冷轧退火炉控制系统的研究与应用.doc

冷轧退火炉控制系统的研究与应用【摘 要】罩式退火炉主要用于冷轧钢卷的再结晶退火及光亮退火。本文介绍了莱钢冷轧hph罩式退火炉的工艺流程过程、控制系统配置和退火过程控制功能，重点讲述了自适应退火模型的实现过程。生产应用表明，整个生产过程安全、稳定、可靠，具有良好的推广使用价值。【关键词】罩式退火炉；退火流程；控制系统；自适应引言hph罩式退火炉主要用于冷轧钢卷的再结晶退火及光亮退火, 主要由外罩、内罩、冷却罩及炉台等部分组成。hph罩式退火炉全称为“强对流全氢罩式退火炉”，与传统的退火炉相比较，hph罩式退火炉具有退火时间短、加热均匀、能源介质消耗低、带钢退火后表面光亮度高等优点。基于以上优点，hph罩式退火炉在冷轧生产中得到越来越广泛的应用。莱钢冷轧hph罩式退火炉共有24座，引自德国loi公司，生产过程比较复杂，其plc系统采用西门子产品，二级与过程处理系统则采用proview s实现。1、退火流程简介全氢罩式退火炉的退火工艺主要由装出炉、密封检查、预吹扫、加热过程、冷却过程等组成，退火过程通过测点温度控制，退火工艺及炉内气氛温度随时间变化，不同的钢种有不同的退火曲线。在全氢罩式退火炉实际操作过程中，首先根据钢种在退火曲线表中选择退火曲线，再根据板宽、卷重等指标确定退火时间(一般为加热、均热和冷却时间等)。2、控制系统配置过程控制系统选用s7-300（带op 77b操作面板），过程控制监控计算机由用于监督退火炉台和能介装置的proview系统和wincc server系统组成，配置1个工程师站和1个操作员站。工程师站供系统维护使用并兼做服务器，提供有与工厂信息管理网相连接的标准以太网接口；操作员站供生产操作使用，且两站可以互为热备，每个站都能显示罩式退火炉的全部流程图画面和进行控制操作。控制设计理念是强调安全性和可靠性，因此每个炉台由一个bcu（炉台控制单元，s7-300）控制,用于控制炉台自动系统。每个bcu带有所有需要的数字和模拟输入输出（经过profibus/l2 dp现场或远程输入/输出）和一个以太网网络接口，带有与服务于能介系统和阀站的ucu（介质控制单元）通信的tcp/ip protocol。此接口也用于联结监控计算机（scc）。tcp/ip protocol具有一个特殊的数据传送检查程序，可以检验变更数据的安全性和精确性。3、过程控制功能罩式全氢退火在生产过程中，每个周期的所有数据，包括工艺状况变更、故障信息、操作干扰都由每个控制装置（bcu）的半导体存储器的数据/时间分类储存，可以在以后的工艺中由监控计算机调用或存档。如果bcu和监控计算机之间的联络中断，bcu存储器将用剩余空间记录所有引入数值一段时间。等重新建立联系后，监控计算机从bcu自动收集所有储存数据并存储到数据库。bcu的输入/输出工具和软件可以被拓展，并可以与不同的温度、流量和压力控制控制运算法则兼容。而且不同的工艺开始或到达到的温度及持续时间可以由不同的温度控制点实现，工艺过程可以通过炉台控制器优化。退火过程控制系统是一个以计算机为基础的系统，为几个罩式退火炉的集中操作设计。集中显示系统通过带炉台控制单元（bcu）的标准以太网界面通讯，可以有最多999个处理不同材料的设定数值,并拥有强大的报告打印功能。设定数值包括退火和吹扫气流量的设定值。钢卷和堆料编辑器将接收从3级机或手动输入的数据。钢卷的数据储存在数据库中包括要求的来料材料数据和加热曲线数据。可完成料垛方案数据在退火前和退火周期中的个别修改。了解掌握整个退火车间的工艺进程信息；通过用颜色编码显示退火车间生产总体情况、实际温度和流量; 退火炉台状况的显示和信息记录，包括内罩，加热罩和冷却罩；报警信息的显示和记录,包括故障确认功能.当前的报警显示在屏幕上，所有报警信息都按时间顺序记录并可以划归到所有的炉台或当前显示的炉台。在sql数据库内长时间地保存材料数据、技术数值、状态信息和故障信息。proview s装有报告打印工具，可配置成在退火周期后，自动生成退火周期记录。这个周期报告包括以下部分:曲线打印输出:温度值，氮气流量,压力等曲线；报告打印输出:退火周期报告，包括退火设定数值信息，退火周期不同阶段的持续时间，吹扫气体用量,料卷在退火周期内的数据等；日记打印输出:报警、信息、事件和手动修改技术参数的报告。4、自适应退火模型的实现自动退火模型由于涉及因素众多，需采用多种手段进行控制，总起来可分设定模型、模型自适应两个部分。产品的退火效果主要由设定模型的预报精度来决定。但是，单纯依靠设定模型本身来实现计算机控制，其预报精度是有限的，无法实现高效退火控制精度的要求。影响模型精度的因素主要有：(1)模型本身的误差。理论模型在推导过程中总要接受某些假设与近似，不可能非常完善，在用于预报时，必然导致误差。统计模型是根据实测数据用回归的方法得到的，既然实测数据包含一些遵从正态分布的随机变量，因此，回归方程也必然存在着误差。(2)测量仪表的误差。为了进行设定计算，必须测量带钢有关参数的实际值，由于检测仪表本身都存在一定的测量误差，因此，设定模型中已知参数也存在误差，这必定影响预报精度。(3)过程状态的变化。退火过程中，许多条件在不断变化，有些数据无法直接测量，因此，常常作为常数处理。这样，模型就不可能全面地反映过程状态的变化，从而导致预报的误差。系统通过模糊技术提取现场工程师和专家的操作经验，由此确定系统自动退火的准则，达到现场专家级的调节精度；系统利用神经元网络技术建立数据驱动的知识体系，利用采样数据学习现场操作过程的不确定知识，校正模型及模型参数的精度，并将各种控制模型的参数及补偿模型的参数通过对话功能引入退火模型。然后利用智能技术解决退火过程模型的不确定性和系统的不确定性，优化生产过程包括工艺参数，然后利用人工神经元网络，确定各模型参数对控制模型的影响程度，通过在现场进行一段时间的训练（神经元网络自学习）后，再给出精确的控制参数。由于神经元网络、模糊系统都具有比自适应系统更好的鲁棒性，更能适应变化着的实际情况，从而可大大提高控制器的适应能力。5、总结莱钢冷轧罩式退火炉机组，其自动控制系统稳定、可靠、实时性强