摘要：通過離線數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與離線模型，查找模型的不利因素，優(yōu)化模型邏輯，并且建立自學(xué)習(xí)庫，提高模型預(yù)測精度

關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)模型；優(yōu)化；自學(xué)習(xí)

Optimization of Prediction accuracy of Plate Mill Model

Abstract：Through off-line data analysis system and off-line model， we can find out the unfavorable factors of the model， optimize the logic of the model， and establish a learning library to improve the prediction accuracy of the model.Mathematical model optimization learning

1前言

在中厚板軋機(jī)上，隨著成品鋼板的目標(biāo)厚度越來越小，板型與軋件成品厚度越發(fā)難以控制，生產(chǎn)過程中，模型的預(yù)測精度直接影響著軋件出口厚度的精度和軋制板型，為了確保軋鋼生產(chǎn)的穩(wěn)定性，最大限度的提高模型預(yù)測精度對于中厚板軋機(jī)薄板軋制來說至關(guān)重要。

2存在問題

二級數(shù)學(xué)模型對溫度、扭矩預(yù)測值與實(shí)測值相差很大，預(yù)測軋制力與實(shí)際軋制力相差20%以上。為了提高二級數(shù)學(xué)模型對溫度、扭距、軋制力的預(yù)測精度，盡快穩(wěn)定薄規(guī)格的產(chǎn)品的生產(chǎn)，需要對二級系統(tǒng)中的軋制力數(shù)學(xué)模型源代碼進(jìn)行熟悉、改進(jìn)提高。

3改進(jìn)方案

3.1開發(fā)過程數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)，對全年過程數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

軋鋼過程數(shù)據(jù)都是以文本文件的形式保存在服務(wù)器中，每一個(gè)板坯產(chǎn)生幾個(gè)數(shù)據(jù)文件。每天軋制近200塊板坯，全年約6萬套軋制數(shù)據(jù)，通過人工分析這些數(shù)據(jù)是不可能實(shí)現(xiàn)的，只有通過程序，把這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到EXCEL中，并進(jìn)行鋼種，軋制方式，軋制道次，軋制成品厚度等進(jìn)行歸類。

有了這些數(shù)據(jù)，可以分析某個(gè)鋼種全年軋制的厚度，溫度的變化，并結(jié)合當(dāng)時(shí)軋輥尺寸，完成預(yù)測軋制力與實(shí)際軋制力，二級計(jì)算厚度與實(shí)際厚度數(shù)據(jù)的初步分析。

3.2、建立一套離線模型系統(tǒng)，通過導(dǎo)入過去的軋制數(shù)據(jù)，分析模型的不利因素，完成主要功能模塊的優(yōu)化，優(yōu)化穩(wěn)定后再投到在線運(yùn)行。

3.2.1溫度模型 通過數(shù)據(jù)分析，調(diào)整溫度計(jì)算方程中的純軋時(shí)間△t，完成變形熱與輻射傳導(dǎo)熱的數(shù)學(xué)計(jì)算。

3.2.2流變應(yīng)力模型 通過冶煉時(shí)化學(xué)成分計(jì)算鋼的硬度系數(shù)

過去我們把坯料鋼種按含碳量與合金的不同，進(jìn)行了分類，產(chǎn)生固定硬度系數(shù)，以文件的形式存在于系統(tǒng)中，軋制該鋼種就必須使用對應(yīng)的硬度系數(shù)。但隨著新品種開發(fā)，與合金優(yōu)化，老的硬度系數(shù)已與現(xiàn)有的成分不能相對應(yīng)。吃透近200萬行模型代碼，找出流變應(yīng)力的計(jì)算邏輯關(guān)系，開發(fā)新的流變應(yīng)力模型。利用化學(xué)成分計(jì)算該材料的硬度系數(shù)，比過去利用鋼種文件計(jì)算更快更準(zhǔn)確。

流變應(yīng)力中的部分參數(shù)進(jìn)行了固化，減少了計(jì)算過程中的干擾。根據(jù)多年的軋制數(shù)據(jù)分析，流變應(yīng)力計(jì)算中應(yīng)變系數(shù)、應(yīng)變速率系數(shù)并不需要發(fā)生多大的變化，自學(xué)中只更新材質(zhì)系數(shù)C1和溫度系數(shù)C2，系數(shù)C3和C4根據(jù)近10年南鋼生產(chǎn)中所有鋼種的所有規(guī)格鋼板、卷的實(shí)測軋制力、溫度及道次表分別進(jìn)行模擬計(jì)算，計(jì)算時(shí)將鋼種按厚度、寬度、鋼種、軋制方式等不同而劃分成不同材料鋼種，對每一個(gè)鋼種族可回歸出數(shù)萬套變形抗力系數(shù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算平均系數(shù)。

3.3針對每一個(gè)坯料鋼種建立一個(gè)自學(xué)習(xí)庫

每一個(gè)道次的軋制力（預(yù)測軋制力，再預(yù)測軋制力，實(shí)際軋制力），軋制厚度，軋制溫度都會保存到各自的自學(xué)習(xí)庫中，分鋼種進(jìn)行保存，極大在杜絕各材料間的干擾。

熟悉150萬行自學(xué)習(xí)模型代碼，建立各鋼種的自學(xué)習(xí)庫，在軋制過程中，每一個(gè)道次的軋制力（預(yù)測軋制力，再預(yù)測軋制力，實(shí)際軋制力），軋制厚度，軋制溫度都會保存到自學(xué)習(xí)庫中，形成軋制力系數(shù)，當(dāng)下一次再軋制相同鋼種時(shí)，自動(dòng)代入先前的學(xué)習(xí)內(nèi)容，達(dá)到預(yù)測力的準(zhǔn)確

實(shí)際的流變應(yīng)力與預(yù)測流變應(yīng)力的比值，在各厚度區(qū)密集分布，從而擬合出自學(xué)習(xí)曲線。

密集分布圖：

擬合出曲線：

自學(xué)習(xí)開始后，根據(jù)當(dāng)前的軋制厚度、曲線，產(chǎn)生一個(gè)基于1的系數(shù)，用于軋制力的計(jì)算系數(shù).短期自學(xué)習(xí)與中長期自學(xué)習(xí)主要區(qū)別是軋制時(shí)間與總道次數(shù)的不同。

實(shí)施效果：

1、通過對以上功能的改進(jìn)，解決了4mm-NM450耐磨鋼、 4mm-Q960高強(qiáng)鋼等二級軋制模型預(yù)測軋制力精度較差問題，實(shí)際軋制力和預(yù)測軋制相差1000～2000T，精軋道次實(shí)際軋制力超過4000T，加大板形控制難度。通過化學(xué)成分計(jì)算鋼的硬度系數(shù)，針對每一個(gè)坯料鋼種建立一個(gè)自學(xué)習(xí)庫，將每一個(gè)道次的軋制力（預(yù)測軋制力，再預(yù)測軋制力，實(shí)際軋制力），軋制厚度，軋制溫度都保存到自學(xué)習(xí)庫中，軋制力預(yù)測精度得到顯著提高，4mm極限規(guī)格軋件軋制力預(yù)測精度從20%控制在12%以內(nèi)。

2、卷軋鋼板頭尾與本體的厚度差控制到0.35以內(nèi)。

改進(jìn)后：最后一道次的軋制厚度 最薄點(diǎn)5.15mm，最厚點(diǎn)5.4mm.

3、軋制板型

軋制力預(yù)測精度提高后，軋制板型明顯得到改善，鋼板不平度由改進(jìn)前的25～40mm/2m降低至10～20mm/2m；

作者信息：朱麗華（1979-），女，蒙古族，江蘇省南京市，現(xiàn)供職于南京南鋼股份有限公司板材事業(yè)部質(zhì)量處，助理工程師.