平整过程带钢机械性能在线检测控制方法

摘要

本发明涉及板带轧制领域，尤其涉及一种板带平整质量控制方法。一种平整过程带钢机械性能在线检测控制方法，首先选用模型输入量、模型输出量，建立平整工艺相关参数与带钢机械性能之间对应关系的三层BP神经网络模型；针对某一钢种规格带钢收集记录n组平整工艺相关参数的实测值和带钢机械性能参数的实测值作为神经网络模型的训练样本，采用BP方法对神经网络进行学训练，即得到该钢种规格带钢的机械性能预报模型；利用机械性能预报模型实现对平整过程带钢机械性能的在线控制。本发明并根据机械性能预报值的判定结果对平整工艺参数进行调整，实现对带钢机械性能参数的在线控制，以获得带钢材料较小的曲强比，从而保持带钢良好的成型性能。

主权项

一种平整过程带钢机械性能在线检测控制方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一、首先选用平整工艺相关参数作为模型输入量，以带钢机械性能参数作为模型输出量，建立平整工艺相关参数与带钢机械性能之间对应关系的三层BP神经网络模型；作为模型输入量的参数共有11个，分别为钢种炭当量C_d、退火温度T_e、单位宽度平整轧制力p、平整入口张应力σ₀、平整出口张应力σ₁、平整速度v、工作辊直径D_W、平整液浓度C、带钢厚度h、平整辊轧制公里数L、平整延伸率实际值ε；作为模型输出量的参数共有两个，分别为带钢屈服强度σ_s、抗拉强度σ_b；建立模型输入量与模型输出量对应关系的三层BP神经网络模型时设置19个单元的中间层，即三层BP神经网络模型中输入层11个单元，中间层19个单元，输出层2个单元；步骤二、针对某一钢种规格带钢长度方向上的某一选定位置，收集记录该处的平整工艺相关参数的实测值，经过平整后的带钢进入机组取样段时，对该处带钢进行取样，通过离线破坏测试方法进行测试得到带钢机械性能参数的实测值；步骤三、多次重复步骤二，得到该钢种规格带钢的n组平整工艺相关参数和带钢机械性能参数；步骤四、将步骤三得到的n组数据作为神经网络模型的训练样本，采用BP方法对神经网络进行学习训练，即得到该钢种规格带钢的机械性能预报模型；步骤五、将经过学习训练好的机械性能预报模型嵌入平整机自动控制系统，输入平整工艺相关参数的实测值实现对带钢机械性能参数的预报，对所得到的带钢机械性能参数预报值进行判定，根据判定结果对平整延伸率进行相应的调整，实现对平整过程带钢机械性能的在线控制；所述步骤五中对平整延伸率进行调整，当带钢为薄带钢即带钢厚度小于或等于0.3mm时，如果屈服强度预报值超过屈服强度目标值上限，则通过优先减小平整入口张应力σ₀、平整出口张应力σ₁来减小平整延伸率，当σ₀、σ₁超下限时再通过减小单位宽度平整轧制力p来减小平整延伸率；如果抗拉强度预报值低于抗拉强度目标值下限，则通过优先增大平整入口张应力σ₀、平整出口张应力σ₁来增大平整延伸率，当σ₀、σ₁超上限时再通过增大单位宽度平整轧制力p来增大平整延伸率；所述步骤五中对平整延伸率进行调整，当带钢为厚带钢即带钢厚度大于0.3mm时，如果屈服强度预报值超过屈服强度目标值上限，则通过优先减小单位宽度平整轧制力p来减小平整延伸率，当p超下限再通过减小平整入口张应力σ₀、平整出口应张力σ₁来减小平整延伸率；如果抗拉强度预报值低于抗拉强度目标值下限，则通过优先增大单位宽度平整轧制力p来增大平整延伸率，当p超上限再通过增大平整入口张应力σ₀、平整出口应张力σ₁来增大平整延伸率。