中厚板矫直机过程机在线控制的研究

中厚板矫直机过程机在线控制的研究

1直模型方案直缝设备主要采用总倾斜和平行压力调整方案。(1)钢绞线塑性变形率主要是调整钢板首、尾部压下量。首部压下量主要由塑性变形率确定,尾部压下量根据最后残余曲率最小化原则,采用策略服务计算模块迭代计算得到,计算过程如图1所示。衡量矫直效果的一个重要指标是塑性变形率,为了达到矫后的精度范围要求,不同厚度和钢种的钢板在矫直过程中要求有不同的塑性变形率,塑性变形率越大,矫直效果越好,当塑性变形率大于70%时,矫直效果大幅度提高,因此塑性变形率在70%以上矫直十分必要。由经验得知不同厚度和钢种钢板所需的塑性变形率α后即可得到在该塑性变形率要求下的最大弯曲曲率Cmax。常见的塑性变形率指标如表2所示。也可采用理论计算根据不同的原始曲率计算最大弯曲曲率:式中,Cmax为最大弯曲曲率;C0为相对原始曲率;Cs为屈服曲率。由最大弯曲曲率和入口压弯量之间的关系,计算入口压弯量δin:由入口压下量计算其相对应的入口相对弯曲曲率(一般为1～5)。根据最后残余曲率最小化原则,采用策略服务计算模块迭代计算,调整出口压下量,计算相对应的出口相对弯曲曲率(一般为0～1),当确定了入、出口的相对弯曲曲率后,按线性规律来确定其他辊子的相对弯曲曲率,同时按线性规律来确定其他辊子的压弯量。(2)在平行压力下调整方案这种调整方案采用同一弯曲曲率,使得钢板初始曲率均匀化,宽度方向的弯曲缺陷得到矫直。2操作系统过程机软件开发环境主要采用WINDOWS2000Server操作系统,此外包括Wincc监控软件、OPC软件包、SQLServer和VC6.0++软件开发平台。OPC软件包为应用程序提供通讯服务,完成公用的、流程复杂的、与硬件密切相关的通讯管理功能。2.1矫直机过程机矫直机过程机有以下主要功能:(1)输入原始数据,即当控冷过程机触发开冷动作时送出以炉号为基础的索引号,过程机调用控冷过程机服务器数据库中的PDI数据,包括钢种、轧件数、坯料尺寸、成品尺寸、温度条件等,并保存在当地数据库中,为后期的矫直机过程机调用。(2)操作员规程库,利用Wincc全局脚本(GlobalScript)实现对规程数据库的操作。规程数据库的数据项由规程编号、操作员编号、总道次数及最多达3个道次的矫直规程组成。数据可在工程师站随时录入、修改、删除,也可在人机界面HMI上实时调用、保存、修改。(3)矫直规程在线预计算、动态修正和自适应计算等,以提高矫直精度。(4)矫直生产线自动跟踪,控制矫直节奏。(5)工程记录。(6)在线数据及趋势的监视,监视在线过程各种数据的变化,通过在线趋势曲线可观察各种数据的变化趋势。2.2sqlse经营软件主要分为HMI(人机界面系统)、L2sever(过程控制软件)和SQLsever数据库等。HMI提供一个良好的人机交互作用的界面,负责轧件基本数据的输入、矫直设定规程和实时数据的显示。SQLsever主要负责轧件原始数据、矫直过程数据和规程设定数据的记录与读取。L2sever主要负责轧件的跟踪、规程的计算和修正等。2.3基础自动化软件矫直过程机主要负责跟踪轧件、设定矫直规程、在线自学习修正,以及控制轧件的温度、板形和矫直节奏。其软件主要分为过程跟踪、预计算、设定修正计算、自学习、数据显示和管理等6个部分。在实际生产过程中,它从一级基础自动化获得实测数据,并将设定数据实时地传给基础自动化系统进行矫直设定。过程机的数据流程如图2所示。2.4自学习区的分析过程跟踪的主要任务是实时跟踪矫直前后区域每一块轧件的位置,进行矫直规程计算和设定。矫直跟踪区域分为5个区,即控冷区、待矫区、在矫区、矫后区和自学习区。过程跟踪主程序对每个区进行扫描,判断该区域是否有轧件,如果有,则根据该轧件的状态和相应的触发条件,调用执行相应的过程机模型计算,并确定下一步基础自动化的动作;只要条件满足,跟踪会不断被更新。跟踪程序采用数据结构的循环队列技术完成。此外,为了确保计算机控制的安全可靠,计算机跟踪系统具有把各轧件的跟踪结果通过HMI显示的功能,操作人员可根据对矫直线上各轧件实际位置的观察来检查显示结果的正确性,如有差错,应立即修正。2.5预计算模块设计当轧件出控冷区后,根据控冷区后的测温信号,触发跟踪程序将轧件送入待矫区,将该轧件的PDI数据和轧制数据传送给过程计算机系统,同时触发预计算模块,如图3所示。预计算模块根据PDI数据查询模型参数数据库、自学习数据、材料常数、预估计开矫温度,并将这些数据整合成一个公共指针变量,然后从经验规程层别数据库调出经验规程,直接采用成熟经验规程进行矫直。如果没有经验规程,则需进行矫直规程预计算,最后形成轧件的矫直规程结构体,存入数据库中。2.6矫直过程监控中厚板矫直机在线控制时,由于现场因素、板形的随机变化、开矫温度的变化等,导致过程机的预计算结果与实际矫直情况之间有一定偏差,为了使计算结果与实际矫直情况吻合,过程机控制软件需根据测温仪的温度和人工输入的板形模糊化参数进行修正,从而提高矫直效果。如果矫直过程为多道次,每道次间隔时间有5s左右,允许在此间隔时间内对实测数据和设定结果进行比较,如果两者误差超过一定范围,则需修正后续道次的设定值。当轧件到达矫直入口测温仪,引起上升沿信号,跟踪程序就将待矫队列首位置送入在矫队列尾位置,同时过程跟踪系统自动触发修正计算,如图4所示,根据实测温度和人工输入板形情况重新计算轧件材料属性和矫直规程。如果温度不符合矫直要求,程序给出报警信号并退出;如果温度符合矫直要求,新的矫直规程被送回矫直机过程控制系统。该系统将计算结果传递给人机界面和PLC,矫直机根据此计算结果进行辊缝设置。2.7自学习的应用由于系统中使用的控制模型均为理论模型或经验模型,因而在实际使用中很难精确地描述钢板矫直过程。设定模型的计算偏差主要来自温度的预报偏差、模型系数的精度及模型本身结构的偏差。通过自学习的方法,可使控制模型设定值计算精度满足过程控制要求。根据学习对象不同,自学习主要包括温度自学习、矫直力和矫直扭矩自学习。其中温度自学习主要根据钢板实际温降量与计算温降量的偏差,对换热系数进行修正。矫直力和矫直扭矩自学习是根据矫直机实测力能和计算力能的偏差,对公式的自学习系数进行自学习修正。每一块轧件在冷却结束后都要进行上述各项自学习的短期自学习和长期自学习。短期自学习用于同一批号内轧件到轧件的参数修正,学习后的参数值替代原先的参数值,用于下一块同种轧件。长期自学习用于不同批号的同种轧件长期参数修正,长期参数值只供每一批号的第1块轧件使用,每块轧件进行短期自学习后得到的新参数值加权重计入原先的长期参数值。具体实现过程是:在钢板头部到达返红测温仪时刻,对控制模型中的开矫温度进行自学习计算,每道次结束时进行道次温降自学习,在钢板尾部到达矫直机后热金属检测仪时刻,对控制模型中的矫直力和矫直扭矩进行自学习计算,修正模型参数,以减小对下一块钢板的预报偏差,提高模型精度,改善控制效果。3开展中厚板矫直机在线应用软件的研发本项目于2006年11月在某中厚板公司3500mm热矫直机上投入运行,经过实践检验,过程机在线控制应用软件的工作一直稳定可靠。该软件包括轧件跟踪、数据管理、规程计算、参数优化功能,可供其他企业热矫直机生产参考。随着用户对中厚板产品尺寸精度和性能的要求越来越高,国内很多中厚板厂对矫直机进行了升级改造。但在改造中过于强调一级基础自动化控制系统的作用,而忽视了对过程控制系统的投入,有的厂家即使进行了两级自动化系统的改造,但