王海玉等：热轧带钢终轧温度的多模式控制 .945· 模式控制终轧温度策略为例，工艺参数如表1所示 满足不同钢种、不同工况下的终轧温度控制要求，从 表1精轧各道次工艺参数 而提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度. Table 1 Parameters of each pass of finishing rolling 900 人口厚度/ 出口厚度/ 穿带速度/ 目标温度/ 890 道次 mm mm (m.s-1) ℃ 880 FI 34.622 17.012 1.56 870 F2 17.012 9.934 2.64 860 F3 9.934 6.133 4.52 880 850 F4 6.133 4.826 6.27 840 F5 4.826 3.787 8.06 830 F6 3.787 2.955 9.63 1010:16 101034 10:10:51 10:11:08 策略表中需设置的信息包括：功率加速度、各机 轧制时刻 架间水开关状态、各机架间水-水量初始值和各机 图7终轧温度实测值变化曲线 架间水优先级，如表2所示. Fig.7 Curves of measured values of finishing temperatures 表2策略表中工艺参数 5 Table 2 Strategy process parameters 结论 ISC水体积 ISC 功率加速度/ 道次 ISC状态 (1)建立了加速度计算模型，该模型考虑可调 分数/% 优先级 (ms2) 机架间冷却水的极限能力和终轧温度计算值，利用 ON 15 Newton-Raphson迭代计算出大加速度区域，在加速 ON 15 3 过程中利用机架间冷却水来控制终轧温度，保证带 F3 ON 15 0.2 钢全长终轧温度均匀性 F4 OFF -1 (2)建立了终轧温度多模式控制模型，该控制 F5 OFF -1 模型响应速度快、计算精度高，能够自动切换调节模 统计此带钢全长所有控制周期内选取的各带钢 式，同时操作人员根据带钢终轧温度控制的实际情 样本段设定数据，如图6所示，带钢终轧温度控制偏 况，可选择最优的调节模式控制带钢终轧温度，从而 差在±20℃以内，全长温度命中率为100%，如图7 提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度，提升产 所示.同时，统计连续三个月以来的生产数据，温度 品竞争力. 偏差在±20℃以内，命中率均在99%以上，温度偏 (3)将终轧温度多模式控制模型在线应用到国 差在±15℃以内，命中率均在97.2%以上.结果表 内某2250mm热轧精轧机组上，统计连续三个月以 明，多模式控制模型响应速度快，计算精度高，能够 来的生产数据，温度偏差在±20℃以内，命中率均 0 11.0 在99%以上，温度偏差在±15℃以内，命中率均在 ◆-F1 ISC SET 97.2%以上.结果表明，多模式控制模型响应速度 F2 ISC SET 10.5 ·-F3 SC SET 快，计算精度高，能够满足不同钢种、不同工况下的 ·一轧制速度 10.0 终轧温度控制要求，从而提高带钢轧制稳定性和终 /95 轧温度控制精度. 9.0 20 考文献 [1]Gao S Q.Research on Model for Strip Temperature Prediction of 10:10:1610:10:2810:10:4010:10:5210:11:04 Finishing Rolling in Hot Strip Steel Mill Dissertation ]Beijing: 轧制时刻 University of Science and Technology Beijing,2010 图6各机架间冷却水水量设定值和F6机架速度实测值的变化 (高世卿.热连轧带钢终轧温度预报模型的研究[学位论文]. 曲线 北京：北京科技大学，2010) Fig.6 Curves of inter-stand cooling water flow values and measured [2]Sun Y K.Model and Control of Cold and Hot Rolled Strip Mill speeds of F6 stand Beijing:Metallurgical Industry Press,2010王海玉等: 热轧带钢终轧温度的多模式控制 模式控制终轧温度策略为例,工艺参数如表 1 所示. 表 1 精轧各道次工艺参数 Table 1 Parameters of each pass of finishing rolling 道次 入口厚度/ mm 出口厚度/ mm 穿带速度/ (m·s - 1 ) 目标温度/ 益 F1 34郾 622 17郾 012 1郾 56 F2 17郾 012 9郾 934 2郾 64 F3 9郾 934 6郾 133 4郾 52 880 F4 6郾 133 4郾 826 6郾 27 F5 4郾 826 3郾 787 8郾 06 F6 3郾 787 2郾 955 9郾 63 策略表中需设置的信息包括:功率加速度、各机 架间水开关状态、各机架间水鄄鄄 水量初始值和各机 架间水优先级,如表 2 所示. 表 2 策略表中工艺参数 Table 2 Strategy process parameters 道次 ISC 状态 ISC 水体积 分数/ % ISC 优先级 功率加速度/ (m·s - 2 ) F1 ON 15 1 F2 ON 15 2 F3 ON 15 3 0郾 2 F4 OFF — - 1 F5 OFF — - 1 图 6 各机架间冷却水水量设定值和 F6 机架速度实测值的变化 曲线 Fig. 6 Curves of inter鄄stand cooling water flow values and measured speeds of F6 stand 统计此带钢全长所有控制周期内选取的各带钢 样本段设定数据,如图 6 所示,带钢终轧温度控制偏 差在 依 20 益以内,全长温度命中率为 100% ,如图 7 所示. 同时,统计连续三个月以来的生产数据,温度 偏差在 依 20 益 以内,命中率均在 99% 以上,温度偏 差在 依 15 益以内,命中率均在 97郾 2% 以上. 结果表 明,多模式控制模型响应速度快,计算精度高,能够 满足不同钢种、不同工况下的终轧温度控制要求,从 而提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度. 图 7 终轧温度实测值变化曲线 Fig. 7 Curves of measured values of finishing temperatures 5 结论 (1) 建立了加速度计算模型,该模型考虑可调 机架间冷却水的极限能力和终轧温度计算值,利用 Newton鄄鄄Raphson 迭代计算出大加速度区域,在加速 过程中利用机架间冷却水来控制终轧温度,保证带 钢全长终轧温度均匀性. (2) 建立了终轧温度多模式控制模型,该控制 模型响应速度快、计算精度高,能够自动切换调节模 式,同时操作人员根据带钢终轧温度控制的实际情 况,可选择最优的调节模式控制带钢终轧温度,从而 提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度,提升产 品竞争力. (3) 将终轧温度多模式控制模型在线应用到国 内某 2250 mm 热轧精轧机组上,统计连续三个月以 来的生产数据,温度偏差在 依 20 益 以内,命中率均 在 99% 以上,温度偏差在 依 15 益 以内,命中率均在 97郾 2% 以上. 结果表明,多模式控制模型响应速度 快,计算精度高,能够满足不同钢种、不同工况下的 终轧温度控制要求,从而提高带钢轧制稳定性和终 轧温度控制精度. 参 考 文 献 [1] Gao S Q. Research on Model for Strip Temperature Prediction of Finishing Rolling in Hot Strip Steel Mill [Dissertation]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2010 (高世卿. 热连轧带钢终轧温度预报模型的研究[学位论文]. 北京: 北京科技大学, 2010) [2] Sun Y K. Model and Control of Cold and Hot Rolled Strip Mill. Beijing: Metallurgical Industry Press, 2010 ·945·