| 作者： | 周剑飞 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 高宪文;于洪喜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 关键词： | 热轧带钢;层流冷却;控制模型;补偿系数 |
| 摘要： | 层流冷却作为控制轧制和控制冷却技术的一个主要的组成部分，直接影响钢板的组织和性能，所以层流冷却过程成为热轧厂生产过程中非常重要的环节。冷却温度控制精度是保证钢板质量和板型良好的关键因素。本文以首钢迁钢2250mm热轧层流冷却系统为背景，对如何提高层流冷却过程的冷却温度的预报精度进行了较深入系统的研究。 首先介绍了首钢层流冷却控制模型中几个重要模块的功能。预计算模块其预测由预设定模型来完成，即利用精轧机组提供板带的信息数据，应用预设定模型对带钢头部各控制量进行预计算，将计算值通过报文形式发送到一级基础自动化系统，由一级自动化系统执行，从而可有效地消除整个控冷系统动作滞后的影响。实时控制模块的主要任务即为监视层冷的实际状态，基于板坯的尺寸、当前的传热系数以及运行的环境等计算阀门的设置以达到目标的卷取温度。自适应控制模块是根据当前带钢卷取温度的实测值和计算值之间的偏差信号与可调系统的过程输出产生反馈作用，以修改控制器的参数，促使可调系统与设定模型相一致，使误差趋向零的控制。 然后通过对系统的分析，提出问题:温度控制死区设置范围不当造成的温度的超调现象;低温卷取管线钢的卷取温度无法得到模型的自动控制;保证卷取温度控制精度的反馈控制、自学习控制功能未能投入使用，预计算偏差过大等。 再次通过配置相应的设备，设置故障阀，模型根据低温高温计反馈的实测卷取温度进行反馈控制，从而保证了模型反馈控制功能的投入使用，解决了实时计算反馈控制无法投入使用的问题;也是通过故障阀设定，从而保证其参与自学习的带钢段其实测得中间高温计的温度和卷取温度的平均值大于或等于100℃，从而保证此块带钢的数据能成功写入到自学习文件中，以用于修正后期所轧制的低温管线钢，从而保证了自学习功能的成功投入使用。 最后通过对层流冷却系统控制功能的优化，很好的解决了本文所提出的问题，并且通过现场应用实现了预定目标。 |