一种提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法技术

本发明专利技术一种提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法，属于热轧带钢自动控制技术领域，其主要特征在于包括以下步骤：1）在卷取温度控制过程中收集带钢各段的控制参数；2）在带钢轧制完成后确定滞后段数；3）计算段间自学习滞后因子；4）在预测后续带钢各段的卷取温度时，综合考虑了本块钢的段间自学习系数、已轧制完成带钢的段间自学习系数和段间自学习滞后因子。本发明专利技术所涉及的自学习方法可比较好地解决带钢段间自学习所存在的滞后问题，可明显提高带钢全长的各分段卷取温度预报精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于热轧带钢自动控制
，特别涉及热轧带钢的卷取温度控制过程中的模型自学习方法。
技术介绍
卷取温度的控制水平直接影响带钢成品组织性能的稳定性，高精度的卷取温度预报模型对提升卷取温度控制水平的至关重要。在实际生产中，影响带钢全长卷取温度的因素错综复杂，在控制系统中无法做到全面而精确地描述。其中，许多因素随带钢长度方向上的位置而变化，比如入口温度、轧制速度、卷取张力、带钢板型等，必须采用自学习方法不断地对模型进行更新修正。具体方法是，将带钢全长分成若干小段，当每段带钢达到层流冷却的粗调区或精调区入口时，根据其卷取温度的模型预报值与目标值之间的偏差动态调节冷 却水量，然后当其达到层流冷却出口获得卷取温度实测值后，再反算出最新的自学习系数 实际值，用于修正在入口之前的后续带钢段的卷取温度预报，这一过程就是段间自学习，如图I所示。从图中可知，传统的段间自学习方法存在着严重的滞后问题，即用于反算自学习系数实际值的带钢段i'与其修正效果所作用的带钢段i之间相差有几十米的距离。由于影响冷却效果的因素可能已经发生较大变化，滞后问题将使得段间自学习效果不佳，甚至可能出现调节的方向相反而产生振荡。现有的解决方法有自学习系数平滑处理、带钢间采用多点自学习等。平滑处理方法是对段间自学习系数实际值先采用指数平滑法处理之后，再用于修正后续带钢段的预报模型，虽然能防止出现较大振荡，但它是以减小自学习的修正作用为代价，同时还使得修正效果可能更加滞后。带钢之间多点自学习是对传统的带钢间头部自学习方法的改进，允许在带钢长度方向上多个特征点处(比如带钢的头中尾)采用带钢间自学习替代段间自学习。该方法的出发点是利用已轧制过的带钢信息及时修正模型以适应特征点处可能出现的冷却效果改变，虽然在某些工况下能够避免这些特征点处存在的段间自学习滞后影响，但由于破坏了段间自学习的连续性，如果前后两块带钢冷却影响因素差异较大，该方法反而会使得控制效果恶化。另外，由于冷却效果影响因素在带钢长度方向上的变化规律相对复杂，需要增加特征点才能降低对变化规律描述的误差，但这又同时会使得段间自学习因中断次数太多而效果无法正常发挥。在生产中，以上问题严重限制了该方法的实际应用。
技术实现思路
针对带钢卷取温度控制中的段间自学习方法所存在的滞后问题以及现有技术措施的局限性，本专利技术提出了一种新的自学习方法，利用已轧制完成带钢的段间自学习相关控制参数，计算出段间自学习的滞后因子，补偿当前带钢段间自学习所存在的滞后影响，达到提高带钢全长各段的卷取温度预报精度的目的，如图2所示。本专利技术的技术方案，具体技术方案如下首先，在卷取温度控制过程中收集带钢各段的距离带钢头部位置P、启动卷取温度预报的时刻Tff、到达卷取温度计的时刻TctW及根据实测卷取温度反算的自学习系数实际值f%其中带钢段的距离带钢头部位置P采用带钢长度百分比的方法表示。在带钢轧制完成后，根据各段的Tff和Tct确定当启动第i段带钢卷取温度预报时刚好达到层流冷却出口温度计的带钢段号i'，其中i' =i-m，m为段间自学习的滞后段数。然后，采用以下公式计算第i段带钢的自学习滞后因子ki 权利要求1.，其特征在于包括以下步骤 1)首先，在卷取温度控制过程中收集带钢各段的距离带钢头部位置P、启动卷取温度预报的时刻Tff、到达卷取温度计的时刻Tct以及根据实测卷取温度反算的自学习系数实际值f%其中，带钢段的距离带钢头部位置P采用带钢长度百分比的方法表示； 2)在带钢轧制完成后，根据各段的Tff和Tct确定当启动第i段带钢卷取温度预报时刚好达到层流冷却出口温度计的带钢段号i'，其中i' = i-m，m为段间自学习的滞后段数； 3)采用以下公式(I)计算第i段带钢的自学习滞后因子Ici2.根据权利要求I所述的提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法，其特征在于，所述h和值还可以是由已轧制完成的多块带钢的相应位置数据经指数平滑处理后的结果。3.根据权利要求I或2所述的提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法，其特征在于，在确定相应位置的h和值时，根据位置Pi采用线性插值或样条插值方法得到。全文摘要本专利技术，属于热轧带钢自动控制
，其主要特征在于包括以下步骤1)在卷取温度控制过程中收集带钢各段的控制参数；2)在带钢轧制完成后确定滞后段数；3)计算段间自学习滞后因子；4)在预测后续带钢各段的卷取温度时，综合考虑了本块钢的段间自学习系数、已轧制完成带钢的段间自学习系数和段间自学习滞后因子。本专利技术所涉及的自学习方法可比较好地解决带钢段间自学习所存在的滞后问题，可明显提高带钢全长的各分段卷取温度预报精度。文档编号B21B37/74GK102794315SQ20121030175公开日2012年11月28日 申请日期2012年8月22日 优先权日2012年8月22日专利技术者宋勇, 殷实, 荆丰伟, 蔺凤琴 申请人:北京科技大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法，其特征在于包括以下步骤：1）首先，在卷取温度控制过程中收集带钢各段的距离带钢头部位置p、启动卷取温度预报的时刻τff、到达卷取温度计的时刻τCT以及根据实测卷取温度反算的自学习系数实际值f*，其中，带钢段的距离带钢头部位置p采用带钢长度百分比的方法表示；2）在带钢轧制完成后，根据各段的τff和τCT确定当启动第i段带钢卷取温度预报时刚好达到层流冷却出口温度计的带钢段号i′，其中i′＝i？m，m为段间自学习的滞后段数；3）采用以下公式（1）计算第i段带钢的自学习滞后因子ki：ki=fi*/fi-m*i≥m1.0i<m---(1)其中，式中fi*为第i段带钢的段间自学习系数实际值；4）在后续带钢控制过程中，当预报第i段的卷取温度时，采用以下公式确定相应的自学习系数fi：fi=g·ki·fi′*+(1-g)·fi*(old)i≥m1mΣi=0m-1fi*(old)i<m---(2)其中，式中fi′*为本块钢当前最新的段间自学习系数实际值，为已轧制完成的带钢相应位置的自学习系数实际值，ki为公式（1）计算的自学习滞后因子，g为增益系数，取值范围为[0,1]。FDA00002045119500013.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋勇，殷实，荆丰伟，蔺凤琴，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：