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1、(10)申请公布号 CN 103732766 A (43)申请公布日 2014.04.16 CN 103732766 A (21)申请号 201280037641.3 (22)申请日 2012.07.31 11177403.0 2011.08.12 EP C21D 8/04(2006.01) C21D 11/00(2006.01) G05B 17/02(2006.01) H05B 6/10(2006.01) C21D 9/56(2006.01) (71)申请人 西门子公司 地址 德国慕尼黑 (72)发明人 马丁罗西格 京特温特 (74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1124。
2、0 代理人 余刚 李慧 (54) 发明名称 用于运行加工轧件的连续退火机组的方法 (57) 摘要 本发明涉及一种用于运行连续退火机组 (2) 方法, 该连续退火机组用于加工轧件 (8) 、 特别是 金属带材。将关于轧件 (8) 的一个点或一个部段 的轧件的至少一个特性作为输入参数 (E) 传输至 计算机辅助的模型 (12) , 其中, 轧件 (8) 的该点或 该部段处于连续退火机组 (2) 之前或之中。鉴于 连续退火过程的精确调节, 借助计算机辅助模型 (12) 模拟连续退火过程之后的轧件 (8) 的至少一 个材料特性 (ME) 并且将其与预定的额定值 (SW) 相比较。当轧件 (8) 的该点。
3、或该部段处于连续退 火机组 (2) 之前或之中时, 在模拟出的材料特性 (ME) 相对于额定值 (SW) 存在偏差时对连续退火 过程的至少一个过程参数 (T, V) 进行调节。 (30)优先权数据 (85)PCT国际申请进入国家阶段日 2014.01.27 (86)PCT国际申请的申请数据 PCT/EP2012/064959 2012.07.31 (87)PCT国际申请的公布数据 WO2013/023903 DE 2013.02.21 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 1 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书4页。
4、 附图1页 (10)申请公布号 CN 103732766 A CN 103732766 A 1/1 页 2 1. 一种用于运行连续退火机组 (2) 的方法, 所述连续退火机组用于加工轧件 (8) 、 特别 是金属带材, 其中, 鉴于模型预测式调节 - 将关于所述轧件 (8) 的至少一个点或至少一个部段的所述轧件的至少一个特性作为 输入参数 (E) 传输至计算机辅助模型 (12) , 其中, 所述轧件 (8) 的至少一个所述点或至少一 个所述部段处于所述连续退火机组 (2) 之前或之中, - 借助所述计算机辅助模型 (12) 模拟在连续退火过程之后的所述轧件 (8) 的至少一个 材料特性 (ME。
5、) , - 将模拟出的材料特性 (ME) 与预定的额定值 (SW) 相比较, - 以及当所述轧件 (8) 的所述至少一个点或所述至少一个部段处于所述连续退火机组 (2) 之前或之中时, 在所述模拟出的材料特性 (ME) 与所述额定值 (SW) 存在偏差时对所述连 续退火过程的至少一个过程参数 (T, V) 进行调节。 2. 根据权利要求 1 所述的方法, 其中, 附加地将所述连续退火机组的预处理过程 (14) 的至少一个过程参数 (T, V) 用作所述输入参数 (E) 。 3. 根据权利要求 1 或 2 所述的方法, 其中, 在所述连续退火机组 (2) 之前测量所述输入 参数 (E) 。 4.。
6、 根据权利要求 3 所述的方法, 其中, 通过测量所述轧件 (8) 的剩磁强度测定所述输入 参数 (E) 。 5. 根据前述权利要求中任一项所述的方法, 其中, 由所述预处理过程 (14) 的过程数据 (D) 测定所述输入参数 (E) 。 6. 根据前述权利要求中任一项所述的方法, 其中, 确定所述输入参数 (E) 的仅仅一个 范围并且从所述范围中的最不期望的值出发调节所述至少一个过程参数 (T, V) 。 7. 根据前述权利要求中任一项所述的方法, 其中, 所述计算机辅助模型 (10) 包括一个 或多个模型参数 (MP) 并且其中在所述连续退火过程之后测量所述模拟出的材料特性 (ME) 并且。
7、当所述模拟出的材料特性 (ME) 相对于测量出的材料特性存在偏差时调节至少一个所 述模型参数 (MP) 。 8. 根据前述权利要求中任一项所述的方法, 其中, 计算作为所述材料特性 (ME) 的、 所 述轧件 (8) 的表面粗糙度、 屈服极限和 / 或抗拉强度。 9. 根据前述权利要求中任一项所述的方法, 其中, 鉴于所述材料特性的间接确定, 借助 所述模型 (10) 来计算中间参数, 其中所述中间参数与所述材料特性相关。 10. 一种计算机程序, 所述计算机程序包括机器代码, 所述机器代码能够直接由用于连 续退火机组 (2) 的控制装置 (10) 执行并且通过所述控制装置 (10) 引起所述。
8、机器代码的执 行使得所述控制装置 (10) 根据一种方法来运行所述连续退火机组 (2) , 所述方法具有根据 前述权利要求中任一项所述的方法的所有步骤。 11. 根据权利要求 10 所述的计算机程序, 所述计算机程序以能机读的形式存储在数据 载体上。 12. 一种用于连续退火机组 (2) 的控制装置 (10) , 其中, 所述控制装置 (10) 设计为, 在 运行时所述控制装置执行根据权利要求 1 至 9 中任一项所述的方法。 13. 一种连续退火机组 (2) , 所述连续退火机组由根据权利要求 12 所述的控制装置 (10) 来控制。 权 利 要 求 书 CN 103732766 A 2 1。
9、/4 页 3 用于运行加工轧件的连续退火机组的方法 技术领域 0001 本发明涉及了一种用于运行连续退火机组的方法, 该连续退火机组用于加工轧 件、 特别是金属带材。 此外本发明涉及一种计算机程序、 一种用于连续退火机组的控制装置 以及一种连续退火机组。 背景技术 0002 在对例如由钢构成的金属带材进行热轧和冷轧之后, 该带材经受热处理, 以便在 带材中设定期望的材料特性。例如在所谓的连续退火机组 (英语 : continuous annealing line 连续退火机组) 中工业化地实现了该热处理。在连续退火机组中, 带材被展开并且持 续地通过熔炉。 0003 在连续退火机组中进行热处理。
10、时, 争取达到在尽可能大的生产量下, 不仅在带材 内部而且从带材到带材均以尽可能始终不变的、 高的质量来优化各个带材。为此在退火过 程中对于每种钢品级相应地设定过程参数。 过程参数主要是带材速度以及退火时的温度曲 线、 即在连续退火机组内部的各个加热部段和冷却部段的温度。这些过程参数通常由熔炉 制造商和 / 或操作人员来预定并且对于钢品级而言在大多数情况下是保持不变的。当添加 新的钢品级时, 则基于工艺经验和实验重新确定过程参数。 0004 由 EP2177892A1 已知一种方法, 其中基于在连续退火线之后的平整机架处的钢板 的测量数据计算出钢板的机械特性并且进一步传送至使用者。 使用者可以。
11、运用关于计算出 的机械特性的信息, 这样该使用者例如能调整钢材生产线的运行条件。在此实现了反馈控 制, 但该反馈控制只能作用于钢板的新部段。 发明内容 0005 本发明的目的在于, 实现退火过程的精确调节。 0006 该目的根据本发明通过一种用于运行连续退火机组的方法来实现, 该方法用于加 工轧件、 特别是金属带材, 其中, 鉴于模型预测式调节 0007 - 将关于轧件的至少一个点或至少一个部段的该轧件的至少一个特性作为输入参 数传输至计算机辅助的模型, 其中, 该轧件的至少一个点或至少一个部段位于连续退火机 组之前或之中, 0008 - 借助计算机辅助模型模拟在连续退火过程之后的轧件的至少一。
12、个材料特性, 0009 - 将模拟出的材料特性与预定的额定值相比较, 0010 - 以及当轧件的至少一个点或至少一个部段处于连续退火机组之前或之中时, 在 模拟出的材料特性与额定值存在偏差时对连续退火过程的至少一个过程参数进行调节。 0011 本发明基于以下想法, 提供计算机辅助模型来使用, 该计算机辅助模型适用于连 续退火过程的模型预测式调节, 以便基于材料特性的模拟结果实现这种调节。计算机辅助 模型为在连续退火之后的轧件的材料特性建模。 在此该模型特别是包括一个或多个可设定 的模型参数。这些模型参数是例如晶粒生长速度或金属带材的相转变速度。 说 明 书 CN 103732766 A 3 2。
13、/4 页 4 0012 在连续退火机组之前的轧件的特性用作模型的输入参数, 该轧件的特性例如是其 合金成分或至少是钢材组、 其表面粗糙度、 其厚度和 / 或其晶粒大小。由此输入参数特别是 带材专用的。例如当输入参数是钢材的化学成分或者是钢材组时, 而在此输入参数可以涉 及带材的多个点或部段、 特别是整个带材。 0013 模型模拟了连续退火过程并且在此预测出连续退火之后的轧件的质量参数。 在此 额定值特别指的是质量标准或期望的质量。 在这种情况下额定值也可以是一个范围并且不 仅仅是一个绝对值。 在将模拟地预测出的材料特性与当前钢品级的预定的材料特性相比较 时, 在此情况下可以得出差值, 该差值需。
14、要被减小到最低限度。 在此相应地改变连续退火过 程的过程参数、 例如带材在熔炉中的速度或在热处理过程中的温度曲线。由此实时地实现 了过程参数的连续调节, 该调节促使达到所期望的轧件质量。 0014 在所提出的模型预测式调节中即并不对在连续退火之后的轧件的实际特性进行 调节, 而是对借助计算机辅助模型预测出的材料特性结果进行调节。 由此, 当轧件的点或部 段处于连续退火过程的开始点之前或仍处于连续退火过程的开始点时, 其中, 对于该轧件 而言输入参数被测定, 或者是当输入参数涉及整个轧件并且在轧件的一部分通过连续退火 机组之前时, 就已经计算出了热处理之后的轧件的材料特性结果。 由此, 在连续退。
15、火机组中 的热处理过程中能够最优化地控制或调节过程参数, 该控制或调节促使对热处理之后的待 设定的材料特性进行准确地控制。 0015 为了对带材专用的输入参数进行补充, 以有利的方式附加地将连续退火机组的预 处理过程的至少一个过程参数用作输入参数。 在此情况下预处理过程例如是轧件的热轧或 冷轧。 在此例如可以将开卷机温度或设置在前面的生产线中的轧制力用作输入参数。 在此, 输入参数特别是也可以涉及整个带材。 0016 同样可以将待调节的过程参数、 例如连续退火机组中的温度作为输入参数传输至 模型。在此特别是测量待调节的过程参数或其他的与该过程参数相关的参数。 0017 可以测量至少一个输入参数。
16、, 或者从预处理过程的测量数据或模拟数据提取至少 一个输入参数。根据一个优选的变型, 特别是在连续退火机组之前直接测量输入参数。优 选地输入参数通过测量剩磁强度或测量轧件的表面粗糙度来测定。 相应地在连续退火机组 之前设置用于确定剩磁强度或表面粗糙度的装置。这些测量的优点在于, 该测量是不受干 扰的并且可以在移动的带材上进行。 剩磁强度是之前被磁化的轧件在离开磁场之后所具有 的剩余磁性。轧件的剩磁强度与轧件的材料特性相关, 从而通过剩磁强度特别是可以测定 出轧件的金属结构的晶粒大小或颗粒大小, 将该晶粒大小或颗粒大小作为输入参数传输至 模型。 0018 可替换或补充地, 为了直接或间接测量轧件。
17、的用作输入参数的特性, 根据另一个 优选的变型由预处理过程的过程数据测定出该输入参数, 该输入参数与该输入参数是否带 材专用的或过程专用的参数无关。 在预处理过程中、 例如冷轧中, 在这种情况下模型同样用 于计算确定的轧件特性或用于调节过程参数。 由模型的过程数据获得关于连续退火组件的 模型预测式调节的输入参数的信息。 0019 不仅在测量的输入参数中而且在计算的输入参数中能够出现这种情况, 即不能精 确地确定该输入参数, 然而其中能测定出一个范围, 该输入参数在该范围中 (例如根据频率 分布类型) 波动。当确定输入参数的仅仅一个范围时, 有利地从该范围中的最不期望的值 说 明 书 CN 10。
18、3732766 A 4 3/4 页 5 出发调节至少一个过程参数。接着这样实现该调节, 即覆盖可能的输入参数波动的尽可能 大的范围, 也就是说, 特别是在整个输入参数范围上建模, 从而测定在这个范围中的最不期 望的值, 并且最终利用这个值来进行调节。例如将珠光体薄层间距用作输入参数。适用的 是, 薄层间距越小, 用于将钢材奥氏体化所需的退火时间越短。 当不能精确地确定薄层间距 时, 然而可以测定其在波动范围内时, 在此根据所提出的模型预测式调节从最不期望的可 能的、 在波动范围内的珠光体薄层间距出发预测用于奥氏体化的退火时间。 0020 根据一个优选的实施方式, 模型包括一个或多个模型参数, 。
19、并且在连续退火过程 之后测量模拟出的材料特性, 并且当模拟出的材料特性相对于测量出的材料特性存在偏差 时调节至少一个模型参数。 如果例如在连续退火机组之后测定的晶粒大小小于模拟的晶粒 大小, 那么可以在模型中相应地降低晶粒生长速度。 0021 有效地借助计算模型来计算作为材料特性的轧件的表面粗糙度、 屈服极限和 / 或 抗拉强度。对于这些材料特性而言通常具有确定的质量标准, 在模拟时引入该质量标准作 为额定值。 0022 鉴于材料特性的间接确定, 优选地借助模型来计算中间参数, 其中该中间参数与 材料特性相关。例如中间参数是连续退火过程之后的轧件的晶粒大小。在模型中对该晶粒 大小进行模拟并且基。
20、于该晶粒大小确定期望的材料特性、 例如屈服极限或抗拉强度。 0023 此外根据本发明该目的通过一种计算机程序来实现, 计算机程序包括机器代码, 机器代码能够直接由用于轧机的控制装置执行并且通过该控制装置引起该机器代码的执 行使得该控制装置执行根据上述实施方案中任一项所述的方法。 这个计算机程序优选地以 能机读的形式存储在数据载体上。 0024 此外根据本发明该目的通过一种控制装置来实现, 该控制装置设计为, 在运行时 其执行根据上述实施方案中所述的方法。 0025 最后该目的通过一种连续退火机组来实现, 该连续退火机组由这种控制装置来控 制。 0026 与该方法有关地提出的优点以及优选的实施方。
21、案可以按意义地转用于计算机程 序、 控制装置以及连续退火机组。 具体实施方式 0027 根据附图详细地阐述本发明的一个实施例。 在此唯一的附图示意性地且极大简化 地示出了运行连续退火机组 2 的方法, 该连续退火机组连同平整机架 4 是处理线 6 的部分。 在处理线 6 中, 轧件、 在此是由钢构成的带材 8 经受热处理。在此借助控制装置 10 实现调 节连续退火机组 2 以及平整机架 4, 该控制装置包括模型 12 0028 在带材 8 的确定的点或部段进入连续退火机组 2 时, 将带材的关于这个点或部段 的输入参数 E 传输至模型 12。输入参数 E 特别是带材的材料特性、 例如带材 8 。
22、的化学成分、 表面粗糙度或颗粒大小。输入参数可以涉及带材的一个点、 一个部段或可替换地涉及整个 带材。作为最低要求, 至少带材 8 的钢品级应构成输入参数 E。 0029 在所示的实施例中, 将带材 8 的抗拉强度和 / 或屈服极限用作输入参数 E, 该抗拉 强度和 / 或屈服极限通过带材 8 的剩磁强度来间接确定。借助例如直接布置在连续退火机 组 2 之前的测量装置 16 来测量剩磁强度。测量信号 18 传输至控制装置 10 并且在控制装 说 明 书 CN 103732766 A 5 4/4 页 6 置 10 中处理测量信号 18, 从而测定期望的输入参数 E。还可以直接地和无损伤地测量带材。
23、 8 的表面粗糙度作为输入参数 E。 0030 带材 8 的晶粒大小以及其他输入参数例如珠光体薄层间距同样可以由预处理 14 的过程数据获得, 其在附图中通过箭头 20 表示。由预处理 14 不仅可以为模型 12 引入带材 专用的数据, 还同样可以引入过程专用的数据, 例如布置在前面的轧机机座的轧制力或在 带材处理的不同阶段中的各个带材宽度。预处理在所示出的实施例中是冷轧过程。在冷轧 中同样可以使用用于模拟过程的模型, 该模型包括数据 D, 可以直接或间接地将其用作模型 12 的输入参数 E。 0031 作为对带材专用的输入参数E的补充, 连续退火机组2的过程专用的参数、 例如在 连续退火机组。
24、 2 的熔炉中的惰性气体的温度还可以构成模型 12 的其他输入参数。 0032 在所示出的实施例中不但通过测量而且通过来自于预处理 14 的过程数据 D 来获 得输入参数 E。然而也可以想到仅通过这两种方式中的一种来确定输入参数 E。 0033 基于输入参数E在模型12中模拟出连续退火机组2之后的带材8的材料特性ME。 该材料特性 ME 例如是平整机架 4 之后的带材 8 的屈服极限或抗拉强度。由此还在连续退 火机组2中的热处理开始时或期间便预测出了退火之后的材料特性ME。 将模拟的材料特性 ME 与预定的额定值 SW 相比较, 从而检验材料特性 ME 是否符合质量要求。如果模拟出的材 料特性。
25、 ME 与额定值 SW 存在偏差, 那么控制或调节处理线 6 的或连续退火机组 2 的至少一 个过程参数。这些过程参数例如是连续退火机组 2 中的带材速度 V 或处理线 6 的其余区域 中的带材速度以及连续退火机组 2 中的温度曲线 T, 其中, 温度曲线 T 不仅理解为空间上的 温度曲线而且理解为时间上的温度曲线。在附图中通过控制信号 S 表示出平整机架 4 的过 程参数的变化。 0034 当不能准确地确定输入参数E时, 而是仅仅已知一个范围, 输入参数E处于该范围 中, 此时借助模型 12 对该范围的所有极限并且对至少两个极限进行模拟。对于连续退火机 组 2 中的热处理而言, 在此利用输入。
26、参数 E 的范围的最不期望的值来进行模拟并且相应地 设定至少一个过程参数 T, V, S。 0035 模型 12 包括一组模型参数 MP1, MP2, MPn, 基于这些模型参数来对热处理之后 的材料特性 ME 进行模拟。模型参数 MP 例如是热处理期间的晶粒生长速度或相转变速度的 校正因数。 0036 模型参数 MP 在所示出的实施例中是能设定的并且根据实际的、 所测量到的材料 特性来调整。例如在平整机架 4 之后同样直接设置用来确定剩磁强度的测量装置 16。测量 信号 20 传输至控制装置 10。基于测量信号 20 在控制装置 10 中间接确定出在平整机架 4 的区域中的带材 8 的实际的。
27、屈服极限和 / 或抗拉强度。由此, 当这个带材部段处于连续退 火机组的起始处时, 将间接地测量出来的屈服极限与模拟出的屈服极限相比较。在模拟出 的屈服极限相对于测量出的屈服极限存在偏差时, 调节一个或多个模型参数 MP, 从而在模 型预测式调节钢带材 8 的热处理时提高精确度。 0037 由于上述的连续退火机组2的模型预测式调节实现了当前的过程参数T, V, S与带 材专用的输入参数 E 连续地实时地匹配, 由此不仅在带材内部而且从带材到带材实现了更 准确的材料特性 (例如屈服极限、 抗拉强度) 的控制。能替换或补充质量参数调节, 可以借助 模型来提高通过处理线 6 的生产量并且由此降低能量消耗。 说 明 书 CN 103732766 A 6 1/1 页 7 图 1 说 明 书 附 图 CN 103732766 A 7 。