[发明专利]一种钢板性能优化的控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及轧钢控制方法领域，具体涉及一种钢板性能优化的控制方法。

背景技术

当前我国经济已进入由高速增长向中高速增长转换的新常态，钢铁行业呈现出低增长、低价格、低效益和高压力的“三低一高”的发展特征。钢铁行业市场竞争的激烈程度将在市场化改革的过程中不断加剧，能活下来的钢铁企业必须具备在市场中生存发展的能力，而这样的能力必须建立在低成本生产、高品质钢材的基础之上。随着经济发展，钢板产品需求趋向多元化、钢板用量趋向多品种、少量化，各个钢铁生产企业纷纷根据市场客户需求确定自己的产品战略定位，全力体现产品的差异化战略，坚持开发生产其他企业无法生产或难于生产的市场短线、高品质钢材。要实现高品质钢材和低成本的生产目标，离不开钢板性能控制技术，即性能预报及工艺优化技术，工艺优化不仅能提高钢板性能、稳定产品质量，还可以带来生产成本的降低。

而传统的基于物质机理的钢板性能研究方法则需要将钢坯的化学成分和工艺轧制参数等大量数据按照物理模型进行繁杂的数学计算，再将计算出的理论工艺控制参数应用到实际生产当中进行试轧验证，再返回修改理论工艺控制参数，再不断地验证，如此反复；或者采用神经网络算法，构建某一钢种的数学模型对产品性能进行预测，然后再人工不断地测试改变某一个输入变量对输出变量的影响有多少，最后再选定一个相对合理的工艺参数和化学成分进行试轧验证，如此反复。然而由于仅包含能显著影响钢板性能的主要化学成分就达12种以上，另外还有能显著影响钢板性能的工艺控制参数(包括入炉温度、开轧温度、粗轧出口温度、精轧入口温度、终轧温度、卷取温度、成品厚度等工艺参数)至少7种以上，因此，传统的基于物质机理的钢板性能研究方法，存在计算量繁杂庞大、效率低下、精度不高等缺陷。

“CN201210046441”发明专利公开了一种基于带钢力学性能预报模型的加热炉节能控制方法，可以通过热轧钢板力学性能的工业预报模型进行性能预测，然后再通过调整钢板的开轧温度，使带钢性能参数在达到性能指标的情况下，降低加热炉能耗。但是，如该专利所述，其目的在于保证钢板性能的同时，解决降低能耗的问题。但是，该工艺的突出缺点是：不同的产品和规格的钢板性能模型会具有非常大的不同，各种化学成分参数的变化也有很大的不同，即使是同一种化学成份参数或同一个工艺参数对不同的产品和规格的钢板的性能影响大小也会有很大的不同，所以，钢板性能模型不应该是一个固定的数学模型。同时如果该模型里面包含了一些不重要的自变量因素的影响，那么，该模型会产生多重共线性，导致各自变量的系数的方差加大；而且也会使该模型的性能因变量的均值的估计值或预测值产生较大的方差，即使在只存在很小甚至没有多重共线性时，情况也仍然如此。

发明内容

本发明旨在提供一种钢板性能优化的控制方法，该方法克服现有技术计算复杂、精度差等缺陷，具有计算简单、预测精度高的特点。

本发明的技术方案如下：

A、采集钢板生产过程中涉及的钢板化学成分参数、工艺控制参数、产品性能参数的历史数据，针对上述参数采用偏最小二乘回归方法构建屈服强度预测数学模型和抗拉强度的预测数学模型；

B、分别对步骤A中涉及的化学成分参数、工艺控制参数进行投影重要性计算，将投影重要性值大于1的工艺控制参数作为关键参数，剔除掉投影重要性值小于0.5的化学成分参数、工艺控制参数，并分别进行重新建模后得到屈服强度预测优化数学模型和抗拉强度的预测优化数学模型；

C、采集实时生产中的关键参数数据，作为关键参数初始值，设置屈服强度、抗拉强度的目标值的范围，设置各个关键参数的范围以及循环优化次数的上限；

D、将关键参数初始值分别导入屈服强度预测优化数学模型、抗拉强度预测优化数学模型，分别得到屈服强度预测值与抗拉强度预测值；如果屈服强度预测值与抗拉强度预测值分别位于屈服强度、抗拉强度的目标值的范围内，则将关键参数初始值作为关键参数调控目标值，执行步骤G；否则，执行步骤E；

E、以各个关键参数初始值作为中间值，分别根据各关键参数对应的工艺参数范围或设备参数范围设立该关键参数的取值范围，在各个关键参数的取值范围内进行随机优化后，得到关键参数临时优化值，并将其分别导入屈服强度预测优化数学模型、抗拉强度预测优化数学模型，分别得到屈服强度临时优化值与抗拉强度临时优化值，并将循环优化次数加一；

如果屈服强度临时优化值与抗拉强度临时优化值分别位于屈服强度、抗拉强度的目标值的范围内则该关键参数临时优化值有效；