基于日常轧制数据的轧机刚度计算方法.pdf

本发明的目的是提供一种基于日常轧制数据的轧机刚度计算方法，它充分利用了连轧机日常生产的实际轧制数据所包含的信息来计算轧机的刚度参数，并且在此基础上还可进一步分析轧制力和带钢轧制宽度对机架刚度系数的影响程度，动态跟踪机架刚度的变化情况，因此与现行通过压靠实验获取实测数据的方法相比，不需要占用轧机的生产生产时间，降低了生产成本。此外，根据上述方法获得的刚度数据还可避免随机测量误差的影响，提高了数据的精度。

权利要求书
1、  一种基于日常轧制数据的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法，其特征在于，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)获取每个机架的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk}，所述多组数据的轧制宽度属于同一取值范围，这里，i为一对相邻时间段的编号，k为机架编号，nk为第k个机架的相邻时间段的数量，ΔRHEi，K+1、ΔRSi，k、ΔRFi，k和ΔKGRFBi，k分别为第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值、第k个机架的辊缝变化值、轧制力变化值和弯辊力变化值；以及
(2)利用回归函数ΔRHEi，k+1＝f(αk，βk，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k)对每个机架的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk}进行二元回归计算以确定每个机架的刚度系数αk和弯辊力刚度系数βk。

2、  如权利要求1所述的基于日常轧制数据的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法，其特征在于，在步骤(2)中所述回归函数具有如下形式：
      ΔRHEi，k+1＝ΔRSi，k+αk×ΔRFi，k+βk×ΔKGRFBi，k

3、  一种确定带钢轧制宽度对轧机机架刚度影响程度的计算方法，其特征在于，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)按照轧制宽度将每块带钢的轧制数据分入对应一定宽度范围的分组内；
(2)利用权利要求1或2所述的方法计算每个宽度范围分组内每个机架的刚度系数；以及
(3)对于步骤(2)得到的每个机架的一组刚度系数，按照宽度对其进行回归计算以确定该机架的刚度系数与宽度之间的关系。

4、  一种确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法，其特征在于，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)按照轧制力大小将每块带钢的轧制数据分入对应一定轧制力范围的分组内；
(2)利用机架刚度系数与宽度之间的关系将所有轧制力换算为同一宽度下的数值并计算每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGRFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}，这里，i为一对相邻时间段的编号，k为机架编号，nk为第k个机架的相邻时间段的数量，j为轧制力范围分组编号，m为分组数量，ΔRHEi，j，K+1、ΔRSi，j，k、ΔRF’i，j，k和ΔKGRFBi，j，k分别为第j分组内第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值、第k个机架的辊缝变化值、换算后轧制力的变化值和弯辊力变化值；以及
(3)利用回归函数ΔRHEi，j，k+1＝fj(αj，k，βj，k，ΔRSi，j，k，ΔRFi，j，k，ΔKGRFBi，j，k)对每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGRFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}进行二元回归计算以确定每个机架在每个轧制力范围内的刚度系数αj，k和弯辊力刚度系数βj，k；
(4)对于步骤(3)得到的每个机架的一组轧机刚度系数，按照轧制力对其进行回归计算以确定该机架的刚度系数与轧制力之间的关系。

5、  如权利要求4所述的确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法，其特征在于，利用如权利要求3所述的方法确定机架刚度系数与宽度之间的关系。

6、  如权利要求4或5所述的确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法，其特征在于，步骤(3)中的回归函数具有如下形式：
  ΔRHEi，j，k+1＝ΔRSi，j，k+αj，k×ΔRFi，j，k+βj，k×ΔKGRFBi，j，k

说明书基于日常轧制数据的轧机刚度计算方法
技术领域
本发明涉及冶金过程的控制技术，特别涉及一种基于日常轧制数据的轧机刚度计算方法。
背景技术
图1为带钢热连轧工艺的示意图。如图1所示，带材1送至机架1#～i#，经过多个机架的轧制，带材达到规定的厚度并被送至卷取机2卷取。每个机架的轧辊包括支承辊3和工作辊4，其中工作辊与带材表面直接接触。
在轧制过程中，轧机刚度系数等数据对工艺参数的设定至关重要，因此如何获取准确可靠的轧机刚度数据是连轧工艺中质量控制的关键步骤。为此，在现有的实际生产过程中，一般都是通过实际压靠方法来确定轧机的刚度数据。通过实际压靠获取轧机刚度数据的方法虽然比较直观和简单，但是需要占用实际的生产时间，因此比较适用于新建成的轧机。其次，由于实测数据中存在随机误差，因此难免影响数据的精度。最后，这种直接压靠方法无法确定不同的带钢宽度对轧机刚度的影响，也无法确定弯辊力刚度数据。
另外还有一种通过轧板法确定轧机刚度的方法。但这种方法除了存在时间压靠法的缺点之外，还需要消耗大量的铝板用于轧机刚度测量，从而增加了生产成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于日常轧制数据的轧机刚度计算方法，它仅利用日常生产过程中地轧制数据即可确定机架和弯辊力的刚度数据及其宽度和轧制力对其的影响，因此无需占用生产时间。
本发明的上述目的通过下述技术方案实现：
一种基于日常轧制数据的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)获取每个机架的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk}，所述多组数据的轧制宽度属于同一取值范围，这里，i为一对相邻时间段的编号，k为机架编号，nk为第k个机架的相邻时间段的数量，ΔRHEi，K+1、ΔRSi，k、ΔRFi，k和ΔKGRFBi，k分别为第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值、第k个机架的辊缝变化值、轧制力变化值和弯辊力变化值；以及
(2)利用回归函数ΔRHEi，k+1＝f(αk，βk，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k)对每个机架的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk}进行二元回归计算以确定每个机架的刚度系数αk和弯辊力刚度系数βk。
比较好的是，在上述基于日常轧制数据的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法中，步骤(2)中的回归函数具有如下形式：
     ΔRHEi，k+1＝ΔRSi，k+αk×ΔRFi，k+βk×ΔKGRFBi，k
本发明的上述目的还通过下述技术方案实现：
一种确定带钢轧制宽度对轧机机架刚度影响程度的计算方法，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)按照轧制宽度将每块带钢的轧制数据分入对应一定宽度范围的分组内；
(2)利用前述的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法计算每个宽度范围分组内每个机架的刚度系数；以及
(3)对于步骤(2)得到的每个机架的一组刚度系数，按照宽度对其进行回归计算以确定该机架的刚度系数与宽度之间的关系。
本发明的上述目的通过下述技术方案实现：
一种确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法，包含以下由计算机系统执行的步骤：
(1)按照轧制力大小将每块带钢的轧制数据分入对应一定轧制力范围的分组内；
(2)利用机架刚度系数与宽度之间的关系将所有轧制力换算为同一宽度下的数值并计算每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGPFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}，这里，i为一对相邻时间段的编号，k为机架编号，nk为第k个机架的相邻时间段的数量，j为轧制力范围分组编号，m为分组数量，ΔRHEi，j，K+1、ΔRSi，j，k、ΔRF’i，j，k和ΔKGRFBi，j，k分别为第j分组内第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值、第k个机架的辊缝变化值、换算后轧制力的变化值和弯辊力变化值；以及
(3)利用回归函数ΔRHEi，j，k+1＝fj(αj，k，βj，k，ΔRSi，j，k，ΔRFi，j，k，ΔKGRFBi，j，k)对每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGRFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}进行二元回归计算以确定每个机架在每个轧制力范围内的刚度系数αj，k和弯辊力刚度系数βj，k；
(4)对于步骤(3)得到的每个机架的一组轧机刚度系数，按照轧制力对其进行回归计算以确定该机架的刚度系数与轧制力之间的关系。
比较好的是，在上述确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法中，利用前述确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法来确定机架刚度系数与宽度之间的关系。
比较好的是，在上述确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法中，步骤(3)中的回归函数具有如下形式：
ΔRHEi，j，k+1＝ΔRSi，j，k+αj，k×ΔRFi，j，k+βj，k×ΔKGRFBi，j，k
本发明的方法充分利用了连轧机日常生产的实际轧制数据所包含的信息来计算轧机的刚度参数，并且在此基础上还可进一步分析轧制力和带钢轧制宽度对机架刚度系数的影响程度，动态跟踪机架刚度的变化情况，因此与现行通过压靠实验获取实测数据的方法相比，不需要占用轧机的生产生产时间，降低了生产成本。此外，根据上述方法获得的刚度数据还可避免随机测量误差的影响，提高了数据的精度。
通过以下结合附图对本发明较佳实施例的描述，可以进一步理解本发明的目的、特征和优点，其中：
图1为带钢热连轧工艺的示意图。
图2为按照本发明一个较佳实施例的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法流程图。
图3为按照本发明另一较佳实施例的宽度对机架刚度影响程度计算方法的流程图。
图4为按照本发明另一较佳实施例的轧制力对机架刚度影响程度计算方法的流程图。
日常的轧制实绩数据实际上包含了丰富的生产过程信息，但是由于生产过程的复杂性，各种理论模型中的某些参数难以确定并且是动态变化的，这使得无法将日常轧制数据直接应用于理论模型。本发明的基本思想是，通过将日常轧制数据作适当的处理后应用于理论模型并进行回归计算来确定轧机的刚度参数(包括机架刚度系数及其与宽度和轧制力的关系、弯辊力刚度系数等)。
以下借助实施例进一步阐述本发明的原理。
第一实施例
本实施例涉及根据日常轧制实绩数据计算一定宽度范围内机架刚度系数和弯辊力刚度系数的方法并且假设热连轧机各机架的出口厚度、辊缝、轧制力、弯辊力等参数符合下述热连轧机的辊缝设定模型：
RHEk+1＝RSk+αk×RFk-βk×(RFRUEk-KGRFBk)-RS0Kk-RKSKk-LAUFk-XCS0KTk+XCS0KAk-XTHCOR                              (1)其中，k为机架编号，其按照机架的顺序依次递增，RHEk+1为第(k+1)个机架的带钢出口厚度，RSk为第k个机架的辊缝，αk为第k个机架的刚度系数，RFk为第k个机架的轧制力，βk为第k个机架的弯辊力刚度系数，RFRUEk为第k个机架的平衡弯辊力，KGRFBk为第k个机架的弯辊力，RS0Kk为第k个机架的固定零点，RKSKk为第k个机架的辊缝修正量，RKS0Kk为第k个机架的固定零点修正量，LAUFk为第k个机架的油膜厚度，XCS0KTk为第k个机架的轧辊热膨胀，XCS0KAk为第k个机架的轧辊磨损，XTHCORk为第k个机架的前3段实测厚度对辊缝的修正量。
由于客观条件的限制，上述辊缝设定模型公式(1)中的部分数据(如油膜厚度、轧辊的热膨胀和零点修正等)是动态变化的并且很难确定，因此无法通过将日常轧制数据代入公式(1)来直接确定相关的机架刚度数据。
考虑到在一次连轧过程中，每块带钢在一个较短时间范围内的油膜厚度、轧辊热膨胀和零点修正等动态变化的参数都处于一个瞬态稳定状态，因此对于每对相邻的时间段，下列关系成立：
ΔRHEi，k+1＝ΔRSi，k+αk×ΔRFi，k+βk×ΔKGRFBi，k    (2)这里，i为一对相邻时间段的编号，k、系数αk和βk的意义与式(1)中的相同，ΔRHEi，K+1为第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值，ΔRSi，k为第i对相邻时间段的第k个机架的辊缝变化值，ΔRFi，k为第i对相邻时间段的第k个机架的轧制力变化值，而ΔKGRFBi，k为第i对相邻时间段的第k个机架的弯辊力变化值，即：
Δ RHE i , k + 1 = RHE i , k + 1 ( 1 ) - RHE i , k + 1 ( 0 ) - - - ( 3 a ) ]]>
ΔRS i , k = RS i , k ( 1 ) - RS i , k ( 0 ) - - - ( 3 b ) ]]>
ΔRF i , k = RF i , k ( 1 ) - RF i , k ( 0 ) - - - ( 3 c ) ]]>
ΔKGRFB i , k = KGRFB i , k ( 1 ) - K GRFB i , k ( 0 ) - - - ( 3 d ) ]]>
这里，RHE(1)i，K+1和RHE(0)i，K+1为第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值，RS(1)i，k和RS(0)i，k为第i对相邻时间段的第k个机架的辊缝变化值，RF(1)i，k和RF(0)i，k为第i对相邻时间段的第k个机架的轧制力变化值，KGRFB(1)i，k和KGRFB(0)i，k为第i对相邻时间段的第k个机架的弯辊力变化值，上标“(1)”和“(0)”分别表示第i对相邻时间段内在后和在先时间段的数据。
当日常轧制数据包含大量在时间上相邻的数据时将得到每个机架的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k}，由此即可根据上式(2)进行二元回归计算从而确定该机架刚度系数αk和弯辊力刚度系数βk。但是由于机架刚度系数αk还取决于带钢轧制宽度，因此应对宽度相近的多组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k}进行二元回归计算。以下借助图2描述根据日常轧制数据计算一定宽度范围内机架刚度系数和弯辊力刚度系数的具体方法。
如图2所示，在步骤21中，计算机系统提取属于某一轧制宽度范围内的日常轧制数据。接着，在步骤22中，计算机系统计算这些数据中相邻时间段的各机架的带钢出口厚度变化值、辊缝变化值、轧制力变化值和弯辊力变化值，由此得到全部机架的各组数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk，k＝1～n}，这里nk为第k个机架的相邻时间段的数量，n为机架数量。随后，在步骤23中，计算机系统按照上式(2)对每个机架的数据{ΔRHEi，K+1，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k，i＝1～nk}进行二元回归计算，由此得到每个机架的刚度系数αk和弯辊力刚度系数βk(k＝1～n)。
值得指出的是，本实施例中假设热连轧机各机架的出口厚度、辊缝、轧制力、弯辊力等参数符合式(1)所示的辊缝设定模型，但是实际上本实施例的机架刚度系数和弯辊力刚度系数计算方法同样也可适于其它模型，只要能够得出描述ΔRHEi，K+1、ΔRSi，k、ΔRFi，k、ΔKGRFBi，k、αk和βk之间关系的回归函数ΔRHEi，k+1＝f(αk，βk，ΔRSi，k，ΔRFi，k，ΔKGRFBi，k)即可。
第二实施例
本实施例涉及确定带钢轧制宽度对轧机机架刚度影响程度的计算方法。由上可见，利用第一实施例的计算方法可以获得每个机架在不同宽度范围内的机架刚度系数，由于机架刚度系数和弯辊力刚度系数在一个较小的轧制宽度范围内基本不变，因此当宽度范围设置的足够小时，完全可以用轧制宽度范围内的一个数值点来替代整个宽度范围，从而获得每个机架随轧制宽度变化的机架刚度系数，由此，即可通过对这些机架刚度系数按照宽度进行回归计算来确定带钢轧制宽度对轧机机架刚度的影响程度。以下借助图3对此作进一步的描述。
如图3所示，在步骤31中，计算机系统对日常轧制数据进行宽度分档，将轧制宽度相近的带钢轧制数据分入同一分组内。接着，在步骤32中，利用第一实施例所述的方法计算每个宽度范围分组内每个机架的刚度系数，从而得到全部机架在各个宽度范围内的机架刚度系数{αj’，k，j’＝1～m’，k＝1～n}和弯辊力刚度系数{βj，k’，j’＝1～m’，k＝1～n}，这里j’和k分别为宽度范围分组编号和机架编号，m’和n分别宽度范围分组数量和机架数量，具体的方法参见第一实施例，此处不再赘述。随后，在步骤33中，计算机系统为每个机架的每个刚度系数αj，k’(j’＝1～m’)确定相应的宽度值wj’，由此得到m’个数据对{αj’，k，wj}，如上所述，wj’为第j’个轧制宽度范围Δwj’中的一个数值点。最后，在步骤34中，计算机系统对于每个机架的m’个数据对{αj’，k，wj’}进行回归计算以确定每个机架的刚度系数αk与轧制宽度w之间的关系{αk＝gk(w)，k＝1～n}。
值得指出的是，在上述步骤32中，既可以根据式(1)所示的辊缝设定模型计算每个宽度范围分组内每个机架的刚度系数，也可以采用其它形式的回归函数，而且不同的宽度范围分组还可以采用不同形式的回归函数，本发明的方法对此并无特殊限制要求。
第三实施例
本实施例涉及确定轧制力对轧机机架刚度影响程度的计算方法并且假设热连轧机各机架的出口厚度、辊缝、轧制力、弯辊力等参数符合式(1)所示的热连轧机的辊缝设定模型。
实际上，第一实施例所示方法的原理同样也可应用于每个轧制力范围内机架刚度系数的计算上，具体而言，即按照轧制力而不是轧制宽度对轧制数据进行分组，然后对每个轧制力范围分组内的轧制数据进行类似的回归计算以确定相应的刚度数据，但是与第一实施例不同，在进行回归计算之前必须消除轧制宽度对轧制数据的影响。为此，在本实施例中，采用第二实施例所示的方法来确定轧制宽度与每个机架刚度系数之间的关系，但是显而易见的是，本实施例的方法并不依赖于确定轧制宽度与每个机架刚度系数之间关系的具体方法。
由于机架刚度系数和弯辊力刚度系数在一个较小的轧制力范围内基本不变，因此当轧制力范围设置的足够小时，完全可以用轧制力范围内的一个数值点来替代整个轧制力范围，从而获得每个机架随轧制力变化的机架刚度系数，由此，即可通过对这些机架刚度系数按照轧制力进行回归计算来确定轧制力对轧机机架刚度的影响程度。以下借助图4对此作进一步的描述。
如图4所示，在步骤41中，计算机系统对日常轧制数据进行轧制力分档，将轧制力相近的带钢轧制数据分入同一分组内。
接着，在步骤42中，利用第二实施例所述的方法计算每个机架的刚度系数与轧制宽度之间的关系{αk＝gk(w)，k＝1～n}，具体方法参见第二实施例，此处不再赘述。
随后，在步骤43中，计算机系统利用步骤42中确定的机架刚度系数与宽度之间的关系将所有轧制力换算为同一宽度下的数值并计算每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGRFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}，这里，i为一对相邻时间段的编号，k为机架编号，nk为第k个机架的相邻时间段的数量，j为轧制力范围分组编号，m为分组数量，ΔRHEi，j，K+1、ΔRSi，j，k、ΔRF’i，j，k和ΔKGRFBi，j，k分别为第j分组内第i对相邻时间段的第(k+1)个机架的带钢出口厚度变化值、第k个机架的辊缝变化值、换算后轧制力的变化值和弯辊力变化值。
接着，在步骤44中，计算机系统利用下列形式的回归函数对每个轧制力范围分组内每个机架的多组数据{ΔRHEi，j，K+1，ΔRSi，j，k，ΔRF’i，j，k，ΔKGRFBi，j，k，i＝1～nk，j＝1～m}进行二元回归计算以确定每个机架在每个轧制力范围内的刚度系数αj，k和弯辊力刚度系数βj，k：
ΔRHEi，j，k+1＝ΔRSi，j，k+αj，k×ΔRFi，j，k+βj，k×ΔKGRFBi，j，k    (4)
随后，在步骤45中，为每个机架的每个刚度系数αj，k(j＝1～m)确定相应的轧制力值Fj，由此得到m个数据对{αj，k，Fj}，如上所述，Fj为第j个轧制力范围ΔFj中的一个数值点。
最后，在步骤46中，对于每个机架的m个数据对{αj，k，Fj}进行回归计算以确定每个机架的刚度系数αk与轧制力F之间的关系{αk＝hk(F)，k＝1～n}或刚度曲线。
值得指出的是，本实施例中假设热连轧机各机架的出口厚度、辊缝、轧制力、弯辊力等参数符合式(1)所示的辊缝设定模型，但是实际上本实施例的机架刚度系数与轧制力之间关系的计算方法同样也可适于其它模型，只要能够得出描述ΔRHEi，j，K+1、ΔRSi，j，k、ΔRFi，j，k、ΔKGRFBi，j，k、αj，k和βj，k之间关系的回归函数ΔRHEi，j，k+1＝fj(αj，k，βj，k，ΔRSi，j，k，ΔRFi，j，k，ΔKGRFBi，j，k)即可。