热轧钢带层冷温度建模.ppt

热轧带钢层流冷却系温度建模 硕士论文 天津大学2012 11 热轧带钢的工艺生产流程 层流冷却通过冷却水使带钢温度降低并保持在一定的范围之内 使得实际卷取温度能否控制在生产允许的误差范围之内 层流冷却背景 热轧带钢在经历过粗轧 精轧等轧制过程后的最终温度为800 900 热轧带钢的卷取温度一般必须控制在550 700 带钢在轧线辊道上的运行时间大概在10s左右想要在精轧末机架到卷取机之前如此短的时间内使带钢温度降低100 350 仅仅依靠带钢在辊道上的热辐射以及带钢向辊道的热传导等自然冷却所产生的温降是远远不够的 因此 输送辊道上对带钢喷洒大量的冷却水来迅速降低带钢温度 在冷却辊道上下布置两排喷水架每个喷水架上各有几组阀门控制的喷水管通过控制喷水管的开启和关闭来控制带钢卷取温度大量冷却水与带钢表面接触 产生一层类似于薄膜的物理形态 带钢将温度传递给冷却水以降温在沿轧线方向上每隔一段距离设置一定数量的侧喷喷嘴 将残留在带钢表面上的水冲掉 层流冷却生产设备 带钢出精轧机架的速度 加速度 厚度等物理参数都是由轧制过程决定的 冷却水量密度也随之确定因此 要控制带钢的卷取温度 只能通过改变阀门开启数目即改变冷却区长度来实现 轧制过程的问题提炼 预设定与自学习 预设定部分首先在层流冷却数学模型的基础上根据热轧精轧机传送的输入数据 主要包括带钢出口温度 速度 厚度等计算出要使带钢卷取温度达到目标值所需的喷水区长度控制变量是喷水区的长度被控制量是带钢温度不可控输入变量 带钢终轧出口温度 速度和厚度等前馈控制普冷却全部釆用前馈控制 根据带钢精轧机出口处得温度计算层流流量 对层流前段预设定值进行修改 中部温度计用于对后段层流的前馈控制 计算过程是一个不断进行的周期计算根据精轧出口实际测量的带钢的温度 速度和厚度利用与预设定计算相同的模型计算出相应的集管开关数量对预设定计算得到的阀门开启数量进行微调 微调按照样本长度周期进行 流冷却控制系统分析 反馈控制精冷区的主要作用就是根据实测带钢卷取温度与带钢目标卷取温度的误差来反馈调节精冷区的冷却段数 也就是调节阀门的开闭情况 从而控制冷却水的流量 达到对带钢卷取温度进行微调的目的层流冷却反馈控制系统是一个比较典型的大滞后系统 PID Smith预估器控制器 对滞后系统进行补偿 流冷却控制系统分析 cont d 前馈控制 采用普冷区主冷的控制策略时当精轧出口温度 实测高于预测 沿轧制方向逐个增加喷水阀门开启数目 直到带钢的温将达到工艺要求时为止 当低于 沿与轧制方向相反的方向逐个减少喷水阀门开启数采用精冷区主冷的冷却策略时当实测高于预测 沿与轧制方向相反的方向逐个增加当低于 沿轧制方向向后逐个减少喷水阀门开启数目 层流冷却生产线设备 每个喷水架上有6个喷水管 上下对称各有12 3 15个喷水架 前12个喷水架上每2个喷水管各由一个阀门所控制 粗调阀 后3个喷水架上每个喷水管由一个阀门所控制 精调阀 层流冷却区入口 测量带钢入口的温度 速度和厚度 在层流冷却区出口 HMP处 卷取之前 测量带钢的实际卷取温度 层流冷却所控区域内检测元件 红外测温仪3台红外测温仪 分别安装在精轧机末架出口 层流冷却中部和1 卷取机之前以便预测模型计算冷却所需水量 集管的开启个数及顺序因受冷却过程中高温水汽的影响 冷却区中难以逐点对运行状态的热轧带钢温度进行连续检测热金属检测器在精乳机末架出口和1 卷取机之前用于识别热金属运动的前沿与方向集管水流量计 供水总管流量计在第n个粗调上下集管和第m个精调上下集管上各安装1台流量计 供水总管上安装1台流量计 共计5台用于流量监视和控冷过程控制 层流冷却PLC配置 根据带钢在输出辑道的位置 控冷设备所处的状态和工艺要求 给出相应的控制指令 主要功能 对现场 包括操作台 的开关 按钮根据要求做出高 低电平有效的转换处理对现场的模拟输入信号 包括终乳温度 卷取温度 控冷段中温度 机旁高位水箱水位和水温 粗调和精调上下集管的流量 集管总流量 采用工程上的加权滤波法进行处理实现热乳精乳数据与乳后层流冷却数据的传输输入信号的量纲转换和标定 层流冷却控制的难点 影响层流冷却卷取温度的要素很多带钢的物理特性 厚度 速度 温度阀门开启状态 冷却水流量不同物质之间的热传导 对流和热辐射等生产线本身的生产设备的磨损情况采用加速轧制技术 带钢的运动速度是不断发生变化轧制方向上带钢的每一点通过层流冷却装置的时间不相同存在着一定的时间滞后带钢长度方向上某点经过卷取之前的测温仪时测量到的温度控制集管阀门的开启以及冷却水从集管出口落到带钢表面 传统层冷系统控制流程 往复调节使得带钢的实际卷取温度在设定的范围之内对带钢卷取温度进行设定通过设定温度来计算出阀门的开启状态及开启数目根据测温仪测量到的带钢实际卷取温度 与设定温度对比根据偏差值来调节精冷区阀门的开启状态及数目这样的调节最大的缺点在于前馈的不确定性及反馈的滞后性 前馈的不确定性 带钢的变速运动 经过层冷区的时间是不同造成了温度差异 反馈的滞后性 测量温度与设定温度比较之后对阀门进行调节 影响冷却水量 然而作用到带钢的这一点 相对于产生调节的那一点已经存在之后 国内钢厂的层流数学模型 意大利ANSALDO公司美国GE公司 东北大学 天津大学新日铁公司德国西门子公司日本三菱公司 热模型 解析解 热模型 解析解 cont d 分析解只适用于几何条件简单及常物性的物体 当带钢的形状复杂 物理条件随时间和温度变化而变化时 分析解将不再适用采用数值解来求解 分析解可用来验证数值解的结果是否正确 热模型 数值解 具有不规则几何形状或复杂边界条件的非稳态导热问题数值解法 基本思路用导热问题所涉及到的空间和时间上内的离散点的温度近似值来代替物体内部连续的温度分布将求解连续的温度分布问题转化为求解各节点温度值的问题将导热微分方程的求解问题转化为求解节点代数方程的问题 主要内容求解区域的离散化处理节点温度代数方程组的建立和求解 层冷过程传热机理之 有限元模型 有限元方法研究了热轧带钢层流冷却过程的传热机理 建立了热轧带钢层流冷却瞬态温度场模型 有限元法的求解过程是将研究对象的求解区域离散化为一组有限个组合体 并且这些组合体是按照一定方式相互连接的 钢板划分为若干小单元 单元本身具有不同形状利用线性插值和单元间的关系 可按照不同的方式进行组合将单元的方程有序地组成整个系统的方程 可以离散得出具有不同几何图形的小的求解区域 温控模型 东北大学 层流冷却过程的有限差分模型 认为温度在长度方向上无热传导 也即agent之间动态是独立的 层流冷却过程的有限差分模型 时刻 层流冷却过程的有限差分模型 边界条件 有限差分方程的稳定性条件 实测数据和结果 带钢终轧温度 精轧后 为890 空气温度为15 水温为35 带钢长度为707 6m 将带钢在长度方向上根据集管长度进行分段 每段长约5 6m 层冷过程控制现状 针对于该热轧厂的层流冷却系统探索其应该采取的控制方式及控制策略 确定了前馈控制为主 反馈控制为辅 同时在生产过程中对参数进行自适应调节 针对于热轧厂的层流冷却系统所建立的数学模型 通过MATLAB仿真软件对其进行仿真研究 可以很方便的得出带钢的带钢卷曲温度曲线 表面温度 中心温度 平均温度 目前的层流冷却控制方法主要有基于经验模型和策略表格的开环设定控制 基于模型的开环控制 基于预设定与线性补偿模型相结合的控制 基于智能技术的控制等 基础知识1 模糊PID控制参数整定 将模糊理论应用于PID三个参数 Kp Ki Kd 的整定中去 将模糊理论与PID控制结合起来 构成一个模糊PID控制器以系统误差和误差变化率作为输入语句变量模糊控制以模糊集理论 模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础 并且在行为上模仿人的模糊推理和决策过程将操作人员或专家经验编成模糊规则将来自传感器的实时信号模糊化将模糊化后的信号作为模糊规则的输入 来完成模糊推理并将推理后的输出量加到执行器上 基础知识1 模糊PID控制参数整定 cont D 将模糊理论应用于PID三个参数 Kp Ki Kd 的整定中去 将模糊理论与PID控制结合起来 构成一个模糊PID控制器以系统误差和误差变化率作为输入语句变量模糊PID控制把规则的条件 操作作用模糊集表示把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库 再有计算机根据控制系统的实际响应情况 通过对模糊逻辑规则的结果处理 查表和运算来完成对PID参数的在线在整定设e和ec以及PID控制器的三个参数都服从正态分布 可以得出各模糊子集的隶属度根据各子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型 应该模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表查出修正参数代入式计算KpKiKd 基础知识2 滑模变结构控制 带有滑动模态的变结构控制 使系统 结构 具有随时变化的开关特性这种特性可以迫使系统在一定条件下沿规定的状态轨迹作小幅度 高频率的上下运动 滑模 运动滑模变结构控制系统的特点响应速度快 对参数变化及外界扰动不灵敏 无需系统在线辨识 设计简单易实现处理不确定非线性和时滞问题缺点在于当系统运动到滑动模面之后 难于严格地沿着滑动模面向平衡点滑动 而是在滑动模面的两侧来回穿越并产生抖振 起始点A s 0附近向切换面两边离开通常点B s 0附近时穿越此点而过终止点C s 0附近时从切换面两边趋于该点 附近的点都被吸引在区域内运动s x 0上所有点都是终止点的区域为滑动模态区 在此区域内运动为滑膜运动s2导数是负定 李雅普诺夫函数 热轧带钢层流冷却过程建模方法研究现状 基于经验的代数公式和简化微分形式的温度模型 通过实验建立热平衡状态下的带钢冷却结束后的卷取温度与冷却水量之间的经验公式 具体表达形式是带钢温降和喷水集管控制阀门开启总数之间的简单代数公式简化微分形式的温度模型与误差补偿模型相结合的温度模型增加了一个层流冷却过程模型偏差的补偿模型 基于神经网络技术的补偿模型结构 以产品规格为输入 层流冷却过程模型的补偿偏差为网络输出 从而起到补偿冷却过程模型偏差的作用基于热传导机理的考虑厚度方向上温度梯度的动态温度模型根据热力学第一定律和Fourier定律 利用