細晶鋼筋軋制溫度控制策略*

黎偉權 胡戰虎 鐘震宇 曹永軍 盧杏堅

1 引言

熱軋帶肋鋼筋是我國鋼材消費比例最大的鋼材產品，2008年我國實際消費鋼材5億噸，其中消費熱軋帶肋鋼筋 11682萬噸，占國內鋼材市場消費比例23.36%。長期以來，我國建筑混凝土用鋼筋一直以20MnSi HRB335鋼筋為主，實際用量為70%，由于HRB335鋼筋的強度較低，為了保證建筑結構的強度，不得不增加鋼筋的排布密度，增加了鋼材的使用量，造成較大的浪費。而HRB400鋼筋以其強度高、性能穩定、安全儲備大，抗熱震性能好、節省鋼材（約14%～16%）等優點，正逐步淘汰傳統的 20MnSi作為今后主流建筑鋼筋。為此，國務院頒布了《鋼鐵產業調整和振興規劃（2009-2011）》將“高強度鋼筋”列入技術改造專項，并強調：“修改相關設計規范，淘汰強度335MPa及以下熱軋帶肋鋼筋，加快推廣使用強度400MPa及以上鋼筋，促進建筑鋼材的升級換代”。

目前的400MPa鋼筋均采用釩、鈮微合金化或軋后余熱處理的方法來保證鋼筋的力學性能，采用微合金化的方法生產的 400MPa 鋼筋因為要添加合金其成本也隨之增長，而采用軋后余熱處理方法生產的400MPa鋼筋，因其表層存在回火馬氏體組織其焊接性能又滿足不了國內市場要求。形變誘導鐵素體相變（Deformation Induced Ferrite Transformation，DIFT）是獲得超細晶粒鐵素體的最有效方法之一，通過DIFT軋制工藝，可將鐵素體晶粒細化至10μm左右，20MnSi的屈服強度可由335MPa提高到400MPa，大大提高了鋼筋的性能，同時，也克服了微合金化和軋后余熱處理方法生產的缺陷。DIFT軋制工藝要求初軋后對鋼筋表面快速冷卻，需從1100℃降到700℃。因此，細晶鋼筋的生產對控軋控冷的要求非常高，選擇合適的溫度控制策略是細晶鋼筋生產成敗的關鍵因素之一。

2 細晶鋼筋軋制溫度控制技術

由于軋鋼過程的溫度是一個大時滯系統，因此，給對象施加一個控制量后，要經過一個較長的滯后時間才能看到控制的效果，從而產生明顯的超調，導致系統的穩定性變差，調節時間延長，控制難度加大。又因難以精確建模，使得對控軋控冷控制要求高的細晶鋼筋生產過程溫度控制難上加難。

軋鋼過程的溫度控制方法很多，但通常采用的主要有模糊控制算法[1]、最優前饋控制算法[2]，自適應控制算法等，如果需要更加精準的控制溫度的話，僅僅是這些手段還是不夠的，為此，引入了預測控制來對控制量進行干預，防止控制過度。

2.1 Smith預估控制器[3]

Smith預估控制器實質是一種模型補償控制，通過引入補償環節來消除特征方程中控制對象的純滯后環節，是解決大時滯對象自動控制的一種有效方法，因此被廣泛應用于軋鋼生產的溫度控制上。

在控制系統中設計一個預估器與控制對象并聯，預估器的傳遞函數為

預估器與控制對象并聯的等效對象的傳遞函數為

圖1 Smith預估控制器結構圖

以及誤差傳遞函數e(s)同X(s)的關系式

得到實際被控變量X(s)與給定信號R(s)的關系式為

其中等效閉環控制系統的傳遞函數

從以上分析可以看出，等效被控變量Y(t)與實際被控變量X(t)的階躍響應曲線是相似的，但X(t)滯后于Y(t)一個等于τ的時間間隔。由于等效控制對象不包含因子，因此，系統的被控變量易于穩定。

2.2 基于GM( 1 ,1) 模型的灰色預測Smith預估控制器[4]

常規的Smith預估控制器只能滿足控制時滯、過渡過程時間和增益不變的對象，對于那些隨著工況變化，時滯、過渡過程時間和增益都在改變的對象，常規的Smith預估控制器就不能對其進行有效地控制。因此，引入了灰色預測來對給定參數進行調節。灰色預測模型有著數據量少，動態響應快，易于進行快速響應的預測，非常適合對Smith預估控制器進行改進，圖2是改進后的灰色預測Smith預估控制器結構圖，圖中F(s)是基于GM(1,1)模型的灰色預測控制器。

圖2 帶預測功能的Smith預估控制器結構圖

灰色預測理論[5]是采用灰色預測中數列預測的方法，即GM(1,1)模型進行預測。建模過程是：給定原始數列x(0)，做一次累加生成了x(1)和相應的微分方程，解灰色模型GM(1,1)，可得出灰色預測的時間響應函數^x(0)。

構建GM(1,1)模型：

1)、收集生產線現場溫度檢測裝置紅外測溫儀DCT2-7014測量得到的數據，作為原始數據，記為

2)、通過對原始數據進行累加，弱化數據的隨機性

3)、根據GM(1,1)模型，對X(1)建立白化形式方程：

參數 “a” and “u” 需要估計。由最小二乘法得到：

將求得的參數“a”和 “u”代入后求解微分方程,得到GM(1,1) 預測模型：

4)、將生成數據還原為原始數據的預測值：

設)(?)0(tx 為預測值，有

5)、模型精度檢驗

上述模型只是一個初始模型，需要對其進行殘差檢驗

6)、通過GM (1, 1)模型預測出細晶鋼筋生產過程的溫度變化值。

2.3 結果分析

以φ25的細晶鋼筋為實驗對象，數據采樣時間為100ms，采用環狀異形多噴嘴高壓水射流汽—霧冷卻方法進行冷卻，降溫速度比常規水冷要快，在50s內，鋼筋的溫度由1100℃，穿水后降到700℃左右，通過現場試驗，得到數學模型為

其中，K為增益系數，T為時間常數（取T=50），τ為時滯系數。對比圖3中純Smith預估控制器和灰色預測Smith預估控制器的控制效果，明顯看出后者的調控效果更優，即時滯系數更小，這是由于灰色預測控制器進行了超前預測。

圖3 控制效果對比圖

3 結論

通過灰色預測模型對傳統 Smith預估控制器改進，增加了溫度預測功能，使得溫度控制不是單一依靠后端溫控儀檢測的數據進行調節，減少了給定過渡造成的控制超調，同時也有效地提高了系統動態響應能力，有效地克服了溫度調控過程中因大時滯、大增益造成的Smith預估控制器失控的狀況，提高了Smith預估控制器的魯棒性。目前在粵港關鍵領域重點突破項目“高強高韌耐蝕細晶特種鋼筋生產與裝備關鍵技術”中應用，取得了良好的效果。

[1] 黃東,羅飛,羅范誼,周輝. 規則自尋優模糊控制在軋鋼溫度控制中的應用[J].鋼鐵研究學報,2009.6:60-63.

[2] 譚寶成, 成法坤. 自適應模糊 PID 在中頻彎管機溫度控制中的應用[J].西安工業大學學報, 2010.4:191-195.

[3] 梁偉平,李遵基，袁應欽等. 自適應Smith預估控制器的研究與應用[J].華北電力學院學報,1994.2

[4] 曾云. 基于灰色預測的動態Smith預估控制[J].工業儀表與自動化裝置,1998.4: 14-16.

[5] 鄧聚龍.灰色系統理論教程[M].華中理工大學出版社,1990:176-264.