[发明专利]一种轧制力模型适用性评估与平稳切换的方法

说明书

一种轧制力模型适用性评估与平稳切换的方法，属热轧过程控制领域。首先梳理模型架构，收集实际生产历史数据，开发新轧制力模型离线计算工具，计算单块带钢轧制力，计算实测轧制力与计算轧制力的比例值；然后利用生产数据对轧制力新模型计算结果进行适用性评估；在此基础上，利用离线计算的轧制力修正量，对在线系统的轧制力修正系数进行预整定，进而实现在线投运时轧制力计算的平稳切换。其能保证在线投运时轧制力计算的平稳对接，避免因新轧制力模型与原轧制力模型修正量之间不匹配造成的轧制力计算异常，可有效实现热连轧设定计算所涉基础模型调整时与修正量的匹配性，从而减少对生产与产品质量的影响。可广泛用于热轧过程控制领域。

技术领域

发明属于热轧过程控制领域，尤其涉及一种轧制力模型适用性的评估方法以及确保平稳切换的在线投用方法。

背景技术

轧制力模型是热轧生产与控制的核心模型。

为了不断满足产品质量提升的需求，需要持续提升模型预测准确性。

在获得新的轧制力模型时，首先需要评估其适用性；对适合于在线使用的轧制力模型需要保证切换时的稳定性。

授权公告日为2015年4月29日，授权公告号为CN103028614A的中国发明专利，公开了一种“带钢热连轧生产过程控制系统的优化方法”，其提出了一种轧制力模型的优化方法，通过收集数据、异常数据处理、优化方法确定轧制力模型参数的方法。该技术方案虽然通过优化从理论上能够提高轧制力模型的计算精度，但是对于是否能够应用于在线控制缺乏评价依据；另外由于缺少将新模型与原计算体系间的切换方法，投入在线控制时难以实现平稳过渡。

授权公告日为2017年7月18日，授权公告号为CN104898430A和中国发明专利，公开了一种“基于数据挖掘的单机架冷轧轧制力模型参数优化方法”，该技术方案提出了一种根据实测数据对轧制力模型参数进行非线性回归的方法，提出了新模型预测值与实际轧制力偏差在6％以内可以投入在线应用的规则。但是由于6％是基于统计的平均值，对于部分材料的预测精度超出6％的材料而言，则无法保证投入时计算的适用性。

经分析，以上部分技术方案涉及到了轧制力模型的优化，但均未提出经过优化后的模型是否能够适用于在线应用的判定规则，同时也未提出确保新轧制力模型投入在线生产所需的平稳切换的技术。

在热轧过程控制领域的模型一般采用两层架构：由核心模型构建的基础层；与产品的品种与规格相配套的模型修正量。在生产某一特定的产品时，会由基础层的模型计算结果与品种规格相配套的修正量相结合后计算得到预测轧制力。

对于复杂的生产线，由核心模型构建的基础层也可以会有多个模块以满足不同产品生产的需要。

通常，为了提升轧制力计算的准确性，需要设计一套根据实际的轧制力测量数据对模型计算参数进行不断修正的逻辑。在进行模型参数的修正时，采取的策略是保持基础层核心模型的稳定，调整与产品的品种与规格相配套的模型修正量。

一条生产线一旦投入生产，基于轧制力计算模型的修正逻辑，会形成基础模型与修正模型的配套体系，不断适应不同品种与规格的变化。

其实，也正是由于品种、规格以及生产工艺、生产条件的变化与差异，模型的修正量之间的差异可能会非常显著。

一般轧制力模型在一个热轧过程控制系统的生命周期里保持不变。因此一般不会涉及轧制力模型的切换问题。

随着对产品质量需求的不断提升，需要不断研发新的轧制力模型。新的轧制力模型投入在线应用时就需要考虑如何与原轧制力模型计算结果的平稳切换问题。如果不考虑轧制力模型切换时与模型修正量之间的匹配性而直接进行切换的话，往往会导致轧制力预测计算的异常，无法满足正常生产的需求。

发明内容