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热轧粗轧板坯翘叩头预测及自动轧钢技术研究

热轧粗轧板坯翘叩头预测及自动轧钢技术研究

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作者：黄海林燕山大学

学位级别：硕士

在热轧粗轧过程中,由于板坯厚度方向温度不对称或上下表面轧制边界条件不对称,引发的不均匀变形易在头部形成上翘或下叩形状缺陷。下叩严重时,板坯头部会冲撞辊道甚至冲入辊道底部;上翘严重则可能造成板坯冲撞辊道上方仪表装置,以及无... 详细信息

在热轧粗轧过程中,由于板坯厚度方向温度不对称或上下表面轧制边界条件不对称,引发的不均匀变形易在头部形成上翘或下叩形状缺陷。下叩严重时,板坯头部会冲撞辊道甚至冲入辊道底部;上翘严重则可能造成板坯冲撞辊道上方仪表装置,以及无法正常咬入轧机辊缝等生产事故。为尽量避免翘叩缺陷给企业生产造成不必要的损失,过去多采用人工监控和干预手段,控制效果完全依赖操作工经验,无法满足当前钢铁产业智能化发展要求。在轧制过程中,很多因素都会造成轧制条件的不对称,而且因素之间往往相互影响,促使翘曲问题更加复杂。本文依托于某厂2250mm热轧机组的粗轧翘叩头攻关项目,以粗轧段无人值守为目标,开展相关的基础理论与关键技术研究。基于***商业有限元软件,利用热力耦合非线性有限元方法对热轧粗轧段R1和R2轧制过程进行建模和仿真分析,并结合现场机器视觉检测结果,对板坯头部翘叩形状的有限元模拟结果进行定量化验证。利用正交试验原理,对影响板坯翘叩头的9个工艺因素进行显著性分析,分析总结轧制过程中引起板坯翘叩头的主次原因。针对影响板坯翘叩头最为显著的上下轧辊辊速比、板坯上下表面温差及板坯厚度3个因素,模拟分析了不同轧制道次下各因素对板坯翘叩头的影响规律。SKI值调整是现场干预控制改变板坯头部翘叩量大小的主要参数,为实现在线自动调整,基于现场生产数据和机器视觉检测结果,经数据清洗和网络训练,建立板坯头部翘叩BP神经网络预测模型。BP神经网络输入变量为9个,包括入口厚度、压下量、下辊线速度、辊速比(SKI)、上辊直径、下辊直径、上表面温度、上下表面温差、板坯宽度;输出因素为板坯头部翘叩值。通过对生产数据进行训练得到输入输出因素的映射关系,建立板坯头部翘叩控制系统,最终的训练误差小于0.01,说明该BP神经网络的准确性。结合实际生产情况,对该系统进行编程设计出热轧粗轧板坯翘叩头控制软件,实现对各种材料的生产数据采集与训练等功能,为热轧过程板坯头部翘曲自动控制和生产的无人值守奠定了基础。

关键词：热轧粗轧板坯头部翘叩头 BP神经网络自动控制

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