基于“大數據”的冷軋板形分析與控制技術研究

包仁人，張 杰，李洪波，程方武，賈生暉

（1.北京科技大學 機械工程學院，北京 100083；2.武漢鋼鐵（集團）公司，武漢 430083）

0 引言

近年來，“大數據”引起了社會各界廣泛的高度關注。2012年3月22日，美國總統奧巴馬正式宣布美國政府將斥資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃（Big Data Research and Development Initiative）”。這是繼1993年美國政府宣布“信息高速公路”計劃后的再一次重大的科技發展部署，美國對大數據的研究上升為國家意志，必將對未來科技、經濟的發展帶來深遠的影響[1]。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中“大數據”指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據用于分析的方法，大數據具有4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（真實性）[2]。

目前對“大數據”的研究多集中在數據的存儲、讀取等方面[3, 4]，建立可快速讀取的數據平臺，而如何從工業數據中發現并總結規律方面的研究較少。現代化的冷連軋機配備有完整的多級計算機系統，涉及軋制過程監測與控制、物料系統跟蹤、合同訂單跟蹤等，生產線上有大量的傳感器，實時采集的信息數據量以GB為單位存儲在服務器中，僅某六輥CVC冷連軋機基礎自動化部分傳感器所記錄的數據量每天可達6GB，這些數據被大部分被束之高閣，僅用于出現事故時定點分析及查詢[5]。如何科學、高效的處理軋制過程工藝參數，明確板形控制狀態，是冷軋生產單位的迫切需求[6～8]，因此可將聚類分析、數據挖掘等“大數據”分析方法引入到冷軋板形分析領域。

1 冷軋板形缺陷的聚類分析

解決冷軋板形缺陷問題的前提是準確分析板形缺陷的形式，實際生產過程中往往通過實物板形跟蹤來確定板形缺陷的類型，但這種靠人工進行的判斷方法存在著效率低下的問題，且因采樣較少不能全面的反映板形缺陷問題。因此有學者提出利用模式識別方法來對板形缺陷進行分析[9, 10]，將板形儀的檢測信號識別為幾類確定的板形缺陷，如中浪、邊浪、四分之一浪和邊中復合浪，這類識別方法中多需對板形檢測信號進行擬合，面對成千上萬組的板形檢測結果計算速度較慢。

某冷連軋機為五機架超寬六輥CVC軋機，最大可軋帶鋼寬度達2080mm，通過對其所軋帶鋼板形長達兩年的跟蹤，發現同批軋制規格和鋼種近似的帶鋼，穩定軋制階段的板形缺陷具有相似性，其浪形幅值和形態接近，因此本文借鑒了“大數據”的思想，采用基于密度和網格的聚類分析方法[11]對大批量帶鋼的板形檢測結果進行特征提取，再利用模式識別方法計算各板形缺陷分量，并利用MATLAB編程實現聚類分析與模式識別過程[12]，與傳統板形模式識別方法相比，省去了大量的曲線擬合過程，計算速度從每千幀信號30s，降低至每千幀5s以內，而所得板形缺陷識別結果與傳統方法保持一致，證明對冷軋板形分析而言，采用聚類分析的方法是可行的。通過對1000多卷，近百萬幀冷軋帶鋼板形檢測數據進行分析后發現，此機組所軋帶鋼板形缺陷以邊中復合浪為主，且軋機難以對此類板形缺陷進行有效控制，嚴重影響后續生產以及用戶的使用。

2 冷軋板形相關工藝參數的大數據分析

為確定復雜板形缺陷難以控制的原因，需對軋機的板形控制工藝參數進行分析，以往多對單參數的時域檢測信號進行分析，忽視了各工藝參數間的聯系性，不能準確反映軋機的工作狀態。利用Excel的VBA功能，開發了工藝參數讀取程序，從軋機服務器數據庫文件中讀取工藝參數。

提取了2012年2月至3月中旬一個半月內某冷連軋機連續生產的12000卷帶鋼的板形控制工藝參數，包括帶鋼的規格，各機架工作輥彎輥（WRB）、中間輥彎輥（IMRB）、中間輥竄輥（IMRS）數據。以任意兩個參數為橫縱坐標（如圖1所示），分析其關系，發現工作輥彎輥、中間輥彎輥、中間輥竄輥受帶鋼寬度B變化影響較大，受帶鋼厚度變化影響相對較小，因此將寬度作為影響板形控制手段調節量的主要因素進行分析。

2.1 彎輥與帶鋼寬度關系

以帶鋼寬度為橫坐標，以歸一化彎輥值為縱坐標繪制散點圖。從圖1和圖2中可看出對于S1（第1機架）而言，僅當所軋帶鋼寬度B≤1500mm時，工作輥彎輥存在超過正彎50%的情況，中間輥彎輥存在超過30%的情況，當帶鋼寬度B>1500mm時，工作輥彎輥常用范圍約為正彎40%～50%，中間輥彎輥常用范圍約為15%～30%。

圖1 工作輥彎輥與帶鋼寬度關系

圖2 中間輥彎輥與帶鋼寬度關系

2.2 彎輥與中間輥竄輥關系

從圖3中和圖4中可以看出，僅當IMRS≥180mm時才會出現工作輥彎輥超過50%，中間輥彎輥超過正彎極限40%的情況，僅當IMRS≥180mm時，才會出現工作輥彎輥和中間輥彎輥超過30%，甚至達100%的情況。

2.3 中間輥竄輥與帶鋼寬度關系

圖3 工作輥彎輥與中間輥竄輥關系

圖4 中間輥彎輥與中間輥竄輥關系

從圖5中可以看出，當所軋帶鋼寬度B≤1500mm時，S1中間輥均處于正竄區間，進一步對數據進行分析發現，IMRS≥180mm的頻率為52.7%；當B≥1900mm時，中間輥竄輥均處于負竄區間，IMRS≤-180mm的頻率為0.6%。

圖5 中間輥竄輥與帶鋼寬度關系

其他4個機架的工藝參數分布與第1機架的工藝參數基本一致，分析結果表明在此冷連軋機在軋制寬度低于1500mm帶鋼時，存在邊浪控制能力不足的問題，而恰好其所軋帶鋼寬度小于1500mm的較窄帶鋼占總卷數的75%，使邊浪問題更為突出。

3 中間輥輥形優化與工業應用

一直以來，輥形進行優化被認為是提高軋機板形控制能力的有效手段，針對此軋機存在邊浪控制能力不足的問題，考慮利用分段輥形為軋機增加邊部板形控制能力，進而將原邊中復合浪缺陷轉化為中浪缺陷，以便于采用其他手段消除。

按照這一思路，同時考慮到中間輥竄輥與帶鋼寬度之間存在的對應關系（如圖5所示），可在中間輥端部疊加一段二次多項式輥形（如圖6所示），以降低帶鋼邊部的壓下率，且中間輥可橫向竄動，擴大了其倒角的利用范圍，更加有利于消除邊浪。

圖6 中間輥CVC分段輥形示意圖

為檢驗所設計輥形的板形控制能力，于2013年8月在某超寬冷連軋機組上進行了工業應用，結果表明：該輥形優化方案能夠有效消除窄帶鋼和寬幅帶鋼的邊中復合浪，從而使帶鋼板形質量有所提高；工作輥彎輥力有所下降，提高了軋機邊浪控制能力。

4 結論

本文利用聚類分析方法對大量板形檢測結果進行分析，明確某冷連軋機存在邊中復合浪難以控制的問題，進一步利用“大數據”思想，對12000卷帶鋼軋制過程工藝參數的分析，找到邊浪難以控制的原因在于冷連軋機現有板形控制手段能力不足，進而提出了能提高軋邊部板形控制能力的輥形優化方案，對軋機板形控制能力分析與優化進方法行了有益的探索，同時也說明將“大數據”的相關思想引入到冷軋板形分析過程當中是可行且有效的。

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