[发明专利]冷连轧轧机摩擦系数预测方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种冷连轧轧机摩擦系数预测方法，属于钢铁冶金技术领域。

背景技术：

轧制力设定是酸轧过程控制系统中最重要的控制参数之一，而摩擦系数是轧制力计算的重要参数，其预测的准确性直接关系到轧制力设定精度的高低。在冷连轧机高速轧制过程中摩擦系数的影响因素有：道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带钢变形抗力、乳化液品质、流量、浓度、温度、轧辊粗糙度、轧制公里数等。而计算机过程控制系统中原有的摩擦系数计算公式如下：

公式中，v_max是设定最大速度一般固定为1700mpm，n是当前轧辊轧制的钢卷卷数，re是当前机架的负荷压下率，C₁～C₇是可以调节的参数，事先设置在系统中其中C₇设置为0。由于C₁～C₇参数的设置和最大速度的固化，公式的前后两部分都是固定的常数，因此摩擦系数的计算只与轧制的钢卷卷数n有关。显然在光棍和毛辊两种不同的轧制方式下，轧辊即使轧制了同样的卷数，轧制的总长度和轧辊的磨损程度也是有很大的区别，尤其对于光辊轧制方式，上述摩擦系数的预测方法比较粗糙，势必会影响轧制力的计算精度，从而影响带钢厚度控制精度，甚至造成轧机启动断带。

发明内容：

本发明的目的是针对上述存在的问题提供一种冷连轧轧机摩擦系数预测方法，以实绩摩擦系数为参考的预测方法，有利于提高轧制力的设定精度和厚度控制精度，减少断带。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

冷连轧轧机摩擦系数预测方法，该方法包括以下步骤：

(1)相关数据的筛选：从摩擦系数的影响因素中找出影响摩擦系数的主要因素包括钢种级别、轧制速度、轧辊原始粗糙度、轧制公里数；

(2)经验实绩摩擦系数的计算：经验实绩摩擦系数根据轧制过程相关其它实绩数据利用轧制原理反算得到，计算方法如下：

公式(1)中：myue即是采用轧制实绩数据反算得到的历史经验实绩摩擦系数；

sra[i]是当前机架的实绩负荷；

rda[i]是当前机架的压扁半径；

ha[i]是当前机架下带钢实绩厚度；

pa[i]是当前机架的实绩轧制力；

sb[i]是当前机架下带钢的实绩宽度；

ska[i]是当前机架下带钢的平均变形阻抗；

kapa[i]是当前机架下带钢的张力效应；

(3)建立摩擦系数预测模型：

f(l,r,v)＝f(l,r)f(v)＝A(r)×e^-B(r)l(m+f/v)(2)

公式(2)中，函数A(r)和B(r)与轧辊原始粗糙度是线性函数关系，由此公式(3)可以细化为如下公式：

f(l,r,v)＝f(l,r)f(v)＝(a+br)e^{-l(c+d r)}(m+f/v)(3)

公式(3)中，l代表轧制公里数、r代表轧辊原始粗糙度、v代表轧制速度，a、b、c、d、m、f是待求的公式参数；

(4)预测方法的建立：在获取到的轧制过程数据的基础上，针对不同钢种不同机架，把数据分为试验数据集和测试数据集两大部分，试验数据集用于拟合曲线建立新的计算公式，测试数据集用于测试验证计算结果，本发明采用Mathematica 7.0数学分析工具对数据进行多变量回归分析，其中曲线的拟合过程如下：

①划分训练数据的轧制周期，并选择轧制周期长，工况稳定的数据进行公式拟合，

②先进行轧制公里数和实绩摩擦系数的指数拟合：f(l)＝A(r)e^-B(r)l，

③一个轧制周期为一个拟合结果，最终分别得到一组A(r)和B(r)的拟合系数，

④A(r)和B(r)与初始摩擦系数有关，分别与轧辊原始粗糙度做线性拟合：

A(r)＝a+br，B(r)＝c+dr，即可得到公式(4)中的参数a、b、c、d，

⑤最后进行实绩摩擦系数与轧制速度的倒数的线性拟合f(v)＝m+f/v，即可得到公式(3)中的参数m、f，