[发明专利]在轧制圆材时保证质量的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于在多机架的、由上级的计算机系统所控制和/或调节的轧钢机组中轧制圆材、尤其是钢制成的棒材和线材时保证质量的方法。

背景技术

轧制圆材、尤其是棒材或线材都是按已知的方式在相应的轧机里进行。轧制的质量则在轧机后面进行检验。此处已知的是：求出所轧制的棒材或线材的直径(必要时通过一定数量的不同的圆周角)，并对其进行检验，判断所测出的值(也就是实际值)是否在预定的公差之内。

在此不可能、或者只是有条件地、或者只是由专业人员的相应经验才可能由这些在型材的圆周上所测得的直径推断出轧制引起的误差。

发明内容

本发明的任务是，以改进的方式，由在轧机后面所测出的轧制圆材的数据推断出轧制引起的误差源。这应该可以尽可能自动地实现，而并不归结于专业人员的评估能力。因此应该可以改善轧件的质量并且提高轧机的生产率。还应该自动化地识别轧制误差并将其分类，例如机架过充满(Geruestueberfuellung)或机架欠充满(Geruestunter-fuellung)。

此任务按照本发明通过如下方法来完成：在开始加工圆材之前，在静态状态下对至少一个具有典型的、真正的轧制误差的型材件的样本进行测量，并将样本误差以标准化的形式存储在计算机系统中，其中将单个的型材横截面或者在有噪度(Rausch)的情况下将平均的型材横截面存储在极坐标里并进行标准化，而且在加工圆材时这样来进行相似性分析，使得被标准化的样本横截面连续不断地与当前轧制的圆材的求出的横截面进行相关，此后在与样本误差相比较时所得出的相似性偏差触发对轧制过程有干预作用的警告功能，尤其作用于操纵监控器。因此在相似性分析时，基本上求出当前横截面与样本误差横截面的一致性。没有数学的现有知识和从属的数学模型，也可以进行相关(Korrelation)或者卷积(Faltung)。因此可以确定数学上难于或者根本不能描述的误差。因此只要求，通过充足数量的计算方程支持值来测量出样本误差，并将整个过程存储。这种样本数据组于是在以后在测量时与当前的横截面数据进行相关或者数学卷积。

在静态状态下用于测量样本型材件的测量仪，必须能在旋转角上足够准确地作为半径轮廓(Radienprofil)产生出型材横截面。其中在开始加工圆材之前如下来进行：

a)对于具有确定的错轧(F)的至少一个圆材，对在圆材的圆周上的一定数量的角度位置(φ)的型材半径(r)进行测量；

b)在加工圆材时：

b1)在已制成的圆材上，对在圆材的圆周上的一定数量的角度位置(φ)的型材半径(r)进行测量；

b2)在圆周角(φ)上和已制成的圆材的轴向方向(z)上形成半径(r)的近似曲线，按以下关系式：

r_NIST(φ，z)＝r_0IST(z)+r₃×cos(3(φ+φ₀))-r_e×cos(6(φ+φ₀))，

其中r_0IST(z)：在错轧(F)的轴向方向z上的半径曲线，

r₃：第三次序的半径比例，

r₆：第六次序的半径比例，

φ₀：角度常数；

b₃)将已制成的圆材的近似曲线r_NIST(φ，z)存储；

c)将已制成的圆材的求出的近似曲线(r_NIST(φ，z))与错轧的至少一个近似变化曲线(r_NF(φ，z))进行比较。

此处建议，在表示出相似性尺度的相关之前，优选在互相关(Kreuzkorrelation)之前，当前求出的型材横截面同样也被标准化并被存储。

在步骤c)中所求得的、在已制成的圆材的求出的近似曲线和错轧的至少一个近似曲线之间的差别优选用图形表示出来。

轧制型材的高温由于热膨胀而引起失真，因此优选建议：在按步骤b1)测量型材半径时，求出所测量圆材的温度。同时优选地规定：将在此温度测量的值换算到标准温度，优选为20℃。

按步骤a)和b₁)进行的型材半径的测量，可以按照本发明的建议借助于激光测量无接触地进行。按照步骤a)和b₁)的型材半径的测量可以对至少36个均匀分布的圆周角位置、优选对180个均布的圆周角位置有利地进行。