带钢冷连轧智能化工艺控制系统研发

徐利璞，计 江，高朝波，甄永富，姜万录

(1.中国重型机械研究院股份公司，陕西 西安 710018；2.燕山大学，河北 秦皇岛 066004)

0 前言

冷连轧生产线是冶金行业中装备精度要求最严格、工艺过程最复杂、自动化程度最高的机组之一，其生产过程中轧制速度达每分钟千米以上、动态响应达毫秒级、厚度控制精度达微米级、传感器与执行器达上千个，可以说其工艺装备及自动化系统是最复杂的工业控制系统之一，在一定程度上代表了国家工业技术发展水平[1]。德国、日本等发达国家长期垄断了高端冷连轧机组的市场，我国引进的过程控制计算机系统及核心数学模型基本都进行了封装，严重制约了产品开发和后续优化升级[2-3]。钢铁行业已进入“高产能、高产量、低利润”的时代，加快产业升级和产品结构调整是发展趋势。开发具有全套自主知识产权的冷连轧生产线并实现智能化创新，是产品质量和运行水平进一步提升的关键，也是我国钢铁行业“从大到强”转型升级的核心要素之一[4]。

1 机组设备及工艺控制系统组成

面向汽车板和高档家电板等宽幅高精度高附加值产品，中国重型院依托国家智能制造装备发展专项，研制高端冷连轧生产工艺及装备技术，实现高精度冷连轧核心装备与工艺控制模型的国产化和智能化。机组采用全连续冷连轧生产工艺流程，将酸洗后的热轧带钢头尾焊接，常温状态下连续不断地在五机架冷带轧机上进行轧制，获得各类规格、具有所要求厚度、板形及表面质量的冷轧钢卷。机组采用双上料系统自动上卷、开卷，激光焊机首尾焊接，经张力辊组和纠偏辊进入双车六层活套系统，主轧机全部采用UCM型六辊轧机，采用滚筒飞剪进行分切，双卷筒卷取机进行卷取，最后由步进梁运输钢卷，机组主体设备如图1所示。机组配备了激光测速仪、X射线测厚仪、压磁式张力计、高精度板形仪和焊缝检测仪等大型检测仪器仪表，安装了磁致伸缩位移传感器、旋转编码器、激光测距仪、超声波传感器、光电开关和行程开关等传感元器件，为生产线的自动化和智能化打下了良好基础。

图1 冷连轧机组现场

针对高端带钢冷连轧生产线的工艺控制要求，设计了包含基础自动化和过程自动化的智能化控制系统方案，系统硬件、网络架构与主要功能如图2所示。应用了自主创新的智能跟踪控制、主令速度控制、机架间张力控制、板厚控制、板形控制、表面质量控制、质量监测与分析系统等系列智能化系统，为机组的稳定、快速、精确的运行提供技术保障。项目组采用产、学、研、用合作模式，攻克了多项核心关键技术。

图2 冷连轧智能化控制系统

2 宽幅带钢智能化高精度控制技术

针对冷轧带钢核心质量指标：板厚精度、板形精度和表面质量，开发了具有完全自主知识产权的数学模型和智能工艺控制技术，涵盖智能板厚控制系统、智能板形控制系统和表面质量智能控制系统。

2.1 智能板厚控制系统

智能板厚控制系统将非稳态高精度厚度控制技术与稳态厚控技术有效结合，开发了一种冷轧轧制升降速过程中板带厚度补偿控制方法，结合前馈控制、反馈控制、质量流控制等厚度控制技术，以达到轧制过程厚度精度控制的最优化。厚控系统的核心执行机构为压下油缸及其伺服系统，对此开发了电液伺服系统计算机控制及数据采集软件，该系统数学模型的核心——轧制规程设定采用粒子群拟牛顿混合算法，并将改进的量子遗传算法应用于负荷分配优化过程[5]，同时应用智能板厚协调控制策略，集成采用柔性切换技术、分级协调控制技术、变增益死区控制技术，实现冷连轧机组控制方式在线平滑切换、复杂系统解耦、通讯快捷可靠，达到多个环路协调工作、快速响应的目的。将设限频域板厚控制与轧制过程厚度定位波函数模型紧密结合，构成基于波函数模型的设限频域板厚控制方法，有效提高板厚控制精度[6]。同时，充分考虑轧辊热膨胀和偏心补偿，建立轧辊偏心在线软测量模型，利用小波滤波、相干时间平均法实现依据带钢轧制过程数据进行轧辊角域偏心波形的分析和提取，进而对轧辊偏心精确补偿。

2.2 智能板形控制系统

建立智能化闭环板形控制系统，消除板形实测值与板形目标曲线之间的偏差，对轧制中的带钢板形进行连续的、动态的、实时的调节，最终使板带产品的板形达到稳定、良好。采用基于人工神经网络的条元法进行板形良好判据的计算，从而构建轧后带材失稳判别模型。目标曲线的叠加补偿曲线充分考虑了辊系变形、板形辊表面轴向温度分布不均匀、带钢横向温度分布不均匀、板形辊挠曲变形、板形辊或卷取机几何安装误差、带卷外廓形状变化等因素的影响。开发的板形闭环控制系统主要包括板形调控功效系数在线自学习模型、多变量最优板形闭环控制模型、板形前馈控制模型、板形调节机构的动态替代控制模型、中间辊横移控制模型、非对称弯辊控制模型以及轧辊精细冷却控制模型等[7-9]。同时采用核偏最小二乘+神经网络模型的多机架板形优化设定，显著地降低板形的标准差。

2.3 表面质量智能控制系统

开发的表面质量智能控制系统由轧机振动自动识别及预报系统、轧制区打滑自动识别及预报系统、带钢表面粗糙度预报系统等组成。基于轧制速度与轧机自激振动诱发条件之间的关系建立临界轧制速度的理论计算模型，通过不同工艺条件下轧制速度的稳定性裕量及前滑值的异常变化实现对自激振动失稳的评估预测，提出相应的工艺调整和优化措施，提高系统的失稳临界速度，从而实现对自激振动的有效抑制[10-11]。同时深入研究机组压下、弯辊、横移等核心电液伺服系统，针对其工作过程中容易出现非线性振动、噪声、冲击和爬行等异常现象，根据非线性动力学原理，建立电液伺服系统的非线性动力学模型[12]。通过理论研究，探索非线性液压弹簧力和非线性摩擦力等非线性因素对系统动力学特性的影响规律。结合轧机振动模型和带钢表面粗糙度转印规律及预测模型建立带钢打滑智能识别的计算模型及预报系统和带钢表面粗糙度智能预报系统，实现对任意轧制条件下是否发生打滑进行预报，抑制打滑的措施可以通过相应的可行工艺条件实现，同时对高强度带钢表面粗糙度在工业生产过程中实时在线预测。

3 冷连轧智能化过程控制系统

采用先进的过程控制技术使得机组具备数据管理、物料跟踪、模型设定、参数自适应及自学习、系统监控与诊断、轧制参数优化等功能[13]。在此基础上，提高机组的整体控制性能，提升轧制速度与产品精度。针对轧制过程，设计融合数据和轧制机理的智能建模的整体结构，研究数据预处理方法及神经网络优化算法，充分利用工业大数据构建智能化过程控制系统。系统通过修正非稳态生产过程中机架相关的其他未知因素对轧制参数的影响，建立各机架的校正神经网络。构建可拓展的冷连轧工艺约束模型库，综合考虑轧制力、电机功率等设备能力和压下率、轧制力、功率等负荷平衡工艺规则，并将轧机振动、打滑、热划伤等工艺状态以约束形式进行模型化描述。给出各工艺质量参数的满意度柔性区间系数，从轧制稳定性和产品质量的角度明确各工艺约束条件的优先级和加权系数，以最优运行指标评价函数实时监控非稳态过程运行状态。提出变形抗力、摩擦系数等难测参数多目标优化算法，通过对轧制润滑、轧制规程和轧辊制度的实时检测和在线感知，确保系统工作在最佳工艺窗口，实现薄硬带钢的高速稳态轧制。

以物料跟踪为例，对冷连轧机生产线上的所有钢卷在过程控制系统中进行物料跟踪，首先对生产线上的每一个钢卷建立电子标签，通过实时通讯实现从开卷区到卷取区的钢卷跟踪传递、存储记录及归档查询。持续跟踪带钢规格、钢卷号、目标成品、板厚板形精度等数据并实时处理[14]。根据轧制过程状态，系统具有自动剔卷功能和分卷功能。基于跟踪分析模型，感知和计算在线各卷带钢具体位置，确定剩余带钢处理时间。激光焊机将前后带钢首尾焊接后，即进入焊缝跟踪，直至飞剪在线完成分切。在双车六层活套系统内，能够根据活套车的实际位置，计算充套和放套时间，监视活套车位置；模型能够根据入/出口速度和加速度有效稳定控制活套内多层带钢张力，并利用EMG检测仪和单/双/三辊纠偏装置对带钢进行纠偏；焊缝跟踪包括变规格焊缝，即需变规格的前后两个钢卷间的焊缝，在轧机入口段进行跟踪，而进入轧机后将对楔形区起始位置进行跟踪。同时研发的智能起车提速控制系统和分切卷取控制系统也是冷连轧智能化过程控制系统的重要组成部分。

4 轧辊高效使用及管理技术

轧辊消耗是控制生产成本的重要指标。在轧制生产过程中，轧辊使用环境和条件复杂，是轧制过程中最为关键的设备“工具”和最贵的“耗材”，直接影响轧机的生产率、带钢的表面质量和生产成本。研发团队建立了轧辊表面粗糙度及换辊节点预报系统，针对工作辊表面微观形貌的细观磨损，应用元胞自动机方法仿真研究了工作辊表面粗糙峰的细观磨损行为及机理。同时针对工作辊表面粗糙度的特殊要求和控制难题，通过大工业生产中工作辊表面粗糙度衰减规律的大量跟踪测试，运用数学方法归纳分析实测数据，最终建立工作辊表面粗糙度预测模型[15]。研究结果用于工业生产过程中合理安排轧制计划和确定工作辊下机时间节点。

开发了快速在线换辊装置及系统，能够实现工作辊和中间辊的快速自动换辊。极大地减少了人工操作及失误，提高了生产率，并为甩机架轧制建立了良好基础。传统的无带钢换辊方式，操作动作多，连锁关系复杂，换辊时间长，重新穿带易伤辊，另外也无法适应甩机架轧制和动态变规格轧制。机组辊系装配优化设计，采用在线带钢的换辊方式。根据换辊需求，一键全自动拖出旧辊装入新辊，启动新/旧辊径偏差补偿功能，启动辊缝标定功能。应用该技术可以节约换辊及穿带时间，提高轧制生产率。另外，建立了轧辊服役状态与周期管理系统，使用户实时掌握每一跟轧辊的使用情况及预期寿命。该系统详细记录轧辊的使用状态和预期寿命，包括辊号、是否在机架上、历史修磨次数、当前直径、极限直径、自身硬化层曲线、表面粗糙度等参数信息，对企业生产管理、备件采购、生产成本、资金使用提供有利支撑，减少轧辊浪费，提升生产效益，降低事故率。

5 冷连轧智能化质量监测与分析平台

自主开发并成功搭建了完善的冷连轧智能化质量监测与分析平台，对机组在线运行状态、产品质量判定、设备(远程)运维提供了便捷高效的操作手段，极大地提高了生产线的可靠性、可维护性以及产品的质量水平和成材率。智能化质量监测与分析平台功能架构如图3所示。

图3 智能化质量监测与分析平台

该平台主要由带钢在线质量判定系统、质量保证智能化系统和生产线运行状态监测与分析智能化系统等三个子系统组成，并在此基础上构建了远程数据中心，实现大数据融合、分析与挖掘，提升产品质量与产线运行水平。在线质量判定系统对带钢进行板形、板厚在线监测和判定，并融合各检测数据得到带钢质量综合判定结果，最终生成整卷带钢质量评估报表。质量保证智能化系统，根据质量判定结果及生产线运行状态对质量问题进行溯源，对未出现质量问题的工艺作为标准工艺积累建立工艺知识库，当产品要求、设备调整时可智能识别轧制工艺[16]。生产线运行状态监测与分析智能化系统根据当前工艺要求，融合各关重部件实时参数信息，智能分析、评估生产线核心零部件及工艺系统的运行状态，并对运维提供指导。

6 结束语

围绕冷连轧过程的高精度、高稳定性等特点，在深层次掌握轧制机理和关键控制技术的基础上，该机组配置智能化装备与系统，引入智能化方法提升产品质量和生产稳定性。项目攻克了非稳态过程厚度自适应控制技术，构建了调控功效自学习的板形控制系统；建立了数据与机理融合的轧制工艺数学模型，完成了冷连轧过程的动态优化设定；搭建了较为完善的智能化、模块化的在线质量监测与分析平台。核心关键技术的应用是机组高效高速稳定运行、产品高精度及高成材率的保证。重庆万达1 780 mm冷连轧生产线自2015年6月正式投产以来，机组运行稳定，智能化控制系统应用效果良好，典型薄带产品规格厚度精度小于±3 μm，板形标准差小于7I。项目的实施形成了一批具有自主知识产权的专有技术和产品，其整体技术达到了国际先进水平，研发成果已推广至唐山瑞丰、江苏阳光等多条冷连轧生产线。