[发明专利]一种轧制过程中摩擦系数模型优化系统及方法

摘要

一种轧制过程中摩擦系数模型优化系统及方法，属于轧制过程控制数学模型技术领域。采用Levenberg-Marquardt优化算法优化轧制过程摩擦系数模型参数。其特征在于：该系统包含轧制过程数据库、轧制过程工艺参数数据表，以及如下功能模块：工艺数据读取和处理模块、工艺数据相关性分析模块、Levenberg-Marquardt优化算法分析模块、优化结果存储模块、优化结果应用模块。优点在于，在充分考虑关键工艺参数的前提下，该方法能有效处理冗余参数，利用现场实际轧制数据，直接对非线性多项式轧制过程摩擦系数模型的参数进行回归优化，避免了对复杂摩擦系数模型的线性化处理过程，使其更能反映现场实际轧制情况，提高摩擦系数设定计算精度，满足高精度轧制要求，从而提高产品质量和成材率。

主权项

一种轧制过程中摩擦系数模型优化系统，其特征在于：系统包括轧制过程数据库、工艺数据读取和处理模块、工艺数据相关性分析模块、Levenberg‑Marquardt优化算法分析模块、优化结果存储模块、轧制过程工艺参数数据表、优化结果应用模块；轧制过程数据库、工艺数据读取和处理模块、工艺数据相关性分析模块、Levenberg‑Marquardt优化算法分析模块、优化结果存储模块、轧制过程工艺参数数据表、优化结果应用模块依次连接；轧制过程数据库中存储了轧制过程产生的海量实际工艺数据，包括带钢的厚度、宽度、压下量、轧制力、张力、轧制速度、轧制长度、轧制卷数、轧辊粗糙度、反算得到的摩擦系数；轧制过程工艺参数数据表存储了摩擦系数模型方程中的7个参数v₀、R₀、L₀、C_R、u₀、du_v和C_w的当前值；u₀为基本摩擦系数参数；v₀为参考轧制速度；du_v为速度变化影响参数；R₀为轧辊表面的参考粗糙度；C_R为实际粗糙度影响参数；L₀为轧辊轧制带钢的基准轧制长度；C_w为轧制长度影响参数；工艺数据读取和处理模块从存储在轧制过程数据库中的海量工艺数据中读取摩擦系数模型参数优化需要的工艺数据，包括轧制速度、轧制长度、压下量、轧辊表面粗糙度和反算得到的摩擦系数，对所读取的轧制速度和轧制长度数据进行工艺分段处理；工艺数据相关性分析模块采用简单相关性分析方法，基于所获得的实际数据，分别计算轧制速度、轧制长度、压下量和轧辊表面粗糙度与摩擦系数之间的相关性，以0.5作为相关性绝对值的判定阈值，找到与摩擦系数相关性最大的参数对象，该参数对象确定为起关键作用的数据对象；Levenberg‑Marquardt优化算法分析模块根据工艺数据相关性分析模块的分析结果，利用所获取的对摩擦系数模型设定精度起关键作用的工艺参数实际值，针对摩擦系数模型中的三个参数u₀、du_v和C_w，采用Levenberg‑Marquardt优化算法对摩擦系数模型进行非线性多项式回归分析，获得优化的摩擦系数模型参数u₀、du_v和D_w；优化结果存储模块将优化得到的摩擦系数模型参数u₀、du_v和C_w存储在轧制过程工艺参数数据表中，供摩擦系数设定计算读取参数；优化结果应用模块在对轧制过程摩擦系数进行设定计算时，从轧制过程工艺参数数据表中读取经过优化的摩擦系数模型参数，完成设定计算。