

摘要:通過離線數據分析系統與離線模型,查找模型的不利因素,優化模型邏輯,并且建立自學習庫,提高模型預測精度
關鍵詞:數學模型;優化;自學習
Optimization of Prediction accuracy of Plate Mill Model
Abstract:Through off-line data analysis system and off-line model, we can find out the unfavorable factors of the model, optimize the logic of the model, and establish a learning library to improve the prediction accuracy of the model.Mathematical model optimization learning
1前言
在中厚板軋機上,隨著成品鋼板的目標厚度越來越小,板型與軋件成品厚度越發難以控制,生產過程中,模型的預測精度直接影響著軋件出口厚度的精度和軋制板型,為了確保軋鋼生產的穩定性,最大限度的提高模型預測精度對于中厚板軋機薄板軋制來說至關重要。
2存在問題
二級數學模型對溫度、扭矩預測值與實測值相差很大,預測軋制力與實際軋制力相差20%以上。為了提高二級數學模型對溫度、扭距、軋制力的預測精度,盡快穩定薄規格的產品的生產,需要對二級系統中的軋制力數學模型源代碼進行熟悉、改進提高。
3改進方案
3.1開發過程數據離線分析系統,對全年過程數據進行統計分析。
軋鋼過程數據都是以文本文件的形式保存在服務器中,每一個板坯產生幾個數據文件。每天軋制近200塊板坯,全年約6萬套軋制數據,通過人工分析這些數據是不可能實現的,只有通過程序,把這些數據導入到EXCEL中,并進行鋼種,軋制方式,軋制道次,軋制成品厚度等進行歸類。
有了這些數據,可以分析某個鋼種全年軋制的厚度,溫度的變化,并結合當時軋輥尺寸,完成預測軋制力與實際軋制力,二級計算厚度與實際厚度數據的初步分析。
3.2、建立一套離線模型系統,通過導入過去的軋制數據,分析模型的不利因素,完成主要功能模塊的優化,優化穩定后再投到在線運行。
3.2.1溫度模型 通過數據分析,調整溫度計算方程中的純軋時間△t,完成變形熱與輻射傳導熱的數學計算。
3.2.2流變應力模型 通過冶煉時化學成分計算鋼的硬度系數
過去我們把坯料鋼種按含碳量與合金的不同,進行了分類,產生固定硬度系數,以文件的形式存在于系統中,軋制該鋼種就必須使用對應的硬度系數。但隨著新品種開發,與合金優化,老的硬度系數已與現有的成分不能相對應。吃透近200萬行模型代碼,找出流變應力的計算邏輯關系,開發新的流變應力模型。利用化學成分計算該材料的硬度系數,比過去利用鋼種文件計算更快更準確。
流變應力中的部分參數進行了固化,減少了計算過程中的干擾。根據多年的軋制數據分析,流變應力計算中應變系數、應變速率系數并不需要發生多大的變化,自學中只更新材質系數C1和溫度系數C2,系數C3和C4根據近10年南鋼生產中所有鋼種的所有規格鋼板、卷的實測軋制力、溫度及道次表分別進行模擬計算,計算時將鋼種按厚度、寬度、鋼種、軋制方式等不同而劃分成不同材料鋼種,對每一個鋼種族可回歸出數萬套變形抗力系數,應用統計學計算平均系數。
3.3針對每一個坯料鋼種建立一個自學習庫
每一個道次的軋制力(預測軋制力,再預測軋制力,實際軋制力),軋制厚度,軋制溫度都會保存到各自的自學習庫中,分鋼種進行保存,極大在杜絕各材料間的干擾。
熟悉150萬行自學習模型代碼,建立各鋼種的自學習庫,在軋制過程中,每一個道次的軋制力(預測軋制力,再預測軋制力,實際軋制力),軋制厚度,軋制溫度都會保存到自學習庫中,形成軋制力系數,當下一次再軋制相同鋼種時,自動代入先前的學習內容,達到預測力的準確
實際的流變應力與預測流變應力的比值,在各厚度區密集分布,從而擬合出自學習曲線。
密集分布圖:
擬合出曲線:
自學習開始后,根據當前的軋制厚度、曲線,產生一個基于1的系數,用于軋制力的計算系數.短期自學習與中長期自學習主要區別是軋制時間與總道次數的不同。
實施效果:
1、通過對以上功能的改進,解決了4mm-NM450耐磨鋼、 4mm-Q960高強鋼等二級軋制模型預測軋制力精度較差問題,實際軋制力和預測軋制相差1000~2000T,精軋道次實際軋制力超過4000T,加大板形控制難度。通過化學成分計算鋼的硬度系數,針對每一個坯料鋼種建立一個自學習庫,將每一個道次的軋制力(預測軋制力,再預測軋制力,實際軋制力),軋制厚度,軋制溫度都保存到自學習庫中,軋制力預測精度得到顯著提高,4mm極限規格軋件軋制力預測精度從20%控制在12%以內。
2、卷軋鋼板頭尾與本體的厚度差控制到0.35以內。
改進后:最后一道次的軋制厚度 最薄點5.15mm,最厚點5.4mm.
3、軋制板型
軋制力預測精度提高后,軋制板型明顯得到改善,鋼板不平度由改進前的25~40mm/2m降低至10~20mm/2m;
作者信息:朱麗華(1979-),女,蒙古族,江蘇省南京市,現供職于南京南鋼股份有限公司板材事業部質量處,助理工程師.