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2005 中厚板层流冷却温度控制模型的自学习 龚彩军 , 于明, 蔡晓辉 , 王国栋 , 刘相华 (轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学) , 辽宁 沈阳 110004) 摘要:对中厚板层流冷却过程的对流换热系数采用自学习修正计算 ,提高温度控制模型的精度.通过对层流冷 却后钢板表面的实测温度和计算温度进行处理 ,得到该钢板对流换热系数的修正系数.对最近冷却钢板的对流换 热系数的修正系数进行加权平均处理 ,得到下一块钢板对流换热系数的学习值.采用自学习算法后 ,模型的控制 精度提高了
12 %. 关键词 : 中厚板 ;
层流冷却 ;
温度控制模型 ;
自学习算法 中图分类号 : TG335.
5 文献标识码 : A 文章编号 : 04492749X(2005)
0620048203 Self2study of Temperature Control Model for Plate Laminar Cooling GON G Cai2jun , YU Ming , CAI Xiao2hui , WAN G Guo2dong , L IU Xiang2hua ( The State Key Laboratory of Rolling and Automation , Northeastern University , Shenyang
110004 , China) Abstract : Self2study of heat transfer coefficient was adopted to improve the precision of temperature control model for plate laminar cooling process. By processing measured and calculated temperature , the modification coefficient of the current plate'
s heat transfer coefficient and self2study value of the next plate'
s heat transfer coefficient are ob2 tained by weighted average of the modification coefficient. The model control precision has been increased
12 % ,since the arithmetic of self2study adopted. Key words : plate ;
laminar cooling ;
temperature control model ;
algorithm of self2study 作者简介 : 龚彩军(19782) , 男,博士生 ;
E2mail : gcjlm @sohu. com ;
修订日期 :
2004208216 中厚板是我国国民经济发展中不可或缺的钢铁 材料品种 ,特别是在造船、 建筑、 石油化工和机械制 造等国家重要的基础工业应用上中厚板产品的需求 量非常大.钢板终轧后的控制冷却过程对钢板质量 起着非常重要的作用 ,提高终冷温度和实现既定的 冷却速度是中厚板轧制领域关注的重要问题[1 ] .层 流冷却系统具有冷却能力强、 可控性好、 故障率低等 优点 ,广泛应用于中厚板轧制后的强制冷却[2 ] .但 是层流冷却时的热交换是一个比较复杂的过程 ,层 流冷却模型很难精确描述热交换情况.通过自学习 的方法 ,可以使控制模型的设定精度满足过程控制 的要求.
1 层流冷却系统简介 首钢中厚板厂采用四辊可逆轧机进行钢板的粗 轧和精轧.利用高密集管层流调节范围宽的特点 , 采用高密集管层流冷却方式.冷却装置有上下各
28 组集管 ,集管间距为
110 m ,每组集管由一个上 集管和一个下喷管组成.每组装置可单独控制.瞬 时最大用水量8000 m3 / h (设备最大能力可达
10000 m3 / h) .这样 ,可通过各不同流量的高密度管层流 的组合来控制钢板的冷却过程 ,控制方式灵活 ,可以 满足不同钢种的控制需要.在轧机和控冷设备之间 的待温区域 ,排有
3 个红外测温仪.测温仪除了用 于待温钢板的温度检测外 ,还提供钢板层流冷却模 型计算的温度参数.钢板通过层流冷却设备后的测 温仪后 ,根据测温仪检测到的温度与预设定目标温 度的偏差 ,进行层流冷却温度控制模型参数的自学 习.层流冷却系统采用二级计算机控制 ,一级计算 机是基础自动化级 ,二级计算机是过程控制级.一 级计算机主要负责仪表检测数据的传递和控制指令 的执行 ,二级计算机负责计算过程控制参数 ,并将过 程控制参数传递给一级机.