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公开(公告)号：CN104741388B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510176042.5
申请日：2015-04-15
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/20
Abstract: 本发明提供一种热连轧精轧厚度控制方法，包括获取轧机设备参数及带钢规格参数；对末机架轧机进行单位阶跃响应测试，确定单位阶跃响应周期即液压缸传递函数的时间参数、监控AGC系统的控制周期以及单位阶跃响应滞后采样离散点的个数；采用带惯性环节的比例积分控制器的Smith预估控制策略对末机架轧机进行控制；利用热连轧精轧监控AGC系统控制模型，通过调节液压缸进行下一周期厚度控制。本发明将监控AGC的控制过程等同于一个具有纯滞后的控制对象，将Smith预估补偿引入了监控AGC控制系统，用GM方法来直接对轧机的辊缝进行软测量，避开了由于HGC传递函数不准可能产生的计算误差，显著提高了控制系统的响应速度、稳定性和控制精度。
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公开(公告)号：CN105195524A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510685156.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/16
CPC classification number: B21B37/16 , B21B37/165 , B21B2261/04 , B21B2263/02
Abstract: 本发明提供一种冷轧轧制升降速过程中板带厚度补偿控制方法，包括：轧前准备工作，保持稳定的轧制工艺；选取不同板带，在AGC厚度控制下板带出口厚度稳定后，在后续道次中升降速轧制板带，实时记录相关轧制数据进行轧制速度-轧制力关系的测试；实时计算轧制力补偿量，依据弹跳方程计算出轧机的辊缝补偿量，将辊缝调节量发送到AGC厚度控制系统；若轧机出口测厚仪测得的板带厚度偏差超出预定的偏差范围，则对轧制力补偿量进行二次补偿，否则按照当前辊缝调节量进行AGC厚度控制。本发明采用易于操作的方式控制传动系统并记录实际输出速度、轧制力、厚度偏差数据，获得轧机速度-轧制力补偿系数曲线，提高升降速轧制过程中厚度控制精度并提高轧制过程稳定性。
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公开(公告)号：CN105127214A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510616650.3
申请日：2015-09-23
Applicant: 东北大学
IPC: B21B38/12
CPC classification number: B21B38/12
Abstract: 本发明提供一种四辊轧机轧制过程中的轧机弹性变形预测方法，包括：获取带钢参数、轧辊参数和轧制参数；分别预测辊系弹性变形和轧机牌坊弹性变形；对预测的辊系弹性变形和牌坊弹性变形求和得到轧机总弹性变形预测值。本发明将理论计算与实验数据回归相结合，将轧制过程的轧机弹性变形分为两部分：辊系弹性变形、轧机牌坊弹性变形。其中，辊系弹性变形通过基于影响函数法的离线计算和数据回归获得，而轧机牌坊弹性变形通过对轧机全长压靠测试获得的实验数据进行回归获得。本发明在大多数四辊轧机调试过程中均能实现，且不需要成本上的投入，通过本发明提供的方法可以提高不同轧制工况下的轧机弹性变形计算精度，从而有效的提高板带轧制过程的厚度控制精度。
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公开(公告)号：CN104998913A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510367889.1
申请日：2015-06-29
Applicant: 东北大学
IPC: B21B38/00
Abstract: 本发明提供一种冷轧轧制过程中电机功率的预测方法，包括以下步骤：获取带钢参数、轧辊参数和轧制状态参数；通过简易有限元法计算轧制力矩和轧制功率；进行冷轧电机功率损耗测试，得到冷轧电机机械功率损耗与轧制力、轧制速度之间的关系，并计算冷轧电机机械功率损耗；将计算得到的轧制功率、冷轧电机机械功率损耗求和得到冷轧轧制过程中电机功率预测结果。本发明方法在大多轧机调试过程中均能方便的实现，且不需要成本上的投入，通过本发明提供的方法可以得到电机功率损耗与轧制速度、轧制力之间的关系，提高电机功率的预测精度。本发明具有推广应用价值，可推广应用于单机架以及多机架连轧机的电机功率计算中。
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公开(公告)号：CN101618401B
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN200910012699.2
申请日：2009-07-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于测厚仪反馈信号的高精度板带轧制厚度控制方法，属于板带轧制自动控制技术领域，方法如下：步骤1、输入轧制系统数据及板带数据；步骤2、确定厚控对象的比例系数K；步骤3、设定板带样本跟踪长度；步骤4、计算机将测厚仪对每一个板带样本长度Ls(i)的厚差Δh实测值进行多点采集，并确定i时刻板带样本的平均厚差Δh(i)；步骤5、确定Δs(i)；本发明的优点：提出板带样本长度跟踪，解决传统方法中滞后时间随轧制速度变化这一问题，将Smith预估控制方法用于监控AGC系统，给出控制器为积分形式下的控制率，与传统控制方法相比，该方法即有非常快的响应速度，又具有较高的静态控制精度，可以广泛推广到板带轧制厂中，以提高板带产品的厚度精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101633003A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910012399.4
申请日：2009-07-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 周期性变厚度带材轧制过程中厚度的控制方法及控制系统，属于轧制技术领域。包括如下步骤：在轧件上进行分区；确定前馈厚度控制的辊缝调节量Sff；确定反馈厚度控制的辊缝调节量Sfd；确定分区长度控制的辊缝调节量Slc；确定最终的辊缝设定值；将最终辊缝设定值送入厚度控制系统，由厚度控制系统对轧机的辊缝进行调节。系统包括轧机，在轧机的两侧分别设置有卷取机，在卷取机与轧机之间设置有测长辊；在测长辊与轧机之间设置有测厚仪；在卷取机上设置有卷径测量仪；在轧机上设置有轧制力传感器、液压缸位移传感器；在测长辊下面设置有张力计；在测长辊一端设置有脉冲编码器；所述的测厚仪、卷径测量仪、轧制力传感器、等测量信号均进入计算机控制系统。
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公开(公告)号：CN101618401A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200910012699.2
申请日：2009-07-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于测厚仪反馈信号的高精度板带轧制厚度控制方法，属于板带轧制自动控制技术领域，方法如下：步骤1.输入轧制系统数据及板带数据；步骤2.确定厚控对象的比例系数K；步骤3.设定板带样本跟踪长度；步骤4.计算机将测厚仪对每一个板带样本长度Ls(i)的厚差Δh实测值进行多点采集，并确定i时刻板带样本的平均厚差Δh(i)；步骤5.确定Δs(i)；本发明的优点：提出板带样本长度跟踪，解决传统方法中滞后时间随轧制速度变化这一问题，将Smith预估控制方法用于监控AGC系统，给出控制器为积分形式下的控制率，与传统控制方法相比，该方法既有非常快的响应速度，又具有较高的静态控制精度，可以广泛推广到板带轧制厂中，以提高板带产品的厚度精度。
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公开(公告)号：CN101602068A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910012396.0
申请日：2009-07-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 周期性变厚度带材轧制过程中张力的控制方法及控制系统，属于轧制技术领域。包括如下步骤：在轧件上进行分段；设定各区前、后张力值；实现基于最大转矩限幅的张力开环控制及张力闭环控制，并加入了动态转矩补偿环节和机械摩擦转矩补偿环节；控制开卷机、卷取机电动机的转矩及进行速度设定。系统包括轧机，在轧机的两侧分别设置有卷取机，在卷取机与轧机之间设置有测长辊；在轧机的两侧分别设置有测厚仪；在卷取机上设置有卷径测量仪；在轧机上设置有轧制力传感器、液压缸，在测长辊下面设置有张力计；在测长辊上设置有脉冲编码器；所述的测厚仪、卷径测量仪、轧制力传感器、液压缸的位移传感器、张力计及脉冲编码器分别与计算机控制系统相连。
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公开(公告)号：CN119035276B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411533622.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 天津荣程联合金属制品有限公司 , 东北大学
Abstract: 本申请提供一种基于信息物理系统的热连轧活套张力控制方法，涉及控制系统技术领域，包括：步骤1推导张力和活套高度的增量模型，建立活套张力控制系统的状态空间模型；步骤2根据活套张力控制系统的状态空间模型构造ILQ控制器；步骤3实时采集实际的轧制过程参量，即时输入ILQ控制器计算出各个增益；步骤4记录多组轧制过程参量以及计算得到的各个增益，形成热连轧活套张力控制系统的数据库；步骤5根据上一步骤建立的数据库，建立与活套工作过程完全对应的数字虚拟体。通过计算进程和物理进程之间的相互作用反馈循环，实现物理空间与信息空间的深度融合和实时交互，从而增强活套系统的控制能力，减小带钢产品厚度波动，提高产品质量。
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公开(公告)号：CN119500787A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411765007.2
申请日：2024-12-04
IPC: B21B37/28 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法，属于冶金轧制技术领域。该方法先通过离线仿真计算不同预设工况点的板形调控功效系数矩阵，利用生产数据改进预设工况点与实际工况点之间的最优权重因子，然后采用数据驱动方式建立实际工况点的最优权重因子预测模型，进而精确获取任意轧制工况下的板形调控功效系数。实际工况点的最优权重因子预测方法不仅具有较高的精度，同时还具有较好的稳定性和较快的收敛速度，为板形调控功效系数优化提供了一种新的方法。
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