厚度模型（精选5篇）
厚度模型 篇1
1 概述
宽厚板厚度精度表征控制水平高低,同时也是厚板的最重要的,也是最基本的质量指标之一。包括:
a)厚度均匀性命中率;即:钢板宽度1/2处沿长度方向上各个位置的厚度值落在平均厚度若干个标准偏差内的比率。
b)平均厚度相对于目标厚度的命中率;即:轧制完成的钢板平均厚度相在合同公差范围内的比率。由于国外装备先进,采用天然气对板坯加热,热值稳定,温度均匀,轧机精度高,再加上控制技术成熟,因此厚度均匀性命中率一般能达到97%;平均厚度相对于目标厚度的命中率能达到98%左右。由于国内装备水平相对较低,普遍采用高炉、焦炉混合煤气对板坯加热,热值不稳定,温度不均匀,再加上控制技术不成熟,厚度均匀性较低,一般厚度均匀性命中率在94%,平均厚度相对于目标厚度的命中率在95%左右。莱钢宽厚板生产线的工艺装备水平比较先进,由西门子奥钢联设计,目前的研究手段可以满足要求,但目前厚度控制精度情况不是很理想,2014年1到4月份厚度控制精度如表1所示,因此研究程序,优化厚度控制模型,以期提高宽厚板厚度命中率。
2 控制模型优化
厚度控制由一、二两级自动化系统组成:
二级系统主要通过数学模型生成道次计划表。分为预计算,后计算、再计算三个步骤。
一级系统主要通过AGC来动态调整辊缝以达到保证钢板厚板一致。AGC系统是以液压缸驱动对辊缝进行动态微调,具备两个基本内闭环,即轧制力闭环和位置闭环。一般与自动位置控制系统即APC系统(电动或液压驱动)一起使用。首先根据二级轧制模型由APC系统设定一个辊缝参考位置,即进行辊缝粗调,在此基础上,采用高响应的伺服油缸来修正轧制过程中的辊缝变化,即进行辊缝精调。
2.1 改善厚度预报偏差,优化弹跳曲线
通过对厚度模型进行推演,得到控制用的模型公式。使用现场数据对模型进行验证。对厚度控制情况进行持续监控,发现在轧制力发生较大偏差时,极易造成厚度偏差。通过优化弹跳曲线,进一步减小预报偏差。弹跳曲线的测量一般由轧机零调过程产生,同时通过液压缸上安装的压力传感器和位移传感器按一定的采样周期自动记录实测的轧制压力和机架弹跳。通过标定过程获得初始辊缝与轧制力分布,去除零调影响。将间隔一定轧制力对数据进行统计得到轧制力与弹跳量的对应关系如表2如示:
通过对轧机弹跳进行测定、评估,并使用评估后的数据对弹跳数据进行曲线拟合,得到用于计算轧机轧制力与弹跳量对应关系的函数。同时,使用表2中数据,描绘出机架弹跳曲线,比较拟合弹跳曲线与实际弹跳曲线,如下图1(其中横轴为轧制力,单位为牛;Y轴为弹跳量,单位m),从图1可以看出两条曲线吻合度较高。
2.2 优化厚度自学习
2.2.1 二级数学模型计算
二级系统主要通过数学模型生成道次计划表。分为预计算,后计算、再计算三个步骤:
1)预计算的目标是确定所有的轧制道次表。预计算是采用板坯数据进行计算的。如果有检测装置,轧线各位置的温度值可以通过温度检测元件得到,否则,温度值需要通过目标出炉温度进行预设定。预计算将确定道次数、厚度分配、触发条件等等。预计算还要对是否超过设备限制(轧制力、功率、变形等)进行校核,并且检查是否达到目标值(厚度、凸度、平坦度、板形、温度等)。
2)后计算在完成一个道次轧制后执行,计算与该道次机架相关的所有相关值。根据实测轧制力、实测辊缝、实测弯辊力等条件计算出轧件的实际出口尺寸。再根据厚度公式计算的厚度和测温仪所测的厚板温度分布,再次计算轧制力和轧制力矩。把这些值与实测值进行比较,得到修正系数。
3)再计算在各道次完成后执行。但是在延迟、操作工输入改变的情况下再计算可以根据要求执行。再计算根据当前的温度、尺寸和从后计算中得到的自学习系数对剩下的道次进行一个新的计算。
2.2.2 优化厚度自学习
采用道次间自学习来初步消除计算偏差。在自学习中,采用短期+长期自学习相结合的方式。按照影响时限和触发条件,辊缝零点自学习可分为短期自学习和长期自学习两种。
1)短期自学习
完成轧制过程中的某个道次轧制后,并通过测厚装置后,获得该道次实测厚度。然后根据实测轧制力、实测辊缝、实测弯辊力等参数计算出钢板的计算出口厚度。把这些值与实测值进行比较,得到的修正因子,我们称为短期自学习因子。短期自学习因子用于对该支钢板下一道次的辊缝设定值进行修正。
2)长期自学习
最后一个道次轧制完成且测厚仪测得钢板实测厚度后,辊缝零点将通过比较实测厚度与厚度模型输出的计算厚度得到一个偏差值,对该偏差进行处理后得到自学习修正因子,我们称为长期自学习因子。长期自学习因子将对下一块钢板的设定辊缝进行修正。
3 效果分析
通过采取以上优化措施,厚度控制效果明显,如图2,2014.5-11月份+/-0.2 mm、+/-0.1 mm厚度命中率平均值较1-4月份分别提高了1.5、3.83个百分点;经过实际生产验证,有效降低厚度尺寸脱合同的比例、同时切实减少了组板厚度、长度余量所占比例,有效提高原材料利用率,显著提高了成材率,降低成本,提高了产品的市场竞争力,具有很好应用推广性。
摘要：宽厚板厚度精度表征控制水平高低,也是最基本的质量指标之一。本文介绍了莱钢4 300 mm宽厚板轧机厚度控制现状,详细论述了控制模型优化措施,通过优化弹跳曲线,改善厚度预报偏差,同时研究二级数学模型计算,对辊缝短期自学习与长期自学习的自适应过程进行优化和完善,采用道次间自学习来初步消除计算偏差,提高宽厚板厚度命中率。
关键词：弹跳曲线,二级数学模型,自学习
参考文献
[1]徐建忠.四辊轧机轧辊弹性变形解析模块的开发[J].轧钢,2003.
[2]赵志业,王鹏翙.热轧厚板及板坯的实用轧制压力公式[J].钢铁,1986(1).
[3]单传东,赵琳.厚度自动控制在莱钢宽厚板轧制中的应用[J].金属材料与冶金工程,2010(6).
[4]孙建亮.面向板形板厚控制的轧机系统动态建模及仿真研究[D].燕山大学,2010.
厚度模型 篇2
热镀锌板主要应用于建筑、汽车和家电行业,是最近十几年发展最快的钢材品种之一。热镀锌镀层厚度控制工艺经历了从手工沾镀法到辊涂法再到吹气法的发展过程,目前气刀在镀锌过程中是控制镀层厚度和均匀度的关键设备。带钢从锌锅中拉出后,利用高速气流的冲击作用将黏附在带钢表面的多余锌液刮回锌锅。影响最终锌层厚度的主要因素有带钢速度us、进气压力p0、气刀距带钢距离Z、刀唇间隙D以及锌液物性等参数,而这些因素对锌层厚度的影响是复杂的、非线性的。
目前国内对气刀的研究主要集中在锌层控制策略以及控制系统结构,而关于锌层厚度数学模型的文献相对较少。国外这方面的研究最早可追溯到Thorton[1]的理论工作,Thorton假设锌层厚度只与气刀作用于带钢表面正压力相关,基于“极大流量”原则推导了锌层厚度计算模型。随后Ellen等[2]在Thorton的基础上考虑了气流切应力的影响,模型计算值与实测数据更加吻合,但模型中压力场的计算很大程度上依赖于经验公式。为了进一步提高锌层厚度计算精度,目前的研究主要集中在带钢表面压力场的计算,以获得更为准确的正压力、切应力分布。Delphine等[3]采用数值方法对气流刮锌过程进行了模拟,同时考虑了锌液和气体的流动,探讨了气流稳定性等方面的问题。Aha等[4]对刮锌过程气体三维流动情况进行了数值模拟,计算了射流压力沿带钢宽度方向的分布,着重研究了带钢边部流场,对带钢边部过渡锌的原因进行了探讨。
本文在Ellen等[2]对锌层厚度解析机理建模的基础上结合数值模拟结果,并以宝钢1550热镀锌机组为验证应用对象,建立了带钢连续热镀锌层厚度预测模型,并对气刀的控制性能进行了研究。锌层厚度预测模型求解策略是:首先应用数值模拟方法,回归分析带钢表面压力与气刀工艺参数、结构参数间关系,然后以此压力分布为边界解析计算最终锌层厚度。这种解析与数值模拟相结合的方法也可以更加灵活地应用于不同的气刀结构和形式。
1 锌层厚度解析计算
对气流刮锌过程物理模型进行合理简化[2],建立的二维流动力学模型如图1所示。模型中忽略带钢表面粗糙度、表面张力、合金化层和氧化影响;忽略带钢基层与锌液接触面的打滑;由于锌液垂直带钢表面方向y的速度远小于锌液沿带钢运行方向x的速度,假设沿锌液厚度方向的压力不变。
锌液二维边界层流动运动方程为
式中,u为锌液速度;p为冲击气流在锌液上的气压;μ为锌液动力黏度;ρ为锌液密度;g为重力加速度。
锌液与气体分界面处边界条件可表述为
式中,us为带钢速度;t为锌层厚度;τ为切应力。
对式(1)积分,并引入边界条件式(2)可得到锌液速度:
由式(3)可得到锌液秒流量:
引入量纲一数
根据Thorton[1]的研究,现实过程中满足流量极大原则dQ/dt=0,得到量纲一锌层厚度:
到此,只需获得带钢表面压力分布即可由式(6)方便的计算出最终锌层厚度。下面借助于数值模拟方法来获得带钢表面正应力、切应力分布。
2 数值模拟研究
2.1 模型简化与工况设计
由于从气刀喷射出气流速度很高,马赫数达0.3~0.6,属于二维稳态、可压缩紊流问题,故选用可实现k-ε模型。运用FLUENT流体力学仿真软件,考虑进气压力、气刀距带钢距离以及刀唇间隙等因素的影响,将气刀物理对象抽象为图2所示数值计算模型。模型中忽略温度对气流的影响;忽略气室中气流压力损失;忽略气流横向效应,简化为平面对称模型。
在气刀入口施加压力入口边界(pressure-inlet);气刀上方施加压力出口边界(pressure-outlet);带钢表面、气刀壁面以及锌锅表面施加壁面边界(wall),并采用非平衡壁面函数法(non-equilibrium wall function)。离散化方式中,压力-速度耦合采用SIMPLE算法,压力、动量方程、k方程和ε方程均采用二阶迎风格式。
模型中考虑气刀进气压力p0、刀唇距带钢表面距离Z以及气刀刀唇间隙D的变化对气流场的影响。参考宝钢1550热镀锌机组气刀结构及工艺参数,取表1所示计算工况,分别计算进气压力对气流场影响规律,刀唇距带钢距离对气流场影响规律和刀唇间隙对气流场影响规律。
2.2 仿真计算结果分析
图3、图4所示为典型工况下带钢表面正压力和切应力分布。另外根据射流力学经典理论[5,6,7]可将正压力分布形式表述为高斯函数:
p=pmaxe-0.693ξ2 (7)
ξ=x/b
式中,pmax为正压力峰值;p为带钢表面正压力;x为沿带钢长度方向坐标;b为压力半值宽。
同理,切应力的分布形式可以表述为
τ=τmax[erf(0.833ξ)-0.2ξe-0.693ξ2] (8)
式中,τmax为切应力最大值;erf为误差函数。
从图3、图4可以看出,上述公式可以准确地描述带钢表面压力的分布形式,即只需得到带钢表面正压力峰值pmax、正压力半值宽b和和切应力峰值τmax等特征参数则可由式(7)、式(8)计算带钢表面正压力和切应力。这样就可借助数值模拟方法对特定结构气刀锌层厚度计算模型和锌层厚度控制性能进行研究。
根据表1所设计工况进行仿真计算。对仿真计算结果进行回归分析得到正压力峰值、压力半值宽和切应力峰值与工艺参数间数学关系式。正压力峰值pmax回归模型为
压力半值宽b和切应力峰值τmax回归模型为
对上述回归模型进行误差分析有:正压力峰值pmax回归误差为±3.9%,回归系数平方值R2=0.998;半值宽b回归误差为±5.2%,R2=0.983;切应力峰值τmax回归误差为±7%,R2=0.981。满足工程应用需求。
3 锌层厚度计算结果
综合解析计算和数值模拟结果,则可得到带钢连续热镀的锌层厚度预测模型,为研究气刀锌层厚度控制性能和离线的工艺优化提供了基础,并针对宝钢1550热镀锌机组的有关数据进行实际建模和应用研究。图5所示为锌层厚度随气刀进气压力变化规律。锌层厚度随进气压力增大而减小,且随压力的增大斜率逐渐减小,即增大气刀压力有助于抑制气流压力波动带来的干扰,提高锌层厚度稳定性。图6所示为锌层厚度随Z/D变化规律,锌层厚度随Z/D增大而增大。当Z/D<8时,Z/D变化对锌层厚度影响较小,而当Z/D>8时,Z/D变化对锌层厚度影响显著。出现这种分段性差别的原因是:当Z/D较小时,高速气流在冲击锌液前还未充分发展,随着Z/D的增大流场完全发展,带钢表面的压力也随之衰减。因此为提高锌层厚度稳定性,在气刀使用工艺中应当避开Z/D=8这一临界区域,同时为抑制带钢抖动对锌层厚度的影响,应尽量保证气刀距带钢表面距离处于Z/D<8这一区域。
图7所示为锌层厚度随带钢速度变化规律,锌层厚度随带钢速度增大而增大。现代热镀锌生产工艺往往是在保证基板耐腐蚀性能要求的前提下,提高锌液的利用率,这就需要降低镀锌层重量,而这又与提高机组速度(高生产效率)相矛盾。这对气刀锌层厚度控制能力和控制精度都提出了更高的要求,也是目前先进气刀的发展趋势之一。
为进一步验证模型的计算精度,取1550热镀锌机组90卷带钢的工艺参数进行计算,并与实测值进行了对比。由图8可见模型计算值与实测值比较接近,误差保持在13%以内,证明本文模型可用于气刀锌层厚度控制的预设定计算。
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4 结论
本文基于解析机理建模与数值模拟相结合的方法,建立了带钢热浸锌锌层厚度预测模型,模型中考虑气刀进气压力、气刀距带钢距离、刀唇开口度、带钢速度以及锌液物性等工艺参数。模型计算值与现场实测值比较接近,误差不超过13%,可用于在线锌层厚度的预设定。
结果表明,在气刀使用工艺中增加气流压力、减小气刀距带钢距离更有利于锌层厚度的稳定。
参考文献
[1]Thornton J A.An Analytical Description of the JetFinishing Process for Hot-Dip Metallic Coating onStrip[J].Metall.Trans.B,1976,7B:607-618.
[2]Ellen C H,Tu C V.An Analysis of Jet Stripping ofLiquid Coatings[J].Journal of Fluids Engineering,1984,7B(12):399-404.
[3]Delphine L.Numerical Si mulation of Gas-Jet Wi-ping in Steel Strip Galvanizing Process[J].ISIJ In-ternational,2005,45(2):214-226.
[4]Aha KJ,Chung M K.A Noble Gas Wiping Systemto Prevent the Edge Overcoating in Continuous Hot-dip Galvanizing[J].ISIJ International,2006,46(4):573-578.
[5]董志勇.射流力学[M].北京:科学出版社,2005.
[6]Sang J K.Numerical Analysis of Edge Over-coat-ing in Continuous Hot-dip Galvanizing[J].ISIJInternational,2003,43(10):1495-1501.
厚度模型 篇3
由于风载荷对输电线路的影响, 输电线路覆冰监测终端传感器采集到的数据是静态参数和动态干扰的叠加, 采用相应数据处理方法消除低频率大振幅的导线舞动等动态干扰, 进而得到输电线路稳态时状态参数, 再进行等值覆冰厚度计算。因此本文基于静力学, 根据输电线路稳态时导线状态参数和气象参数求取导线等值覆冰厚度。
1.绝缘子串悬挂点静力学分析
绝缘子串悬挂点静力学分析如图1所示。在垂直平面竖直方向上, 忽略绝缘子串、金具风载荷及冰载荷, 绝缘子串拉力在竖直方向上的分力与绝缘子串及金具自身重力、主杆塔所承受的导线自重和主杆塔所承受的线路冰载荷相平衡, 故由静力学平衡方程得:
式中:Fv——绝缘子串轴向拉力F在竖直方向的分量;Gi——绝缘子串和金具自重;G0——主杆塔所承受的导线自重;Gice——主杆塔所承受的线路冰载荷。
由空间几何知识可知, 绝缘子串风偏角η、绝缘子串偏斜角θ、风偏平面内绝缘子串偏斜角θ'、绝缘子串与竖直方向的夹角θ''之间的关系为:
因此竖直方向上综合载荷大小为:
考虑横向风载荷对输电线路的影响, 将公式 (1) 中的各参数映射到风偏平面内即可, 因此求得风偏平面内主杆塔所承受的导线自重载荷和冰载荷, 即可求得导线等值覆冰厚度。
2.导线长度及迭代初值
由于导线弧垂一般较小, 为简化工程计算, 常常忽略导线的刚性而将其认为绳索, 利用斜抛物线方程来代替悬链线方程。输电线路无风时, 垂直平面档距内导线长度S为:
式中:L——档距;β——高差角;γ——导线垂直综合比载;σ0——导线水平应力。当导线无覆冰时, γ等于导线自身比载γ0, 当导线覆冰时, γ等于导线自身比载γ0与冰载荷比载之和。
第一次迭代计算时, 假设导线无覆冰, 则b0=0, 其中b为导线等值覆冰厚度, γ1等于导线自身比载γ0, 并假设导线长度S1等于导线安装时长度S0, S0为可从输电线路设计资料中查到, 则根据公式 (5) 可求得档距内导线水平应力σ0及此时γ/σ0整体值。
3.风偏平面内参数计算
输电线路受固定风载荷影响时, 线路导线将偏离垂直平面而位于风偏平面内, 主杆塔和小、大号杆塔及导线在风偏平面内的模型如图2所示, 风偏平面与垂直平面之间的夹角即为绝缘子串风偏角η, 输电线路在垂直平面内的相关计算公式同样适用于风偏平面, 只需将相关参数从垂直平面归算到风偏平面即可。
在风偏平面内小、大号杆塔侧的导线最低点到主杆塔的水平档距L'a、L'b分别为:
式中:h为高差, 当右侧悬挂点高于左侧时为正值, 否则为负值。将公式 (5) 的计算结果代入公式 (6) 和 (7) 即可得L'a、L'b。此外, 由相关文献可知, 风偏平面内小、大号杆塔侧导线最低点到主杆塔的导线长度S'a、S'b分别为:
因此, 将公式 (5) 、 (6) 、 (7) 的计算结果代入公式 (8) 和 (9) 即可得S'a、S'b。在风偏平面内, 为简化工程计算, 常常假设大小号杆塔端绝缘子串沿相同方向和大小偏移, 即不考虑不平衡力和风载荷对垂直平面内档距L和导线原始长度S0的影响。对于同一档距, 当风偏固定时, 由于L'a、L'b、S'a、S'b的计算结果只与γ/σ0的值相关, 因此计算过程中通过γ/σ0的值来计算将大大简化计算过程和计算量, 并可减小小数取舍计算误差, 提高计算精度。
受风偏影响, 由于La/L1>L'a/L'1, 导线在风偏平面竖直方向的最低点与导线在垂直平面竖直方向的最低点不相同, 即导线最低点发生偏移且最低点向高杆塔悬挂点侧偏移, 故主杆塔所承受导线自重和冰重的导线等效长度应为风偏平面等效垂直档距内导线长度, 因此主杆塔所承受的导线自重G0和主杆塔所承受的线路冰载荷Gice分别为:
式中:A——分裂导线截面积, 则γ0A即为分裂导线单位长度重量;p——分裂导线的分裂数;qice——分裂导线单位长度所承受的冰载荷。当高差较大主杆塔较高常出现S'a大于小号侧档距线长S1 (或S'b大于大号侧档距线长S2) , 则表明导线虚拟最低点落在档距外, 导线实际最低点位于低杆塔悬挂点, 此时导线对低杆塔悬垂点的拉力为水平拉力和竖直向上拉力的矢量和, 竖直向上拉力大小等效为导线虚拟最低点到低杆塔悬挂点导线垂直综合载荷, 此时G0和Gice分别为:
或
同理, 当主杆塔较低出现S'a小于0 (或S'b小于0) 时, 也表明导线虚拟最低点落在档距外且导线实际最低点位于主杆塔悬挂点, 此时导线对主杆塔悬垂点的拉力为水平拉力和竖直向上拉力的矢量和, 此时G0和Gice分别为:
或
此外, 根据实际情况, G0和Gice还可能是公式 (11) ~ (14) 之间的其他组合。
4.风偏平面内静力学分析
在风偏平面竖直方向上, 由静力学分析可得, 竖直向上的绝缘子串拉力与竖直向下的绝缘子串及金具自重、导线自重、线路冰载荷及风载荷的综合作用力相平衡, 故有:
因此, 将公式 (1) 、 (10) ~ (14) 代入式 (15) 可计算得到导线单位长度等值覆冰重量qice。假设覆冰外形为均匀圆柱体, 且覆冰类型为雨凇, 覆冰密度ρ为0.9×10-3kg/ (m.mm2) , 根据覆冰质量不变换算法, 则等值覆冰厚度b为:
式中:g——重力加速度常数, 一般取9.80665N/kg。因此将qice代入公式 (16) 即可得到导线等值覆冰厚度bn, n为循环迭代计算次数, 与等值覆冰厚度bn-1相比, 若bn与bn-1之差小于某一个阈值ε, 则停止此次等值覆冰厚度计算, 并得到等值覆冰厚度精确值, 否则需要循环迭代计算, ε为等值覆冰厚度计算精确度。
5.循环迭代更新值计算
对于已经架设好的输电线路, 由于导线应力小于导线弹性极限时, 一般只考虑导线的弹性形变和由温度而引起的热胀冷缩, 而忽略导线的塑性形变, 因此, 在输电线路导线覆冰监测时, 档距内导线实际长度S为:
式中:σ'av——档距内导线平均应力;σav0——安装时导线平均应力, 可通过安装时导线水平张力计算得到;T——当前大气温度, 可通过大气温度传感器测得;T0——导线安装时大气温度;E——导线弹性系数;α——导线温度线膨胀系数;T0、E和α可通过查看设计标准和导线标准得到。
竖直方向上, 风偏平面内导线平均应力σ'av为:
因此将公式 (18) 的计算结果代入公式 (17) 可得档距内导线新长度Sn+1。此时导线垂直综合比载
γn+1为:
将公式 (17) 和 (19) 的计算结果代入公式 (5) ,
可得到档距内导线新水平应力σ (n+1) 0, 因此, 可依次循环迭代计算直到满足等值覆冰厚度计算精确度ε要求。
此外, 上述方法还可用于计算架空输电线路地线的等值覆冰厚度。当两杆塔等高或者高差h很小时, 可忽略高差对等值覆冰厚度的影响, 认为h和β为0, 可进一步简化计算过程。
二、覆冰厚度力学计算模型验证
以某500k V 4×LGJ-630/45线路中的直线杆塔为例进行覆冰厚度力学计算模型验证。根据参考文献[6]中序号为149和150的两座杆塔数据, 149号主杆塔最低点在档距内, 150号主杆塔大号侧虚拟最低点在档距外, 第2节覆冰厚度计算模型设定为模型1, 模型2不考虑导线虚拟最低点落在档距外, 模型3不考虑迭代运算, 通过Matlab进行仿真计算, 其中ε设置为0.05mm, 并综合比较模型1、模型2和模型3, 仿真计算结果如表1所示, 其线路覆冰厚度计算过程分别如图3a、3b所示。
由表1可知, 通过循环迭代方式, 模型1和模型2计算精度相当, 这是由于当迭代收敛时模型1和模型2的冰载荷与线路参数趋同, 模型3计算结果为模型1第1次计算结果并且计算误差较大。因为若不考虑迭代计算, 则不知道覆冰对导线长度的影响, 对垂直档距的计算有较大误差。
由图3a可知, 当导线最低点在档距内时, 模型1和模型2收敛方向和收敛速度都相同, 因为当导线最低点在档距内时, 模型1与模型2导线自重载荷和冰载荷计算方法相同。
由图3b可知, 当导线虚拟最低点在档距外时, 模型1收敛速度比模型2收敛速度快。因为当导线虚拟最低点在档距外时, 模型1在计算线路参数时考虑了导线冰载荷的影响, 使计算结果更接近覆冰厚度收敛值。
对150号杆塔线路覆冰厚度Matlab仿真计算时, 模型1通过γ/σ0整体值计算线路参数时迭代收敛用时0.000408s, 当线路参数通过γ和σ0值进行计算时, 迭代收敛用时0.000470s, 因此通过γ/σ0整体值计算线路参数约提高13%模型计算效率, 这是由于计算线路参数时通过γ/σ0整体值每次迭代可减少6次较复杂的小数除法运算, 可简化计算过程并减少小数除法计算量。覆冰监测终端控制器资源有限, 除法运算往往占用较多资源, 因此本文提出的模型1对终端控制器将有更大计算效率的提升。
综上所述, 通过仿真计算, 本文提出的考虑大高差时导线最低点落在档距外面的闭环覆冰厚度计算模型具有较好的准确性且收敛速度快, 对覆冰监测系统具有一定参考价值。
三、结语
本文综合考虑导线长度与应力及温度的关系、导线虚拟最低点落在档距外面的特殊情况, 有效提高了等值覆冰厚度计算结果的精确性和准确性。通过γ/σ0整体值来计算线路参数将大大简化计算过程和计算量, 约提高13%模型计算效率。
该模型覆冰厚度计算误差较小, 满足工程监测要求, 对覆冰监测系统准确监测具有一定参考价值。
参考文献
[1]张文亮, 于永清, 宿志一等.湖南电网2008年冰雪灾害调研分析[J].电网技术, 2008, (8) :1-5.
[2]李庆峰, 范峥, 吴穹等.全国输电线路覆冰情况调研及事故分析[J].电网技术, 2008, (9) :33-36.
[3]李正, 杨靖波, 韩军科等.2008年输电线路冰灾倒塔原因分析[J].电网技术, 2009, (2) :31-35.
[4]王黎明, 李海东, 梅红伟等.输电线路覆冰在线监测系统国内外研究综述[J].高压电器, 2013, (6) :48-56.
[5]邢毅, 曾奕, 盛戈皞等.基于力学测量的架空输电线路覆冰监测系统[J].电力系统自动化, 2008, (23) :81-85.
厚度模型 篇4
宽厚板轧制是多道次间歇式往复轧制, 钢板的多次咬入、抛钢以及头部无张力自由变形是宽厚板轧制不同于连轧卷板生产的主要特点。在钢板咬入过程中, 钢板头部受咬钢冲击、工艺冷却、头部温降、液压缸油柱和轧机弹跳恢复等因素影响, 头部厚度波动剧烈, 如果补偿不当, 头部厚度就会产生超差。
邯郸钢铁集团有限责任公司3 500 mm宽厚板轧机原来虽采用了三角形头部厚度补偿模型[1,2],
但钢板头部厚度超差仍然很严重。头部厚度超差后, 如果采取增大头部剪切量, 会造成短尺并影响钢板成材率;如果进行厚度改判, 则既影响公司利润收入, 同时又给生产组织带来很大困难。因此, 我们对钢板头部厚度补偿模型进行了研究, 提出了替代三角形头部厚度补偿模型的变斜率头部厚度补偿模型。该模型2009年6月投入使用后, 钢板头部厚度超差基本控制在0.2 mm内, 头部厚度超差严重问题基本解决, 减小了切头量, 提高了产品成材率。
1宽厚板头部厚度超差原因
宽厚板头部厚度超差和不均匀主要受以下两方面因素影响。
(1) 温度影响。
轧制过程中, 钢板温度受热辐射、对流、高压水除鳞和轧辊冷却水等因素的影响, 钢板头部的散热面积较大, 使得头部温度比中间部分低。根据实测, 钢板头部温度一般要比中间部分低40 ℃左右, 因此变形抗力增加, 从而引起轧机弹跳增大, 头部变厚。可见, 温度因素是造成钢板头部厚度超差的主要原因之一[3,4]。
(2) 液压缸油柱的弹性压缩。
钢板在咬钢过程中, 液压缸内部油柱会发生弹性压缩, 而后逐渐恢复, 这个过程会维持200～300 ms, 该过程AGC不参与控制, 如果不进行补偿, 也会造成钢板头部比中间偏厚[5]。
2三角形头部厚度补偿模型分析
钢板头部冲击咬入时, 产生很大的冲击轧制力, 轧机弹跳变大, 同时液压缸油柱受压收缩到最小, 这两种因素使实际辊缝达到最大值。之后, 随着轧制力减小到正常值, 轧机弹跳和液压缸油柱压缩逐步恢复, 并且在控制系统位置闭环调节作用下, 达到设定辊缝值。若不采取任何补偿措施, 头部辊缝的变化趋势如图1中预测辊缝Spre所示。
Sset—设定辊缝;Spre—预测辊缝;ΔS1—初始头部补偿量;S1—补偿后的头部实际辊缝;ΔS—最大辊缝弹跳量;tB— 产生咬入信号的时间;tS—辊缝恢复结束时间
在实际生产中, 由于每道次总弹跳量和恢复时间不尽相同, 因此难以实现对每道次的精确补偿, 考虑到成品道次头部厚度为各道次轧制的累积效应, 所以兼顾各个道次制定一个相对适中的统一补偿值, 就应该可以把成品头部厚度控制到要求的精度。
根据图1中的预测辊缝曲线, 厚度控制系统原来采用的是三角形头部厚度补偿模型, 即:未咬钢时, 初始头部补偿量ΔS1累加到油柱高度 (实际辊缝相应减小) ;咬入时, 当AGC系统连续50 ms采集的总轧制力大于5 000 kN, 则产生咬钢信号, 之后200 ms内头部补偿量按照固定斜率逐步减小至0。
3变斜率头部厚度补偿
3.1补偿曲线
通过对26块钢板的头部厚度跟踪发现, 经过三角形头部厚度补偿后, 头部厚度仍然波动剧烈, 且在距头部500～700 mm的范围内出现局部凹点, 并且随着道次的增加、钢板厚度的减小, 局部凹点距头部的距离也相应增加。综合考虑每道次头部补偿的叠加并考虑道次延伸的前提下, 根据凹点距离和轧制速度计算产生局部凹点的时刻, 得出该时刻约在咬钢后60 ms左右, 三角形头部厚度补偿及与其对应的出口厚度曲线如图2所示。
href—目标厚度;S2 —变斜率头部厚度补偿后的实际辊缝;ΔS1—头部厚度初始补偿量;ΔS2—变斜率后头部厚 度初始补偿量;t1—厚度平衡点时间
由图2可见, 采用三角形头部厚度补偿时, 在到达局部凹点之前, 存在一个与钢板整体厚度相同的点, 把这一点称为厚度平衡点, 厚度平衡点之前厚度比平均厚度厚, 厚度平衡点之后厚度比平均厚度薄。因此, 我们以该点作为补偿基准点, 对三角形头部厚度补偿曲线进行修改, 在厚度平衡点之前加大补偿量, 厚度平衡点之后减小补偿量, 即以厚度平衡点为基点, 补偿曲线逆时针旋转。这样, 增加50～110 ms 区间补偿曲线的斜率, 然后以110 ms为转折点, 改变补偿曲线斜率, 直到250 ms时, 补偿量减小到0, 变斜率头部厚度补偿曲线如图2所示。
3.2控制效果对比
3.2.1 头部厚度测量点选择
头部厚度跟踪采用23点测量法, 头部A, D点沿板坯纵向中心线距头部40 mm, B, C点为圆角过渡处测量点。切头后钢板的A, B, C, D点被切除, AB端头边部从足宽处第1点开始, 测量有效长度2 000 mm, 测量点间隔100 mm, 到第21点处结束;DC端头边部从足宽处第51点开始, 测量有效长度2 000 mm, 测量点间隔100 mm, 到第31点处结束, 如图3所示。
3.2.2 两种补偿模型头部厚度对比
采用三角型头部厚度补偿时, 跟踪测量了4块钢种为Q345E、成品规格为32 mm×2 500 mm的钢板, 其头部厚度波动如图4 (a) 所示。相对于平均厚度, 4块钢板头部AB端超差分别为:0.44, 0.30, 0.34, 0.36 mm;DC端超差分别为:0.54, 0.56, 0.43, 0.55 mm, 超差范围达0.3～0.6 mm。
为了对比两种头部厚度补偿模型的实际控制效果, 采用变斜率头部厚度补偿模型后, 跟踪测量了4块同钢种、同规格的钢板, 其头部厚度波动如图4 (b) 所示。
可见, 采用变斜率头部厚度补偿模型后, 头部超差范围减小到了0.2～0.3 mm。通过其他规格产品的头部厚度波动对比, 采用变斜率头部厚度补偿比三角形头部厚度补偿的钢板头部厚度超差均减小了50%以上, 大大降低了由于头部超差而造成的厚度改判。
4咬钢速度对头部补偿的影响
由于轧机弹跳受咬入速度影响较大, 咬入速度越大, 冲击轧制力越大, 轧机弹跳也越大, 因此为了控制头部厚度, 相应补偿量也应该加大。但液压系统有最大压下速度限制, 因此在高速咬钢时, 即使加大头部厚度补偿量, 也会由于液压缸不能及时响应, 辊缝不能即时调整, 导致头部厚度补偿效果难以达到预设效果。所以, 变斜率厚度补偿模型参数必须与一定的咬入速度相对应。
根据工艺要求, 邯钢3 500 mm宽厚板轧机主电动机转速设定为4挡: 25, 45, 55, 70 r/min。在咬入速度为工艺要求的25 r/min时, 变斜率模型参数ΔS1和ΔS2分别取0.3 mm和0.075 mm, 这时头部厚度补偿能够达到如前所述的理想效果。但是咬入速度是受操作工控制的, 为了提高产量, 有时会采用45 r/min的转速咬钢, 此时冲击大大增大, 使用相同参数的变斜率补偿模型, 头部厚度控制效果不理想。
举例说明如下:轧制钢种为Q345E、成品规格为16 mm×2 500 mm的钢板, 咬钢速度分别为25 r/min和45 r/min时, 其头部厚度波动如图5所示。 咬钢速度为25 r/min时, 钢板头部AB端超差为0.20 mm, DC端超差为0.21 mm;咬钢速度为45 r/min时, 钢板头部超差明显变大, 头部AB端超差达0.31 mm, DC端超差达0.41 mm。所以, 采用变斜率头部厚度补偿方法轧制时, 必须严格执行咬入速度制度, 头部厚度超差的控制才能达到理想效果。
5模型的实现
变斜率头部厚度补偿模型算法由机架控制器Simatic TDC实现, 采用CFC图形编程, 其控制周期为1 ms, 采用延时功能块进行时间控制。在50～110 ms期间, 初始头部厚度补偿量ΔS1为0.3 mm;110～250 ms期间初始头部厚度补偿量ΔS2为0.075 mm。则第1段斜率为3.75×10-3 mm/ms, 每个控制周期补偿量相应减小3.75×10-3 mm;改变后斜率为5.357×10-4 mm/ms, 每个控制周期补偿量相应减小5.357×10-4 mm。至250 ms时刻, 头部厚度补偿量减小为0, 实现变斜率头部厚度补偿过程。
6结论
头部厚度补偿的本质是为了抵消头部咬入时实际辊缝的变化, 使钢板头部厚度与钢板中间厚度一致, 减小产品的同板差。通过对三角形头部厚度补偿和变斜率头部厚度补偿的分析以及实际应用效果对比, 得到如下结论:
(1) 相对三角形补偿曲线, 变斜率头部厚度补偿曲线能更精确地补偿实际辊缝的变化, 同板差减小了50%以上。
(2) 采用变斜率头部厚度补偿后, 头部厚度超差由原来的0.5 mm减小到0.2 mm左右, 通过调整补偿曲线的位置和斜率, 头部厚度超差还可进一步减小。
(3) 咬入速度对轧机的弹跳有较大影响, 变斜率补偿模型只能与一定的咬钢速度相对应, 因此轧制时必须严格执行咬入速度制度。
摘要：宽厚板轧制时, 钢板头部咬入冲击将对轧机弹跳产生影响, 若不采取补偿措施, 头部厚度将超差严重。邯郸钢铁集团有限责任公司3 500 mm轧机原来虽采用了三角形头部厚度补偿模型, 但头部厚度超差仍达0.5 mm左右。通过对钢板头部厚度数据的分析, 找出了头部厚度波动规律, 提出了变斜率头部厚度补偿改进模型。采用该模型并严格执行咬入速度制度后, 头部厚度超差减小到0.2 mm左右。
关键词：宽厚板,轧机弹跳,变斜率,头部厚度,补偿模型
参考文献
[1]孙涛, 杜平, 刘相华, 等.一种新型中厚板头部厚度控制方法[J].钢铁, 2008, 43 (10) :47-50.SUN Tao, DU Ping, LIU Xiang-hua, et al.A new gaugecontrol method for plate head[J].Iron and Steel, 2008, 43 (10) :47-50.
[2]王振忠, 吴尚超, 闫伟伟.HAGC头部沉入补偿在中板厂的应用[J].宽厚板, 2008, 14 (6) :40-41.WANG Zhen-zhong, WUShang-chao, YAN Wei-wei.Ap-plication of the roll gap immersion compensation on HAGCsystem in medium plate rolling plant[J].Wide and HeavyPlate, 2008, 14 (6) :40-41.
[3]邱红雷, 胡贤磊, 赵忠, 等.中厚板轧制过程中的辊缝设定模型及其应用[J].钢铁, 2004, 39 (12) :36-39.QIU Hong-lei, HU Xian-lei, ZHAO Zhong, et al.Gapset model and application in plate rolling process[J].Ironand Steel, 2004, 39 (12) :36-39.
[4]丁修堃, 于九明, 张延华, 等.中厚板平面形状数学模型的建立[J].钢铁, 1998, 33 (2) :33-35.DING Xiu-kun, YU Jiu-ming, ZHANG Yan-hua, et al.Establishment of mathematical models for plate view pat-tern control of plate[J].Iron and Steel, 1998, 33 (2) :33-35.
厚度模型 篇5
我国鞍山钢铁(集团)公司1700mm、宝山钢铁股份有限公司2050mm两套大型热连轧机和宝钢集团上钢三厂3300mm宽厚板轧机引进的都是西门子厚控数学模型。作者对西门子厚控数学模型进行了深入研究,并于1996年7月对宝山钢铁股份有限公司2050mm热连轧机厚控数学模型进行改进并取得成功[5,6]。之后又对攀枝花钢铁(集团)公司1450mm热连轧机的GE厚控数学模型进行了分析,发现其与西门子模型类似,因此于2003年7月采用DAGC对其进行了改进并获成功。
日本三菱或东芝的厚控数学模型在我国应用比较多,例如武汉钢铁集团1700mm热连轧机引进的是东芝厚控数学模型,宝山钢铁股份有限公司1580mm热连轧机、宝山钢铁股份有限公司不锈钢分公司1780mm热连轧机、宝山钢铁股份有限公司新建1880mm热连轧机均引进的是日本三菱厚控数学模型,鞍山钢铁(集团)公司1780mm热连轧机和唐钢CSP等均为从日本引进三菱或TMEIC的模型。宝钢1580mm热连轧机改造中采用了修改模型参数方法实现了DAGC功能,提高了厚控精度,取得成功。
1 西门子和GE模型的分析和改进
1.1 西门子厚控模型
西门子厚度控制模型是GM-AGC厚控模型,它与DAGC相比,主要缺点是响应速度较慢、精度较低。作者经分析和研究发现,西门子方法可以很方便地用DAGC进行改进。具体做法是将位置与厚度环之间的积分环节改成比例连接,西门子厚控模型:
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其中,Δh=h计-h设
h计=S+P/M+α
式中,ΔS为辊缝调节量;M为轧机刚度;Q为轧件塑性系数;h计为计算厚度;h设为设定厚度;S为机械辊缝;P为实测压力;α为修正系数。
改进后的模型为[7]:
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其中,undefined
式中,ΔSk为k时刻辊缝调节量;C为可变刚度系数;ΔSk-1为实测辊缝与设定值之差;ΔPk为实测压力与设定值之差;Mc为当量刚度。由原系统的实测压力和辊缝,很容易求得ΔPk和ΔSk-1,从而求得ΔSk。
宝钢2050mm热连轧机为七机架热连轧机,于1984年引进了西门子厚控模型。分析发现用DAGC对西门子厚控模型进行改进可以提高厚控精度,因此由钢铁研究总院与宝钢热轧厂合作于1996年完成了改造工作。表1为当年实验对比结果。
1.2 GE厚控模型
攀钢1450mm热连轧机为六机架,F1~F3为电动压下,F4~F6是液压压下系统。F4~F6厚控数学模型是从美国GE公司引进的。
攀钢采用的GE厚控模型如下:
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其中,undefined
式中,Δh为轧机压下量;KM为轧件硬度;B为轧件宽度;Qp为几何因子;R′为轧辊压扁半径。
由于式(3)是测厚计厚控数学模型的通用表达式,因此,undefined项与通常描述的压下效率系数undefined相同,它表述厚差转化为辊缝调节量的转换系数,所以有等式undefined,再引用西门子厚控数学模型[8]中的硬度计算公式:
undefined
则可推得undefined
以上推导表明,可以认为GE厚控数学模型与西门子数学模型相似,且GE厚控模型的几何因子Qp为压下率的2倍。因此可以采用DAGC对其进行改进。
DAGC于2003年7月在攀钢1450mm热连轧机投入使用,比原来用GE公司AGC厚控模型的厚控精度有明显提高。2004年新的过程自动化系统投入正常使用后,又对DAGC的控制参数进行了精调,使其厚控精度得到进一步提高,特别是轧制较厚带钢时的厚控精度有很大改善,质量指标达到1/4ASTM 95%以上(国际上比较常用的美国带钢厚控精度标准,1/4表示允许厚差减小到原厚差的1/4)。2008年对厚控数学模型进行了进一步改进,在热连轧机上首次投运流量AGC,投入流量AGC后与原AGC厚控系统精度对比如图1所示。
攀钢1450mm热连轧机控制系统由攀钢和冶金自动化研究设计院负责改造,该项目获得2005年四川省科技进步一等奖和2006年国家科技进步二等奖。
2 三菱或东芝模型的分析和改进
三菱和东芝的厚控数学模型都是GM-AGC型,其模型如下:
undefined
模型中的厚差由弹跳方程根据压力、辊缝实测值计算得到。公式中的K和α两个参数可按实际经验或计算机仿真实验的方法确定,这两个参数与轧件特性有关,所以很难保证最佳值。而DAGC只有一个当量刚度参数Mc需要确定,它很容易给定,一般取5~10倍的轧机刚度M值,因此系统调整十分方便,具体取值可根据换轧辊后的实际轧辊偏心量取值,偏心量小时Mc可取大些,偏心量大时Mc可取得偏小一些。
另外,压力AGC由于受轧辊磨损、热膨胀、油膜轴承的油膜厚度等的影响,其厚控精度不能高于0.02mm,所以必须有监控AGC共用。压力AGC与监控AGC的相关性对系统设计和参数优化来说就十分重要了。理论分析和实践证明:DAGC与监控AGC是自动解耦的[9],而GM-AGC与监控AGC则相互影响。由此可以看出,DAGC与三菱或东芝模型GM-AGC模型相比所具有的优势。
由宝山钢铁股份有限公司宝钢分公司热轧厂、上海宝钢研究院和东北大学合作,采用改变式(5)中K和α参数的方法,在1580mm热连轧机上实现了DAGC功能,取得了明显效果,见表2。
3 结论
对鞍钢、宝钢等引进西门子厚控数学模型的分析结果表明,用DAGC改进西门子厚控数学模型可提高厚控精度,实践证实改用DAGC后使厚控精度提高了一倍。
分析证明GE厚控数学模型与西门子数学模型是相似的,攀钢1450mm精轧机组由国内负责改造,采用DAGC改进GE厚控数学模型后,取得了成功。
分析得到DAGC与日本测厚计数学模型相比具有两个优点:DAGC只有一个参数需要调节,且可调范围较宽,而测厚计型有两个参数需要调节;DAGC与监控AGC相互无影响,是自动解耦的,而测厚计型与监控AGC却有相互影响。
参考文献
[1]陈德福,姚建华,孙海波,等.动态设定厚控方法和锁定保持法在中厚板轧机上应用[J].一重技术,1992(1):42-51.
[2]李炳燮,陈德福,孙海波,等.冷连轧机液压AGC微型计算机控制系统[J].冶金自动化,1988,22(1):19-23.LI Bing-xie,CHEN De-fu,SUN Hai-bo,et al.Microcom-puter controlled system of hydraulic AGC for continuouscold rolling mill[J].Metallurgical Industry Automation,1988,22(1):19-23.
[3]史庆周,孟庆有,赵恒传,等.高速铝板轧机液压厚调计算机控制系统[J].自动化学报,1990,16(3):276-280.SHI Qing-zhou,MENG Qing-you,ZHAO Heng-chuan,etal.The computer control system of gauge regulation basedon liquid press for high speed aluminium plate rolls[J].Acta Automatica Sinica,1990,16(3):276-280.
[4]张进之,戴学满.中厚板轧制优化规程在线设定方法[J].宽厚板,2001(6):1-9.ZHANG Jin-zhi,DAI Xue-man.On-line set-up method ofmedium and heavy plate rolling optimizing schedule[J].Wide and Heavy Plate,2001(6):1-9.
[5]居兴华,赵厚信,杨晓臻,等.宝钢2050热连轧板带厚控系统的研究[J].钢铁,2000,35(1):60-62.JU Xing-hua,ZHAO Hou-xin,YANG Xiao-zhen,et al.Research of the gauge control system for 2050 hot stripmill at Baosteel[J].Iron and Steel,2000,35(1):60-62.
[6]杨广,金学俊,解建平,等.现代化的宝钢2 050 mm热连轧机组[J].轧钢,2002,19(2):41-43.YANG Guang,JIN Xue-jun,XIE Jian-ping,et al.Themodern 2 050 mm hot strip mill of Baosteel[J].SteelRolling,2002,19(2):1-43.
[7]张进之.压力AGC系统参数方程及变刚度轧机分析[J].冶金自动化,1984,8(1):24-31.
[8]张进之,王琦,杨晓臻,等.宝钢2 050 mm热连轧设定模型及自适应分析研究[J].钢铁,2001,36(7):38-41.ZHANG Jin-zhi,WANG Qi,YANG Xiao-zhen,et al.Analytical study on setting model and self-adaption on2 050 mm hot strip mill at Baosteel[J].Iron and Steel,2001,36(7):38-41.
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