧薄且厚度偏差绝对值大于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上乘以修正系数a,修正系数a>1;如果厚度轧厚且厚度偏差绝对值小于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上乘以修正系数b,修正系数b<1。

11、进一步,修正系数a取值为1.05~1.10,修正系数b取值为0.96~0.99。

12、具体为:

13、在长继承时,如果厚度轧薄且厚度偏差绝对值大于0.2mm时,轧制力系数在学习值的基础上*1.07~1.10;

14、在长继承时,如果厚度偏差绝对值大于0.1mm且小于0.2mm时,轧制力系数在学习值的基础上*1.05~1.07;

15、在长继承时,如果厚度轧厚且厚度偏差绝对值小于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上*0.96~0.99。

16、进一步,s4中,将西门子二级模型中,头部预设定所采用的数据,由被继承钢带的第5段数据改为被继承钢带的第2段数据。

17、由于采用了上述技术方案,本专利技术取得的有益效果是:

18、1、扩大了短继承的时间间隔,能更多的使用短继承,特别是精轧换辊第一块,可以减少其长继承几率。同时能防止当cofatm的绝对值偏大时由短继承跳到长继承,导致预设定不准。

19、2、通过对模型预计算中的轧制力系数进行修正,可以有效解决批次轧制第一块头部厚度较薄时,第三块钢(学习系数短继承于第一块钢)的厚度总是较厚的问题,大大提高短继承的命中率。

20、3、之前短继承使用的是被继承钢的第五段的数据,这时带钢的轧制力和厚度会处于比较稳定的阶段,大约在100m左右的位置。但是头部厚度的锁定是在20m左右,头部厚度不可能和设定值完全吻合,很多时候头部厚度虽然锁定设定值,但是实际厚度会与设定值相差较大。第一段距离头部太近,虽然头部也在第一段,但第一段正处于穿带阶段,实测数据可能会不稳定。而改为第二段的数据后,既能避免修正量太大造成震荡,又能比较快速的达到修正效果,能够较好地提升带钢头部厚度命中率。

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【技术保护点】

1.一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:S1中,cofaTM绝对值的判定条件由0.35改为0.48~0.52。

3.根据权利要求2所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:S2中,时间间隔T为30-60min。

4.根据权利要求2所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:S3中,在长继承时,如果厚度轧薄且厚度偏差绝对值大于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上乘以修正系数A,修正系数A>1;如果厚度轧厚且厚度偏差绝对值小于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上乘以修正系数B,修正系数B<1。

5.根据权利要求4所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:修正系数A取值为1.05~1.10,修正系数B取值为0.96~0.99。

6.根据权利要求5所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:具体为

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:S4中,将西门子二级模型中,头部预设定所采用的数据,由被继承钢带的第5段数据改为被继承钢带的第2段数据。

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【技术特征摘要】

1.一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:s1中,cofatm绝对值的判定条件由0.35改为0.48~0.52。

3.根据权利要求2所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:s2中,时间间隔t为30-60min。

4.根据权利要求2所述的一种提高西门子热轧模型中头部厚度命中率的方法,其特征在于:s3中,在长继承时,如果厚度轧薄且厚度偏差绝对值大于0.1mm时,轧制力系数在学习值的基础上乘以修正系数a,修正系数a>...

【专利技术属性】
技术研发人员:罗波胡亚男葛林楠李艳杰韩立伟王文孝
申请(专利权)人:河钢股份有限公司承德分公司
类型:发明
国别省市:

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