轧机液压AGC系统故障特性数值模拟研究

张海涛，江 涛

（马鞍山钢铁股份有限公司轨交材料科技有限公司，安徽马鞍山 243000）

引言

钢铁产业对于国家的经济发展至关重要。中国是一个拥有丰富钢铁资源的国家，在过去多年中一直保持着世界钢铁产量第一的地位。由于经济的增长，各个行业都对钢材有大量需求，在板带材生产行业中，轧机是重要的设备之一。现代轧机要实现高要求的一个主要内容是板厚控制系统，厚度自动控制（Automatic Gage Control，简称AGC）系统是控制板厚精度的重要手段。在航空工业的发展下，液压伺服控制得到了进一步完善，并运用于厚度控制技术中。液压AGC 具有明显优势：具有高调整精度、响应快速、高机械传动效益的特点；过载保护简单、可靠性高；相比电传动体积小，重量轻。由于以上优点，现代轧机板厚控制多采用液压AGC 系统，并与计算机技术结合，使板厚控制技术达到成熟。

在现代钢铁业发展中，轧机液压AGC 系统已成为核心设备，液压系统是完成位置闭环主控制、带钢张力控制、轧制压力反馈等功能的复杂控制系统［1］，整个轧机的运行效率和生产质量会受到液压系统工作性能的影响。液压AGC 系统的组成元件规格相对精密，且具有良好的矫正特性，因此液压AGC 系统的故障难以发现［2］，尤其在系统并发多种故障的情况下，查找和排除故障的难度较大，所以开展有关轧机液压AGC 系统故障诊断的研究显得尤为重要。

1 轧机液压AGC系统分析

1.1 轧机液压AGC系统工作原理

轧机液压压下装置结构如图1 所示，轧机液压AGC 系统主要由泵站、计算机控制系统以及轧机机体、辊系、控制器、放大器、传感器、电液伺服阀、液压缸、管道等部件组成［3］。通过以上各个组成部分的协同作用，轧机液压AGC 系统可以实现对轧机压下系统的精确控制，从而保证轧制产品的厚度及形状的精确性和稳定性。该系统能够实时监测缸内的位移、压力和张力，并能够持续地进行调节，参数由位置传感器、压力传感器和测厚仪等提供。轧机液压AGC系统由以下闭环控制系统组成［4］。

图1 轧机液压压下装置结构示意图

（1）轧制压力闭环：通过对轧制压力进行实时控制来达到对轧制板材厚度的精确控制。系统根据生产需要设定一个初始的轧制压力给定值Ps，然后通过对厚度的实时测量，得到当前厚度与目标厚度之间的修正值ΔP，再将该修正值加到初始给定值Ps上，得到实际的轧制压力Pd，从而实现厚度控制。

（2）压下缸位置闭环：通过使用位移传感器，可以实时监测压下位移随轧制条件的变化。Xp1和Xp2分别指的是操纵杆与传动器之间的活塞与缸体之间的距离，其中Xpd可以用来估算实际的距离，而Xps则是一个特定的参数，ΔXp则是一个反映出这种距离的指标。

（3）测厚仪监控闭环：通过使用测厚仪来实现闭环管理，能够有效地防止轧辊的磨损和热膨胀，这样就能达到良好的管理效果，并且还能够降低测压元件和位移传感器的误差。Mp代表轧机的纵向刚度，W则是轧件的塑性刚度系数，而hd则是实际测量的轧件厚度，hs是预先设定的轧制厚度。通过比较器得到厚度偏差Δh。

1.2 轧机液压AGC系统数学模型分析

随着计算机技术和现代控制理论的进步，许多控制方法已被应用于液压AGC 系统，PID 控制作为国内最早开发的一种经典算法，又称比例-积分-微分控制器，图2为系统控制原理图。

图2 轧机液压AGC系统PID控制原理图

PID 控制器通过比较给定值与实际值，得到偏差表达式：

当系统受到各种不同类型的外部干扰时，PID控制器的输入e（t）与输出u（t）的相互作用可以用下面的公式表示：

式中：e(t)—控制器输入的偏差信号，V；

u(t)—控制器输入的电压，V；

KP—比例系数；

Kt—积分系数；

Kd—微分系数。

根据上述公式，PID 控制器的控制表现取决于3个参数（Kp、Kt、Kd）的选择。但一般在工业系统中，运用PID 系统时会忽略微分环节，即其传递函数的表达式为：

式中：Ti—积分时间系数；

Td—微分时间系数。

2 轧机液压AGC系统故障数值模拟

2.1 AMESim仿真模型搭建

通过AMESim 仿真软件，建立轧机液压AGC 系统的仿真模型。当轧机的液压AGC 系统处于闭环状态时，位移传感器会检测到液压缸的行程，进行反馈，获得差值信号，并将信号传给PID 控制器。差值信号反馈至伺服阀，控制开口度进行调节。

2.2 轧机液压AGC系统故障模拟

轧机液压AGC 系统的各部件联系紧密，若系统部件出现异常磨损情况，将会对系统的性能和结构产生不可忽视的影响，进而影响后续生产。在实际情况下对故障进行模拟，成本大且风险高，因此通过改变相关参数对现场典型故障进行模拟及分析。

2.2.1 液压缸内泄漏故障模拟

液压缸泄漏可导致液压系统性能下降，严重情况下，系统甚至无法正常工作。液压缸泄漏分外泄漏和内泄漏两种类型，外泄漏通常可由观察法直接判断，而内泄漏发生在元件内部，不易直接观察，需进行进一步测试。在AMESim 中调整液压缸泄漏系数进行仿真，分别设定泄漏系数为0 MPa·L∕min、3 MPa·L∕min、4 MPa·L∕min、6 MPa·L∕min。

不同泄漏系数下液压缸活塞杆局部时间位移见图3，可以看出，随着液压缸内部的泄漏参数值增大，其影响也更加明显，导致位移反应的时间、峰值的延迟和调节时间都会相应缩短，而且在泄漏状态下，液压缸的位移输出平均值也会低于正常水平。

图3 不同泄漏系数下液压缸活塞杆局部时间位移

2.2.2 液压缸活塞偏摆过大故障模拟

在轧机液压AGC 伺服缸运行时，活塞杆和缸筒之间夹角变化可以被视为液压缸的偏摆，这种偏摆的大小影响运行状态。当偏摆过大时，活塞杆在上下运动时容易发生摩擦力变大的情况。液压油缸的摩擦力系数可以用于来模拟偏摆过大的故障，分别设置参数为0 N·s∕m、2 000 N·s∕m、4 000 N·s∕m。

当静摩擦力增大时，系统的测量结果会更接近实际情况，虽然会略有延迟，但这种延迟并不会影响到实际的工作效率。当静摩擦力超过某个特定阈值时，伺服阀的输出流量会急剧减少，甚至接近零，此时，由于液压缸的压力无法被有效地调节，从而使得整个系统失去了运行能力。由图4 可知，阀芯卡滞为突发性故障，在轻微阻塞时，伺服阀驱动功率比静摩阻力大，但不会出现显著的故障现象。当阻塞度大于某一临界值，伺服阀的驱动功率小于其静态摩擦阻力时，则可能造成阀芯被卡住，进而造成系统失效。

图4 不同摩擦力系数下的液压缸活塞杆位移

2.2.3 油液混入空气故障模拟

70%的液压故障源自油质的问题，而当空气混入到液压油中，就会以气泡的形式出现，从而严重降低液压油的可压缩性，通过设定油液的体积弹性模量参数来模拟油液混入空气故障。

最初状态的体积弹性模量设为850 MPa，随着空气含量的增加，这一数值会受到显著影响，最终降至较低水平。仿真中故障模拟分别设定该值为450 MPa 和50 MPa，在上文提到的三种情况下液压缸位移输出的相应曲线如图5所示。

图5 不同程度油液污染下液压缸活塞杆时间位移

从图5 中的液压缸位移输出曲线可以看出：当油液的弹性模量降低时，液体在液压缸内的传递速度会变慢，这将会影响液压缸的动态响应。这种情况下，液压缸的位移输出曲线会发生变化，导致响应时间减少，峰值时间增加，稳态时间延长。

2.2.4 伺服阀位移传感器增益异常故障模拟

位移传感器是用于精确测量液压缸运动位置的磁致伸缩式传感器。位移传感器可能出现数据线及电源线断线、松动、中断的故障，直接导致反馈的数值非常大。当位移传感器出现时钟断线故障时，反馈数值会变为0。初次安装或机械设备检修后，位移传感器可能出现较大偏移。通过设定位移传感器的信号输出增益参数来模拟位移传感器故障。当伺服阀正常工作时，位移传感器的信号输出增益为1，分别设定模拟值为1、1.5、2、2.5。

从图6 中可以看出，当传感器发生增益异常故障时，系统液压缸活塞的位移和压力都小于正常工作时，系统的性能发生明显下降。

图6 不同增益下液压缸活塞杆位移

3 总结

利用AMESim 轧机液压AGC 系统仿真模型，结合实际工况，对液压系统进行了故障模拟，得到标准模型下液压AGC 系统的故障特性曲线。通过调整多种故障参数，可以有效地改善已构建的系统模型，从而获得更加准确的故障仿真结果，得出以下结论。

对多种外部故障进行模拟，得到阶跃曲线及频率特性曲线；液压缸内泄漏的影响随泄漏程度增大而增大，输出位移小于初始值0.301 m 的趋势增大；液压缸存在活塞偏摆时缸内运行静摩擦值增大，但不影响系统工作效率，仅当系统卡死时出现故障；油液混入空气时，50 MPa 的体积弹性模量对时间响应变化明显延长；位移传感器故障时，随着信号增益变化增大，输出位移变化明显，其中增益为2 时，输出位移只有0.15 m。在上述故障模拟中，油液混入空气、液压缸内泄漏等是主要影响液压系统正常运行的因素。最终，结合故障机理和仿真结果，得到系统发生故障时的参数值，为现场实践提供参考。