年保國 李愛民 張文杰
(邯鄲鋼鐵集團有限責任公司,河北 邯鄲 056001)
帶鋼的產品質量主要用外形尺寸、平直度、凸度、、組織性能表面質量等指標衡量。受全球金融危機影響,鋼鐵市場的形勢日益嚴峻,需要進一步加強質量管理工作,提高品種創效能力。邯鋼2250mm是邯鋼優化品種結構、增加經濟效益、提升核心競爭力的關鍵一環。所以,生產的產品質量穩定與否關系著下一步的品種開發能否進行。
邯鋼2250mm生產的SPHC牌號主要供冷軋廠進行深加工使用,從使用情況反饋來看,熱軋SPHC牌號存在的質量問題有厚度波動、表面氧化鐵皮等,以厚度波動占主要。造成冷軋工序成本增加,甚至影響最終產品質量。
邯鋼2250mm供冷軋的備料鋼種主要是SPHC牌號,化學成分如表1:

表1 SPHC的化學成分(Wt%)
生產的常見規格:厚度:2.0mm≤H≤5.2mm,寬度:1050mm 通板厚度波動較大: 2250mm的帶鋼厚度波動主要有兩種情況: (1)頭部厚度命中率低;一般頭部超出控制限。 (2)通板厚度有跳躍,波動較大,尾部減薄嚴重。 圖1 SPHC 牌號(3.0×1890mm)的厚度曲線 2.1 帶鋼頭部厚度較厚分析 從冷軋使用情況看,熱軋帶鋼頭尾厚度較設定值偏厚,超過厚度偏差標準的卷數較多。厚度周期跳躍大,下表格的命中率是指帶鋼頭部的厚度精度在±50um的百分數,大約在40%以下。 表2 SPHC牌號的頭部厚度命中的統計數據 頭部厚度偏厚和厚度波動對冷軋產生的負面影響: 1)冷軋廠品尺寸精度的下降,影響產品質量的提高。 2)影響冷軋的軋制穩定性和板形:穿帶后厚度偏差較大的情況下,冷軋單機架AGC調節速度達不到波動頻率,導致軋制穩定性和板形不好控制。 產生頭部命中率低和厚度波動的工藝原因: 1)溫度波動較大,尤其頭部溫度,控制精度不高。 2)軋制計劃的編排不合理,寬度、厚度規格跳躍太大。 3)三座加熱爐交替出鋼,溫度的波動導致二級模型學習和調整受到限制。 4)模型中的工藝參數設定值優化不及時,控制參數沒不準確。 圖2 SPHC牌號(3.0×1750mm)軋制一道次的厚度曲線 2.2 全長厚度跳動分析 邯鋼2250mm的自動厚度控制系統完全由一級實現,可以做到隨厚度和鋼種的變化而變化控制參數的調整。 1)加熱爐水印引起的AGC控制厚度階躍。 2)下一機架咬鋼時建立張力沖擊。 3)尾部拋鋼時,溫度低,尾部減薄調節量不匹配引起尾部厚度偏差現象。 4)厚度發生變化時,AGC的調節敏感度過高,造成壓下缸的震顫。 5)支承輥的偏心導致帶鋼的周期厚度波動,加劇了AGC的調節。 3.1 帶鋼頭部偏厚的原因分析和解決方案 根據以上原因,排產和二級模型技術人員制定如下制度和模型調整,取得了一定的效果。 3.1.1 溫度波動較大,尤其頭部溫度,控制精度不高 由于三座加熱爐的實際加熱效果不同,尤其是4#加熱爐為后期單獨調試、投用,模型的學習時間短;4#加熱爐距離軋機的距離長,導致溫降較大;而且不同的規格和鋼種的在爐時間要求也不相同、出鋼目標溫度不同;還有現場其他的例如軋制節奏、出鋼速度等因素影響溫度,導致實際軋制過程中的溫度變化較大,從而影響軋機的厚度設定計算,導致產品的頭部命中率。針對這一問題,我們提出不同的鋼種、不同規格的板坯的加熱溫度緩慢過渡、目標溫度盡量整合。 3.1.2 軋制計劃的排列,規格跨越太大 由于目前訂貨突出用戶的個性需求,訂貨批量小、規格多,軋制計劃的編排不能嚴格按照“棺材”形執行,厚度和寬度規格頻繁改變,如寬度規格經常出現200mm左右的跳躍。由于兩者的軋制力計算相差很大,模型通過自學習并不能完全調整,并且調整的幅度、頻率都收到限制,從而導致頭部或通板命中率降低。針對這一問題,我們制定了軋制計劃的編排制度,規定改變厚度規格的同時調整寬度的規格不能大于4.0mm,寬度跳躍跨度不能大于150mm。這樣有利于厚度控制,并且換規格時,板形難以控制,這樣降低因換規格變化導致的板形無法控制的幾率。 3.1.3 三座加熱爐交替出鋼,溫度的波動導致二級模型學習和調整受到限制 由于二級設定模型中考慮了軋線bar to bar的自學習,沒有針對不同加熱爐的自學習模型,所以加熱溫度不同、板坯的性能狀況不同以及軋制過程中的寬度、厚度跳躍都對二級自學習模型非常不利。針對這個問題,我們制定了生產過程的出鋼制度:規格相同鋼種相同規格的帶鋼,交替出鋼時三座加熱爐的出鋼溫度偏差不能大約20℃。不同鋼種不同規格時出鋼溫度的目標值必須相近,交替出鋼時執行軋制計劃的編排制度。 3.1.4 模型中的工藝參數設定沒有優化,控制參數沒有精調 邯寶熱軋廠的二級模型中的軋制力公式如下: 式中:Pi——軋制力; Pi0——第i個機架的計算軋制力; ZBP——對上一塊板坯的學習值; ZBPP——對上一塊板坯的頭部學習值; ZLPH——頭部的厚度學習值; ZLPB——頭部的寬度學習值。 從軋制力公式我們可以看出:頭部的學習值對軋制力大小影響較大,相鄰板坯的溫度(包括同加熱爐板坯、不同加熱爐板坯)會對之后的帶鋼厚度產生影響,所以模型中軋制力學習系數過小,造成軋制力設定存在較大偏差,頭部厚度無法命中。 在調試期間,板坯在爐時間長,板坯溫度均勻,進精軋溫度偏高,可以保證頭部的溫度穩定,頭部厚度命中較好隨著生產品種增加和軋制節奏的加快,板坯的加熱質量有所下降,影響了帶鋼頭部的厚度命中。 解決方法:在原來的基礎上放開了F5、F6、F7的軋制力學習系數上限,改小了軋制力自適應平滑系數,防止學習振蕩。同時,模型技術人員監控軋制力設定情況,及時調整,目的是讓模型計算的軋制力更貼近實際現場的軋制力,從而保證了模型精度和頭部厚度命中率。 3.2 通板厚度控制精度的提高 通板厚度控制主要集中在自動厚度控制系統AGC和支承輥的偏心上,AGC系數調整穩定后,厚度波動頻率就會下降。同時支承輥偏心補償功能優化后,減少了外來因素引起的波動。針對這些影響厚度精度的因素,我們提出并制定了一些工藝制度,起到了控制厚度精度的作用。 3.2.1 調試AGC的伺服閥的響應時速度 在現代化的鋼鐵里,僅僅有最先進的控制系統還是不夠的,還需要正確設定參數,才能真正發揮一流設備的最大潛力。通過調整AGC伺服閥響應時間、優化比例積分系數,試驗的結果是AGC的伺服閥響應時間在28ms之內,滿足生產控制的需要。 3.2.2 AGC 各類功能模塊優化、配合 邯鋼熱連軋廠采用支承輥偏心補償 (REC)和鎖定軋機剛度(MMC)配合使用,在標定過程中測定支承輥的輥型,通過壓下補償輥縫的周期變動,同時使用MMC功能,保持機架壓下系統輥縫穩定。通過實際測量,投用REC和MMC功能后,厚度波動的峰值降低約20%。下圖為投用前后效果對比: 圖3 REC功能投用前(厚度高頻波動最大值26μm,波動周期5m左右) 圖4 REC功能投用后(厚度高頻波動最大值21μm,波動周期5m左右) 4.1 針對現場生產存在的缺陷,制定正確的工藝制度,減少工藝變動對模型的不利影響。 4.2 通過對二級模型軋制力學習值的適當調整,提高了帶鋼頭部命中率,尤其冷軋料(SPHC)的頭部命中率到±50um占88%。 4.3 調整自動厚度控制(AGC)的靈敏度,配合REC和MMC提高了帶鋼全長的厚度精度,最大波動值控制在20μm。 [1]孫一康.帶鋼熱連軋的模型與控制[M].北京:冶金工業出版社,2002:105. [2]袁敏,田勇.1780軋線數學模型的應用及優化[J].冶金自動化,2006(4):15-19.
2 帶鋼厚度尺寸問題分析


3 解決方案(工藝措施)



4 結論