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厚规格热轧带钢高精度卷取温度控制模型

工程科学学报 2015年第1期37卷 106-110页

作者：宋勇荆丰伟殷实蔺凤琴北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中,如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点,提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法,并开发了一种全新的基于相... 详细信息

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中,如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点,提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法,并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型,以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明,本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度,其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%.

关键词：带钢热轧温度控制控制模型有限差分法自适应

基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法

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工程科学学报 2022年第8期44卷 1338-1348页

作者：陈兆宇荆丰伟李杰郭强北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

针对水梁印识别困难且工作量大问题,提出一种基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法.该算法在降噪自编码器(Denoising auto-encoder, DAE)的基础上对编码层的每一层添加随机噪声,在隐藏层后添加分类层,并对数据... 详细信息

针对水梁印识别困难且工作量大问题,提出一种基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法.该算法在降噪自编码器(Denoising auto-encoder, DAE)的基础上对编码层的每一层添加随机噪声,在隐藏层后添加分类层,并对数据添加伪标签,在解码的同时进行分类训练,使得DAE具有半监督学习能力.通过提取热轧带钢粗轧出口温度数据中的温差特征,用相应特征对模型进行训练.实验结果表明,算法能够准确识别出带钢的水梁印,在模型精确度上,与主流分类识别模型对比,提出的模型在带标签样本数量较小时,分类精度相比其他模型高5.0%~10.0%;在带标签样本数量较大时,提出的模型分类精度达到93.8%,现场能够根据模型的识别结果提高生产效率.

关键词：热轧带钢降噪自编码器半监督学习水梁印加热炉

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基于西门子T400工艺板的热连轧卷取张力自动控制系统

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钢铁 2009年第3期44卷 56-61页

作者：张大志陈雨来荆丰伟刘森隋文杰曹丕磊北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083 日照钢铁(集团)公司山东日照276806

日钢1 580 mm热连轧生产线是一套国内自主设计生产的全自动化热连轧机组,卷取张力控制对于钢卷的卷形、产品最终质量及相关设备使用寿命都具有重要影响。传统张力控制功能都是在PLC控制器中完成,然后再通过DP网络通信,最后由传动系统执... 详细信息

日钢1 580 mm热连轧生产线是一套国内自主设计生产的全自动化热连轧机组,卷取张力控制对于钢卷的卷形、产品最终质量及相关设备使用寿命都具有重要影响。传统张力控制功能都是在PLC控制器中完成,然后再通过DP网络通信,最后由传动系统执行而实现,存在响应慢、精度低、故障多的缺点。该控制系统采用西门子专为高精度张力控制设计的T400工艺板,张力闭环控制功能直接在传动控制系统中完成,减少了故障点并提高了系统响应速度和控制精度,是国内首套基于T400的宽带钢热连轧卷取张力控制系统。系统具有控制精度高、控制周期短、通用性强、调试维护方便等优点。系统于2006年12月在日钢1 580 mm热连轧卷取机上开始应用,取得了很好的控制效果。

关键词：热连轧机卷取机 T400工艺板张力控制控制系统

基于优化RT-PLS的热轧带钢头部厚差诊断研究

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钢铁研究学报 2021年第7期33卷 593-599页

作者：荆丰伟冯莹张勇军李文北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取... 详细信息

头部厚度偏差是热轧带钢的重要产品质量指标,在板带轧制厚度控制中起着重要作用。实际生产中,基于多种原因带钢头部厚度常会出现偏差超限现象。为了分析头部厚差超限的主导原因,采用偏最小二乘法,结合马氏距离相对变换和潜变量优化选取方法,建立了基于优化相对变换偏最小二乘法(Relative Transformation-Partial Least Squares, RT-PLS)的带钢头部厚差诊断模型。实例表明:优化RT-PLS诊断模型能够准确查找出导致带钢头部厚差超限的主要特征参数,指导生产现场的调节,成功降低了后续带钢的头部厚差,使厚度命中率由92.18%提升至97.13%,为带钢头部厚差的诊断研究提供了一种有效的诊断方法。

关键词：热轧带钢头部厚差常规PLS 优化RT-PLS 诊断

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日照1580mm热连轧机层流冷却控制系统

冶金自动化 2009年第2期33卷 24-27+32页

作者：宋勇苏岚荆丰伟北京科技大学高效轧制国家工程研究中心

日照1580 mm热连轧机层流冷却控制系统分为过程自动化和基础自动化两级。过程自动化计算阀门开启数目及位置设定值,并根据测量的卷取温度不断修正模型精度,其功能模块包括有限差分温度模型、预设定、带钢段跟踪、测量值处理、动态设定... 详细信息

日照1580 mm热连轧机层流冷却控制系统分为过程自动化和基础自动化两级。过程自动化计算阀门开启数目及位置设定值,并根据测量的卷取温度不断修正模型精度,其功能模块包括有限差分温度模型、预设定、带钢段跟踪、测量值处理、动态设定、模型自适应等。基础自动化根据过程自动化的设定值开启或关闭阀门,同时实时收集各测量值并上传给过程自动化,其功能模块包括带钢头尾跟踪、阀门开闭延时处理、测量值收集等。自系统投入运行以来,工作稳定,带钢全长卷取温度控制误差为±18℃的命中率可达96.43%。

关键词：热轧带钢层流冷却卷取温度控制有限差分温度模型

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热轧带钢轧制力模型自学习算法优化

北京科技大学学报 2010年第6期32卷 802-806页

作者：宋勇苏岚荆丰伟刘文仲北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中... 详细信息

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高.

关键词：热连轧轧制力数学模型自学习过程自动化

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数据驱动的热轧带钢头部终轧温度预计算优化

钢铁研究学报 2022年第7期34卷 655-663页

作者：荆丰伟冯莹陈兆宇孙文权张勇军北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

带钢头部终轧温度(finishing delivery temperature,FDT)的预计算是精轧设定中的一项重要内容。它不仅是带钢全长终轧温度控制的基础,而且关系到轧制速度、轧制力以及辊缝等模型参数的预设定,对成品带钢的质量控制起着关键性的作用。在... 详细信息

带钢头部终轧温度(finishing delivery temperature,FDT)的预计算是精轧设定中的一项重要内容。它不仅是带钢全长终轧温度控制的基础,而且关系到轧制速度、轧制力以及辊缝等模型参数的预设定,对成品带钢的质量控制起着关键性的作用。在实际生产中,带钢头部终轧温度主要是通过结合了统计经验和自适应修正的半机理模型来计算,但是由于带钢换热过程的复杂性难以用关系式精确表达,导致了带钢头部终轧温度的预计算精度不高。针对此问题,从数据驱动的角度出发,利用BP神经网络和改进粒子群优化算法(improved particle swarm optimization,IPSO),以半机理模型为主,IPSO-BP网络模型为辅,建立了一种混合优化模型。通过仿真实验和实际生产对比,结果表明:相比于单纯的神经网络模型或者半机理模型,混合优化模型的预计算精度和收敛速度均有了很大的提高,达到96.67%,具有良好的应用前景。

关键词：热轧带钢头部终轧温度 BP神经网络粒子群算法混合优化

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横切线过程控制系统设计及应用

工业计量 2020年第1期30卷 36-38+42页

作者：韩庆荆丰伟北京科技大学高效轧制国家工程研究中心

基于国内某钢铁厂热轧横切线机组,文章介绍了该过程控制系统的软件体系结构、系统功能设计及主要操作画面,重点阐述了生产计划管理、带钢数据跟踪、矫直设定计算和历史数据管理。实际应用结果表明,系统控制性能良好,控制功能完善、运行... 详细信息

基于国内某钢铁厂热轧横切线机组,文章介绍了该过程控制系统的软件体系结构、系统功能设计及主要操作画面,重点阐述了生产计划管理、带钢数据跟踪、矫直设定计算和历史数据管理。实际应用结果表明,系统控制性能良好,控制功能完善、运行稳定可靠、达到了预期的设计目标。

关键词：热轧横切线过程控制系统中间件带钢数据跟踪矫直规程设定

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提高热轧带钢辊缝模型精度的措施

轧钢 2010年第5期27卷 1-3页

作者：宋勇苏岚荆丰伟何安瑞北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

辊缝的设定精度与轧机弹跳、辊缝零点漂移和系统误差等因素有关。本文将轧机弹跳分为两部分:辊系的弹性变形和轧机牌坊及其他部分的弹性变形,采用在线解析模型计算受轧制条件变化影响很大的辊系变形量,提高了轧机弹跳的计算精度;利用二... 详细信息

辊缝的设定精度与轧机弹跳、辊缝零点漂移和系统误差等因素有关。本文将轧机弹跳分为两部分:辊系的弹性变形和轧机牌坊及其他部分的弹性变形,采用在线解析模型计算受轧制条件变化影响很大的辊系变形量,提高了轧机弹跳的计算精度;利用二维有限差分模型周期计算轧辊的温度场并确定其热膨胀量,可主动补偿其所引起的辊缝零点漂移;通过优化换辊后自学习初始值,可改善辊缝零点修正的效果。改进后的辊缝设定模型应用结果表明,对于3.0～4.5mm厚度规格,95%以上带钢的头部厚度控制偏差小于±0.075mm。

关键词：辊缝模型轧机刚度自学习过程自动化带钢热连轧