带钢热连轧换规格轧制力自学习优化

发布时间：2018-09-09 11:30

【摘要】：热连轧带钢生产过程中,轧制力预报精度直接影响到带钢厚度的精度,而轧制力预报精度很大程度上依赖于轧制力自学习.针对换规格时轧制力预报精度偏低的问题,通过对产生轧制力偏差的原因分析,引入基于钢种变形抗力的抛物线偏差曲线的概念、机架设备自学习系数和机架设备状态影响系数.现场实际应用效果表明:换规格后的首块钢的轧制力预报精度与传统方法相比,带钢头部的轧制力预报相对误差减小4%,满足自动厚度控制系统的控制要求,提高了带钢的产品质量,取得了良好的经济价值,适于工业推广.
[Abstract]:In the process of hot strip production, the precision of prediction of rolling force directly affects the accuracy of strip thickness, and the precision of prediction of rolling force depends to a great extent on the self-learning of rolling force. In order to solve the problem of low precision of rolling force prediction when changing specifications, the concept of parabola deviation curve based on deformation resistance of steel grades is introduced by analyzing the causes of rolling force deviation. Self-learning coefficient of rack equipment and influence coefficient of frame equipment state. The practical application results show that the rolling force prediction accuracy of the first piece of steel after changing specifications is reduced by 4% compared with the traditional method, which meets the control requirements of the automatic thickness control system. The product quality of strip steel has been improved, and good economic value has been obtained, which is suitable for industrial popularization.
【作者单位】： 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51074051)
【分类号】：TG335.56

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2232247