湛江2 250 mm熱軋粗軋R2打滑識別及自動控制方法

杜 林,趙金凱

(寶山鋼鐵股份有限公司 1.熱軋廠,上海 201999;2.寶鋼湛江鋼鐵有限公司,廣東 湛江 524072)

近年來,市場對熱軋產量、質量等方面提出了新的、更高的要求,即要求控制好帶鋼質量的基礎上,產能、節奏也要向極限邁進,而軋線運行的穩定性直接影響著產線產能、節奏的發揮。粗軋R2打滑是一項影響產線運行效率的常見問題,前期粗軋打滑主要靠人工識別和控制,本文提出了粗軋軋制過程中打滑識別及自動防打滑的控制措施(Slip Recognition And Automatic Anti-slip Control),采用該方法,熱連軋機組不需要進行任何硬件改造,即可提升軋線粗軋軋制過程的穩定性。

1 打滑定義和相關因素及影響

軋制過程是靠旋轉的軋輥與軋件之間形成的摩擦力將軋件拖進輥縫之間,并使之受到壓縮產生塑性變形的過程。打滑[1]是咬入條件不能滿足,軋件不能順利咬入的現象。打滑時軋件的出口速度小于軋輥的水平分速度,這時整個變形區無前滑區。軋輥和軋件相互作用的矛盾運動過程是從軋輥咬入軋件開始的,軋輥咬入軋件的實現,接觸摩擦起決定作用。

與打滑相關的因素有軋輥直徑、壓下量,軋制速度,軋輥表面狀態,軋件的形狀等,引起打滑的主要原因有:

(1) 軋輥與軋件之間摩擦力不夠。如冷卻水中含油量偏高導致軋輥表面異常光滑;軋輥上方設備漏油導致軋輥表面有油,軋制時出現打滑;新工作輥表面粗糙度偏小等導致。

(2) 咬入角偏大。下工作輥上表面偏高或偏低,帶鋼在咬入時上下兩邊壓下量不同,接觸弧長相差過大;溫度不均,軋制時局部軋制力過高。

(3) 負荷分配不合理。在軋制過程中各機架負荷分配不合理。

(4) 帶鋼溫度低。加熱爐在升溫過程中,加熱速度過快,鋼坯駐爐時間短,導致鋼坯表面溫度達到軋制要求,但內部溫度低;整個中間坯溫度不均都會導致打滑。

如圖1(a)所示,當發生嚴重打滑時,會造成中間坯大的鐮刀彎,中間坯頭尾大的鐮刀彎卡在粗軋導板、護板處時,會造成板坯的堆積,造成設備的損壞及廢鋼的發生。另一方面,如圖1(b)所示,中間坯板形過差會在搬運至飛剪前導板時撞擊剪前導板,導致剪前導板固定銷逃逸,下塊板坯頭部撞到導板連接處時,會造成剪前導板拱起導致廢鋼及設備損壞的發生,嚴重地影響設備的穩定及產線的正常運行。

功能未投用之前,月度平均發生兩起粗軋/精軋導板處打滑卡鋼事故。

2 打滑識別方式及對應措施

在熱軋帶鋼的生產過程中,由于設備變化、工藝參數設定不合理等諸多因素的影響,打滑使得板坯在機架游動,造成軋后板坯長度方向上各點寬度的中心發生變化,所產生的結果為寬度中心的連線呈現不同的形狀。

實際生產中人工通過觀察軋后板坯中心線偏差的形狀來判斷是否為打滑,根據自身的經驗進行打滑控制,常規的控制打滑的措施主要為改善板坯的咬入條件,現場最為直接的措施是降低軋制速度、減少道次壓下負荷等[2]。

軋制過程中粗軋打滑識別及自動防打滑控制思想是:根據粗軋軋后的中心線偏差,剔除掉頭尾一定長度自由端對于計算的影響,根據一定的算法計算出板坯中部中心線偏差的波動大小(σ),當中心線偏差的σ超過一定值后,即認為此種情況是打滑;根據中心線偏差的σ超出范圍的大小,啟動防打滑自動控制功能,模型會對負荷、速度的設定值及持續塊數進行優化,從而實現后續帶鋼的自動控制。

由圖2所示,板坯軋后中心線偏差曲線是由位于軋機出口的測寬儀進行檢測,檢測后顯示在操作臺上的顯示器上,帶鋼軋制完成后測寬儀會將測量后的中心線偏差點數據,根據一定的規則打包發送給過程機L2,L2進行點數據的存儲。

整體的控制原理如圖3所示:L2獲取到中心線偏差點數據后,打滑識別模型會計算出中部中心線偏差點數據的波動值σ,并判斷σ是否超限,進行打滑的自動識別。當超出限幅后,防打滑控制模型會對后續帶鋼的速度、負荷進行修正,從而實現防打滑的自動控制。

圖3 控制原理圖Fig.3 Control schematic diagram

3 粗軋打滑自動識別及控制流程

粗軋打滑識別及自動控制方法控制流程如圖4所示。

圖4 控制流程圖Fig.4 control flow chart

4 粗軋打滑控制算法

4.1 打滑自動識別模型

打滑自動識別模型主要流程為:

(1) 獲取數據。獲取測寬儀上傳給L2的中心線偏差數據包。

(2) 解析數據。R2出口中心線偏差點數據儀表取點的邏輯是頭尾1m每隔0.01m取1個點,去除頭尾之外的中部,每隔0.1 m取1個點進行上傳。

打滑自動識別模型中數據解析及取點的邏輯是取中心線偏差數據包中第101個點到倒數第101個點,形成新的數據包A;在數據包A中每隔5個點取1個點,形成新的數據包B,作為打滑自動識別模型中初始的數據。

(3) 計算波動值σ,見式(1)。

(1)

式中:x為數據包B中各點的中心線偏差數值;μ為數據包B中各點中心線偏差的均值;σ為中心線偏差的波動值。

(4) 通過查表確定控制死區(Dead-band)。

4.2 打滑自動控制模型

打滑自動控制模型主要是根據打滑自動識別模型計算的結果進行查表(表1,V和L分別為設定速度和設定負荷),通過對比波動值σ與表1內設置值的相對大小,從而確定出最終的降速、降負荷值及持續塊數的大小,最終進行設定值的下發。

表1 打滑自動控制模型相關參數Table 1 Relevant parameters of slip automatic control model

5 功能效果

粗軋新輥上機后10 000 t內,打滑發生概率最高,通過人工觀察并結合自身經驗,進行降速及降負荷控制發生次數最多,所以此階段內自動化水平很低。

通過打滑自動識別模型,可有效識別出軋制過程是否存在打滑現象;根據識別出的結果,進行速度、負荷的調整,可有效提升軋線的自動化水平及軋制的穩定性。

粗軋打滑自動識別及控制功能投用后經多次優化,現已穩定使用,自動率相比之前有明顯的提升,粗軋板型穩定性相較前期有了明顯的改善(見表2)。截至目前,產線未出現過一起因板坯打滑造成粗軋導板卡鋼或中間坯撞擊精軋剪前導板導致廢鋼的事故,極大程度確保了設備的穩定及產線的順行,對產線產能的穩定發揮起到了至關重要的作用。

表2 功能投用前后不同階段的自動率對比Table 2 Comparison of automatic rate in different stages before and after function operation %

6 結論

(1) 結合粗軋打滑軋制過程,給出了粗軋打滑自動識別及自動控制的原理、控制流程、控制算法。

(2) 功能投用后,人工干預率大幅度降低,極大減輕了操作的工作量,釋放了操作的精力。

(3) 對于常規的熱連軋產線來說,實現粗軋軋制過程中的打滑識別及自動控制,不需要再增加任何資金及硬件投資,只需要開發相應的應用軟件,利用現有的硬件系統,就可以完成所有的控制和調節功能,極大縮短了功能落地周期及調試過程。