（控制理论与控制工程专业论文）热轧带钢层流冷却过程控制及其优化.pdf

摘要 摘要 层流冷却作为控制轧制和控制冷却技术的一个组成部分，直接影响带钢的组织和性 能，所以层流冷却过程成为热轧厂生产过程中非常重要的环节。卷取温度控制精度是保 证板带质量和板型良好的关键因素。本文以国内某热轧厂的带钢层流冷却系统为背景， 对如何提高层流冷却过程的卷取温度的预报精度进行了较深入系统的研究。 本论文分析了带钢的冷却机理，对带钢传热过程的基本方式进行了研究，并详细分 析了该厂层流冷却过程的数学模型。模型的计算精度直接影响最终的冷却效果。模型中 的综合系数p 是决定卷取温度控制精度的重要参数。因此，建立合理的带钢卷取温度控 制模型对提高卷取温度控制精度具有重要的意义。 研究层流冷却系统控制策略，并对其各项功能进行了分析。从具体实现过程可以看 出层流冷却控制过程是一个以预设定计算和前馈修正计算为主，反馈控制为辅的复杂控 制系统。并对该系统在实际生产中的应用进行了分析评价，提出了该控制策略存在的问 题并指出了改进方向。 热轧带钢层流冷却过程缺乏精确的数学模型，并且是一个大滞后系统，传统的控制 器对该过程难以达到满意的控制效果，而模糊控制具有不依赖数学模型的特点。本文针 对常规模糊预估计控制器的缺点，将参数自调整的方法引入模糊控制器当中，并将其应 用于某热轧带钢卷取温度控制系统中，较好的克服了常规模糊预估控制器所存在的主要 问题，通过仿真实验分析，该控制器调节时间短、响应快、超调小且能有效消除纯滞后 环节所产生的振荡，对具有大延迟非线性的系统，有很好的应用价值。 在热轧带钢生产线上，卷取温度的精度控制对带钢质量是至关重要的。将控制精度 问题转化为系统的参数优化问题，然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效搜 索以获得最优解，并对基本粒子群进行了改进，提高了算法的搜索效率及收敛性。可将 卷取温度的计算值控制在目标值的1 5 之间，大大提高卷取温度的精度，具有很好的 参考价值。实践结果证明提出的控制方法是有效的。 关键词：热轧带钢卷取温度；控制策略；s m i t h 预估器；粒子群优化 a b s t r a c t a b s t r a c t l a m i n a rc o o l i n gi so n ep a r to ft h et e c h n i q u ef o rt h ec o n t r o lo fr o l l i n ga n dc o o l i n g ，i t e f f e c t st h et i s s u ea n dp r o p e r t i e so fs t r i pd i r e c t l y s ol a m i n a rc o o l i n gp r o c e s sp l a y sa l l i m p o r t a n tr o l ei nh o ts t r i pp r o d u c t i o n t h ec o n t r o la c c u r a c yo f t h ec o i l i n gt e m p e r a t u r eo ft h e h o ts t r i pl a m i n a rc o o l i n gs y s t e mi st h ec r u c i a lf a c t o rt og u a r a n t e et h eb e t t e rq u a l i t ya n d f l a t n e s so f s t r i p t h i sp a p e r t a k e sal a m i n a rc o o l i n gs y s t e mo fad o m e s t i ch o ts t r i pf a c t o r yf o r b a c k g r o u n d ，a n dh a sad e e ps t u d yf o rh o w t or a i s et h ea c c u r a c yo fc o o l i n gt e m p e r a t u r eo ft h e h o tr o l l e ds t r i p a st h em a t h e m a t i cm o d e lo fh o ts t r i pl a m i n a rc o o l i n gs y s t e mi sb a s e do nt h et h e o r yo f c a l o r i f i c ，s ot h ep a p e rf i r s ta n a l y z et h em o d e l so fh e a tt r a n s f e r , a n dp a r t i c u l a ra n a l y z et h e m a t h e m a t i cm o d e lo ft h ep r o c e s so ft h i sh o ts t r i p1 a m i n a rc o o l i n gs y s t e m i t sc a l c u l a t e p r e c i s i o ni n f l u e n c e st h el a s te f f e c to fc o n t r o lc o o l i n g t h ec o e 伍c i e n tp i st h em o s ti m p o r t a n t p a r a m e t e rt od e t e r m i n et h ep r e c i s i o no fc o n t r o l ，s oc h o o s eap r o p e rp h a sa ni m p o r t a n tm e a n t ot h ea c c u r a c yo ft h ec o i l i n gt e m p e r a t u r e s ot h ep r o p e rh e a tt r a n s f e rm o d e li sv e r yi m p o r t a n t t h i n gw h i c h c a r li m p r o v et h ea c c u r a c yo ft h ec o i l i n gt e m p e r a t u r e s t u d ya n da n a l y z et h el a m i n a rc o o l i n gc o n t r o ls t r a t e g y , a n dp a r t i c u l a ra n a l y z e 也ea l l f u n c t i o n so fc o n t r o ls t r a t e g y i tc a nb es e e nf r o mt h es y s t e mw o r k i n gp r o c e s st h a tl a m i n a r c o o l i n gs y s t e mi sac o m p l e xc o n t r o ls y s t e mw h i c hm a i n l yd e p e n do np r e - s e tc a l c u l a t ea n d f e e d f o r w a r dc o r r e c tc a l c u l a t e ，a n da s s i s tb yf e e d - b a c kc o n t r 0 1 b a s e do nt h ea p p l i c a t i o ni n p r o d u c e ，a n a l y z et h ep e r f o r m a n c eo ft h i s c o n t r o ls y s t e ma n db r i n gf o r w a r dt h ei m p r o v i n g m e a s u r et ot h ep r o b l e me x i s t i n gi nt h ec o n t r o ls y s t e m f o rl a c ko fp r e c i s em o d e li nl a m i n a rc o o l i n gp r o c e s si nh o ts t r i pm i l l ，t r a d i t i o n a lf u z z y p r e d i c t i o nc o n t r o l l e ri sd i f 矗c u l tt oa c q u i r es a t i s f a c t o r yc o n t r o lr e s u l t af u z z yp r e d i c t i o n c o n t r o lp r o j e c tb a s e do ns e l f - a d j u s t m e n tp a r a m e t e r sc o n t r o li sp r o p o s e di nt h i sp a p e rf o r s o l v i n gt h ee x i s t i n gp r o b l e m t h ef u z z ya d j u s t m e n tr u l eo fo n - l i n ea d j u s t m e n to fp r o p o r t i o n a l f a c t o ri sw o r k e do u tb yu s i n gl a n g u a g ev a r i a b l el o c u sa n dm a n u a lc o n t r o le x p e r i e n c ea n dt h e c o n t r o l l e rt a i lc a r r yo u tr e g u l a t i o ni ns h o r tt i m ew i t hf a s tr e s p o n s e ，a n dc a ne f f e c t i v e l y e l i m i n a t et h eo s c i l l a t o r yi n s t a b i l i t y , t h er e s u l t so fs i m u l a t i o ne x p e r i m e n t sp r o v et h a tt h i s p r o j e c ti sc o r r e c ta n dp r a c t i c a b l ef o rt h ed e l a ya n dn o n l i n e a rs y s t e m i nah o ts t e e ls t r i pl i n e ，t h ec o i l i n gt e m p e r a t u r ec o n t r o li sc r i t i c a lf o rs t r i pq u a l i t y b y t r a n s l a t i n gt h ed e s i g no ft h ec o i l i n gt e m p e r a t u r ec o n t r o li n t ot h eo p t i m i z a t i o no f i t sp a r a m e t e r s ， p s oc a nb eu s e dt oe x p l o r et h ew h o l ep a r a m e t e r ss p a c ee f f e c t i v e l yi np a r a l l e li no r d e rt o a c h i e v et h eo p t i m u ms o l u t i o n w i t ha d o p t i n gm u t a t i o na n dr e r a n d o m i z i n go p e r a t o ra n d i n t r o d u c i n ga d a p t i v ei n e r t i aw e i g h t ，t h eg l o b a lc o n v e r g e n c ep e r f o r m a n c ea n d t h ee f f e c t i v e n e s s o ft h ep r o p o s e da l g o r i t h mi se n h a n c e d t h er e s u l ti n d i c a t e dt h a tt h ed i f f e r e n c eb e t w e e nt h e c a l c u l a t e dt e m p e r a t u r ea n dt a r g e tc o i l i n gt e m p e r a t u r ew a sc o n t r o l l e di nt h er a n gb e t w e e n 一15 ca n d + 15 c t 1 1 em e t h o do b v i o u s l yi m p r o v e st h ea c c u r a c yo fc o i l i n gt e m p e r a t u r e ，s ot h e a p p l i c a t i o no ft h i sm e t h o dh a sag r e a tf u t u r e s i m u l a t i o n sw i t ham o d e lv a l i d a t e du s i n ga c t u a l p l a n td a t aa r ec o n d u c t e d ，a n dt h er e s u l t sh a v ec o n f i r m e dt h ee f f e ：c t i v e n e s so ft h ep r o p o s e d c o n t r o lm e t h o d i i i 江南大学硕士学位论文 k e y w o r d s ：h o ts t e e ls t r i pc o i l i n gt e m p e r a t u r e ；c o n t r o ls t r a t e g y ；s m i t h p r e d i c t o r ； p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n i v 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 本人为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 关于论文使用授权的说明 2 莎7 年) 月万日 本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规 定：江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、 汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 签名： 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取 得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得江南 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 签 名：婴绳1 1 日 期： 塑：! ：! ： 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定： 江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文， 并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 签名：导师签名： e l 期： 第一章前言 第一章前言 1 1 课题的研究背景 近年来，随着社会发展与科学技术的进步，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。各行业对热轧带钢质量、品种、性能的 要求也越来越高。我国是钢铁产量大国，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，钢铁市场遭受到国际化的严峻挑战。调整产品结构、提高 技术含量、增加产品附加值将会是我国钢铁行业走向世界的必经之路【i 】。 冷却段也即卷取温度控制段是整个热轧生产线的最后一个关键环节，其控制精度对 板带的金相组织影响很大，是决定成品带钢加工性能、力学性能、物理性能的重要工艺 参数之一。卷取温度能够控制在要求范围之内主要取决于对精轧机后带钢冷却系统的控 制。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晶组织及碳化物的累 聚，导致力学性能变坏，以及产生坚硬的氧化铁皮。但如果卷取温度过低，一方面使卷 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 有足够的温度使饱和的碳氮化合物析出，影响轧材性能【2 1 。因此，将带钢卷取温度控制 在出钢的内部金相组织所确定的范围内是带钢质量的关键措施。 层流冷却的控制目标是根据实测的板带终轧出口温度、速度、厚度和工艺所确定的 冷却速度曲线的要求确定相应的喷水区长度( 阀门开启个数) 和喷水模式，使卷取温度 尽可能地接近工艺所要求的目标卷取温度【3 1 。因此，卷取温度的控制与带钢材质、厚度、 宽度、运行速度、水温、水压、流量等因素都密切相关，是一类不确定、非线性的复杂 过程【4 ，5 1 。 1 2 层流冷却简介 1 - 2 1 层流冷却工作原理 为了提高冷却效率，有以下几种冷却方式【6 】： ( 1 ) 高压喷嘴冷却 ( 2 ) 层流冷却 ( 3 ) 水幕( 条状缝隙) 冷却 ( 4 ) 雾化冷却 ( 5 ) 板湍流冷却 ( 6 ) 辊式淬火冷却 ( 7 ) 喷淋冷却 ( 8 ) 风冷 ( 9 ) 空冷 ( 1 0 ) 缓冷或堆冷 层流冷却是以大量虹吸管从水箱中吸出冷却水，在无压力情况下流向带钢，使大流 江南大学硕士学位论文 量的低压水与带钢平稳接触，冷却水不反溅，并紧贴在带钢表面上按一定方向做宏观运 动。由于虹吸管的数量很多，排列又很密，带钢表面上的水层时刻可以更新，并且沿输 出辊道每隔一段距离设置一定数量的侧喷喷嘴，将滞留在带钢表面上的水冲掉，所以冷 却效果好。理论和实践都证明对于热轧带钢而言，层流冷却的效果最佳。2 0 世纪6 0 年 代以来，所建的热轧带钢卷取温度控制系统，绝大部分已采用层流冷却方式冷却带钢【_ 丌。 层流冷却装置已成为当前热连轧线上的重要组成部分。它具有冷却能力强，可控性好， 故障率低等优点【8 】。因此对层流冷却系统的研究和应用己成为热连轧机的必要环节，在 国内外受到普遍重视。 1 2 2 层流冷却发展过程 各国的科技工作者主要对工艺技术进行改造( 如各种层流冷却方式) 和控制技术改 进( 即控制器的设计，控制策略的给出) 。而目前控制模型的建立基本上是遵循：机理 模型一实验室或现场大量数据一简化模型一模型现场修正为基础的建模方式【9 - 1 3 ，这主要 是因为该过程是一复杂的物理过程。该过程具有多变量、强耦合、非线性和时变，且关 键控制参数不能连续在线检测的特点，缺乏先进控制技术对此复杂过程给出完美的、切 合实际的方案【1 4 1 。上述模型的控制技术属于一种静态开环控制方法，如下图1 1 所示。 冷却边界条件 冷却模型 一控制器l 一层流冷却过程i ( 冷却策略) 图卜l 层流冷却系统开环控制原理结构图 f i g 1 - 1s t r u c t u r ed i a g r a mo f o p e nl o o pc o n t r o ls y s t e mo f l a m i n a rc o o l i n g 层流冷却过程控制的精度完全由冷却模型决定，而冷却模型又依靠边界条件的严格 约束及现场或实验室的大量试验，模型中的参数由实际装置状况给定。各国学者及技术 人员在冷却模型方面做了大量的工作得到了各种约束条件下的不同冷却模型，而我国的 钢厂很难达到这一指标。边界条件波动大，引进的设备及控冷模型得不到很好的应用。 对于板带层流冷却来说，国内自动化程度最高的宝钢，采用分类查表的方法，完成层流 冷却的控制量设定，即按材质硬度分成5 0 0 级，按卷取温度分成8 级，按厚度分成6 级， 总共分成2 4 0 0 0 类。武钢的1 7 0 0 热轧厂，引进日本新日铁的控制模型，其中工作点的 设定也是由分类查表获得。这种方法存在的问题是分类粗细的问题。分类当然是越细越 好，但即使分类很细，由于其他工艺条件不稳定，波动很大，认为同一类带钢属于同一 个总体，虽然从分类表中查到的控制量设定值相同，但实际控制结果的偏差也会很大， 另外，我国其他各热轧厂的层流冷却过程的控制基本是采用依靠人工经验进行控制量的 设定的手动控制的方法i l 引。 较早的带钢冷却方式仅控制带钢的卷取温度，只要在距精轧机侧有足够的冷却水量 即可，所以控制系统和控制模型都很简单。自2 0 世纪8 0 年代以来，市场要求带来了轧 制条件的变化，尤其是热轧双相钢控制轧制和控制冷却技术的发展，使得带钢在输出辊 道上的冷却过程在决定钢板性能方面具有了重要意义，也有此产生了全新的带钢冷却规 程，冷却控制不再仅控制卷取温度，而是控制包括从精轧温度到卷取温度之间的全部冷 2 第一章前言 却过程，因此控制模型及系统均变得非常复杂。目前，热轧带钢轧后冷却技术的发展分 为2 个方面，一方面是工艺技术的发展，主要体现在各种冷却装置和冷却工艺的进步； 另一方面则是控制技术的发展，主要体现在控制模型、控制策略的进步。 ( 1 ) 国内发展情况 性能预报目前在国内也渐成热点，中科院金属所在国家9 7 3 项目支持下，开发了组 织性能预报工作，结合工艺和物理冶金模型开发了模拟软件r o l l a n ，现已在鞍钢1 7 8 0 上使用，离线预报误差可以满足免检的需要。为提高轧钢控制水平，优化工艺参数起到 了不可替代的作用。 1 9 9 5 年刘振宇、王昭东等人应用神经网络预报热轧带钢组织性能。在系统分析描述 钢材显微组织与力学性能之间关系的各种强韧化机制的基础上，建立了热轧带钢显微组 织与力学性能以及热轧工艺参数与力学性能对应关系的神经网络模型【1 6 1 。开发的神经网 络模型能够对钢材强度、韧性和硬度等指标进行精确预报，克服了传统经验公式的缺点。 宝钢与东北大学合作，采用人工智能方法已成功预报了低合金钢的力学性能，并准 备投入生产中。但国内对此类问题尚缺乏综合研究，往往只是针对某一阶段或某一厂、 某品种的研究，在实用性上不太理想。此外，东北大学、北京科技大学、北京钢铁研究 设计总院在采用神经网络等方面也采取了模拟研究工作。 目前预报工作处于研究初期，预报的精度不够理想，对碳钢和微合金钢能够满足少 检或免检的要求，但对合金钢，如石油管线钢等钢种还不能满足预报精度的需要。由于， 产品性能与生产线的控制水平、检测系统的稳定性和连铸坯的质量等都有关系，使得预 报精度难以提高。在未来几年，模拟的重点是提高预报精度，扩展钢种和规格。现有模 型比较好地预报了抗拉强度和屈服强度，但伸长率地结果预测不够精确，原因是伸长率 不仅取决于成分、相分数、晶粒度，还取决与卷取温度、精轧温度等工艺参数，甚至强 度地影响。但无论如何，组织性能预报将是提升钢铁行业水平地一个重要标志，会受到 钢铁工业界越来越多地重视。 ( 2 ) 国外发展情况 最初在进行性能预报时，研究人员往往是根据生产积累的数据，采用统计回归的方 法，建立产品力学性能和工艺参数间的定量关系，从而对产品性能进行预报。英国谢菲 尔大学的c m 塞拉斯是最先预报板带热轧过程显微组织演变建模的研究入员，他首先 提出了量化热轧钢材中的温度场和冶金学现象的思想，他研究的模型已经用于低碳c m n 钢的组织预报，并成功预报了奥氏体晶粒组织的变化。9 0 年代在美国能源部和美国 国家钢铁局的巨额资助和主持下，哥伦比亚大学冶金中心和美国国家标准局以及北美1 4 家大钢铁企业共同开发了一套板材热连轧的过程模拟软件。该软件已在北美的大钢铁企 业中使用多年，反应很好【l7 1 。该软件是迄今为止开发的最成功的热连轧组织性能预报软 件之一。 奥钢联开发了名为v a i q 的热轧模拟软件，其核心是用物理冶金模型对轧制工艺相 关的微观组织变化进行描述以及对沉淀物在加热过程中的溶解和带钢在冷却过程中的 析出进行描述。v a i q 系统通过精确的分段追踪记录下带钢不同位置的整个变化过程， 江南大学硕士学位论文 从而算出每个点的性能。该软件在预测低碳钢有较好的预报精度。 英钢联开发了一套m e t m o d e l 的热轧模拟软件，既可在线预测又可离线研究，模拟 中考虑了重复变形情况下奥氏体再结晶，合金的析出，同时还计算了冷却相变过程及带 钢的室温力学性能。 近年来，随着神经网络热潮的兴起和应用研究的深入，神经网络以其对非线性问题 处理的独特优势进入轧制过程自动化领域。国外，尤其氏日本和德国，在神经网络、专 家系统、模糊控制等方面进行了比较深入的研究，并在实际应用中取得了较好的实际效 果。 人工神经网络在塑性加工领域的应用研究在国内外都是刚刚起步，它被用于预报轧 制力，晶粒尺寸，变形抗力，以及板型控制等问题。都取得了令人满意的效果。l a k i o l a 将物理模型与神经网络结合起来，从而优化带钢过程中的工艺参数，并预报轧后带钢的 性能从而提高了尺寸精度和轧制效率。1 9 9 6 年2 月l i u z y 运用人工神经网络预报了热 轧c m n 钢的机械性能。 西门子公司开发了热轧带钢组织性能预测的商业软件西门子微观组织检测系 统，该系统用物理冶金模型描述了热轧带钢的组织温度过程，在计算最终的力学性能时， 采用神经网络的方法。西门子公司已将具有上述神经网络功能的过程控制系统用于在线 控制。 1 3 层流冷却技术难点 目前，热轧板带层流冷却控制系统基本上采用分布式计算机控制系统( d c s ) ，一般 分为基础自动化( b a c ) 和生产过程自动化( p a c ) 两层控制级，如图1 - 2 所示。 2 级 过程控制级 i 初始数据输入2 跟踪3 控制量的设定4 基于模型的控制量校正 5 数据的采集和处理6 人机界面7 报告和记录8 数据通讯 l 级 图卜2 层流冷却计算机控制系统的功能 f i g 1 - 2t h ef u n c t i o no fc o m p u t e rc o n t r o ls y s t e mo f l a m i n a rc o o l i n g 从过程机理承担的主要任务来看，分为冷却策略、设定阀门开启数量、位置和时间、 进行参数自适应修正、对实际的控制效果进行统计评判。这几项都是提高带钢卷取温度 控制精度的关键因素，都离不开预设定模型，是对预设定模型所提出的前提条件、控制 结果、校正算法和结果分析。欲从预设定模型给出开阀的个数，首先必须对诸如临界温 度、起始阀门位置、最大冷却能力等冷却策略中确定之后，方可由预设定模型根据目标 卷取温度的要求，得到阀门的开启个数，由板带在层流冷却区的速度运行图及空冷区长 4 第一章前言 度和集管冷却水长度确定板带某一段在水冷区的位置和时间，利用卷取温度预测模型所 预测到的卷取温度和实际测量的卷取温度的偏差来对预测模型中的参数进行自适应校 正，并将实际卷取温度与目标卷取温度的偏差进行统计评判，以便给出预测模型的长期 自适应参数，并得出统计分析的结论【l 引。从上述分析看，提高卷取温度控制的精度的难 度可归纳如下： ( 1 ) 影响卷取温度的因素多而复杂，包括板带的材质、厚度、速度，冷却水的水量、 水压、水温及水流运动形态，终轧温度，热传导、对流、辐射的条件，层流冷却装置的 设备状况等等。这些因素大多机理复杂，其中速度等则更具有很强的时变性，因此，很 难在在线控制数学模型中全部涉及和精确描述。 ( 2 ) 层流冷却装置分布在约1 0 0 米左右的输出辊道的上、下方，板带任意一点通过 层流冷却区需要5 1 5 秒时间，由于加速s l s j j 技术的采用，板带各点通过层流冷却区的 时间差异也很大。因此，控制冷却实际上是在很大的空间范围内对处于变速及高速运动 中的板带沿长度方向逐点施行控制，这使得卷取温度控制变得十分复杂。 ( 3 ) 卷取温度测温仪安装在层流冷却区外1 0 米甚至更远的位置。相对控制点，检测 滞后很大，严重制约了常规反馈控制方法的使用( 由于时间滞后太大，易产生振荡现象) 。 此外，控制阀的开闭及冷却水从出水至溅落到钢板表面，都存在较大滞后效应( 秒级) ， 给动态控制带来了不利影响【l 9 1 。 ( 4 ) 冷却水量的调节是非连续的，其控制“粒度”由一个阀所控制的水量决定1 2 。 卷取温度控制精度本质上受此“粒度”大小的制约。 从控制的角度，卷取温度控制问题及其面临的困难可描述如下：板带任一点从精轧 末机架运行到卷取温度测温仪时，该点及其后相当长一段带钢的受控冷却过程实际己经 结束，而在冷却过程中又不便或不可能对该点温度进行实测和适时调节冷却水量，但同 时又要求带材各点到达卷取温度测温仪时温度处于精度范围之内【2 1 1 。即要求在控制施行 过程中不对受控物体的被调量状态进行观测的条件下，保证物料各点到达控制终点时被 调量的值满足精度要求。这就必然导致对设定控制的依赖。而设定控制的精度，不仅受 到在线控制模型结构简化所带来的本质上不精确的限制，也由于随机时变因素的影响而 受到内外环境不确定性的制约1 2 引。 1 4 本文的主要内容及安排 本文以某厂热轧带钢层流冷却系统为背景，分析了带钢的冷却机理及其数学模型。 发现该冷却系统长时间运行后，卷取温度的控制效果出现偏差。针对控制技术上的难点 和模型精度不足，采用新方法作了优化改进。仿真结果证明了优化方法的有效性，提高 了带钢卷取温度预报的精度。全文共分为6 章，各章内容安排如下： 第一章绪论部分主要介绍了课题的研究背景，以及国内外热轧带钢层流冷却控制的 研究现状及其技术难点。 第二章介绍了层流冷却的设备布置，分析了某热轧厂一阶模型进行了详细的分析和 推导，由此可以清楚的了解层流冷却控制系统卷取温度的相关影响因素。 江南大学硕士学位论文 第三章研究分析了层流冷却控制系统的基本结构、工作原理以及控制策略，从控制 方法上入手，分析了卷取温度精度低原因并提出了改进策略。 第四章针对层冷控制过程中反馈控制存在较大的时滞，缺乏应有的针对性，把s m i t h 预估器加入到反馈控制系统中，明显提高了带钢卷取温度控制精度。 第五章将卷取温度控制精度转化为系统的参数优化问题，然后利用改进的粒子群优 化算法对整个参数空间进行高效搜索以获得最优解。 第六章对全文进行了总结，并指出热轧带钢领域下一步的研究方向。 6 弟= 章层流冷却设备厦数学横型 第二章层流冷却设备及数学模型 2 1 层流冷却设备布置状况 热轧带钢卷取温度是影响成品带钢性能的重要工艺参数之一。不同规格品种的热轧 带钢终轧温度一般为8 0 0 9 0 0 c ，为了使带钢获得良好的组织性能，带钢的卷取温度一 般须控制在5 5 0 7 0 0 c 口”。图2 - 1 给出了层流冷却在连铸连轧中的工作位置。 基誊 毒嘉m 热 卷机 流冷却系统 瑚 卷取机 图2 - 1 连辞连轧系统的基本配置图 f i 9 2 - l t h ec o n f i g u r a t i o no f c a s t i n ga n dr o l l i n gs y s t e m 层流冷却区内，上、下对称各有1 9 个喷水架，每个喷水架上有4 个喷水管其中 前7 个和最后一个喷水架上的每个喷水管由一个气动薄膜阀控制，其余1 1 个喷水架上 每两个喷水管由一个阀门控制。因此，上、下各用了5 4 个阀门。其中前2 8 个阀和最后 4 个阀为精调阀，其余为粗调阀。一个粗调阀控制的喷术区域是精调阀的二倍。 在层流冷却区入口( e m p 处) ，使用终轧温度计、测厚仪和钡0 速仪测量带钢进入层 流冷却区的温度、厚度和速度。在层流冷却区后( h m p 处) ，使用卷取温度计来测量带 钢卷取温度。冷却区总长度为l k g = 1 1 55 2 m 。为实现计算机控制，对控制阎进行编号， 称为阀门号，从1 至1 0 8 。对喷水管也进行编号。称为阀位号从1 至1 4 4 。第1 8 号喷 水架前的区域，定为主冷区( m c s ) ，第1 9 号喷水架及其后的区域，为精冷区( f c s ) 。 主冷区无控制阀区见图22 。 到一， 江南大学硕士学位论文 图2 - 2 层流冷却设备布置简图 f i g 2 - 2d i a g r a mo fl a m i n a rc o o l i n ge q u i p m e ml a y o u t 当带钢进入上述阀门阵列后，必须确定带钢和介质在什么部分进行了何种热交换， 用了多长时间，要解决这些问题，就要把编号好的阀门排成阵列，这样，在控制计算中 我们面对的就是下面的二进值数字排列，称为阀门开启阵列。如图2 3 ： 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 l11 11 1l 儿l ll l1 l “1 1 11 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 tv uv o ev a o t v oj rv a o ev o f 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 儿1 l 儿1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 图2 - 3 阀门开启阵列 f i g 2 - 3t h eo p e na r r a yo f v a l v e 其中，1 表示阀门打开，0 表示阀门关闭。阀门阵列按某种规律分类，先介绍几个 概念： 1 ) 空冷区( l u ) 是指带钢与空气进行热交换的区域。 2 ) 水冷区是指带钢与冷却水进行热交换的区域。 3 ) 密集喷水( w a ) 是指一个喷水架上的四个喷水管全部打开。 4 ) 稀疏喷水( s p ) 是指一个喷水架上的四个喷水管没有全部打开，但至少打开一 个。 5 ) 六个特征阀门： 、，o 第一个开启的上控制阀的阀f - j g ， 称为上起始阀f - j g ( 图2 - 3 中为1 5 号 阀位) 。 v u - - 第一个开启的下控制阀的阀门号，称为下起始阀门号( 图2 - 3 中为1 9 号 阀位) 。 k 】以后，下主冷区最后一个开启的阀门号( 图2 - 3 中为3 4 号阀位) 。 v o e 一下主冷区第一个关闭的阀门号( 图2 - 3 中为3 5 号阀位) 。 v a o e - 一v 0 以后，上主冷区最末一个关闭的阀门号( 图2 - 3 中为3 8 号阀位) 。 v o f 精冷区第一个打开的阀门( 图2 - 3 中为5 3 号阀位) 。 这时，主冷区要分为6 个区：e m p 处温度计到第一个喷水管这段距离l h l 称作无 阀空冷区，第一个喷水管到v 0 部分称为有阀空冷区，二者合起来称为第一区，是上下 空冷区；v 0 与v u 之间为第二区，是上水冷区、下空冷区；第三、四、五区要根据带钢 8 第二章层流冷却设备及数学模型 特性要求确定是稀疏喷水还是密集喷水。接下来到主冷区的部分一定存在一个上下空冷 区，称为第六区；第七区在引进时取消了。精冷区只有一个喷水架和喷水架到卷取温度 计之间的部分，前者又分为有阀空冷区( 第一个喷水管到v o f ) 称为第八区和上下密集 喷水区( v o f 到最后一个喷水管) 称为第九区，最后是上下无阀空冷区( 第十区) ，所 以总共需要十个区才能完全表达带钢与介质热交换的情况。 在整个层流冷却的喷水区域内，在设计上把上下1 - 5 0 号阀门定义为前馈控制区， 把上下5 1 - 5 4 号阀门定义为反馈控制区。计算机把在整个生产范围内的带钢按厚度分为 8 个级别，按目标卷取温度分为6 个级别，按带钢材质的冷却特性又分为1 0 个级别，进 行分档分级控制，对不同的级别使用不同的策略数据和模型数据，如逻辑区可根据分档 选取以下几种： ( 1 ) 1 、4 、6 、9 、1 0 区： ( 2 ) 1 、5 、6 、9 、1 0 区： ( 3 ) 1 、2 、6 、9 、1 0 区： ( 4 ) l 、2 、4 、6 、9 、1 0 区： ( 5 ) 1 、3 、5 、6 、9 、1 0 区。 由于各区长度需计算得出，随带钢不同而改变，所以称它们为逻辑区。为确定带钢 位置及进入冷却区时间，需要有一个固定的参考点，所以根据冷却区工况冷床又分为9 个物理分区。如果用z ( n ) 表示第n 个物理区最后一个阀位号( n 表示区号) ，则物理分区 的具体情况为： l 物理区z ( 1 )z ( 2 )z ( 3 )z ( 4 )z ( 5 )z ( 6 )z ( 7 )z ( 8 ) l 阀位号 01 42 84 05 26 07 27 6 相邻两阀位的距离是固定的( 用v p g 表示) ，可以计算出某阀位到入口测量点e m p 处的距离和各个设备区的长度，这为确定带钢上某点位置和计算该点通过某阀位的时间 作准备。 2 2 冷却机理分析 带钢冷却过程的数学模型应能够精确的描述带钢在冷却区域的换热机理，反映出冷 却过程的降温规律。带钢在由终轧至卷取温度的过程中，换热形式非常复杂，同时钢材 料本身的很多物性参数与温度有关，所以带钢的冷却过程是一个强耦合的时变问题。如 图所示，带钢冷却过程中包括辐射传热、对流换热( 与空气的对流换热和冷却水的对流 换热) 、传导传热、相变潜热。因此，要建立精确的带钢层流冷却模型则必须对带钢的 冷却机理进行分析和研究【2 4 】。图2 4 表示的是带钢冷却示意图。 9 南太 _ 【= 位论女 囤2 - 4 带钢冷却示意圈 f i 9 2 - 4 t h ee o o l l n gd i a g r m no f s t r i ps t e e l 2 2 1 辐射传热 辐射是由物体本身产生的电磁渡传递能量的现象，由于热的原因而产生的电磁波称 为热辐射。热辐射的电磁波是物体内部微观粒子的热运动状态改变时激发出来的，只要 物体的温度高于“绝对零度”，物体总是不断地把热能变为辐射能，向外发出热辐射， 同时亦不断地吸收外界投来的辐射能并将吸收的辐射能变为热能。 辐射换热就是指物体之间相互辐射和吸收的综合效果。辐射换热区别于导热、对流 换热的两个特点分别是：一、辐射以光速在空问传播，不需要借助中间介质，更不需要 相互接触；二、产生能量转移的同时还伴随着能量形式的转换，即热能辐射能( 发射 过程) 和辐射能一热能( 吸收过程) 。 实验表明，物体的辐射能力与温度有关，斯蒂芬一波尔茨定律揭示了黑体( 指能吸 收投射到其表面上的所有热辐射能的物体) 在单位时间内发出的热辐射热量和温度的四 次方成正比： q = jt 4f( 2 1 ) 式中口一斯蒂芬一波尔茨曼常数，56 7 x 1 0 8 w i r e 2 k 4 ； r 物体的绝对温度，( k ) ； f 一辐射面积，( m 2 ) 。 而一切实际物体的辐射能力都小于同温度下的黑体实际物体辐射热流量可采用斯 蒂芬一渡尔茨曼的经验修j 下形式为： 口= fft 4f( 22 ) 式中一带钢黑度系数，6 值总小于1 ，它和物体的种类、表面温度和表面状态有 关。 2 2 2 传导传热 热传导( 又称导热) 是物体各部分之间不发生相对位移时，依靠分子、原子及自由 电子等微观粒子的热运动而产生的热量传递。通常对实践经验的提炼，导热现象的规律 第二苹层沉冷却设备及数学模型 已经总结为傅立叶定律( 即导热基本定律) ，具体表达式为 q = - 2 , g r a d e( 2 3 ) 式中 g 一热流密度矢量，( w i r e 2 ) ； 础一物体空间某点的温度梯度，( k i m ) ； 名一比例系数，称为导热系数( 又称热传导率) ，( w l ( m 七) ) 。 可见，如果物体中的温度分布已知，就可按傅立叶定律计算出各点的热流密度矢量。 因此，求解导热问题的关键是要获得物体中的温度分布。为求得物体温度场的数学表达 式，需根据能量守恒定律与傅立叶定律建立其温度场应当满足的数学关系式，称为导热 微分方程。三维导热微分方程的一般形式为 ，p c 妾= 昙( 五罢) + 昙( 五考 + 尝( 旯老 + 壹 c 2 一聊一= 一l 以一l + 一l 以一l + 一l 九一l + ( q ) a f 叙l 苏砂i 咖j 出l 昆。 、7 式中p 一密度，( k g m 3 ) ； c 一比热，( 1 u ( k g k ) ) ； f 一时间，( j ) ； q 一单位时间、单位体积中内热源的生成热，( w m 3 ) 。 当导热系数为常数并认为无内热源时，三维非稳态导热微分方程可写为 ，o t ：口f 鲁+ 冀+ 鲁1 ( 2 5 ) a r = 口l 丽+ 矿+ 萨j j ) 式中口：l ，称为热扩散率( 又称导温系数，单位为m 2i s ) 。 p c 2 2 3 对流传热 对流传热是物体表面热交换的另一种形式。轧件在运输和轧制过程中要与低温的流 体介质( 如冷区水或润滑剂) 相接触，低温流体会从轧件编码将热量带走，使轧件温度 低，这种传热方式称为对流传热。 对流传热的强调不但与物体的传热特性有关，而且更主要的是取决与流体介质的物 理性质和运动特性，所以对流传热是一个及其复杂的过程，要从理论上精确计算它是非 常困难的，为了便于分析问题和进行计算，一般采用下列简单形式来计算对流传热时散 失的热量