[发明专利]粗轧立辊轧制负荷自动分配方法有效

专利信息
申请号: 201310005629.0 申请日: 2013-01-08
公开(公告)号: CN103909098A 公开(公告)日: 2014-07-09
发明(设计)人: 张健民 申请(专利权)人: 宝山钢铁股份有限公司
主分类号: B21B37/58 分类号: B21B37/58
代理公司: 上海集信知识产权代理有限公司 31254 代理人: 周成;肖祎
地址: 201900 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 粗轧立辊 轧制 负荷 自动 分配 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及轧钢控制技术领域,尤其涉及一种粗轧立辊轧制负荷自动分配方法。

背景技术

目前,热轧粗轧一般采用两架轧机,两架轧机包括两架立辊轧机E1和E2。粗轧立辊轧制负荷分配的一般原则是粗轧在E1大立辊的第一道次将板坯轧制到目标宽度,以后立辊各个前向道次的轧制目标维持R2出口宽度,即粗轧各个前向道次均以R2出口目标宽度为基准,对每道次入口宽度,通过E1、E2立辊侧压,并经R1或R2水平轧制后达到R2出口目标宽度为分配原则。这种立辊负荷分配方法存在两个问题:

由于连铸坯调宽限制方面的原因,粗轧来料变化变动较小,而热轧成品宽度变化较大。在这种情况下,采用一般的粗轧宽度轧制方法,可能会产生轧制道次间的负荷分配不均。第一机架负荷会太大或太小,不能有效利用各个道次的立辊压下,见图5a~6b。

立辊轧机一方面要轧制来料宽度和目标宽度的差,另一方面要轧制掉板坯轧制过程中形成的自然宽展和狗骨宽展。粗轧一般采用1-5道次轧制,按照传统的立辊轧制负荷分配方法,E2的1道次要轧制R2第1道次形成的自然宽展和狗骨宽展,E2的3道次轧制R2第2、3道次形成的自然宽展和狗骨宽展,E2的3道次轧制大约E2的第一道次负荷,这在工艺上是不合理的,见图5a~6b。

发明内容

针对以上问题,本发明开发出了一种新的方法进行粗轧立辊的负荷分配。

具体地,本发明提供了一种粗轧立辊轧制负荷自动分配方法,包括:

(a)计算粗轧总的自然宽展量和有效宽度压下量;

(b)根据立辊压下道次的宽厚比,计算该道次的稳定性压下极限;

(c)以所述稳定性压下极限为比例因子,确定立辊压下量的分配;

(d)计算各道次的有效压下量;

(e)计算各前向道次水平辊出口宽度,作为各前向道次的宽度目标;以及

(f)调用机架立辊压下计算,考虑狗骨宽展,重新计算出各机架立辊压下量。

优选地,在上述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法中,在所述步骤(f)之后,所述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法进一步包括:(g)判断各道次的出口宽度是否稳定并判断是否达到指定的循环次数;(h)如果所述各道次的出口宽度不稳定且未达到指定的循环次数,则更新所述狗骨模型修正量后转到步骤(c)。

优选地,在上述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法中,在所述步骤(a)中,根据板坯来料宽度、粗轧目标宽度和粗轧各道次的自然宽展来计算粗轧总的自然宽展量和有效宽度压下量。

优选地,在上述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法中,在所述步骤(c)中的确定立辊压下量的步骤中考虑了狗骨模型修正量。

优选地,在上述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法中,在所述步骤(d)中,所述各道次的有效压下量是所述粗轧总的有效宽度压下量和各道次的立辊压下量的乘积。

优选地,在上述粗轧立辊轧制负荷自动分配方法中,在所述步骤(f)的重新计算出各机架立辊压下量的步骤包括:重新计算出各机架立辊压下量以使各道次的立辊负荷在该道次的所述稳定性压下极限之内。

本发明的粗轧立辊负荷自动分配方法可以更好地进行粗轧立辊负荷分配,从而更合理的进行粗轧宽度控制,保证宽度控制精度。特别是,该方法在粗轧水平辊压下负荷确定的条件下,首先计算粗轧总的自然宽展,根据立辊轧制稳定性条件进行负荷分配,确定各个机架前向道次出口宽度目标。根据出口宽度目标,并考虑狗骨宽展确定各个道次立辊压下。该方法可克服了目前粗轧立辊负荷分配方法存在的负荷分配不均和部分机架负荷倒挂的问题。

应当理解,本发明以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的,并且旨在为如权利要求所述的本发明提供进一步的解释。

附图说明

附图主要是用于提供对本发明进一步的理解。附图示出了本发明的实施例,并与本说明书一起起到解释本发明原理的作用。附图中:

图1示出了板坯横向失稳模型曲线。

图2示意性地示出了宽展的主要分量。

图3示出了侧压前(虚线)、侧压后板坯横断面轮廓。

图4示意性地示出了本发明的粗轧立辊轧制负荷自动分配方法的主要步骤的流程图。

图5a和图5b分别示出了在等宽轧制情况下的本发明立辊负荷分配和常规方法立辊负荷分配。

图6a和图6b分别示出了在一般立辊负荷宽轧制负荷情况下的本发明立辊负荷分配和常规方法立辊负荷分配。

具体实施方式

首先,简要介绍本发明的技术方案所依赖的主要原理。

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