热连轧机

热连轧机（精选7篇）

热连轧机 篇1

摘要：引入Duffing振子和参激刚度项后建立机座辊系的垂振非线性动力学模型, 通过仿真与实测的对比, 选用立方函数形式的轧件迟滞模型。仿真结果表明, 轧辊振幅在一定条件下出现分岔, 振动呈现混沌。通过对实测数据的时频分析, 表明振动主频及其谱值随时间有显著的变化, 并有分数谐共振或组合共振。关联维数及最大李雅普诺夫指数的计算结果也表明了垂振系统的非平稳及混沌特征。

关键词：轧机,振动,时频分析,混沌

0 引言

某厂的热连轧机组在轧制薄集装箱板时, 中间几组轧机出现了剧烈振动, 造成了电气元件损坏、主减速箱高速齿轮轴齿面剥落、带钢及轧辊表面出现振纹等故障, 严重影响了工厂的正常生产。另外, 调查也发现国内外同类型的轧机组均存在类似的振动现象, 可以说已经成为世界性难题[1]。针对此, 笔者对振动比较厉害的中间轧机进行接轴扭 (弯) 振、轧辊振动等相关测试。

接轴扭转振动通过电阻应变片法进行, 采用滑环集流式有线传输。采集系统采用南京汽轮高新技术开发公司生产的随机信号与振动测试分析系统 (简称CRAS) ;信号调理采用北戴河测试技术研究所生产的六通道抗混滤波放大器;应变分析仪采用北戴河测试技术研究所生产的9400-6组合应变仪。振动测试采用北京测振仪器厂生产的高灵敏度YD-82型磁座式压电加速度传感器 (测点布置在轧辊轴承座上) , 现场测试的采样频率均为512Hz。轧制工艺等参数由轧机组主控制室获得。

1 轧件特性分析

带钢热连轧制过程是一个弹塑性大变形过程, 轧件在动载荷作用下将产生明显的迟滞现象。轧件的滞回效应对轧机垂振系统动力学影响较大, 这从现场的轧件种类对轧机振动的影响也可看得出来。某厂热连轧机组故障现场照片如图1所示。

对迟滞过程, 系统振动方程可表示为

$\ddot{{\displaystyle y}}(t)+\omega {}^{2}y(t-t{}_0)=0$

若将y (t-t0) 按泰勒公式展开, 即

$y(t-t{}_0)=y(t)-(\frac{\text{d}y}{\text{d}t})t{}_0+(\frac{\text{d}{}^{2}y}{\text{d}t{}^2})\frac{t{}_0^2}{2}+\cdots$

由于t0较小, 可略去t${}_0^2$以后的项, 振动方程变为$\ddot{{\displaystyle y}}-\omega {}^{2}t{}_0\dot{y}+\omega {}^{2}y=0$。式中的-ω2t0相当于负阻尼项, 即存在迟滞时, 系统发生自激振动的可能性较大。

根据轧制理论, 轧制界面摩擦因数可以通过轧制力、压下率、轧制张力等参数近似逆算, 摩擦因数μ可用下式计算:

$\mu =(\frac{\overline{p}}{k-\overline{q}})\frac{{\rm H}+h}{\sqrt{D({\rm H}-h)}}$

k=px-σx

式中, $\overline{p}$为平均单位压力;$\overline{q}$为前后单位张力的平均值;D为轧辊直径;H为轧件入口厚度;h为轧件出口厚度;px为轧辊作用在轧件表面上的单位压力;σx为轧件变形区主应力。

图2所示为根据轧制力、压下率、轧制张力等实测参数逆算出的摩擦因数μ与轧制速度v的关系曲线[2]。可以看出该曲线存在摩擦力随轧制速度增大而急剧下降的不稳定区域 (负阻尼现象) , 并由此曲线回归出摩擦因数μ与轧制速度v的方程:μ=0.35-0.06v+0.0024v3 (对应图中终轧厚度为2.0mm的带钢曲线) 。为此, 现场采用降低乳化液浓度、采用高速钢轧辊等提高轧制截面摩擦因数的措施抑振, 并取得了较好的效果。

为了建立反映元件滞回特性的数学模型, 通常认为滞后回线是由作为“基架线”的弹性力和作为“纯滞后环”的阻尼力组成, 滞后回线的面积等于一个周期中所做的功。其中, 常用的滞回模型有双线性模型、多项式模型、微分方程控制模型等。由于双线性模型存在突变点, 本文尝试采用多项式模型和微分方程控制模型, 其中多项式模型采用立方函数的形式, 即$F(x,\dot{x})=ax{}^3+b\dot{x}{}^3$, 通过调节a和b的取值可以获得较好的拟合效果。微分方程控制模型采用Bouc、Wen等提出的Bouc-Wen模型[3], 该模型相对双折线和曲线模型等具有通用性强和参数易于识别的优点。它设非线性恢复力$G(x,\dot{x})$由两部分组成, 即$G(x,\dot{x})=h(x,\dot{x})+\chi z(x,\dot{x})$。式中, $h(x,\dot{x})$为非迟滞约束力, 它是瞬态位移和速度的函数, 其表达式为$c{}_0\dot{x}+k{}_{0}x$;$z(x,\dot{x})$为迟滞约束力, 且由下式确定:

$\dot{z}=Ax-\alpha |\dot{x}||z|{}^{n-1}z-\beta \dot{x}|z|{}^n$

式中, A、n、α和β为确定滞回线形状及光滑程度的参数。

2 机座垂振动力学

轧机结构示意图如图3所示。根据该轧机特点, 建立如图4所示的二自由度非线性垂振模型。图中, m1为上辊系质量, m2为下辊系质量;kt、ct分别为上工作辊到上横梁间的等效刚度、等效阻尼;kb、cb分别为下工作辊到底座间的等效刚度、等效阻尼。

因轧机上下结构基本对称, 所以:

$k{}_{\text{t}}=k{}_{\text{b}}=k=\frac{\text{d}{\rm P}}{\text{d}y}$

式中, P为轧制力;y为位移。

根据文献[4], 有

$k=\frac{\text{π}E}{2(1-v{}^2)[-\frac{1}{3}+\ln \frac{0.78125E(D{}_{\text{W}}+D{}_{\text{B}})}{{\rm P}(1-v{}^2)}]}(1)$

由式 (1) 看出, 轧制力越大辊间接触刚度越大, 且其是影响辊间接触刚度最活跃的因素。在此, 根据机座机构特征将辊间接触刚度表示为Duffing振子形式, 即kt=kt1 (1+δ1x21) 或kt=kt1+kt2x21。kb同理。

Ft、Fb为上下辊系受到的外激励力 (如轧制力波动、旋转部件不平衡力等) , 且假设Ft=-Fb=APcosω1tcosω2t, ω1和ω2分别为轧辊旋转频率和鼓形齿 (51个齿) 啮合频率, 且有ω2=51ω1, 即系统受到接轴不平衡冲击和鼓形齿啮合冲击的共同激励;AP为轧制力波动量。轧件弹性元件力包含非线性无滞后力Fe和纯滞后力Fp, 其中Fe不消耗能量且与振动频率无关;轧件塑性元件σp的纯滞后力Fp可由立方函数或Bouc-Wen迟滞模型确定。

由于轧辊偏移距的存在, 工作辊轴承座与牌坊间存在一定的正压力, 即系统受到干摩擦阻尼力Ff t的作用, Ff t可表示为

Ff t=μ1FN1sign$(\dot{x}{}_1)-a{}_1\dot{x}+a{}_2\dot{x}{}^3(2)$

式中, μ1为轴承座与牌坊间的摩擦因数 (取值0.2) ;FN1为正压力 (约为轧制力的3%) 。

当界面为理想干摩擦即为库仑摩擦模型时, 系数a1→0、a2→0。

当采用立方函数迟滞模型模拟迟滞力时, 垂振系统的运动微分方程可表示为

$\begin{array}{l}m{}_1\ddot{{\displaystyle x}}{}_1+(c{}_{\text{t}}+c{}_{\text{s}})\dot{x}{}_1+(k{}_{\text{t}}+k{}_{\text{s}})x{}_1-\\ c{}_{\text{s}}\dot{x}{}_2-k{}_{\text{s}}x{}_2+F{}_{\text{p}}+F{}_{\text{f}\text{t}}=F{}_{\text{t}}\\ m{}_2\ddot{{\displaystyle x}}{}_2+(c{}_{\text{b}}+c{}_{\text{s}})\dot{x}{}_2+(k{}_{\text{b}}+k{}_{\text{s}})x{}_2-\\ c{}_{\text{s}}\dot{x}{}_1-k{}_{\text{s}}x{}_1-F{}_{\text{p}}+F{}_{\text{f}\text{b}}=F{}_{\text{b}}\\ F{}_{\text{p}}=B{}_1(x{}_1-x{}_2){}^3+B{}_2(\dot{x}{}_1-\dot{x}{}_2){}^3\end{array}\}(3)$

式中, ks、cs分别为带钢线性刚度系数和线性黏性阻尼系数[2]。

同理, 不难求出当采用Bouc-Wen模型时的垂振系统微分方程。根据模型响应曲线与实测结果的比较, 本文最终采用立方函数的迟滞模型。

为了研究轧件特性 (如刚度系数等) 对系统动力学的影响并降低计算成本, 根据机座辊系的上下对称性, 建立图5所示的上辊系单自由度迟滞-参激振动力学模型。建模时, 忽略轴承座与牌坊间的摩擦等因素, 其运动微分方程可表示为

$m\ddot{{\displaystyle x}}+\dot{c}x+k(1+\gamma \cos 2\Omega \tau )x+Ax{}^3+B\dot{x}{}^3=F\cos \Omega \tau (4)$

式中, A、B分别为位移非线性系数、速度非线性系数。

图6所示是系统响应曲线, 图中各子图依次为位移响应、相图、功率谱图、庞加莱 (Poincaré) 截面和迟滞力回线图。图7a所示是以速度非线性系数B为分岔参数的振幅分岔曲线, 可以看出, 随着速度非线性系数的增大, 振幅出现了分岔现象, 即它对系统的动力学有较大影响, 这也是非平稳过程的一个特征, 表明了前述逆算出的摩擦因数中速度三次方项系数对系统动力学特性的影响较大。图7b所示为非线性系数B为一理想值时的系统李雅普诺夫 (Lyapunov) 指数仿真结果 (李雅普诺夫指数能定量刻画混沌系统相邻两点相互分离的快慢, 是混沌识别和诊断的工具) [5], 可以看出当系数B控制在一定范围时, 系统不会出现混沌。

3 振动实测

图8所示为轧制薄板时的实测轧辊垂振时域及其平滑伪Wigner-Ville分布等高线图[6], 由该图看出, 在轧制薄板时, 轧辊垂向振动主频及其谱值随着时间的变化而发生显著的变化, 并且出现了75Hz、125Hz、175Hz等成分 (分倍频) , 根据振动理论, 不难判断这是因为轧机系统的非线性 (如阻尼力、恢复力以及包含立方非线性项等) 而引起的分数谐共振或组合共振, 这在传统的功率谱分析中不容易表现出来[7]。可以看出, 垂振系统呈现明显的非平稳特征, 这与前述所建模型分析一致。

图9a所示为嵌入维数和关联维数的计算结果, 可以看出, 当其嵌入维数为12, 关联维数为4.6443时, 由于关联维数为大于零的分数, 因此可以知道轧机垂振系统的运动是混沌的。为了验证该结论, 采用小数据量法对实测样本数据的最大李雅普诺夫指数进行了计算[2], 结果如图9b所示, 由此得出李氏指数为0.010 11 (直线段斜率) , 即说明系统呈现混沌状态[8]。

4 结束语

根据热连轧机振动过程的强非线性和时变特征, 引入Duffing振子和参激刚度项后建立机座辊系的垂振非线性动力学模型, 并通过模型数值仿真结果与现场测试结果的对比, 最终选用立方函数形式的迟滞模型来模拟轧件。动力学模型仿真结果表明, 系统参数的一些变化会导致轧辊振幅分岔, 即振动过程出现混沌特征。通过实测数据的时频分析 (平滑伪Wigner-Ville分布等) , 表明振动主频及其谱值随着时间变化有显著地变化, 且出现了分数谐共振或组合共振。同时, 关联维数及最大李雅普诺夫指数的计算结果, 也表明垂振系统出现了非平稳甚至混沌特征。

参考文献

[1]邹家祥, 徐乐江.冷连轧机系统振动控制[M].北京:冶金工业出版社, 1998.

[2]范小彬.CSP轧机机座振动问题研究[D].北京:北京科技大学, 2007.

[3]Wen Y K.Method for Random Vibration of Hys-teretic System[J].ASCE, Journal of Applied Me-chanics, 1976, 12:249-263.

[4]Hu P H.Stability and Chatter in Rolling[D].Evanston, IL:Northwestern University, 1998.

[5]闻邦椿, 李以农, 韩清凯.非线性振动理论中的解析方法及工程应用[M].沈阳:东北大学出版社, 2001.

[6]张晔.信号时频分析及应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2006.

[7]Ubici E.Identification and Counter Measures to Re-solve Hot Strip Mill Chatter[J].AISE Steel Tech-nology, 2001, 6:48-52.

[8]刘秉正, 彭建华.非线性动力学[M].北京:高等教育出版社, 2004.

热连轧机 篇2

太原钢铁(集团)有限公司2 250 mm热连轧机生产线2006年6月投产,年设计能力400万t,其中碳钢200万t,不锈钢200万t。轧线主体设备由4台步进式加热炉、1架大侧压立辊轧机、1架四辊可逆粗轧机、热卷箱、7台精轧机架以及3台地下卷取机(其中1台强力卷取机正在建设中)组成。目前,国内2 000 mm以上宽带钢热连轧机生产线除太钢2 250 mm热连轧机生产线外,其他均不生产不锈钢产品。

随着市场对宽幅薄规格热轧不锈钢需求的发展,不锈钢薄化范围超出了太钢2 250 mm热连轧机生产线产品设计大纲,设备调控能力已达到极限,因此,要确保轧制过程稳定受控,就必须保证轧机在轧制过程中不能超出设备允许能力,防止过压力、过电流等原因导致的设备减速和掉电等轧线故障,这就对控制系统的功能和精度提出了较高要求。

为此,太原钢铁(集团)有限公司于2008年对2 250 mm热连轧机生产线控制系统进行了优化,通过采取热卷箱跟踪控制改进、精轧负荷控制优化、速度控制系统优化以及精轧轧制力预报模型改进等措施,提高系统控制精度,实现了全系列不锈钢的批量稳定生产。[1,2,3,4,5]

1 热卷箱跟踪控制改进

通常热连轧生产线在生产400系列不锈钢时,考虑到使用热卷箱容易导致带钢表面出现擦划伤,因此一般不采用热卷箱而是采用直通方式生产,这会导致带钢中间坯头尾温差在100 ℃以上,因而使得板带在精轧轧制过程中尾部负荷过大从而导致电动机掉电。而生产中使用热卷箱可以有效降低精轧机组负荷,同时减轻不锈钢边裂缺陷,保证不锈钢的生产轧制,因此太钢2 250 mm热连轧机生产线在生产薄规格不锈钢时,采用了热卷箱轧制工艺,针对使用中故障频率高以及带钢表面擦划伤等问题,我们采取了如下措施:

(1)采用软测量方法替代位置传感器,检测热卷箱插入臂位置。由于热卷箱区域环境恶劣(高温潮湿),经常导致各类检测器件频繁损坏,因此我们在条件许可的情况下在重要检测部位安装了备用检测器件。但是在开卷过程中由于热卷箱插入臂始终紧贴在钢卷上,所以温度较高,而开卷完成后进行带卷水冷时,又使插入臂处于潮湿的恶劣环境中;同时设备动作量大且复杂,电缆连接交叉,因此原本应该安装在液压缸上的位置传感器极易损坏,为此,我们考虑采用软测量的方法替代位置传感器,检测热卷箱插入臂位置。具体方法是:为了提高位置控制的精确度,在基础自动化控制系统中对比液压伺服阀的电流给定与反馈,如果二者偏差在5%以内,表示液压设备动作正常;如偏差超过5%,则对实际位置进行修正。

(2)在卷取托辊区增加热金属检测器(HMD)。热卷箱区域有两组托辊,一组参与卷取控制,称为卷取托辊;另一组参与开卷控制,称为开卷托辊。热卷成型后,需要执行下块钢的卷取设定。改进前,基础自动化控制系统仅根据带钢传送速度计算中间卷位置,由于计算误差经常导致中间卷虽然实际停留在卷取托辊区,但计算结果却显示中间卷位置已到达开卷托辊区的情况,此时,卷取托辊根据计算结果反转而开卷托辊正转,从而造成钢卷在辊道上划伤。为了解决这个问题,我们在卷取托辊区增设了HMD,基础自动化系统判断HMD状态由“ON”转变为“OFF”,即完成中间卷正常移送后,卷取托辊再执行下块钢的进钢准备,由卷取状态转为等待状态,杜绝了中间卷擦划伤的现象。

2 精轧负荷控制优化

针对精轧设备调控能力到达极限的问题,为了充分发挥精轧机组F1～F7各架轧机的轧制能力,过程自动控制系统根据品种、轧制规格及设备状态进行分类后,对轧机负荷进行细化:

(1)根据带钢材质将钢种划分为40个控制类,如低碳钢、优碳钢、300系不锈钢、400系不锈钢等,而针对300系不锈钢又细分成304、316、耐热奥氏体不锈钢等。

(2)将成品厚度从1～25 mm分成T1～T24;将成品宽度从1 000～2 150 mm分成W1～W7。

(3)根据模轧数据建立精轧机组压下分配率初始表,然后再进行轧制力、轧制力矩的离线测试和计算,在确保各架轧机轧制力以及轧制力矩满足设备调控能力的前提下,对压下分配率初始表进行优化,以充分发挥各架轧机的设备能力,防止过压力、过电流等原因导致的设备减速和掉电等轧线故障。表1所示为优化后的奥氏体不锈钢厚度分类区间为T8的不同宽度分类区间的精轧机组压下分配率。

%

3 速度控制系统优化

终轧温度是决定产品质量的一项重要指标。带钢轧制过程中,是根据实测终轧温度偏差由终轧温度反馈控制系统调节机架间冷却水和/或精轧轧制速度,以保证终轧温度达到目标要求。

由于太钢2 250 mm热连轧机生产线轧制薄规格带钢时采用热卷箱,因此带卷内外圈(头、尾)温差较大。开卷后,带钢头尾调换,带卷尾部首先进入精轧机组进行轧制,由于尾部温度偏低,因而精轧穿带速度最高需要设定到13 m/s;同时又由于带卷内圈温度较高,因此轧制到内圈后,导致终轧温度偏高,终轧温度反馈控制系统需要通过增加机架间冷却水以及降速等手段进行温度调节,因而无法保证带钢穿带和轧制过程的稳定性。为此,我们根据带钢终轧温度目标要求、精轧穿带速度和运行速度,分别对厚度为2 mm以下碳钢和不锈钢的精轧穿带速度限制为10 m/s和11.5 m/s。采用该方法不但改善了精轧穿带过程的稳定性,同时也减缓了带钢由精轧穿带速度过渡到运行速度的控制斜率,大幅降低了薄规格带钢废钢故障率。

4 轧制力预报模型改进

改进前轧制薄规格不锈钢时轧制力预报模型的预报偏差较大,废钢故障频繁发生,成品厚度控制精度低,经研究发现该问题与模型中的工艺润滑轧制力修正系数有关。采用工艺润滑可以有效降低轧辊磨损,改善不锈钢表面质量,但如果在带钢进入轧机前投入工艺润滑油可能会使带钢打滑,导致带钢无法正常穿入轧机,因此,我们在基础自动化控制系统中设置为带钢咬入轧机后,才投入工艺润滑。而原轧制力预报模型在设定轧制力、辊缝等时,是基于带钢穿带时刻的控制数据设定的,预设定时虽然工艺润滑还没有投入,但原模型已经将其计算在内了,因而导致出现预报偏差。为此我们在预设定时在轧制力预报模型中去除工艺润滑系统对轧制力计算的修正量,而在轧制力自适应过程中,由过程控制系统通过读取采样时刻工艺润滑油的实际流量,判断是否需要对轧制力计算进行补偿,从而改善了轧制力模型的预报精度。改进后的轧制力预报模型如下:

undefined

其中,undefined

式中,QPi为轧制力函数;i为机架数,i=1,2,…,7;ωP为工艺润滑轧制力修正系数(预设定时ωP =1,通常情况下ωP <1);aP,bP,cP为轧制力函数系数,根据经验分别取值0.234 9,0.222 9,0.593 9;Ldi为轧辊与带钢的接触弧长;hmi为带钢平均厚度; Hi为轧机入口厚度;hi为轧机出口厚度。

此外,传统的轧制力自适应算法只能对当前轧制带钢所在温度区间和应变区间的参数进行修正,改善相同条件带钢的设定精度。然而,受板坯烧钢温度波动以及轧制状态变化等影响,当带钢温度区间或应变区间发生变化时,由于轧制力自适应系数落在周边区域,此时无法保证轧制力的设定精度,因此存在很大缺陷。为此,我们改进了模型自学习,在修正当前温度和应变区间的轧制带钢控制参数的同时,也相应修正相邻温度区间和应变区间的自学习项,较好地解决了带钢温度波动等导致轧制力预报精度低的问题,提高了轧线控制的稳定性。

5 结论

总之,通过改进热卷箱跟踪控制解决带钢表面擦划伤问题,实现了全系列不锈钢热卷箱控制,同时,通过采取精轧负荷控制优化、速度控制系统优化以及精轧轧制力预报模型改进等措施,提高了系统控制精度,不锈钢厚度控制精度由95%提高到了98%以上,解决了预报偏差大导致设备过压力、过电流等原因引起的轧线废钢问题,故障率大幅降低;另外也扩大了薄规格不锈钢产品的生产规格。

根据国际市场上可见的产品规格,表2列出了太钢2 250 mm热连轧机生产线控制系统优化以来300系不锈钢主要宽度级别的薄规格产品,为太钢不锈钢冷轧、热轧产品的拓展奠定了基础。

mm×mm

摘要：随着市场对宽幅薄规格热轧不锈钢需求的发展,太原钢铁(集团)有限公司不锈钢薄化范围超出了2 250mm热连轧机生产线产品设计大纲,设备调控能力已达到极限。因此,要确保轧制过程稳定受控,就必须保证轧机在轧制过程中不会超出设备允许能力,防止过压力、过电流等原因造成的设备减速和掉电等轧线故障,这就对控制系统的功能和精度提出了较高要求。我们通过改进热卷箱跟踪控制解决带钢表面擦划伤问题,实现了全系列不锈钢热卷箱控制,提高了产品轧制能力;此外,通过精轧负荷优化控制、速度控制系统优化以及轧制力预报模型改进等措施,提高了系统控制精度,大幅降低了故障率,实现了全系列不锈钢的批量生产。

关键词：热连轧,不锈钢,热卷箱控制,精轧负荷优化控制,速度控制,轧制力预报模型

参考文献

[1]韩尧坤,王春铭.现代热轧板带生产技术[M].沈阳:东北大学出版社,1993.

[2]张景进.热连轧带钢生产[M].北京:冶金工业出版社,2005.

[3]陈连生.热轧薄板生产技术[M].北京:冶金工业出版社,2006.

[4]单旭沂,劳兆利.热连轧过程控制系统关键技术的思考与实践[J].冶金自动化,2009,33(5):1-5.SHAN Xu-Yi,LAO Zhao-li.A study and practice on key technology of process control system for hot strip mill[J].Metallurgical Industry Automation,2009,33(5):1-5.

热连轧机 篇3

的发展, 用户对板带产品的板形和凸度要求越来越高, 板带的板形和板凸度的精确控制变得越来越重要, 所有这些, 都促使人们对板凸度和板形理论进行更加深入和细致的研究[1,2,3,4,5], 建立更加精确的板形设定模型, 以便更准确地预测、设定和控制板形, 提高板形控制的质量和水平。笔者就安钢1 780 mm热连轧所采用的板形设定模型在生产中的具体应用作一介绍。

1板形控制相关设备

AVC (可变凸度工作辊) 最突出的特点就是配合工作辊窜辊可连续改变辊缝凸度, 一套轧辊就能满足不同轧制规程的凸度要求。安钢1 780 mm热连轧精轧机组从F1～F7全部装备了工作辊液压窜辊装置, 其窜辊行程为-150～+150 mm。为了充分发挥AVC工作辊的优点, 同时避免AVC工作辊局部过度磨损容易导致的板带局部高点, 经过充分的论证分析之后, 安钢决定精轧机组F1～F4的工作辊采用AVC辊形, 其窜辊行程由板形设定模型根据产品的目标板形、当前轧辊状况、各个机架的负荷水平等因素计算确定;F5～F7采用传统的帯凸度平辊, 在轧制的不同轧制单位由操作人员采用不同行程的窜辊策略, 实现工作辊在整个轧制单位的均匀磨损。

除装备有工作辊窜辊技术外, 安钢1 780 mm热连轧精轧机组还装备了液压弯辊机构, 采用了垂直面正弯辊系统, 其中F1～F4的最大弯辊力为2 000 kN, F5～F7的最大弯辊力为1 500 kN。通过调整各个机架的弯辊力, 就可以改变各个机架带钢边部和中间辊缝的差值 (例如弯辊力增加时, 可以使边部辊缝变大) , 在轧钢过程中, 通过弯辊力的调节, 就可以连续改变各个机架的承载辊缝的形状, 从而影响各个机架轧出带钢的凸度。

安钢1 780 mm热连轧机在精轧机组的出口配有一套德国Thermo Fisher RM312型板形仪, 沿板带宽度方向共配置有448个测厚探头, 可以精确测量板带宽度方向上各个点的厚度, 进而计算出带钢的凸度和板形拟合曲线, 并将上述凸度和曲线传送到轧机控制系统, 配合完成自动凸度控制和板形模型的自学习。

安钢1 780 mm热连轧机在精轧机组的出口还配置有一套德国Psystem平直度仪, 沿板带宽度方向共配置有9个激光测长管, 可以精确测量每个测量周期内的板带平直度, 并将其传送到轧机控制系统, 配合完成自动平直度控制和板形模型的自学习。

2板形设定模型的算法思想

板形设定模型负责向一级控制系统提供与板形相关的各种设定值、传递函数和增益, 目的是通过相关模型的计算, 设定各个机架的窜辊量和弯辊力, 从而得到良好的带钢头部板形和平直度;并通过向PLC系统提供精确的传递函数和增益, 完成自动平直度控制和板形控制等闭环控制功能, 以获得带钢全长范围上良好的板形和平直度。安钢1 780 mm热连轧机板形设定模型主要包括均匀承载辊缝计算模型、与比例凸度变化相关的带钢特性模型等。

2.1均匀承载辊缝计算模型

对每个机架来说, 出口带钢的板形取决于机架的均匀承载辊缝, 因此, 精确计算每个机架的均匀承载辊缝对板形模型来说至关重要。在TMEIC的板形模型中, 假设压下率在带钢宽度方向上一致, 通过二维有限元辊系弹性变形模型的离线计算, 就可以得到与带钢宽度相关的一组回归系数矩阵Bi, 用于在线计算均匀承载辊缝Cufd。

上述式中, Bi为二维辊系变形模型系数矩阵, 是与轧件宽度相关的系数矩阵;w为轧件宽度;Ci, j为通过二维有限元辊系变形模型离线计算得出的一个系数矩阵;Cufd为均匀承载辊缝;Fr为单位轧件宽度上的轧制力;Fb为总弯辊力;Cpce-wr 为轧件与工作辊之间的凸度, Cwr-br为工作辊和支撑辊之间的凸度, 二者由轧辊监控模型计算得出;Dw为工作辊平均直径;Db为支撑辊平均直径;Ew为工作辊等效杨氏模量 (考虑工作辊内部和表层材质的不同) 。

2.2与比例凸度变化相关的带钢特性模型

当带钢从一个机架的入口到下一个机架的入口过程中, 多个复杂的现象综合影响带钢的凸度和平直度, 在安钢1 780 mm热连轧机板形设定模型中将这些现象表示为以下3个与带钢特性相关的模型, 分别为:带钢响应模型、中间机架带钢模型和带钢临界翘曲模型。

2.2.1 带钢响应模型

主要从数学角度描述以下两个现象。 (1) 通过带钢形状变化系数描述带钢宽度方向和长度方向之间应变的关系, 如图1所示, 它定义为与带钢宽厚比、钢族相关的函数, 主要描述带钢在某一机架出口比例凸度对入口比例凸度的敏感度。形状变化系数为0 表示带钢在某个机架入口和出口比例凸度的改变不会引起带钢长度方向上不同的延伸, 金属在宽度方向上的流动消除了带钢的内应力;形状变化系数为1表示带钢在某个机架入口和出口比例凸度的变化完全转化为带钢长度方向上的不均匀延伸, 金属在横向上的流动能力消失。 (2) 通过由带钢硬度和机架间张力决定的板形变化衰减因子描述下述现象:在某一个机架发生的板形改变定义为这个机架的有效入口比例凸度和这个机架的承载辊缝比例凸度之间的差, 由于上述比例凸度之间的差异, 带钢通过这个机架时, 沿带钢横向轧制力的分布并不均匀, 因此导致原来预估的承载辊缝的形状需要调整。例如, 当带钢的比例凸度增大时, 意味着带钢边部的相对压下量要大于带钢中间的相对压下量, 由此导致带钢边部的轧制力大于带钢中部的轧制力, 较大的边部轧制力导致轧辊边部变形加大, 从而导致带钢边部厚度增大, 这个现象归功于带钢的硬度;同时, 比例凸度的增大会引起带钢长度方向上的不均匀延伸, 导致带钢边部存在压应力, 由于轧制力与带钢上的压应力成反比, 所以带钢边部的轧制力会大于带钢中部, 由此导致带钢边部厚度增大, 这个现象归功于轧制中带钢的张力组成。

2.2.2 中间机架带钢模型

当某个机架的入口和出口比例凸度发生变化时, 这个机架出口带钢的应力分布在带宽方向上不均匀, 表现为在宽度方向上存在压应力和张力, 如果压应力超出了带钢的翘曲极限, 带钢就会出现表观的平直度缺陷。但是, 机架出口带钢的应力分布不均在进入下一个机架前会因为带钢的恢复、松弛和蠕变而减弱, 中间机架带钢模型试图用经验数据表示带钢在机架间由于恢复和再结晶对减弱应力分布不均的效果, 这个经验数据称为应变恢复系数, 如图2所示, 表示为带钢平均温度的函数。机架间应变恢复系数与机架间带钢的恢复和再结晶有关, 而带钢在机架间的恢复和再结晶又取决于带钢的运行速度、温度和材质等, 图2给出了碳钢、HSLA钢和不锈钢的机架间应变恢复系数随温度变化的曲线。当机架间应变恢复系数为0时, 表示带钢在机架间不发生恢复和再结晶;机架间应变恢复系数为1时, 表示由于机架间的恢复和再结晶, 带钢相对长度差几乎完全消除。从图2可以看出, 在同样温度下, 不锈钢需要的应变恢复时间要比碳钢长得多。

2.2.3 带钢临界翘曲模型

在TMEIC的板形模型中, 假设带钢的内应力在宽度方向上呈二次曲线分布, 对于由于轧辊异常磨损等原因导致的内应力呈高次曲线分布, 不在本板形模型的考虑范围之内。当带钢经过某个机架比例凸度发生变化时, 带钢各纵向纤维延伸不均, 同时由于带钢是一个整体, 各纵向纤维之间相互影响, 所以各纵向纤维间产生相互作用的内应力, 只有当这个内应力足够大, 并且克服机架间的张力作用时, 板带才会产生表观的平直度缺陷。平直度缺陷一般表现为中浪或者边浪, 根据Shohet判别式[3], 将比例凸度的变化量表示为各纵向纤维延伸量的差, 带钢临界翘曲的极限条件表示如式 (3) :

undefined

式中, ε|we为带钢出现边浪时的纤维相对长度差; tex为带钢在某个机架的出口厚度;wex为带钢出口宽度;σcoef|we为边浪平均应力系数;σt 为机架间张力;Emod为板带杨氏模量;ε|cb为带钢出现中浪时的纤维相对长度差;σcoef|cb为中浪平均应力系数。

3精轧机组板形控制策略

安钢1 780 mm热连轧机的TMEIC板形模型中各机架板形比例凸度的变化策略如下:首先, 根据轧辊数据、窜辊行程、弯辊力范围、精轧设定模型计算的负荷分配等参数计算各个机架最大最小均匀承载辊缝的比例凸度, 得到精轧机组各个机架由设备条件决定的比例凸度控制范围;其次, 根据精轧设定模型设定的各机架间张力设定、各机架目标轧出厚度、带钢和钢种相关的材料属性等计算精轧机组各个机架的带钢临界翘曲范围, 即各个机架出口带钢相对长度差的范围;第三, 根据各个机架的均匀承载辊缝比例凸度范围和带钢临界翘曲范围, 计算各个机架的有效比例凸度调控范围;第四, 对于带钢热连轧机组, 还需要考虑相邻机架间的制约关系。

以第i机架为例进行说明, 为保证第i机架出口不出现表观的板形缺陷, 第i机架入口有效比例凸度存在一个允许的范围, 而第i-1机架出口板形和板凸度直接决定了第i机架入口有效比例凸度, 这就要求第i-1机架入口有效比例凸度除了要保证本机架出口不出现表观的板形缺陷外, 还要保证本机架出口板形和板凸度满足第i机架入口有效比例凸度落在允许的范围内, 根据这个原则, 模型计算出整个精轧机组的有效比例凸度控制范围, 并在此范围内给出各机架入口有效比例凸度轨迹曲线。通常, 在满足轧机和轧件两方面约束条件的情况下, 存在多条有效比例凸度轨迹曲线。如果没有一条满足要求的有效比例凸度轨迹曲线, 说明在给定的精轧机组入口比例凸度和目标比例凸度下, 无法同时满足轧机和轧件两方面的约束条件, 这时只能改变精轧机组目标比例凸度, 即以牺牲目标凸度的命中率为代价, 确保板带的平直度良好。

4生产中存在的问题及原因分析

安钢1 780 mm热连轧机投产后, 特别是精轧机组从F1～F4先后投用AVC轧辊后, 在生产中主要出现了以下几个问题。

(1) 更换钢种或规格后前几块带钢板形不良。

经过对模型日志的详细分析, 笔者认为出现此类问题的原因主要是与模型的自学习效果有关, 在TMEIC模型系统中, 与板形设定相关的自学习参数分为两类, 分别存储在模型表SAPP和SAMP中, 其中SAPP存储的是与轧件的钢族、厚度和宽度规格相关的自学习参数, 属于长期自学习参数, 其学习效果与轧件特性相关;SAMP表中存储的是与当前轧机状态相关的自学习参数, 属于短期自学习参数, 每次换辊后SAMP表中的学习结果都会恢复为一组初始值。在前期的模型系统中, 由于SAPP的自学习没有投用, 在轧制过程中只是SAMP表中的参数在起作用, 因此当更换规格或钢族时, 就会出现前几块带钢板形不好, 要靠模型的短期自学习对SAMP表中的参数做较大的调整后轧件的板形才有所改善。所以笔者认为正确投用SAPP模型表的自学习是解决这个问题的手段。

(2) 高强度薄规格带钢轧制时板形不良。

经过对轧制过程的密切跟踪, 发现薄规格带钢轧制时堆钢事故发生的原因大部分是因为在F4机架后出现中浪, 导致带钢在下游机架跑偏, 进而引起下游机架出现大的单边浪导致堆钢。但是分析相应模型工程日志中的模型设定计算后, 认为在下游机架并没有出现中浪的风险, 说明模型中带钢临界翘曲计算存在问题。经过对高强薄规格产品和普碳薄规格产品的模型计算对比分析, 发现模型中带钢形状变化系数曲线只有一组, 而对不同系列产品采用一组系数计算就会出现带钢临界翘曲极限计算不准确的问题。

(3) 需纵向切分二次加工的产品存在潜在的板形缺陷。

在生产较厚规格的汽车大梁钢过程中, 轧后带钢板形良好, 但在用户纵切后出现旁弯现象, 经分析认为带钢在轧制过程中由于比例凸度过渡策略不合适, 导致成品带钢内部存在较大的内应力。要克服这个问题, 还要从选择合理的板形改变策略入手, 即在下游机架减小比例凸度的改变量, 甚至可以考虑在下游几个机架维持相同的比例凸度。

5对板形设定模型的改进措施及效果分析

针对存在的问题和上述分析结果, 我们于2009年8月对模型系统的程序和部分参数进行了改进并取得了较好效果。

5.1改进措施

在模型中投用与钢族、厚度规格、宽度规格相关的长期自学习模型表SAPP, 在生产过程中逐渐积累与各种产品相关的板形自适应参数。在投用SAPP的自适应过程中, 针对SAPP表中各个机架的凸度偏差长期自学习值 (Crown_offset) 和SAMP表中各个机架的凸度偏差短期自学习值 (Crown_vernier) 在模型中叠加使用, 导致SAMP中Crown_vernier的值在更换规格后大幅波动的问题, 修改了模型程序, 当模型检测到钢族、规格发生变化后, 将Crown_vernier减小为当前值的1/2, 配合更换规格后产品的Crown_offset, 用于更换规格后头一块产品的板形设定。这样, 经过一段时间的模型自学习后, 各个钢族和规格产品的Crown_offset逐渐趋于稳定, Crown_vernier在整个轧制单元中在较小的范围内波动, 解决了换规格后前几块带钢板形不良的问题。

另外, 修改了模型的源程序, 改变原来系统中对所有钢族采用同一组带钢形状变化系数的做法, 结合工艺分析, 在模型中对不同的钢族采用各自对应的带钢形状变化系数, 使模型的带钢临界翘曲计算更加合理;同时, 为了使下游机架的比例凸度尽量相同, 人为地使各钢族的带钢形状变化系数曲线更加陡峻, 强化模型在前几个机架完成从中间坯的比例凸度到成品的目标比例凸度的过渡, 为下游机架更好地维持带钢的平直度控制提供条件。

5.2效果分析

经过对模型改进后, 上述几个问题得到明显改善, 表1和表2分别列举了改进前后几个代表性产品在精轧机架组中比例凸度的变化情况以及最终产品的凸度命中率和平直度命中率。从对比数据可以看出, 模型改进后从中间坯到成品的比例凸度改变基本在前3个机架完成, F4～F7轧件在各机架出口的比例凸度基本维持相同, 从而使产品的平直度命中率得到显著改善, 薄规格带钢生产的稳定性大幅提高, 占总产量的比例从不足15%大幅提高到现在的35%以上, 同时较厚规格产品的潜在板形缺陷也基本得到解决。

6结论

热连轧的板形设定模型涉及到轧辊热辊形计算、承载辊缝计算、带钢变形特性计算等复杂的工艺问题, 如何优化板形设定模型, 获得更高的板形控制精度, 是热连轧生产研究的重点和难点问题。本文针对安钢热连轧生产中板形控制方面存在的问题, 进行了深入分析, 并根据分析结果对板形设定模型做出了有效的改进措施, 在实际生产中取得了明显效果。

参考文献

[1]袁敏, 田勇.1780轧线数学模型的应用及优化[J].冶金自动化, 2006, 30 (4) :15-19.YUAN Min, TIAN Yong.Application and optimization ofmathematic model for 1 780 mm hot strip mill[J].Metal-lurgical Industry Automation, 2006, 30 (4) :15-19.

[2]钟恬, 何安瑞, 杨荃, 等.热连轧自动板形控制系统的研究与应用[J].冶金自动化, 2007, 31 (4) :28-32.ZHONG Tian, HE An-Rui, YANG Quan, et al.Study andapplication of automatic shape control system on hot stripmills[J].Metallurgical Industry Automation, 2007, 31 (4) :28-32.

[3]王仁忠, 何安瑞, 杨荃.LVC工作辊辊型窜辊优化策略研究及应用[J].冶金自动化, 2006, 30 (6) :15-19.WANG Ren-zhong, HE An-rui, YANG Quan.Researchon shifting optimum strategy of LVC work roll contour[J].Metallurgical Industry Automation, 2006, 30 (6) :15-19.

[4]夏小明, 张永雪, 曹伟文.GE板形模型的功能及应用[J].宝钢技术, 2006 (2) :11-13.

热连轧机 篇4

关键词：冷连轧机,自动厚度控制,相对油膜厚度检测,油膜厚度补偿

0 引言

在冷轧带钢轧制生产中,带钢的纵向厚度(厚差)是其主要质量指标。冷连轧机支撑辊多采用油膜轴承,在影响带钢厚差的众多因素中,油膜厚度变化对AGC控制的影响不容忽视。在轧制过程中轧制速度的变化直接影响支承辊轴承的油膜厚度,进而引起板带材厚度的波动,产生厚度偏差,使带钢厚度精度降低。为了满足带钢厚度高精度和高成材率的要求,需根据检测出的油膜厚度变化量补偿液压压下量。文献[1]所研究的是中厚板轧机的油膜厚度补偿,由Reynolds式变形得到适合现场应用的修正模型。文献[2]采用小波分析的方法将油膜测试数据进行了误差溯源,剔除了测量结果中的干扰量。文献[3]给出了油膜厚度的一个计算式,但需要通过调试来确定3个相关参数。文献[4]建立了某1450冷连轧机油膜厚度数学模型,并根据各种转速下对应的缸位移数据拟合出该模型参数。文献[5]根据查表法进行油膜厚度补偿控制,取得了一定效果。如何更直观有效地进行油膜厚度补偿以满足冷轧更高轧制精度的要求,依然是需要解决的问题。

某公司1450mm五机架冷连轧机在未进行油膜补偿前,加减速时厚度波动较大,头尾超差段较长。本文对该轧机实施相对油膜厚度检测和补偿,分别在轧制力闭环条件下测量不同转速时的缸位移数据和在缸位移闭环条件下测量不同转速时的轧制力数据,利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法拟合出由相对量表达的模型参数,间接测量油膜厚度变化量,对油膜厚度进行适当补偿,有效缩短了头尾超差段的长度。相对油膜厚度模型是以轧制过程中某一工作点为基准的采用相对量表达的油膜厚度模型,它在工作点附近较之绝对油膜厚度模型更加直观有效,因此,更能准确地反映出轧制过程中油膜厚度随轧制力、缸位移和转速的变化关系,能更有效地提高油膜厚度补偿控制的效果。

1 油膜厚度检测原理

油膜厚度检测装置(如超声波反射检测装置、光纤检测装置等)价格昂贵,而且由于冷连轧机工况复杂、环境恶劣,导致检测装置的可靠性和工作寿命降低因此油膜厚度常常只能通过间接测量方法获得。文献[6]得到了油膜厚度Of与轧辊转速n和轧制力F的关系:

式中,α、β为模型系数,与轴承和轴颈的径向间隙、油的黏度等有关系。

转速和压力通过测速编码器和压力传感器得到。受油膜厚度变化影响的带钢厚度h的计算式为[7]

式中,S为缸位移;MP为轧机刚度;F0为辊缝校准时所选取的压靠力。

当空压靠时轧机内没有带钢,即h=0,故由式(2)可得

在缸位移恒定的情况下,令轧辊以两种不同的转速旋转,根据式(3)得

由式(4)、式(5)得

根据轧机刚度的定义有

由式(1)、式(7)可得油膜厚度的一个表达式:

再由式(6)得

由式(6)可见,缸位移相同、支撑辊速度不同时,油膜厚度Of的变化等于轧制力的变化与轧机刚度的比值。将对应于缸位移(空载辊缝)为0、转速为n0时的油膜厚度值定为相对油膜厚度零点值Of0。从式(8)可知,只要在n/(F0-MPS)=n0/F0条件下,其油膜厚度值必定等于油膜厚度的零点值Of0,这样就可以确定在其他缸位移下的油膜厚度值的参考零点,从而可以确定不同缸位移、不同转速下的相对油膜厚度值。相对油膜厚度的计算式为

2 实测缸位移数据分析

根据文献[5]所述的轧制力法相对油膜厚度检测原理进行空压靠实验压下工作方式切换到压力环,使轧辊压力逐步增大,分别在两侧各1MN、2MN、3MN、4MN、5MN的压力下对缸位移进行采样并记录。之后,分别在不同的速度下,重复上述过程,并记录所采集的数据。将测得的电机转速除以传动比即得到工作辊转速,经工作辊直径以及支撑辊直径转换后可得支撑辊转速,从而得到图1所示的实测数据。从图1可以看到,在压力一定时,相对油膜厚度的变化随着轧辊转速的变化而非线性变化。

3 实测轧制力数据分析

3.1 轧机刚度测试

进行数据采集时,两侧按如下顺序依次设定轧制力:0.5MN、1.0MN、1.5MN、2.0MN、2.5MN、3.0MN、3.5MN、4.0MN、4.5MN、5.0MN、5.5MN、5.0MN、4.5MN、4.0MN、3.5MN、3.0MN、2.5MN、2.0MN、1.5MN、1.0MN、0.5MN,同时对缸位移读数进行记录,得到图2所示不同轧制力和转速下的两侧实测缸位移曲线。

通过线性回归可以求出该机架操作侧和传动侧的轧机刚度分别为1999.01 kN/mm和1785.7kN/mm。

3.2 油膜厚度检测

压下工作方式切换到缸位移环,使缸位移逐步减小,分别在1200μm、800μm、400μm、0、-400μm的缸位移下,对轧辊压力进行采样并记录。之后,分别在不同的速度下,重复上述过程,并记录所采集的数据。

取轧机支撑辊转速n0=30r/min、缸位移(空载辊缝)S0=0时的油膜厚度定为参考零点(近似实际轧制条件),根据式(6)将各采样点的轧制力值减去该工作点处的压靠力值,除以轧机刚度即可得出各点的相对油膜厚度。根据式(10)可计算相对油膜厚度ΔOf,对所得油膜厚度进行数据拟合,得到图3所示不同转速和缸位移下的相对油膜厚度关系曲线。从图3可以看到,在缸位移一定时,相对油膜厚度的变化随着轧辊转速的变化而非线性变化。

4 油膜厚度补偿的实现

4.1 数据回归分析

为了得到式(10)中的参数值,需要将实测数据进行非线性参数模型参数估值,该模型参数估值是一个典型的非线性最小二乘问题算法在工程中应用非常有效,并且已经成为非线性最小二乘问题的标准;尤其在参数较少的情况下,L-M算法求解过程稳定,能得到满意的模型参数优化值,它既有高斯-牛顿法的快速收敛性,也有最速下降法的全局搜索特性,通过增加阻尼项,克服了高斯-牛顿法不能有效地处理奇异和非正定矩阵及对初始点要求比较苛刻的缺点,又具有类似于神经网络的特点,因此,在神经网络学习、非线性学习控制、信号处理等领域得到了广泛的应用[8,9,10]。

尽管L-M算法在参数初始值的选取范围上有所放宽,但为了加快收敛过程,仍然需要给出较为合理的参数初值。

本文应用该法对轧制力法相对油膜厚度检测公式[5]和式(9)进行相关参数拟合,拟合结果如表1、表2所示。

从上述结果可以看出,两种方法回归参数分散较大,这是由于Reynolds油膜厚度模型对于其中的α、β两个参数是二元非线性的。针对表1、表2可以进一步采用插值法得到连续的3维空间曲线。

4.2 冷轧带钢厚度控制系统结构

厚度控制系统存在测厚仪检测滞后问题,考虑油膜厚度补偿的厚度控制系统结构如图4所示,图4中,hc为设定带钢厚度,hf为测量带钢厚度,h为实际带钢厚度,ρ为加权系数,可在0.85到1之间取值。为了提高油膜厚度补偿精度,对轧机操作侧与传动侧均同时进行补偿,两侧的补偿量是相互独立的。

本文以某公司1450mm第5机架为例,说明油膜厚度补偿控制的原理和厚度控制的基本思想,其他机架油膜补偿控制方法与第5机架相同。图5a为未加油膜厚度补偿控制时第5机架的实测板厚曲线,图中,轧制过程中由于受升降速的影响,油膜厚度变化较大,因此带钢厚度变化较大,造成同带差较大。图5b为采用轧制力法油膜厚度补偿控制的第5机架实测板厚曲线,图5c为采用缸位移法油膜厚度补偿控制的第5机架实测板厚曲线。比较图5a、图5b、图5c可知,采用油膜补偿控制方法对改善升降速段的板厚精度有效,尤以缸位移法拟合控制效果更为显著。由于轧制过程中采用缸位移闭环,缸位移较轧制力更为稳定,因此缸位移法效果较好。

5 结论

(1)本文基于Reynolds式导出了油膜相对参数的缸位移检测方法,该方法能方便有效地检测出相对油膜厚度。

(2)在轧制力法和缸位移法检测数据的基础上,利用L-M算法拟合出由相对量表达的模型参数,实现了油膜厚度变化量的间接测量。

(3)在生产轧机上实际应用本文给出方法的实验结果表明,加减速段的板厚精度得到有效提高,头尾超差段长度减小,尤以缸位移法的补偿效果更为显著。

参考文献

[1]陈建华,张其生,李冰,等.中厚板轧机油膜厚度模型的研究[J].钢铁,2001,36(11):42-45.

[2]刘涛,王益群,王海芳,等.冷轧AGC静-动压轴承油膜厚度的分析与补偿[J].机床与液压,2005,23(8):62-66.

[3]李乐新,苏长青,赵群超,等.冷轧机补偿原理及其控制算法[J].沈阳航空工业学院学报,2006,23(4):32-35.

[4]陈东宁,姜万录,王益群,等.冷连轧机相对油膜厚度的测试与建模[J],润滑与密封,2007,32(9):77-80.

[5]方一鸣,李建,王海芳,等.油膜厚度补偿在冷连轧机自动厚度控制系统中的应用研究[J].冶金自动化,2006,23(6):41-44.

[6]唐谋凤.现代带钢冷连轧机的自动化[M].北京:冶金工业出版社,1995.

[7]王君,王国栋.各种压力AGC模型的分析与评价[J].轧钢,2001,18(5):51-54.

[8]Hagan M T,Menhai M B.Training FeedforwardNetworks with the Marquardt Algorithm[J].NeuralNetworks,1994,5(6):989-993.

[9]Chiu C S,Yang Y S.Improving Generalization ofMLPs with Sliding Mode Control and the Levenberg-Marquardt algorithm[J].Neurocomputing,2007,70(3):1342-1347.

热连轧机 篇5

以往张力控制大多采用模拟系统,难以实现精确控制,且实现方法较为复杂,随着数字电路及微处理器技术发展,直流传动的控制技术已由全数字控制方式取代模拟控制。目前广泛应用的是以16位微处理器全数字直流传动系统配以专用张力控制软件,构成不同的张力控制系统,完成复杂的控制运算并实现快速动态补偿[1]。

1 入口水平活套

1.1 设备结构

入口活套为水平活套,由活套小车,分钢器,钢丝绳托架,转向辊,单、双层托辊,传动装置及轨道钢结构组成。活套小车上有3个转向辊,带钢绕在固定辊子和活套小车的辊子之间,带钢共6层,固定架上有3个辊子。传动装置由直流电机、减速机、制动器、卷筒组成。卷筒通过钢丝绳带动活套小车移动,为了保证钢丝绳能对正卷筒槽,传动机构中设有钢丝绳对中装置,引导钢丝绳对正卷筒槽。

活套上面设有托辊,防止带钢与下层带钢搭落。

1.2 设备性能

活套电机型号Z4-250-42,功率160kW,电枢440V, 电枢电流406A, 转速1000/2000r/min,励磁电压310V,励磁电流9.52A。直流传动采用Ansaldo公司的全数字直流传动装置,型号SPDM 1K1 RGF。活套储存带钢能力为360m,活套小车有效行程为60m,带钢条数为6条,固定架辊子数量为3,活套小车辊子数量为3,辊子尺寸为∅1000mm×1650mm,底层托辊尺寸为∅165mm×1500mm,卷扬传动减速机速比为63。

1.3 活套控制系统组成及功能

入口活套是该生产线的重要组成部分,即在入口段上卷停机或带钢首尾焊接时,利用活套带钢的储量保证带钢的连续作业。活套控制系统主要由计算机监控、PLC过程控制以及ANSALDO传动系统3个部分组成。活套控制参数由操作人员在上位机上输入,HMI显示活套充、放套速度,活套张力,活套储量以及传动电机的转矩,故障报警显示等。PLC控制由Siemens S7-400系列可编程控制器组成,从站使用Siemens ET200。主站与从站间通讯方式为Profibus-DP。

SPDM直流调速系统与可编程控制器通过Profibus-DP直接通讯,PLC中进行速度、张力给定信号的处理,并在程序中进行加减速过程中的动态惯量、带钢弯曲力矩、摩擦力矩和套量计算及活套车位置控制。

活套入口操作台将指令传送至ENPLC程序段,ENPLC程序段进行信号处理通过Profibus-DP总线与EnMAST程序段进行数据交换,MAST为轧机段主令给定程序,根据工艺需要与入口段主令控制交互数据,协调入口段与轧机段的速度,PLC_DR为入口段传动合闸逻辑,活套主令由EnMAST直接控制,EnMAST与传动通过Profibus-DP进行数据交换。活套控制系统原理图如图1所示。其中:HMI为上位机;MAST为轧机段主令给定程序段;EnMAST为入口段主令给定程序段;ENPLC为接收入口操

作台的输入信号并进行相关信号连锁;PLC_DR为入口段辅传合闸逻辑。

2 入口段速度主令控制及充放套的实现

2.1 1#张力辊设备结构及性能

1#张力辊的作用是与开卷机建立张力并和入口活套之间建立张力。1#张力辊由辊子、底座、压辊、传动装置组成。传动装置由减速机、制动器和直流电机组成,1#张力辊分为入口张力辊和出口张力辊。两台张力辊电机相同,型号Z4-200-31,功率55kW,电枢440V,电枢电流143A,转速1000/2000r/min,励磁电压310V,励磁电流5.31A。直流传动采用Ansaldo全数字直流传动装置,型号SPDM 260 RGF。

2.2 入口段速度主令控制

张力辊电机采用主从控制,出口张力辊电机为主,入口张力辊电机为从,张力辊主电机是速度控制系统,速度给定值由操作人员根据工艺需要设定。从电机为力矩控制系统,电流给定取决于张力辊主电机的电流反馈值。入口段速度主令的控制即控制1#出口张力辊的速度,也就是控制带钢进入活套的速度,通过控制1#出口张力辊的速度,实现入口段点动、入口段爬行、入口段加减速、入口段同步,从而实现穿带、甩尾、充套、放套、同步运行等功能。

2.3 充放套实现过程分析

活套车同步运行时,1#出口张力辊的线速度与轧机入口的钢带的线速度相同,即活套入口钢带的运行速度与活套出口钢带的速度相同,活套车处在相对静止状态;当带头带尾焊接完成后,机组入口段开始升速,带钢以高于轧机入口的速度经过1#张力辊和1#立式纠偏进入活套,此时,活套的充料速度大于活套内出料的速度,活套内的带钢张力变小,为保证活套内带钢张力恒定,活套车在钢丝绳的牵引下向卷扬机方向运行,绷紧带钢;当切除带头带尾焊接时,1#张力辊停止工作,压辊压下,活套开始放套,由于带钢一端固定,另一端连续运行带动活套车向轧机方向运行,保持张力恒定,实现活套放套。

3 活套张力控制的原理及实现方案

3.1 活套张力控制原理[2]

在活套张力控制系统中,活套电机转矩的计算是该控制环节的关键。活套电机转矩由活套张力力矩、惯性力矩、带钢弯曲力矩和摩擦力矩等部分组成。由于活套卷扬机卷筒为一固定卷径值,所以卷径计算环节便可省略,直接代入卷筒直径D。

根据电动机转矩公式,可以计算出活套电机电枢电流给定值为

I=TM/CTΦ

其中 TM=TF+TI+TB+TH+ΔTF

式中:TM为活套电机转矩;TF为张力力矩;TI为惯性力矩;TB为带钢弯曲力矩;TH为摩擦力矩;ΔTF为张力力矩修正值,N·m;CT为电动机转矩常数;Φ为电动机磁通。

活套电机转矩给定值,送至活套电机全数字调速系统SPDM,并通过活套调速系统的调节作用,控制电机的负载电流,在活套正常工作中,速度调节器饱和使电机处于转矩控制状态,从而实现活套的张力控制。主要控制环节包括:速度给定环节、活套车位置控制及套量的计算环节、转矩计算环节。

3.1.1 速度给定

线速度给定来自程序中的运算,实现见图2活套速度与张力控制原理图。并在SPDM中的辅助功能的速度调节器前加一附加速度给定目的是确保建张后速度环一直处于饱和状态,由可编程控制器中运算出的张力给定信号控制电流限幅,从而输出对应的张力转矩。点动时,线速度给定为一定值,点动包括正点动与反点动,当点动旋钮至中位时点动停止,制动器断电制动。

3.1.2 活套车位置控制及套量的计算

套量的计算对于活套张力控制也是不可缺少的,活套车所处位置的不同,相应的活套张力修正量不同,套量少时活套张力补偿量相对的小,充套过程中随着套量的增加相应的张力补偿量需逐渐增大,以免支撑架间的带钢搭落。利用卷扬机上所安装的绝对值编码器,由可编程控制器实现活套车的位置闭环。位置偏差输入PID调节器经一滤波输出轧机入口段主令速度的修正值,进而修正入口段主令速度,从而使活套车达到HMI的预设位置。位置闭环只有在活套正常工作状态下投入,当入口段自动减速、活套电机点动时位置闭环无效。活套车位置控制原理图如图3所示。

为了尽可能减小和避免套量计算的误差,在活套的充套、放套方向各安装了3个接近开关,从入口排列分别是:满套急停、满套停止、满套同步、空套同步、空套停止、空套急停。联机操作时,当接收到入口活套满套同步接近开关信号时,活套小车开始减速,入口段速度即1#张力辊速度与工艺段速度即2#张力辊速度一致;到达满套停止接近开关时,活套小车停止,入口段速度开始减速;联机操作时,活套满套急停接近开关发讯时,活套小车传动电机立即停止,制动器断电制动,立即发出入口段紧急停车信号;联机操作时,当接收到入口活套空套同步接近开关信号时,工艺段速度降速运行;联机操作时,到达空套停止接近开关时,工艺段停车;活套空套急停接近开关发讯时,立即发出全线紧急停车信号,并紧急停车。接近开关的位置固定,因此接近开关位置的套量也固定,当活套车达到任意一个接近开关时,将此时接近开关所处位置对应的套量作为套量实际值,对套量进行修正,保证了套量计算的准确性。

由于活套车位置不同,需对张力力矩进行修正为

ΔTF=Com×TF×P

式中:P为活套车位置(%);Com为张力补偿量(%),与带钢规格有关。

3.1.3 转矩计算

1)张力力矩在活套中的作用。

使带钢承受一定张力,绷紧支撑架间的带钢,防止带钢跑偏和搭落以致刮坏带钢。活套张力设定值取决于HMI给定的单位张力、带钢宽度与厚度,张力力矩计算公式如下:

undefined

式中:T为单条带钢张力折算到电机的力矩,N·m;F0为活套单位张力,N/mm2;W为带钢宽度,mm;H为带钢厚度,mm;D为卷扬机卷筒直径,mm。

2)惯性力矩。

充放套过程中,由于活套内带钢速度的变化需考虑卷扬机自身套筒的惯性力矩。卷筒的直径固定不变D=D0。计算公式如下:

由于 TI=J0(dΩ/jdt)

Ω=2πn/60

n=60v/(πD0)

可推出

undefined

式中:J0为卷筒转动惯量。

3)带钢弯曲力矩。

带钢弯曲力矩占电机转矩的一定比重,它与带钢厚度的二次方、带钢宽度、带钢屈服强度成正比,带钢屈服强度与钢种、带钢材质有关。带钢弯曲力矩可由以下公式得出:

undefined

每层带钢弯曲力矩折合到卷筒的力矩为

undefined

可推导出:

TB=6TBB/j

式中:TB为带钢弯曲力矩,N·m;TBB为单层带钢弯曲力矩,N·m;d1,d2,d3为每层带钢转向辊直径,mm;δy为带钢屈服强度,N/mm2;H为带钢厚度,mm;W为带钢宽度,mm。

4)摩擦力矩。

该力矩是用于修正活套电机到卷筒之间的机械损耗,摩擦力矩是和速度相关的。对于间接张力控制系统,设计一个和速度相关的摩擦力矩特性,有利于提高卷扬机的力矩补偿。一般摩擦力矩补偿可视为常量,补偿量为电机额定转矩的2%以下。

活套控制系统中设计了加减速、摩擦力矩、带钢弯曲力矩及张力修正量环节,转矩预控值与张力力矩设定值进行叠加,作为活套控制系统的合力矩,对活套进行张力控制。

3.2 恒张力实现方案

卷扬机由一台电机驱动,安装在卷扬机的传动侧。电机的正方向为拉紧钢丝绳的方向。主电机工作时为张力控制方式,电流上限幅通过程序计算经Profibus控制,此时需考虑各力矩环节;活套电机的励磁控制器接收全数字调速系统SPDM的励磁电流给定,励磁控制器自动调节励磁电流的输出。

控制思想是点动时电机为速度控制系统,速度环与电流环同时参与控制;工作时即建张时为张力控制系统,速度环由于速度给定及附加速度给定而饱和,速度调节器输出为上限幅,此时来自profibus的通讯字控制电流调节器的上限幅,输出相应转矩,从而达到张力控制的目的[3,4]。

电流调节器的电流限幅给定。至于SPDM工作于何种控制模式,由内部软件自动切换。活套点动运行时,处于速度控制模式;活套建张运行时,处于张力控制模式。具体实现见图2活套速度与张力控制原理图。

4 活套电机工作状态分析[5]

活套内带钢的张力由活套电机带动卷扬机建立。活套工作即维持活套内带钢张力恒定的动态调节过程。如活套内支撑架间带钢处于松弛状态,需点动活套电机使钢丝绳拉紧活套小车绷紧带钢,此过程中系统为典型的速度、电流双闭环调速系统。随后活套开始建立静张,大小由工艺而定,达到给定张力后活套电机处于堵转状态,静张建立,此时系统为电流单闭环控制系统。活套电机具体工作状态分析如下。

1)活套静张建立的过程。

活套电机带动卷扬机利用钢丝绳拉紧活套小车,活套电机带动卷筒旋转作卷取工作,电机处于电动状态。

2)静张建立时。

带钢线速度为0,活套电机堵转。

3)入口段同步运行时。

由于张力已建立,此时速度环饱和,经过运算输出相应的张力电流。

4)甩尾并与带头焊接放套时。

卷扬机套筒被拉动旋转,此时晶闸管变流装置处于逆变状态,电机运行于第4象限。

5)焊接完毕冲套。

机组入口段开始升速,带钢以高于轧机入口的速度经过1#张力辊和1#立式纠偏进入活套,电机速度为正,转矩为正,电机工作状态位于第一象限,当接收到同步信号后,轧机入口段速度降至轧机入口速度,入口段与轧机同步运行。

5 结语

本文以活套张力控制系统为例结合张力控制原理设计了一种利用全数字传动装置对活套张力进行控制的方法。张力调控的过程属于开环控制。当系统产生扰动时,如摩擦、速度动态变化等因素,此时通过系统内部运算补偿张力电流给定值,该5连轧稳态运行时活套张力波动为±2%,加、减速过程中张力波动为±4%,达到预期的设计要求,实现了很好的控制效果。这种控制方法结构简单、使用方便,在实际工程中得到很好的应用。

参考文献

[1]郭立伟,杨荃.全连续冷连轧机自动控制系统的设计与实现[J].冶金自动化,2006,31(2):57-60.

[2]天津电气传动设计研究所.电气传动自动化技术手册[M].北京:机械工业出版社,1992:554-559.

[3]张美.冷轧酸洗线入口活套控制系统[J].电气开关,2001,39(1):42-46

[4]高海军,史军.活套电控系统在冷轧厂中的应用[J].基础自化,1999,6(6):21-24.

热连轧机 篇6

1 工艺概况

该生产线建有长28m、宽13m的燃煤气步进式双蓄热加热炉,可连续加热150*150mm长12M钢坯,出钢每小时170T。全线纵列18架短应力线轧机,分为粗轧、中轧、精轧机组,实现全连续高速无扭轧制,设计年产量100万吨碳素及低合金圆钢和螺纹钢。各机组分别由平-立交替布置的轧机组成,其中第16、18架为平/立可转换轧机,均采用专用交流变频电机驱动。在1-11架间采用微张力控制,在第11、12架轧机之间、2#飞剪与精轧机组之间和精轧各机架之间均设置立活套,实现无张力控制轧制。在7-12架中轧机组及13-18架精轧机组前各设一台启停式飞剪对轧件进行切头、切尾及事故碎断,之后,3#成品倍尺飞剪将自动进行切倍尺剪取,步进冷床冷却,及自动捆装,全线以同步运行的辊道输送轧件。

轧钢生产不仅需要主传动电机力矩大、快速传动特性好,还要求整线顺序、同步、准确、可靠运行,因而对电气控制提出了很高要求。后面将简述该线主要电控系统。

2 轧制调节原理

重点说明全连轧机组的微张力控制、活套控制、飞剪控制的技术原理。

2.1 微张力控制

连轧机的粗、中轧机组,由于轧件断面大,一般采用微张力轧制,普遍使用较多的是初始电流法,而且考虑到正常轧制中,轧件温度、摩擦力及延伸率变化和误差对机架转矩的影响等诸多因素,实际仅适用于轧件头部的控制。

微张力调节的手段是,测量计算当前机架(设为N)与上机架(N-1)的转矩差,进而计算出上机架的速度调节量△Vn-1,采用PID调节调整包括第n-1架在内的上游机架的速度,从而实现微恒张力轧制,简略表示各调节量的关系。

张力变化量△F与电机转矩△T,进而与速度△V之间的关系:

F=C△T;△T=-B△nn-1;

式中,△n-1为转速差,C为与减速比、电机效率、轧辊半径有关的系数,B为与轧辊转速、半径和前后滑值以及机架间距、轧件弹性模量等有关的系数。

以第N架为例,第N-1架轧机的PID调节则有:

Vn-1=Kp△Fi+KIundefinedFi+KD(△Fi-△Fi-1);

式中:KP、KI、KD为PID调节增益系数。

而第N-2机架速度调节量为;

undefined;依次类推。

2.2 活套控制

活套控制通过调节轧件在机架间形成的自由弧形,保持无张力状态轧制,调节装置通过检测活套高度偏差,产生速度修正信号,调节机架速度以保持设定值,从而实现轧件秒流量平衡,控制包括起落套控制和套高控制。

起落套的原则是,要求轧件头部进入轧机后,起套辊必须立即升起,轧件尾部离开活套前轧机时,必须立即下落。

有关套量控制,以某机架Hn和该机架前部活套Lm为例,该机架速度调节量可表示为:

Vn=KP△Lm+KiundefinedLundefined;

为保持秒流量平衡,该机架前各机架都需要调整,如:

undefined

如同时第m-1架活套也出现△m-1偏差,则要求Vn-1的速度调节量为:

Vundefined=KP△Lm-1+KiundefinedLundefined;

而综合以上两种情况,Hn-1架总的调节量为:

undefinedundefinedLundefined;

2.3 飞剪的控制

有两种飞剪,一是粗中轧后的切头切尾飞剪,二是精轧后保证产品长度的定尺飞剪,分别简述。

2.3.1 切头切尾飞剪

主要有三种控制:剪切速度、启动和停止控制。

剪切速度:要保持与轧件速度即上游机架速度一致,实际使剪刃速度稍大于轧件速度,以使剪切可靠进行。

飞剪的启动:上游机架装有脉冲发生器,当热金属检测器检测到轧件头或尾部时,启动高速计数,记录发出脉冲(即走离轧机的距离),让内部设定值与实测值比较,在大于或等于时立即启动飞剪。实际系统中,由于存在检测器距机架距离、人工设定的切头、切尾、飞剪的响应时间、离合器的滞后时间等因素,控制计算要进行相应的处理。

飞剪的停车:这需要在不同转速下,使飞剪准确停留在同一位置,以保证下次启动的准确性,为此,在飞剪安装了自整角机,以检测飞剪的角度,通过PLC高速记数器计算控制,停机、松离合器、抱闸制动、飞剪停车。

2.3.2 定尺飞剪

因精轧机出口速度很高,对飞剪的配置要求较高,该线为转鼓型切头剪,主要特点有:装配低惯量直流电机,选用PLC智能高速计数模板,分别记录剪切长度和启动剪切时间,电子凸轮开关用于精确定位飞剪位置。

控制方法为,确定设定值,该值为:L=L1+L2-L3;其中,L1为人工设定长度,L2为热金属检测器到剪刃的距离,L3为启动到剪切轧件的行程。将该值经转化作为相应记数器的脉冲设定值,C1=L*Z0/JD ,其中Z0为一圈转数,J为减速比,D为出口机架辊径。当检测到轧件时,开始计数,当小于等于C1时 启动电机,剪切、制动,然后返回。

2.4 其他控制

如辊道控制、轧件跟踪控制、穿水冷却控制……,以及液压润滑控制等。

3 电气装备和系统组成

3.1 交流变频主传动系统

18架主轧机传动全部为专用大中型交流变频电机,采用先导公司提供的以西门子6SE70系列数字变频器为核心大功率变频装置。该系列变频器采用矢量控制方式,控制性能优异,软件功能丰富,经合理配置和调试,可使系统的运行指标达到甚至超过直流系统。

本轧线的轧机主传动系统和辅助交流变频系统(主要是辊道电机)采用公共直流母线供电方式(见图1)。

采用这种方式的优点是:减少和合理利用设备,结构紧凑,负载交错均衡,在正常工作时若某台设备处于制动状态时(例如抛钢),机械系统返回的能量可以被其它处于电动状态的系统吸收,而不必用制动单元将这部分制动能量吸收,或者采用整流回馈单元使其回馈到电网。这样既起到节能作用,又俭省了部分配置,其母线上的制动电阻只是用于吸收轧线同时停车时系统的制动能量。

由于系统功率较大,整流装置需并联运行,该系统采用12相整流方式,这样可利用并联回路的相位差互相抵消3N次谐波,有利于减少装置谐波量的产生。整流器的总容量等于或略小于逆变器的容量之和,主要基于在连轧线上极难出现所有的逆变器同时都达到过负荷的情况,这样可以满足电机正常过载的要求。

直流辅传动系统包括1#、2#、3#飞剪电机,3#飞剪夹送辊电机,冷床主轴电机。直流电机传动控制系统全部采用西门子原装6RA70系列全数字控制系统。由于冷床采用两台直流电机同时拖动,根据冷床床体主轴的结构,每台电机由一台6RA70装置单独进行拖动,两台电机的控制系统设为主从控制方式。即两个控制系统共用一个速度环,各自有自己的电流环。

3.2 自动化系统硬件配置与网络构成

整个自动化系统由三级控制系统和两层通讯网络构成。基础自动化的三级控制系统,检测采集的第一级由现场信号开关、仪表、人机接口(HMI)等提供;第二级由现场控制的PLC和传动调速控制系统等组成,分别完成各自的控制功能;第三级由带有监控、过程控制以至数学模型功能的上位计算机系统。自动化系统通讯网络分为两层(见图2):

第一层:人机接口与PLC之间及PLC彼此之间联成以太网,实现彼此的信息交换。通过以太网,把轧制工艺参数设定值和对电气设备的操作从人机接口传送到各PLC,把各设备的状态和工艺、电气参数及故障由PLC收集送到人机接口的CRT显示。PLC彼此之间也通过以太网实现控制及数据的传送。

第二层:PLC与各自的远程I/O站之间和调速传动之间采用ProfiBus-DP通讯网络,PLC把设定参数和控制指令传送到各调速传动系统,并收集各调速传动系统的状态和电气参数送到人机接口的CRT上显示。

基础自动化系统采用了西门子公司最新升级PLC S7-400 系列产品和PLC S7-300系列产品。 选用一台CPU416,负责主轧区的速度运算,包含速度级联控制、速度自适应与自学习、微张力计算、活套闭环运算等;选用一台CPU414,负责主轧区内18机架与辅助运输辊的逻辑连锁控制、轧件跟踪、故障的检测、报警、轧机公辅介质(如风、水、油、气等)连锁以及机架换辊锁紧等控制;选用一台CPU414,负责冷床精整区域设备的自动化控制等;选用三台CPU314C分别完成三台飞剪的自动化控制。

4 系统抗干扰、功率因数与谐波治理

工业自动化系统特别是分布式控制(DCS)、现场总线(FCS)系统,由于强弱电交互综合应用,以及新型电力电子装置的大量应用,通过辐射、感应、传导等形式有可能产生不同类型的信号干扰,影响系统稳定,严重时可造成生产中断,成为电子和计算机在工业生产中应用的新问题,目前工程建设设计、安装、使用各方面都十分重视,制定发布新的制造安装标准,研究提出各种有效的解决措施,总结了许多宝贵经验。

在该工程设计安装中,较严格执行了这些标准,如:接地系统采用IEC、ITU标准新的联合接地方法,通过等电位连接至公共接地系统,接地电阻≤1Ω;通信采用屏蔽电缆、标准PROFIBUS总线及工业以太网电缆,敷设尽量避开强电缆线,垂直尽量减少平行,穿管、桥架安装、接地符合规范,尽量做到距离短、分支器少、接头少等等。因此,在调试、试生产中运行比较顺利,尽管如此,仍有时出现一些与信号干扰有关的错误信号,影响开车,正积极查找原因,处理改进。

在功率因数和电力谐波治理方面,由于交流变频电力拖动应用中,采取了减低谐波的较合理供电方案,及长钢坯连续轧制的合理工艺,生产中电网冲击波动电流尚不很严重,目前高低压侧采取了功率因数补偿和静态谐波治理初步方案,有待生产中进行谐波测试,以确定是否加装动态补偿(SVC)。

5 结语

该工程项目目前已投入生产,运行正常。理论和实践证明,大功率交流变频应用于轧钢主传动,取代直流调速系统,是完全可行的技术方式,动静特性指标可达到并超过直流系统,将大大减少设备的维护量,有利于节约电力,提高生产率,已成为国内外轧钢连轧机选型和发展的方向。随着计算机和电力电子技术进展,成本降低,交流调速装置的国产化率和工业应用普及程度将会大大加快,这一点已更加清楚。

参考文献

[1]薛兴昌.冶金自动化.2003.1.

[2]张向葵.电气传动.2007.3.

热连轧机 篇7

关键词：双机架铝带冷连轧机,张力,线性自抗扰,Matlab仿真

张力控制系统是现代工业中广泛应用的控制系统之一[1],它具有多参数、变负载、大时变、 强扰动、非线性等特点。张力在铝带冷连轧中主要起到以下作用: 防止轧件跑偏、增加铝带平直度、降低轧制力、适当调节铝带厚度[2,3]。张力直接影响产品的厚度精度、板形和表面质量,又进一步影响轧制速度,因此为了使轧机能够更快、更好地轧制出质量良好的铝带,必须对张力进行有效控制。

某公司1 850 mm双机架铝带冷连轧机机架间张力采取常规PID控制方式,但是当轧制条件发生变化或控制对象参数改变时,该控制方式难以达到令人满意的效果。因此,笔者设计了一种基于线性自抗扰控制( LADRC) 的张力控制器,该控制器不依赖于被控对象的数学模型,对外部干扰及受控对象模型的不确定因素具有优良的适应性。仿真结果表明该控制器比PID控制器具有更好的动态性能指标、抗干扰能力以及鲁棒性。

1张力控制系统数学模型推导

该公司1 850 mm双机架铝带冷连轧机组主要设备和仪表配置如图1所示。

该机组的2台轧机均为四辊连轧机,主要轧制1xxx ~ 8xxx系列铝及铝合金。机架间安装张力计,用于检测实际张力,采用闭环直接张力控制法,并通过调节主传动电动机转速实现机架间的恒张力控制。由于双机架冷连轧机出口为成品带材,因此为保持成品带材的良好板形,张力控制系统以出口机架为标准,保持出口机架速度不变,主要调节入口机架主传动电动机转速。

假设出口机架入口速度v2H大于入口机架出口速度v1h,张力产生波动且满足式( 1)[4],对速度到张力的传递函数进行推导。

其中,A = Bh

上述式中: FT为机架间张力( 张力系统输出) ; t为时间; A为张力作用所对应的铝带横截面积; E为材料的弹性模量; L为机架间距离; B为带材宽度; h为带材厚度。

在实际生产过程中,机架间带材张力除了受到速差的影响以外,还与带材的前滑量和后滑量有关。随着张力的上升,金属向前流动的阻力减小,从而使前滑量增加。速度与前滑量的关系如下:

式中: v1为入口机架轧辊线速度; f1为入口机架前滑量。

在轧件的屈服范围内,前滑量与张力的关系可以近似地用线性关系表示:

式中: f10为张力发生改变前的前滑量; α 为前滑影响系数。

将式( 3) 代入式( 2) 得到:

再将式( 4) 代入式( 1) 中,可得:

其中,v1h0= v1( 1 + f10) ,为张力发生改变前的入口机架出口速度。

对式( 5) 进行拉氏变换,得到速度到张力的传递函数:

其中,Δv = v2H- v1h0,KT= 1/αv1,τT= L / AEαv1。

该冷连轧机机架间张力系统为一个三环控制系统,由内至外分别是电流环、速度环、张力环,其中电流、速度双闭环系统为张力系统的执行机构。为了保持电枢电流在动态过程不超过允许值,在突加控制量时超调尽可能小,应把电流环校正为Ⅰ型系统; 基于稳态无静差和较好的抗干扰性考虑,速度环应当校正为Ⅱ型系统。机架间张力控制系统动态结构如图2所示。

2张力控制器设计

在生产实际中,机架间张力控制系统常用的电流控制器、转速控制器、张力控制器多采用常规的PID控制器,但高质量产品对机架间张力的准确控制要求越来越高,这就需要对传统的控制方法加以改进,以保证系统在连续高速运转的情况下能够得到极高的轧制精度 。

Fr— 设定张力; Tot— 张力检测滤波常数; ATR— 张力控; ΦASR(s) — 整定后的电流 、 速度双闭环系统; n— 电动机转速; D— 轧辊直径; i— 电动机减速比; γ— 张力 。

2.1张力控制器结构

为了克服传统的PID控制器在实际应用中调节速度慢、抗干扰能力差、鲁棒性差的缺点,笔者在电流环、速度环的设计中仍采用PID控制器,而在张力环控制器的设计中采用了线性自抗扰控制LADRC算法。

LADRC不依赖于被 控对象的 精确数学 模型,采用线性扩张状态观测器实时估计对象模型的摄动和不确定外扰,并将其归结为一个综合扰动量并予以动态补偿[5,6],具有良好的动静态特性、优越的抗干扰特能力和很强的鲁棒性。

针对该张力闭环系统,可采用二阶自抗扰控制器进行控制,为了改善张力闭环的动态响应, 笔者将传统自抗扰控制( ADRC) 中的跟踪微分器( TD) 去掉,并采用线性函数代替扩张状态观测器( ESO) 中的非线性函数[7],形成线性扩张状态观测器( LESO) ,同时通过线性误差反馈环节 ( LSEF) 来生成控制率,以迅速消 除系统误 差。 具体控制结构如图3所示。

二阶LADRC具体的控制算法主要包含以下内容。

线性扩张状态观测器( LESO) :

线性误差反馈环节( LSEF) :

e1、e2— 线性误差反馈环节输入; u0— 线性误差反馈环; b0— 扰动估计量的补偿系数; u— 张力控制器输; z1、z2、z3— 线性扩张状态观测器输出 。

线性自抗扰控制器控制量:

上述式中: f为控制对象的未知部分与外部扰动的总和; ε 为观测器的观测误差; β01、β02、β03、b0、 kp、kd为LADRC的待整定参数。

2.2参数整定方法

观测器参数 β01、β02、β03决定观测精度,根据文献[8]中提出的频域带宽理论,得到利用观测带宽 ωo整定 β01、β02、β03的公式:

式中: 观测带宽 ωo是观测器唯一需要调整的参数,在噪声和采样速率允许的情况下,应尽可能增大观测器的带宽。

联立式( 7) ~ ( 10) ,可得到系统的预期动态方程:

可见,kp和kd决定了LADRC系统的预期动态性能,而二阶动态系统传递函数的标准形式为:

式中: ωn为控制系统的自然频率,也是LESF中唯一需要整定的参数,它决定了控制系统响应的快速性,需要通过控制系统期望的调整时间合理选取; ζ 为阻尼系数。

根据文献[9]的数值寻优方法,可得到kp和kd的整定公式:

因此,满足性能要求的二阶LADRC参数整定步骤,归纳如下[8,10]:

( 1) 令 ωn≈10 /ts( ts为期望的调整时间) ,然后根据式( 13) ,计算kp和kd。

( 2) 根据式( 10) ,计算 β01、β02、β03。

( 3) 由0( 但不包括0) 开始,单调增加参数b0的取值,直到动态性能满足要求,若动态性能不能满足设计要求,则调整参数 ωo。

( 4) 如果满足控制要求,设计结束; 否则,重新调整参数 ωn,然后返回( 2) 。

3仿真研究

根据某公司1 850 mm双机架铝冷连轧机的轧机参数可知,机架间张力传递函数为:

分析其参数不难发现,轧制速度、带材的横截面积、不同材料的弹性模量等参数随着张力系统的运行而变化,因此在不同轧制条件下,得到的控制对象参数KT、τT也不尽相同。经计算,KT= 3 .7~14 .7s /m , τT= 1.5 ~ 58 . 8 s / ( mm 2·Pa ) 。 在实际生产中最常见的轧制情况下, KT= 7.5 s / m , τT= 5 . 0 s / ( mm 2·Pa ) ,在此条件下设计PID及线性自抗扰控制器, PID控制器通过Ziegler-Nicholas法进行整定, LADRC参数按2.2节中的步骤进行整定 。 得到的PID控制器比例 、 积分 、 微分参数为: kp= 1 200 , ki= 480 , kd= 100 ; LADRC控制参数为: ωn= 110 , ωo= 500 , b0= 100。

用Matlab软件进行 仿真,张力给定 值为1 kN,在仿真的第8 ~ 12 s加入幅值为0 . 5 kN的方波干扰,在第20 s时将控制对象参数KT、τT分别变为10. 6 s/m、45. 3 s/( mm2·Pa) ,动态响应曲线如图4所示,动态性能指标如表1所示。

从上述仿真结果可知,采用线性自抗扰控制技术的张力控制系统与传统的PID控制系统相比,具有更好的动态性能、抗干扰能力和鲁棒性, 对控制对象参数变化具有更好的适应性。系统鲁棒性的提升得益于扩张状态观测器,它将控制对象参数的变化作为未知干扰进行估计,从而为实现“模型失配补偿”奠定了良好的基础。

4结束语