[发明专利]一种短流程产线在线反馈控制方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 202110700869.7 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113617851A 公开(公告)日: 2021-11-09
发明(设计)人: 张超;王成;谭佳梅;刘义滔 申请(专利权)人: 武汉钢铁有限公司
主分类号: B21B37/00 分类号: B21B37/00
代理公司: 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 代理人: 刘杰
地址: 430080 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 流程 在线 反馈 控制 方法 装置 电子设备
【说明书】:

一种短流程产线在线反馈控制方法、装置及电子设备,所述方法包括步骤:获取短流程产线历史数据;根据所述短流程产线历史数据建立短流程产线数据库;细化制造系统冶金规范;获取短流程产线的新产品开发数据;根据所述短流程产线数据库和所述新产品开发数据对所述短流程产线进行在线反馈控制。本申请提供的一种短流程产线在线反馈控制方法、装置及电子设备以近10年短流程产线的品种成分、工艺和性能等实绩数据为基础,结合制造系统(整体产销系统ERP)、L2等实现过程工艺数据的实时调取、异常情况的提醒和报警,简单易操作,成本低廉。

技术领域

发明属于热轧带钢组织性能预报技术领域,具体涉及一种短流程产线在线反馈控制方法、装置及电子设备。

背景技术

热轧带钢组织性能预报技术兴起于20世纪70年代,随着钢铁企业的发展,其应用前景非常广阔,受到国内外众多钢铁企业的重视。其根本原理是利用物理冶金学模型及计算机、信息化技术对热轧生产过程中各种物理冶金现象进行综合数值模拟,定量化描述其组织演变过程,从而预测出轧后产品显微组织和力学性能。

我国在热轧组织性能模拟系统软件的开发上起步较晚,尽管钢铁研究总院、东北大学、北京科技大学和中科院金属所等多家单位很早就进行了这一方面的研究,但限于研究缺乏系统性和资金投入等问题,还没有推出非常成熟的商业化综合模拟软件。钢铁研究总院、东北大学、北京科技大学和中科院金属所以及宝钢、鞍钢等多家单位共同承担了“钢铁材料连铸一热轧过程组织性能预报及监测系统”课题的研究,并已成功的开发了一套具有离线和在线功能的名为Q-HSM的热轧组织性能预报系统软件。钢铁研究总院和珠江钢厂合作开发了一套名为Q-CSP的CSP热轧组织性能预测软件,结合珠江钢厂的CSP生产线进行了试用和初步验证。中科院金属所开发了名为ROLLAN的热轧带钢组织性能模拟软件,并且结合鞍钢的热轧生产线进行了验证。东北大学也曾经结合宝钢的高速线材生产线以及首钢的中厚板生产线开发了相应的组织性能预测模型。

热轧组织性能预报系统通常有两种选择,一是“机理模型”,即基于物理冶金原理,通过描述全流程的工艺和特定成分下的组织演变,建立组织演变模型,随后建立热轧成品显微组织与力学性能之间的关系模型;另一个是“控制模型”,即通过数值统计手段,直接(也可考虑中间变量)建立成分、工艺和组织、力学性能之间的相关关系和因果关系。一般认为“机理模型”的特点是其预测结果具有内在的“规律性”,且适用范围广,可移植性强;而“控制模型”的特点是预测具有“高精度”,但适用范围相对狭窄,可移植性差。

该技术的主要用途和意义在于以下几个方面:(1)减少产品的质量检验量,缩短生产和发货周期,在提高生产率的同时,降低生产成本;(2)通过优化现有生产工艺在不提高品种档次的同时,提升产品性能;(3)开发新工艺;(4)开发新品种;(5)根据产品的性能要求,制定经济合理的工艺; (6)指导生产设备的改造和设计;(7)提高产品质量的稳定性等。经过30 多年的探索后,热轧组织性能预报技术已日趋成熟,可预报范围有所扩展,预报精度逐步提高,已经取得了一些实效性应用。

整体来看,尽管组织性能预报技术还仅仅处于其发展的“婴儿期”,冶金过程组织性能预报技术已成为2I世纪冶金工业的前沿技术,是冶金企业的核心技术之一。从技术发展方向上看,目前和今后一段时期内的主要研发方向包括:(1)将组织性能预报技术与微合金化技术以及控轧控冷技木紧密结合起米,深入探索微合金化工艺和控轧控冷工艺对钢材产品组织和性能优化的定量化影响规律,综台评定各强化机理在实际生产应用中的作用及效果; (2)继续完善离线热连轧电子实验室的功能,并使该技术与大规模定制技术和企业资源计划系统(ERP)技术结合起来,优化实现多钢种多规格热连轧生产的高效化、信息化、自动化、柔性化、定制化、一体化生产;(3)维续精确、精简、精练组织性能预报系统在线应用模型,研发热轧过程中依据钢种冶炼成分和性能要求逆向优化工艺参数的过程优化技术,使组织性能预报技术与轧机的实时检测系统和控制系统相结合,实现在线实时模拟与控制,提升该技术的应用层次。目前,组织性能预报系统更多地依赖于学校和科研院所开展工作,且实际应用较少。

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