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在线行动态包角补偿模型的冷带

发布时间:2019-01-12 04:34:32 已有: 人阅读

  在线行动态包角补偿模型的冷带 摘要:在特定的条件下,包装的冷轧板形检测辊表面覆盖的动态角度时改变形状 的轧辊在线检测, 径向压缩改变太多, 这严重影响了在线形状检测冷轧带钢精度。 基于最新的智能型仪表由燕山大学开发的,基于 PSO-BP 神经网络和实际工况数 据,冷轧带钢在线动态包角建立补偿模型,并成功应用于 1250 mm 六辊冷轧机, 取得了显著的效果。计算值与总张力测量值之间的误差在 3%以内。 关键词:冷轧带材;形状检测;包角;补偿;板型仪:冷轧机 。 板形闭环控制是冷轧带钢的关键技术之一,是形状检测板形闭环控制的核心 技术。在形状检测过程,受温度,湿度,磁场,振动,安装几何误差,工艺配置 其他工作条件的影响, 在线形状信号在大多数情况下没有反映真实的状态,所以 它必须在需要合理的补偿。 基于补偿板形信号, 可以制定的合理的形状控制策略。 通过板形控制模型的基本成分, 可以计算形状的偏差变形模式和控制相应的调节 量。使用的形状控制装置如倒卷,弯辊,辊横移,逐步冷却,板形闭环控制在线 条偏差调整实现自动控制,和高层次的产品可以成功地轧带材。 在一定的条件下,形状的影响信号大于其他因素,因为包角大小的关系。所 以建立冷轧带钢的在线形动态包角补偿模型是对提高板形检测精度十分必要以 及板形闭环控制在特定的工作条件。 1 形状检测的基本原理。 检测辊是实时检测径向压缩 N,以及沿横向的每个通道,如图 1 所示。各种 径向压缩 N,转换为张力 T’ ,或者是残留应力△σ ?a” ,即冷带的在线状态可以 得到的。 图 1 横向检测元件卷图 如果宽度 B,厚度 H,和张力预测值 T,那么单位应力表示为 残余应力△σ ?表示为 利用弹性系数 E 和泊松比, 残余应力转化为为延伸率,那么实际板形的辊缝 S 表示为 实际的形状后 减去目标形状的 ,获得在线形状偏差。 通过计算机对板形控制,其实时状态可以显示。 如图 2 所示, 当带紧伤口对检测辊表面,径向压缩在带钢张力成正比的检 测辊。 当假定的包角 θ 左右, 实际张力检测辊 T, , 根据几何关系和力学条件下, 径向力 的关系如下 图 2 对检测辊表面力图 从公式(5)当包角θ 动态的变化,径向压缩 N 随着它的变化。张力的预 测值 T’ ,这是由换向径向压缩得到的 N,应等于实际张力 T(张力计测量值)在 理论上。 但在一定条件下,在计算值 T 与实际之间的总张力值 T 有大的偏差。在缺 乏的张力计或其他张力计量设备,检测辊不能满足在线形状的闭环控制的要求。 2 包角补偿的基本工作条件 在生产过程中,对固定卷取方式的包角,如图 3 所示,它的包装 θ 角是 恒定的。当包角 θ 大于临界包角,那么这就不需要补偿。当包装 θ 角小于临界 包角,这只需要指定一个固定的包角补偿系数。 (a)较低的绕线模式 (b)较高的绕线 固定包角取过程图 如果导辊在检测前没有导辊在检测辊,为图 4 所示,包装 θ 角与线圈的直 径的变化。为降低卷取方式如图 4 所示(a) ,θ 大的包角,没有补偿,因为它 是在临界包角 θ c。对于上卷绕模式如图 4(b) ,包角 θ 有相对小的波动,并在 低或高的临界包角 θ c,这样的补偿是非常必要的。 (a)较低的绕线模式 (b) 较低的绕线 变包角取过程图 对于固定的包角模式如图 3 所示,关键是要确定一个固定的包角补偿系 数。变包角取模式如图 4 所示,关键是确定临界包角 θ ,和动态包角补偿系数 ξ ,它可以提高检测精度和形状的形状控制。 3 包角补偿模型 图 4 中的几何关系(a)如图 5 所示。对于图 5,包角和线圈的直径之间的关 系式是 这样 图 5 动态包角图 在建立动态包角补偿模型时,由于应力状态对检测辊内部传感器的复杂性, 理论的推理是非常困难的。根据传统的理式,有严重的计算错误,因此无法 满足在工业生产中在线控制要求。 以燕山大学为例,最新的全镶块式卷,在实际的形状检测过程中,当包角 θ 大于临界包角 θc ,完全弹性体,如图 6(a)所示,与此同时,径向力 N 与包角 θ 没有任何关系。但当包角小于临界包角 θ,如图 6(b)所示,不完全弹性体, 在这个时候,径向力 N 随包角 θ 的变化而变化。在这种情况下,张力的预测值 计算通过方程式(1)将小于由张力计测量的实际张力,然后,残余应力或形状 将出现偏差通过方程式 (2) 。 并且包角越小, 这种偏差越大, 一般是通过规范化。 所以当包角 θ 小于临界包角 θc,在线板形信号的误差补偿对动态包角补偿模型 是必要的。 e 图 图6 对检测辊和弹性图 在轧制过程中,假设总张力 T 是常数,r 当包角 θ 的动态变化时,径向力 N 将由小到大或由大到小 θ。T 和 N 之间的基本关系如图 7 所示。of online shapes 图7 T 和 N 之间的基本关系图 力的平衡关系, 试图解决的包角补偿关系的解析解, 在理论上似乎是可行的。 但事实上, 由于检测辊和实际工作条件和复杂的内部结构的限制,该解析解难以 满足在线的形状精度检测。首先,径向力之间的动态补偿的关系 N 和实际总张 力难以准确确定,即动态补偿系数ξ 和变换的多样的 y。第二,临界包角 θ,难 以精确确定,并且容易与实际值相比有较大的误差。因此,有必要建立一个简单 的动态包角补偿关系和在线技术要求,并能够运行安全可靠的行业。 当已知的径向力 Ni,补偿系数ξ 和变化的 y,然后预测值的总张力 T 为 还有 系数ξ 为 ; j 和 k 分别对检测辊接触的通道数带钢两侧, 然后动态补偿 其中,C 0,C1,C2 是回归系数。如果已知实际的总张力 T 值,为简化计 算过程,提高计算速度,变化 y 可以通过方程式(10)得到。 当 θθc 时,其中 Nc 是径向压缩的总和。 在实际应用中, 如果补偿系数ξ 和改变量 y 固定不变,通过现场的实际情况 和轧制参数的影响,计算出的总张力 T’ (径向压缩得到的)和实际张力 T 之间 有一个明显的误差。 ,这是 20%误差。因此在公式(8)中需要加一个校正因素。 实际工业数据验证了这一方法具有稳定性差。 考虑到稳定性和精度, 本文通过大量数据以及提高工程实用性来训练包角补 偿系数的神经网络。应用结果表明,为了满足在线动态要求,该方法是有效的, 准确的。 4 包角补偿系数的网络结构 根据大量的实验数据,综合考虑带钢跑偏,振动,温度,速度的扰动,以及 来料不良的形状和其他复杂工况条件,利用PSO-BP神经网络,建立了包角补偿的 回归公式。 进行动态包角补偿系数训练是为了在不同的工作条件下实现在线形的 快速计算。 基于PSO-BP神经网络的结构如图8所示,动态包角补偿系数可以建立网络模 型。 图8 PSO-BP的神经网络结构 根据大量的工业数据, 最佳的网络结构是由网络模型得到的,然后补偿系数 可以自动根据在线轧制参数的进行调整,培训过程如图9所示。 图9 补偿系数的过程训练 5 工业应用 该模型已在1250 mm六辊冷轧机进行实际的工业应用。以A00钢 卷的卷数为例,st02z合金代码,1005毫米宽,3.6毫米的来料厚度,成品厚度为 0.6毫米,线 mm范围内,包角的限制范围为5.14 - 21。84, 并通过公式(7)计算。利用网络模型和在线工作状态数据,在线动态包角补偿 曲线) ,补偿系数的动态改变随着卷径或 包角。 图10 包角和补偿系数之间的关系曲线) ,表示重要的包角是18?。即当包角大于18?,补偿系数为1,这 里的包角补偿是不必要的。当包角小于18?,包角补偿是必要的。 工业应用效果的动态包角补偿模型如图11所示,在这里,通过补偿径向压缩 并获得总张力的预测值, 用张力计并获得总张力的实际值,并且随着卷径的增加 径向压缩减少。 图11 径向压缩和预测值和总张力的实际值的关系曲线 在轧制过程中, 总张力的张力计应被认为是稳定的和可靠的分析。这是验证 板形仪检测信号的形状精度的可行性和可靠性。因为检测原理和功能都是不同 的, 所以误差是不可避免的存在。图12显示总张力和张力的实际值的预测值之间 的关系,这个误差是在3%左右。显示过程和标定精度是正确的,准确的。提高各 通道的检测精度都可以减少误差,并有重要的工程意义。 实际张力/KN 图12 总张力和实际张力的对比 在线形状动态接触角补偿模型形状的检测精度提高整个情报类型形状计, 我 实现了0.2,并且我能够控制板型闭环精度低于5-7,工业应用效果非常显著。 6 结论 使用形状检测的基本原理, 对动态包角补偿的基本条件进行了机理分析。基 于最新的智能型全镶块以燕山大学为代表, 通过建立的PSO-BP神经网络的智能模 型对冷轧带钢在线形动态包角补偿。通过对六辊冷轧机实际工业数据规格,在线 形动态包角补偿系数和临界包角的准确地获得。行业数据证实,总张力和张力的 实际值和预测值之间的误差在3%左右,且工业应用效果显著。 参考文献:

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