[发明专利]一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法

说明书

一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，通过数据统计的方法，将大量采集的来料凸度值进行分类、分组处理，计算每组平均的来料凸度值、板形值，同时取所有来料凸度值中最大的Y个值分为一组，计算来料凸度的平均值、板形值以及边降值，最后建立优化目标函数，使其在不超过窜辊设定的最大板形值和边降值，获得各机架最佳窜辊量补偿值。一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，基于大数据的统计方法，以成品带钢板形质量为目的，在边降值允许的范围内，获得不同种类、不同规格的带钢最优窜辊补偿值，解决生产中高精度要求的问题。

技术领域

本发明涉及冷轧技术领域，特别涉及一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法。

背景技术

随着经济和科技的快速发展，家电行业技术不断更新，冷轧家电板的需求量也不断增加，为了满足后序加工工序的需要，冷连轧生产家电板时对板形和边部减薄量有较高的要求。但在实际冷轧家电板中，通常存在边降幅度过大和板形质量不好的问题，这些问题主要是由于带钢在经过轧辊时带钢边部的金属横向流动和轧辊的弹性压扁造成的。一般情况下为了解决此问题会采用带锥度、可进行窜辊的轧机进行轧制。但轧辊弹性压扁造成存在边降现象，并且来料凸度的不同也会对成品带钢的板形和边部减薄造成影响，因此获得具有良好板形带钢的重要条件之一是来料断面形状和承载辊缝形状相匹配。

发明内容

针对现有技术存在的问题及技术要求，本发明的目的是提供了一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，通过数据统计的方法，将大量采集的来料凸度值进行分类、分组处理，计算每组平均的来料凸度值、板形值，同时取所有来料凸度值中最大的Y个值分为一组，计算来料凸度的平均值、板形值以及边降值，最后建立优化目标函数，使其在不超过窜辊设定的最大板形值和边降值，获得各机架最佳窜辊量补偿值。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种冷连轧机基于大数据的来料断面形状窜辊补偿方法，包括以下由计算机执行的步骤：

(a)收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，包括：1-x#工作辊辊径D_wz，1-x#工作辊辊身长度L_wz，1-x#工作辊弯辊缸中心距l_wz，1-x#支撑辊压下螺丝中心距l_bz，1-x#工作辊的弹性模量E、1-x#工作辊的泊松比ν，z＝{1,2，…,x}表示机架数，来料宽度B，来料厚度h₀，轧制压力设定值P_z，前张力设定值T_1z，后张力设定值T_0z；

(b)采集n卷带钢的来料凸度值a_i；

(c)把n卷带钢的凸度值分为m组，j表示某一组带钢的组号，即各个组号为 1,2,3,···,j,···,m，则每组含有个钢卷的凸度数据，N个钢卷中的某一卷带钢用k表示，即各个卷号为1,2,3,···,k,···,N，计算每组带钢的平均凸度值每组凸度所对应的板形值为I_qj；

(d)取所有凸度值中最大的Y个值分为一组，共有卷带钢，用c表示该组中某一卷带钢，则此组带钢来料凸度的平均值为记此种情况下所对应的板形值为I_p，边降值为y_p；

(e)定义中间变量：最大板形值I^*，各机架最优窜辊量δ_uz，各机架弯辊力最大值δ_zmax，各机架窜辊量优化步长Δδ，其中优化步长可根据计算量的大小进行上下调整，各机架窜辊量增值参数k_z，允许边降最大值定义优化目标函数为F(X)；

(f)令k₁＝0，F_u(X)＝10¹⁰；