层流冷却的策略和控制模型.docx
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层流冷却的策略和控制模型
Documentnumber:
PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
层流冷却的策略和控制模型
安徽工业大学
毕业设计(论文)任务书
课题名称
层流冷却的策略和控制模型
学院
电气信息学院
专业班级
电子信息工程081班
姓名
刘林
学号
0
毕业设计(论文)的主要内容:
(1)根据课题内容,查阅搜索相关文献资料,并翻译不少于5000字的相关英文文献资料。
(2)了解带钢热连轧的生产工艺,理解层流冷却系统的整体架构。
(3)掌握层流冷却中用到的控制模型的原理。
(4)掌握层流冷却中用到的控制策略的原理。
(5)对完成的工作进行总结,按格式撰写毕业设计论文,准时参加答辩。
起止时间:
2012
年
2
月
25
日至
2012
年
6
月
5
日共
16
周
指导教师
签字
系主任
签字
院长
签字
摘要
在带钢热连轧工艺中,卷取温度对带钢的金相组织影响很大,是决定成品带钢加工性能、力学性能和物理性能的重要工艺参数之一。
为了保证带钢成品性能指标,同时使带钢顺利卷取并保持良好卷形,必须使带钢卷取温度控制在合理范围内。
而热连轧带钢的实际卷取温度能否控制在要求的范围内,则主要取决于精轧机架后层流冷却控制系统。
本文以某大型钢铁集团的带钢热连轧生产线为基础,设计了一套具有实际应用意义的层流冷却控制策略和控制模型。
同时,设计并绘制了基于西门子WinCC的层流冷却控制画面。
所有这些实现了对整个系统的全自动控制。
模拟测试结果表明,这些控制策略和控制模型功能完善、性能稳定、控制精度高。
关键字:
带钢热连轧层流冷却卷取温度控制控制策略控制模型
Abstract
Beingoneoftheimportantcraftparameters,coilingtemperaturedecidesthemachiningperformance,themechanicalperformanceandthephysicalperformanceoffinishedstripproduct,andhasinfluenceonstrip’smetallographicphase.Inordertogethigh-qualityproductandgoodcoilshape,thestripcoilingtemperaturemustbecontrolledatapropertheactualcoilingtemperatureofhotrollingstripcanbecontrolledwithintherequiredrangemainlydependsonthelaminarcoolingcontrolsystemafterthefinishingstands.
Inthepaper,asetofcontrolstrategiesandcontrolmodelsofthelaminarcoolingcontrolsystemwithpracticalapplicationsignificanceforahotstriprollingproductionlineofalargeironandsteelenterpriseisdesigned.Atthesametime,thecontrolpicturesforlaminarcoolingaredesignedanddrawnwiththesoftwareWinCCofSiemens.Alloftheseachievetheautomaticcontrolofthewholesystem.Simulationtestresultsshowthatthecontrolstrategiesandcontrolmodelshaveperfectfunction,stableperformanceandhighcontrolaccuracy.
KeyWords:
stripsteelhotstriplaminarcoolingcoilingtemperaturecontrolcontrolstrategycontrolmodel
1绪论
钢铁是现代社会最重要的原材料,其产量和质量是一个国家发达程度和经济实力的重要标志。
世界钢铁协会2010年发布的报告显示,2010年全球粗钢产量达到亿吨,创下全球粗钢产量的新纪录。
其中,中国以亿吨位居全球第一位,占全球钢产量的%。
随着中国城市化进程的加速,交通、能源等基础设施的大规模建设,以及制造业尤其是汽车、家电等产业的快速发展,钢材需求将会大量增加[1]。
近年来,随着社会的发展和科学技术的进步,低合金高强度、高韧性并具有良好的焊接性能的钢材已经在社会上得到了广泛的应用。
各行各业对热轧带钢质量、品种、性能的要求越来越高。
我国虽然是钢铁产量大国,但是高附加值、高技术含量的产品所占比例非常低,产品结构非常不合理,钢铁市场正遭受国际化的严峻挑战。
调整产品结构、提高技术含量、增加产品附加值将是我国钢铁行业走向世界的必经之路[2]。
在带钢热连轧工艺中,卷取温度对带钢的金相组织影响很大,是决定成品带钢加工性能、力学性能和物理性能的重要工艺参数之一[3]。
过高的卷取温度,将会因卷取后的再结晶和缓慢冷却而产生粗结晶组织及碳化物的积聚,导致力学性能变坏,以及产生坚硬的氧化铁皮,使酸洗困难。
如果卷取温度过低,一方面是卷取困难,且有残余应力存在,容易松卷,影响成品带卷的质量;另一方面,卷取后也没有足够的温度使过饱和的碳氮化合物析出,影响钢材性能。
因此,将带钢卷取温度控制在由钢的内部金相组织所确定的范围内,是带钢质量的一项关键控制措施。
层流冷却系统位于带钢热连轧生产线的精轧机与卷取机之间,是控制卷取温度的一种方式,其目的是将带钢从终轧后的温度冷却到相变后的卷取温度。
该技术不经能大大缩短带钢的冷却时间,大幅提高产量,更重要的是它能够控制冷却速度,改变带钢的金属组织结构,在不降低韧性的情况下,提高钢材强度,减少板带的不平整度以及残余应力,从而明显地提高带钢质量,为企业带来显着的经济效益。
1.1研究背景及意义
层流冷却是控制带钢卷取温度,获得理想轧材组织和性能的一种有效方法,在目前的带钢热连轧厂中得到了广泛的应用。
一般而言,常用的控制方法有:
高压喷嘴冷却、板湍流冷却、喷淋冷却、雾化冷却、水幕冷却、层流冷却等。
各种冷却方式都有其各自的优缺点,几种冷却方式的优缺点如表1-1[4]。
采用哪种冷却方式应根据具体工艺环境和限定条件确定。
表1-1几种冷却方式的优缺点
冷却方式
优点
缺点
高压喷嘴冷却
水流不间断呈紊流状态喷到带钢表面;穿透性好,适用于水汽膜较厚的环境。
用水量大,飞溅严重,冷却不均匀;对水质要求较高,喷嘴易堵塞;水的利用率低。
板湍流冷却
轧后钢板直接进入水中进行淬火和快速冷却,冷却速度可达30℃/s。
冷却速度调节范围小,耗水量较大。
喷淋冷却
水流以液漓群的方式冲击钢板,比高压喷嘴冷却更均匀,冷却能力较强。
需要较高的压力,调节冷却能力范围小,对水质要求较高。
雾化冷却
用加压的空气使水流成雾状冷却钢板,冷却均匀,冷却速度调节范围大,可实现单独风冷、弱水冷和强水冷。
线路复杂,噪音较大,车间内雾气较大设备易受腐蚀。
水幕冷却
水流保持层流状态,冷却速度快,冷却区距离短,对水质要求不高,易维护。
可调节冷却速度范围较小
层流冷却
水流以恒定低压的柱状水流冲击钢板,形成核沸腾,冷却能力强,冷却均匀。
冷却区距离长,对水质要求较高,喷嘴易堵塞,维护量大。
当前世界上采用的控制冷却设备主要为水幕冷却系统和柱状层流冷却系统。
这两种冷却方式都可以依据带钢的速度和厚度进行水量调节,以达到需要的冷却速率,使带钢全长均匀冷却。
虽然水幕冷却具有最强的冷却能力,但据西德克虏伯公司对层流、水幕和喷射3种冷却方式的对比实验表明,层流冷却方式的冷却均匀性最高,而冷却强度只比水幕冷却稍低,因此层流冷却是多数带钢热连轧生产线的主要冷却方式。
由此可见,研究层流冷却卷取温度的优化控制即研究层流冷却的策略及控制模型对于提高产品质量,降低废品率,增加企业的经济效益有着非常重要的现实意义。
另一方面,层流冷却控制系统主要由国外开发,国内还处在引进、消化、吸收的阶段,研究和优化层流冷却策略和控制模型,对于我国掌握国外先进的制造技术,提高产品在国外市场的竞争力,有着重大而深远的意义。
同时,也有利于为我国今后独立自主地开发新钢种(如多相混合组织钢、铁素体区轧制钢)的冷却控制系统打下坚实的基础。
1.2研究现状
卷取温度控制是层流冷却系统的核心任务,而温度控制的精度在很大程度上取决于过程数学模型的精度。
早期,对层流冷却控制系统的技术改造主要集中在工艺设备的改进方面。
九十年代以后,尤其是近几年来,国内外对层流冷却的研究主要包括两个方面:
一是通过对冷却过程的研究建立精确的导热数学模型;二是针对层流冷却控冷过程的特点对控制策略进行研究。
具体内容如下:
(1)数学模型的研究。
以往的层流冷却温度场数学模型往往是实际冷却过程的简化形式,这样可大大减少计算时间,容易实现,但同时可能对冷却效果带来不利的影响。
例如:
应用于攀钢的意大利ANSALDOINDUSTRIA公司开发的数学模型比较简单,但对流换热系数的确定不够精确[5];应用于鞍钢热轧厂、本钢1700热轧厂的由德国SIMENS公司开发的数学模型没有考虑带钢与环境的热辐射,也没有考虑水温、带钢运行速度、终轧温度对模型参数的影响,而且模型中的时间常数描述的是带钢表面温度,对厚规格带钢的控制效果不理想,模型精度受到了限制[6];应用于宝钢1580mm热轧厂的由日本三菱电器开发的数学模型,对各种对流换热因素考虑的较为全面,是一种较先进的层流冷却控制模型,但还需要对许多参数进行回归,按照厚度层别等做出一系列控制表[7]。
(2)控制策略的研究。
根据层流冷却控制的工艺特点,目前控冷的方式基本采用预设定计算、前馈控制、反馈控制和模型参数自适应等几个策略,并且采用动态控制的方法,将带钢在延长度方向上进行分段(称作带钢段),同时将冷却辊道划分为若干冷却段,每个冷却段由若干冷却阀组成,然后动态跟踪每一个带钢段,即确定带钢段到达某个冷却段的时刻以及经过的时间,以便在前馈和反馈时确定应调节的水阀数目。
当带钢和冷却辊道分段越细,带钢长度方向上的冷却控制越均匀,控制精度越高,但控制也将越复杂。
随着计算机科学的迅猛发展,带钢热连轧技术已经成为多学科结合的应用技术。
尤其是近几年,由SMS公司设计制造的紧凑型热带生产线(CSP)被国内大量引进。
国内钢铁企业纷纷与高校和知名冶金科研机构合作,消化引进技术,优化系统结构,以提高控制精度。
例如:
唐山钢铁公司从理论和工艺的角度分析了控冷过程中换层别后自适应能力差、尾部温差大以及低目标卷取温度精度低等问题产生的原因,提出了虚拟检测水温、反推速减点、细化层别等对应的优化策略。
另外,智能控制理论的发展,为描述与控制不确定、非线性的复杂过程提供了理论基础,也使得智能控制在层流冷却中得到了越来越广泛的应用。
其中,北京科技大学高效轧制国家工程研究中心提出的遗传神经网络的方法,将遗传算法的能够收敛到全局最优解和鲁棒性强的优点与神经网络结合起来,并运用实际生产数据对该网络进行训练和测试,离线实现了卷取温度高精度的实时预报,并得到了在线应用。
1.3章节安排
本课题以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心承接的国内某大型钢铁集团的带钢热连轧生产线二级系统改造项目为背景,介绍了层流冷却技术的研究现状,分析了层流冷却系统设备布置和控制结构,重点研究了层流冷却系统中所用到的控制模型和控制策略。
并根据这些理论,绘制了层流冷却的控制画面。
实践证明这些控制策略和控制模型是有效的、实用的。
第一章主要介绍了本文的研究背景和意义,对比了几种冷却方式,并从数学模型和控制策略方面对层流冷却系统的研究现状进行了概述。
第二章给出了层流冷却系统的设备布置图和实物图,对层流冷却系统的基本结构以及各个结构之间的相互协调关系进行了介绍。
第三章对层流冷却系统的控制模型进行了研究,控制模型主要包括温降模型、卷取温度预报模型、预设定模型、前馈控制模型、反馈控制模型和自学习模型以及数据库模型。
着重分析了改进后的卷取温度预报模型。
第四章对层流冷却系统的控制策略进行了研究,控制策略主要包括冷却策略、带钢分段控制、冷却区分段控制、冷却速度控制、侧喷和吹扫控制和上下集管水比配置。
第五章给出改进的控制模型取得的实验效果,并展示了设计和绘制的HMI画面。
2层流冷却系统简介
层流冷却系统设备布置
本文中的带钢热连轧生产线的层流冷却系统由上、下冷却系统和侧喷吹扫系统三部分组成。
上部和下部冷却系统各分成60个冷却控制段,每4个控制段为一组,一共15组,前9组用于粗调,后6组用于精调。
每个冷却控制段由一个阀门进行冷却水的开关控制。
上部的每个控制段有两根常规U型层流集管,每根集管上设有多个鹅颈喷水管;下部的每个控制段有4根带一定喷射角的直喷集管,每根集管上有11或12个喷嘴。
也就是说,上部冷却系统由120根集管构成,下部冷却系统由240根集管构成。
侧喷吹扫系统分布在输出辊道的两侧,而且交叉分布,共有9个侧喷嘴,其中有2个为高压气喷,以吹散雾气,防止对轧线控制仪表的干扰。
层流冷却的长度约为60m,冷却宽度为1700mm。
系统同时配置了多种调节阀门和检测仪表,包括手动调节阀、气动截止阀、电磁流量计、热金属检测器、激光检测器、高温计、水温计、压力计、液位计等,用于系统的信号检测、带钢跟踪及自动控制。
层流冷却系统设备布置原理图如图2-1所示,设备布置的实物图
如图2-2所示:
图2-1层流冷却系统设备布置原理图
图2-2层流冷却系统设备布置实物图
层流冷却系统的基本结构
层流冷却系统由机械系统和控制系统组成。
机械系统包括供水系统、水处理系统、水量分配系统、层流系统、侧喷和前后吹扫系统。
控制系统包括过程自动化控制L2级、基础自动化控制L1级。
层流冷却的策略和控制模型属于过程自动化控制L2级的范畴。
在控制过程中,过程自动化控制L2级对整个冷却过程进行跟踪、控制、参数计算和设定。
其中设定过程,主要根据PDI的目标参数、终轧参数、HMI参数和设备参数为层冷区的各种生产设备提供设定值或设定方式,并以工艺规定的时序将设定结果传送给基础自动化控制L1级。
L1级根据L2级的设定值和带钢跟踪信息进行集管开闭操作,并为L2级提供测量信号。
当第一台精轧机F1咬钢时,L1级给L2级发送事件信号,启动层流冷却控制系统的L2级作预设定,L2级预设定完成后,将设定结果下达给L1级,L1级进行带钢的头部跟踪。
当判断带钢进入层流冷却区时,考虑阀门的开启延时,提前打开阀门,在整个带钢的头部通过层冷区时,会依次按照预设定的结果开阀。
同时,L2级启动动态修正,修正由于终轧速度、终轧温度和终轧厚度对开阀数的影响,动态修正计算是控制系统的前馈控制;当有带钢段出层流区的高温计时,L2级会进行带钢段之间的自适应,对模型计算进行修正,带钢段之间的自适应是控制系统的反馈控制。
当L1级的尾部跟踪程序跟踪到带钢的尾部进入层冷区时,会依次关闭阀门;当尾部离开层流区时,L2级启动带钢之间的自学习。
这样,整个层流冷却系统就形成了一个前馈控制和闭环控制相结合的控制系统,从而保证了控制系统的精度。
层流冷却的控制结构图如图2-3所示,基础自动化L1级控制器图如图2-4,过程自动化L2级服务器图如图2-5所示:
图2-3层流冷却的控制结构图
图2-4基础自动化控制L1级控制器图
图2-5过程自动化控制L2级服务器图
本章小结
本章首先介绍了层流冷却系统的设备布置,并给出了设备布置的原理图和实物图;然后对层流冷却系统的基本结构以及各个结构之间的相互协调关系进行了描述,并给出了层流冷却控制结构图、基础自动化控制L1级控制器图和过程自动化控制级L2服务器图。
通过本章的介绍和描述,对层流冷却系统有了整体上的认识。
3层流冷却的控制模型
层流冷却系统控制模型主要包括温降模型、卷取温度预报模型、预设定模型、前馈控制模型、反馈控制模型、自学习模型和数据库模型。
温降模型
从带钢离开精轧末机架到达卷取测温计CT,带钢依次处于空冷区、水冷区和空冷区。
层流冷却温降模型的计算精度直接影响到卷取温度的控制精度,主要包括空冷区温降模型和水冷区温降模型。
3.1.1空冷区温降模型
在空冷区,高温辐射热量远远超过空气对流热量,带钢主要以辐射的形式散热,因此,可以只考虑辐射热量损失,而把其他影响都包括在根据实测数据确定的辐射系数ε中。
另外,空冷区的长度一般都较短,在整个过程中可以用同一个温度T来计算。
空冷区的辐射温降ΔTf可以按下列公式计算:
式中ΔTf—空冷区温降,℃;
Δτ—轧件移动时的温降时间,Δτ=ΔL/v,s;
ΔL—轧件移动的距离,m;
v—轧件移动的速度,m/s;
ε—轧件的热辐射系数;
δ—斯蒂芬-玻尔兹曼常数,×10-8W/;
C—比热容,J/(;
γ—密度,kg/m3;
h—轧件的厚度,m;
3.1.2水冷区温降模型
带钢的层流冷却属于低压喷水冷却,带钢通过层流水时的换热是一种强迫对流形式,主要是以对流的形式散热。
水冷区的对流温降ΔTd可以按下列公式计算:
式中ΔTd—层流冷却温降,℃;
To—带钢进入水冷区的温度,℃;
TW—层流冷却水的温度,℃;
α—对流换热系数;
L—水冷段长度,m;
C—比热容,J/(;
γ—密度,kg/m3;
上述计算中的关键参数是对流换热系数α值。
它与冷却水的温度、水量、带钢的温度、带钢的运行速度、带钢的尺寸等一系列因素有关[8]。
为了使理论计算更接近于生产实际,必须对输出辊道上的冷却情况进行大量的统计,以便确定对流换热系数α的变化规律。
因此对流换热系数一般是理论公式和实测统计相结
合的综合统计模型。
一般采用下列回归公式计算:
式中T—带钢表面温度,℃;
Q—水流密度;
a0、a1、a2—回归系数。
卷取温度预报模型
在层流冷却系统数学模型中,卷取温度预报模型是基础模型,也是其他控制模型的关键与核心,其精度直接关系到整个冷却控制系统的温度控制效果及产品性能。
3.2.1传统卷取温度预报模型
传统卷取温度预报模型根据热传导的原理,在得到精轧传送过来的带钢基本参数(材质、厚度、温度、速度和目标卷取温度等)和轧制基本参数后,利用温降模型及集管开启组合状态,进行卷取温度预测。
带钢表面温度可用下列冷却时间函数加以描述:
式中T(t)—t时刻带钢的平均温度,℃;
T0—冷却区环境温度,℃;
Ti—终轧带钢温度,℃;
k—模型自适应系数;
t—带钢进过冷却区的冷却时间,s;
p—时间常数。
用下式表示:
式中C—导温系数;
K—带钢导热系数;
B—水温、水压和带钢的热交换系数;
A1—上喷水与带钢的热交换系数;
A2—上喷水与带钢的热交换系数;
h—带钢厚度,m。
k1、k2—模型系数;
由上述模型可见,带钢通过冷却区的温度随时间的变化描述为指数关系,而带钢厚度、带钢导热、导温特性、冷却区冷却能力、水温、水压和带钢速度等对带钢温度指数降低的陡度产生影响。
但是,该模型存在若干问题,主要问题有:
没有考虑带钢内部厚度方向的热传导,因此系统误差较大,特别是对于中厚板,预设定精度差;加速度对模型影响大,在加减速时,控制精度差。
3.2.2基于遗传神经网络的卷取温度预报模型
由于传统卷取温度预报模型的固有缺陷,导致卷取温度预报精度不高。
因此在传统预报模型的基础上,利用现场采集的大量数据建立了基于遗传神经网络的卷取温度预报模型。
3.2.2.1BP神经网络
BP(BackPropagation)意为误差反向传播。
BP神经网络是目前应用最广泛的一种神经网络,它具有很强的泛化映射能力,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化能力的需求,中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,经进一步处理后,完成一次学习的正向传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时,进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层,按误差梯度下降的方式修正各层权值,向隐层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程,是各层权值不断调整的过程,也是神经网络学习训练的过程,此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数为止。
BP神经网络是以单个神经元为基础的,现在简单介绍一下单个神经元的工作原理。
单个神经元模型如图3-1所示:
图3-1单个神经元模型图
对于第i个神经元,接受多个其他神经元的输入信号xi,各突触强度以系数wij表示,这是第j个神经元对第i个神经元作用的加权值。
利用某种运算把输入信号的作用结合起来,给出它们的总效果,称为“净输入”,用Ii表示。
净输入的表达式有多种类型,最简单的一种形式是线性加权求和,即Ii=∑wijxi。
此作用引起神经元i的状态变化,神经元i的输出yi是当前状态的函数。
利用大量的神经元相互连接就构成了神经网络。
需要指出的是,虽然BP神经网络得到了广泛的应用,但是BP神经网络也存在着收敛速度慢、容易陷入局部最小、网络结构的确定比较困难等缺点。
3.2.2.2遗传算法
遗传算法GA(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。
在遗传算法中,通过编码组成初始群体后,遗传操作的任务就是对群体的个体按照它们对环境的适应度(适应度评估)施加一定的操作,,从而实现优胜劣汰的进化过程。
从优化搜索的角度而言,遗传操作可使问题的解,一代又一代的优化,并逼近最优解。
遗传操作包括以下三个基本遗传算子:
选择、交叉、变异。
选择的目的是把优化的个体或解直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代,它是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
交叉是遗传算法中起核心作用的遗传操作,它是把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。
变异算子是对群体中的个体的码串随机挑选一个或多个基因座上的基因值做变动的操作。
遗传算法的过程如图3-2所示:
图3-2遗传算法的过程
3.2.2.3基于遗传神经网络的卷取温度预报模型
为了克服BP神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小、网络结构的确定比较困难等缺点,一些最优化方法逐渐被用于对BP神经网络
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