双机架四辊轧机的带材轧制压下率控制方法

摘要

本发明揭示了一种双机架四辊轧机的带材轧制压下率控制方法，包括：参数采集步骤，在参数采集步骤中采集的参数包括：机架和轧机的参数、待轧制带材的参数、轧制工艺参数以及工艺润滑参数；初始化步骤，对控制过程参数进行初始化；最优压下率搜索步骤，设置控制目标变量和搜索参数，在控制目标变量和搜索参数的初始值的基础上循环执行直至满足退出条件，退出条件与带材的厚度相关，满足退出条件则退出循环执行的过程并输出最优压下率。

说明书

技术领域

本发明涉及带材加工工艺，尤其涉及一种用于高等级汽车板冷轧及平 整生产工艺中的双机架四辊轧机的带材轧制压下率控制方法。

背景技术

近年来，随着汽车工业的快速发展，汽车生产企业对汽车板材的质量 与产量的要求越来越高。对于钢铁生产企业和钢铁销售企业来说，面对汽 车生产企业提出的要求和意见，需要对汽车板材的质量和产量进行提高。 汽车板材是由带材加工形成，改进质量和产量的主要方式由两种：对生产 设备进行升级改造或者对生产工艺过程进行改进。

对于生产设备的改造成本高、改造周期长，往往会影响企业的市场供 应，甚至会造成客户的流失，所以一般不轻易考虑对生产设备进行大规模 的改造。这样，如何在不增加设备改造成本的基础上，充分利用现有设备， 通过改进生产工艺过程来提高机组高等级汽车板的生产产量与质量，满足 市场对高等级汽车板日益扩大的需求就成为钢铁企业技术攻关的焦点。

发明内容

本发明旨在提出一种针对汽车板材加工过程中最常用的双机架四辊轧 机的带材轧制压下率控制方法。

根据本发明的一实施例，提出一种双机架四辊轧机的带材轧制压下率 控制方法，包括：

参数采集步骤，在参数采集步骤中采集的参数包括：机架和轧机的参 数、待轧制带材的参数、轧制工艺参数以及工艺润滑参数；

初始化步骤，对控制过程参数进行初始化；

最优压下率搜索步骤，设置控制目标变量和搜索参数，在控制目标变 量和搜索参数的初始值的基础上循环执行以下过程直至满足退出条件，所 述退出条件与带材的厚度相关，循环执行的过程包括：

计算当前压下条件的步骤，计算第一机架的当前压下率、第二机 架的当前压下率、第一机架的带材变形抗力和第二机架的带材变形抗 力作为当前压下条件；

检测摩擦及滑伤指标的步骤，如果摩擦及滑伤指标不满足要求， 则跳过后续的过程，调整搜索参数并开始执行一个新的过程，如果摩 擦及滑伤指标满足要求，则继续后续的过程；

检测轧制压力及轧制功率的步骤，如果检轧制压力及轧制功率不 满足要求，则跳过后续的过程，调整搜索参数并开始执行一个新的过 程，如果轧制压力及轧制功率满足要求，则继续后续的过程；

计算轧制压力均值和与轧制功率均值并依据轧制压力均值和与轧 制功率均值更新控制目标变量；

判断更新后的控制目标变量是否满足退出条件，如果满足退出条 件则退出循环执行的过程并输出最优压下率，如果不满足退出条件则 调整搜索参数并开始执行一个新的过程。

在一个实施例中，在参数采集步骤中采集的机架和轧机的参数包括： 第一机架的工作辊直径与第二机架的工作辊直径第一机架的轧机最 大轧制压力P_1max与第二机架的轧机最大轧制压力P_2max，第一机架的轧机最大 轧制功率F_1max与第二机架的轧机最大轧制功率F_2max；

在参数采集步骤中采集的待轧制带材的参数包括：带材的宽度B、带 材的厚度h₀、带材的弹性模量E、带材的泊松比v、带材的初始变形抗力σ_s0和带材的变形抗力强化系数k；

在参数采集步骤中采集的轧制工艺参数包括：带材出口厚度h₂、后张 力设定值T₀、前张力设定值T₁、中张力设定值T_z、滑伤指数临界值、轧 制速度V；

在参数采集步骤中采集的工艺润滑参数包括：第一机架乳化液的流量 flow₁、第二机架乳化液流量flow₂、乳化液的温度T_wd和乳化液的浓度C。

在一个实施例中，初始化步骤中对下述控制过程参数进行初始化：压 下率搜索参数i且i=0、第一机架的搜索压下率ε₁₁、第二机架的搜索压下率 ε₂₁、第一机架的最优压下率ε_1y、第二机架的最优压下率ε_2y、控制目标变量 F且F的初始值F₀=100000。

在一个实施例中，计算当前压下条件的步骤中，

计算第一机架的当前压下率${ϵ}_{10}=\frac{0.1(h_0-h_2)}{h_0}+0.001i;$

计算第一机架的出口厚度h₁=h₀(1-ε₁₀)；

计算第二机架的当前压下率

计算第一机架的带材的变形抗力${\sigma }_{s1}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-0.5(h_0-h_1)}{h_0}\right];$

计算第二机架的带材的变形抗力${\sigma }_{s2}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-h_1-0.5(h_1-h_2)}{h_0}\right].$

在一个实施例中，检测摩擦及滑伤指标的步骤包括：

基于当前压下条件计算第一机架的摩擦系数和第二机架的摩擦系数 μ₁,μ₂；

基于当前压下条件计算第一机架的滑伤指数和第二机架的滑伤指数

判断不等式是否同时成立，如果不成立，则判断摩擦及滑伤指 标不满足要求，如果成立，则判断摩擦及滑伤指标满足要求。

在一个实施例中，检测轧制压力及轧制功率的步骤包括：

基于当前压下条件计算第一机架的当前轧制压力和第二机架的当前轧 制压力P₁,P₂，

计算模型为$P=(k_m-q_m)B\sqrt{R^{\prime }{h}_0ϵ}(1.08+1.79\mathrm{fϵ}\sqrt{\frac{R^{\prime }}{h_0}}-1.02ϵ),$其中R′为压扁半 径，q_m为等效张力；

基于当前压下条件计算第一机架的当前轧制功率和第二机架的当前轧 制功率F₁,F₂，

计算模型为：其中η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min）， R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩；

判断不等式$\left(\begin{array}{c}{P}_1\le 0.9P_{1\max }\\ P_2\le 0.9P_{2\max }\\ F_1\le 0.9F_{1\max }\\ F_2\le 0.9F_{2\max }\end{array}\right)$是否同时成立，如果不成立，则判断轧制压力 及轧制功率不满足要求，如果成立，则轧制压力及轧制功率满足要求。

在一个实施例中，计算轧制压力均值和与轧制功率均值包括：

计算轧制压力均值F_Pav，$F_{\mathrm{Pav}}=\frac{1}{2}[\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}],$

计算轧制功率均值F_Fav，$F_{\mathrm{Fav}}=\frac{1}{2}[\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}+\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}].$

在一个实施例中，更新控制目标变量包括：

更新控制目标变量F，

$F=\alpha \left(\right|\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}-F_{\mathrm{Pav}}|+|\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}-F_{\mathrm{Pav}}\left|\right)+(1-\alpha )\left(\right|\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}-F_{\mathrm{Fav}}|+|\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}-F_{\mathrm{Fav}}\left|\right),$

其中α为加权系数，α=0.3□0.7；

判断不等式F＜F₀是否成立，如果不等式成立，则令F₀=F，ε₁₁=ε₁₀， ε₂₁=ε₂。

在一个实施例中，退出条件为判断不等式是否成立，如果不 等式成立，则令压下率搜索参数i=i+1，重新执行一个新的而过程；如果不 等式不成立，则满足退出条件，

第一机架的最优压下率ε_1y=ε₁₁、第二机架的最优压下率ε_2y=ε₂₁。

本发明针对双机架四辊轧机，结合高等级汽车板的生产工艺特点及质 量要求，充分考虑到轧制效率与压下能力以及热滑伤等缺陷的控制能力， 通过双机架轧机压下规程的优化设定，充分发挥双机架轧机中所有机组的 潜能，在保证轧制过程中既能满足生产效率的需求又能保证产品质量。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细具体的说明。

图1揭示了双机架四辊轧机的结构示意图。

图2揭示了根据本发明的一实施例的双机架四辊轧机的带材轧制压下 率控制方法的流程图。

图3揭示了根据本发明的一个具体实现中的双机架四辊轧机带材轧制 压下率控制方法的执行过程。

具体实施方式

双机架四辊轧机是由带材加工高等级汽车板的工艺中最常用的设备。 图1揭示了双机架四辊轧机的结构示意图。双机架四辊轧机包括第一机架 102和第二机架104，共有四个辊轧：第一工作辊111、第二工作辊112、 第一支承辊113和第二支承辊114。双机架四辊轧机的轧制方向如图中的 箭头方向所指。

目前双机架四辊轧机带材板轧制过程中压下率的设定以现场经验为 主，不能保证同时发挥两个机组的潜能，并且同时满足生产效率与产品质 量的问题。本发明旨在提出一种适合于双机架四辊轧机的带材轧制压下率 控制方法，通过该技术可以实现以下三项功能：（1）最大程度的提高轧制 效率；（2）最大程度的发挥双机架轧机的所有机架的潜能；（3）保证所 轧高等级汽车板的表面质量。

图2揭示了根据本发明的一实施例的双机架四辊轧机的带材轧制压下 率控制方法的流程图。如图2所示，提出一种双机架四辊轧机的带材轧制 压下率控制方法，包括如下的步骤：

202．参数采集步骤，在参数采集步骤中采集的参数包括：机架和轧机 的参数、待轧制带材的参数、轧制工艺参数以及工艺润滑参数。在一个实 施例中，在参数采集步骤中采集的机架和轧机的参数包括：第一机架的工 作辊直径与第二机架的工作辊直径，第一机架的轧机最大轧制压力 P_1max与第二机架的轧机最大轧制压力P_2max，第一机架的轧机最大轧制功率 F_1max与第二机架的轧机最大轧制功率F_2max。在参数采集步骤中采集的待轧 制带材的参数包括：带材的宽度B、带材的厚度h₀、带材的弹性模量E、带 材的泊松比v、带材的初始变形抗力σ_s0和带材的变形抗力强化系数k。在参 数采集步骤中采集的轧制工艺参数包括：带材出口厚度h₂、后张力设定值 T₀、前张力设定值T₁、中张力设定值T_z、滑伤指数临界值轧制速度V。 在参数采集步骤中采集的工艺润滑参数包括：第一机架乳化液的流量flow₁、 第二机架乳化液流量flow₂、乳化液的温度T_wd和乳化液的浓度C。

204．初始化步骤，对控制过程参数进行初始化。在一个实施例中，初 始化步骤中对下述控制过程参数进行初始化：压下率搜索参数i且i=0、第 一机架的搜索压下率ε₁₁、第二机架的搜索压下率ε₂₁、第一机架的最优压下 率ε_1y、第二机架的最优压下率ε_2y、控制目标变量F且F的初始值F₀=100000。

206．最优压下率搜索步骤，设置控制目标变量和搜索参数，在控制目 标变量和搜索参数的初始值的基础上循环执行以下过程直至满足退出条 件，退出条件与带材的厚度相关，循环执行的过程包括：

261．计算当前压下条件的步骤，计算第一机架的当前压下率、第二机 架的当前压下率、第一机架的带材变形抗力和第二机架的带材变形抗力作 为当前压下条件。在一个实施例中，计算当前压下条件的步骤中，

计算第一机架的当前压下率${ϵ}_{10}=\frac{0.1(h_0-h_2)}{h_0}+0.001i;$

计算第一机架的出口厚度h₁=h₀(1-ε₁₀)；

计算第二机架的当前压下率

计算第一机架的带材的变形抗力${\sigma }_{s1}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-0.5(h_0-h_1)}{h_0}\right];$

计算第二机架的带材的变形抗力${\sigma }_{s2}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-h_1-0.5(h_1-h_2)}{h_0}\right].$

262．检测摩擦及滑伤指标的步骤，如果摩擦及滑伤指标不满足要求， 则跳过后续的过程，调整搜索参数并开始执行一个新的过程，如果摩擦及 滑伤指标满足要求，则继续后续的过程。在一个实施例中，检测摩擦及滑 伤指标的步骤包括：

基于当前压下条件计算第一机架的摩擦系数和第二机架的摩擦系数 μ₁,μ₂；

基于当前压下条件计算第一机架的滑伤指数和第二机架的滑伤指数

判断不等式是否同时成立，如果不成立，则判断摩擦及滑伤指 标不满足要求，如果成立，则判断摩擦及滑伤指标满足要求。

263．检测轧制压力及轧制功率的步骤，如果检轧制压力及轧制功率不 满足要求，则跳过后续的过程，调整搜索参数并开始执行一个新的过程， 如果轧制压力及轧制功率满足要求，则继续后续的过程。在一个实施例中， 检测轧制压力及轧制功率的步骤包括：

基于当前压下条件计算第一机架的当前轧制压力和第二机架的当前轧 制压力P₁,P₂，

计算模型为$P=(k_m-q_m)B\sqrt{R^{\prime }{h}_0ϵ}(1.08+1.79\mathrm{fϵ}\sqrt{\frac{R^{\prime }}{h_0}}-1.02ϵ),$其中R′为压扁半 径，q_m为等效张力；

基于当前压下条件计算第一机架的当前轧制功率和第二机架的当前轧 制功率F₁,F₂，

计算模型为：其中η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min）， R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩；

判断不等式$\left(\begin{array}{c}{P}_1\le 0.9P_{1\max }\\ P_2\le 0.9P_{2\max }\\ F_1\le 0.9F_{1\max }\\ F_2\le 0.9F_{2\max }\end{array}\right)$是否同时成立，如果不成立，则判断轧制压力 及轧制功率不满足要求，如果成立，则轧制压力及轧制功率满足要求。

264．计算轧制压力均值和与轧制功率均值并依据轧制压力均值和与轧 制功率均值更新控制目标变量。在一个实施例中，计算轧制压力均值和与 轧制功率均值包括：

计算轧制压力均值F_Pav，$F_{\mathrm{Pav}}=\frac{1}{2}[\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}],$

计算轧制功率均值F_Fav，$F_{\mathrm{Fav}}=\frac{1}{2}[\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}+\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}].$

在一个实施例中，更新控制目标变量包括：

更新控制目标变量F，

$F=\alpha \left(\right|\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}-F_{\mathrm{Pav}}|+|\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}-F_{\mathrm{Pav}}\left|\right)+(1-\alpha )\left(\right|\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}-F_{\mathrm{Fav}}|+|\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}-F_{\mathrm{Fav}}\left|\right),$

其中α为加权系数，α=0.3□0.7；

判断不等式F＜F₀是否成立，如果不等式成立，则令F₀=F，ε₁₁=ε₁₀， ε₂₁=ε₂。

265．判断更新后的控制目标变量是否满足退出条件，如果满足退出条 件则退出循环执行的过程并输出最优压下率，如果不满足退出条件则调整 搜索参数并开始执行一个新的过程。在一个实施例中，退出条件为判断不 等式是否成立，如果不等式成立，则令压下率搜索参数i=i+1， 重新执行一个新的而过程；如果不等式不成立，则满足退出条件，

第一机架的最优压下率ε_1y=ε₁₁、第二机架的最优压下率ε_2y=ε₂₁。

图3揭示了根据本发明的一个具体实现中的双机架四辊轧机带材轧制 压下率控制方法的执行过程。在该具体实现中，该双机架四辊轧机带材轧 制压下率控制方法的执行过程如下：

（a）收集待进行压下率设定的双机架四辊轧机的主要设备参数，主要 包括第一机架与第二机架工作辊直径第一机架与第二机架轧机最 大轧制压力P_1max、P_2max，第一机架与第二机架轧机最大轧制功率F_1max、F_2max。

（b）收集待轧制的带材的参数，主要包括：带材的宽度B；带材来料 的厚度h₀；带材的弹性模量E；带材的泊松比v；带材的初始变形抗力σ_s0； 变形抗力强化系数k。

（c）收集轧制工艺参数，主要包括带材出口厚度h₂、后张力设定值T₀、 前张力设定值T₁、中张力设定值T_z、滑伤指数临界值轧制速度V。

（d）收集工艺润滑制度参数，主要包括第一机架与第二机架乳化液的 流量flow₁、flow₂；乳化液的温度T_wd；乳化液的浓度C。

（e）定义效率与质量控制目标函数，即目标变量F，压下搜索过程参 数i，第一机架机架的搜索过程压下为ε₁₁，第二机架的搜索过程压下为ε₂₁， 第一机架机架的最优压下为ε_1y，第二机架的最优压下为ε_2y。

（f）定义效率与质量控制目标函数，即目标变量的初始值为F₀，并令 F₀=100000。

（g）令压下搜索过程参数i=0。

（h）计算第一机架机架的压下率

（i）计算出第一机架机架出口厚度h₁=h₀(1-ε₁₀)，第二机架压下率 ${ϵ}_2=\frac{h_1-h_2}{h_1}.$

（j）计算出当前压下条件下第一机架、第二机架带钢的变形抗力 ${\sigma }_{s1}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-0.5(h_0-h_1)}{h_0}\right],{\sigma }_{s2}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-h_1-0.5(h_1-h_2)}{h_0}\right].$

（k）计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一机架、第 二机架的摩擦系数μ₁,μ₂；计算摩擦系数采用如下的模型：

（l）计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一机架、第二 机架的滑伤指数计算滑伤指数采用如下的模型：

（m）判断不等式是否同时成立？如果不成立，则转入步骤（t）， 否则转入步骤（n）；

（n）计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一机架、第二机 架的轧制压力P₁,P₂，基本模型为：$P=(k_m-q_m)B\sqrt{R^{\prime }{h}_0ϵ}(1.08+1.79\mathrm{fϵ}\sqrt{\frac{R^{\prime }}{h_0}}-1.02ϵ),$其中R′为压扁半径，q_m为等效张力。或者，计算轧制压力P₁,P₂也可以使用如 下的模型：$P=({\sigma }_s-q_m)B\sqrt{R^{\prime }{H}_0ϵ}(1.08+1.79\mathrm{\mu ϵ}\sqrt{\frac{R^{\prime }}{h_0}}-1.02ϵ).$两个模型均可以使用，只需 要选择其中一个来计算轧制压力P₁,P₂即可，两个模型的效果相当。

（o）计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一机架、第二 机架的轧制功率F₁,F₂，基本模型为：其中η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min），R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩。

（p）判断不等式$\left(\begin{array}{c}{P}_1\le 0.9P_{1\max }\\ P_2\le 0.9P_{2\max }\\ F_1\le 0.9F_{1\max }\\ F_2\le 0.9F_{2\max }\end{array}\right)$是否同时成立？如果不成立，则转入步 骤（t），否则转入步骤（q）；

（q）定义轧制功率与轧制压力均值函数分别为F_Pav、F_Fav，并令 $F_{\mathrm{Pav}}=\frac{1}{2}[\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}],F_{\mathrm{Fav}}=\frac{1}{2}[\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}+\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}];$

（r）计算高等级汽车板效率与质量控制目标函数 $F=\alpha \left(\right|\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}-F_{\mathrm{Pav}}|+|\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}-F_{\mathrm{Pav}}\left|\right)+(1-\alpha )\left(\right|\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}-F_{\mathrm{Fav}}|+|\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}-F_{\mathrm{Fav}}\left|\right),$其中α为加权系数，α=0.3□0.7；

（s）判断不等式F＜F₀是否成立？如果不等式成立，则令F₀=F， ε₁₁=ε₁₀，ε₂₁=ε₂，转入步骤（t）；如果不等式不成立，转入步骤（t）；

（t）判断不等式是否成立？如果不等式成立,则令i=i+1， 转入步骤（h）；如果不等式不成立，则转入步骤（u）；

（u）得到第一机架机架的最优压下ε_1y=ε₁₁；第二机架的最优压下 ε_2y=ε₂₁。

第一实施方案

以某双机架1420轧机为例，借助于图3来描述特定规格的高等级汽 车板轧制压下设定过程。

首先，在步骤1中收集待压下设定的双机架四辊轧机的主要设备参数， 主要包括第一机架与第二机架工作辊直径=450mm、=500mm，第一机 架与第二机架轧机最大轧制压力P_1max=1800t、P_2max=1800t，第一机架与第二 机架轧机最大轧制功率F_1max=4000Kw、F_2max=4000Kw；

随后，在步骤2中收集待轧制带材的特征参数，主要包括：带材的宽 度B=1200mm；带材来料的厚度h₀=0.9mm；带材的弹性模量E=2.1×10⁵MPa； 带材的泊松比v=0.3；带材的初始变形抗力σ_s0=420MPa；变形抗力强化系 数k=1.3；

随后，在步骤3中收集主要轧制工艺参数，主要包括带材出口厚度 h₂=0.5、后张力设定值T₀=120MPa、前张力设定值T₁=100MPa、中张力设定 值T_z=175MPa、滑伤指数临界值轧制速度V=700m/min；

随后，在步骤4中，收集主要工艺润滑制度参数，主要包括第一机架 与第二机架乳化液的流量flow₁=3500L/(min·m²)、flow₂=3000L/(min·m²)；乳 化液的温度T_wd=55℃；乳化液的浓度C=2%；

随后，在步骤5中，定义高等级汽车板效率与质量控制目标函数F， 压下搜索过程参数i，第一机架机架的搜索过程压下为ε₁₁，第二机架的搜索 过程压下为ε₂₁，第一机架机架的最优压下为ε_1y，第二机架的最优压下为ε_2y；

随后，在步骤6中，定义高等级汽车板效率与质量控制目标函数的初 始值为F₀，并令F₀=100000；

随后，在步骤7中，令压下搜索过程参数i=0；

随后，在步骤8中，计算第一机架机架压下率 ${ϵ}_{10}=\frac{0.1(h_0-h_2)}{h_0}+0.001i=0.044;$

随后，在步骤9中计算出第一机架机架出口厚度h₁=h₀(1-ε₁₀)=0.86，第 二机架压下率${ϵ}_2=\frac{h_1-h_2}{h_1}=0.419;$

随后，在步骤10中计算出当前压下条件下第一机架、第二机架带钢的 变形抗力${\sigma }_{s1}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-0.5(h_0-h_1)}{h_0}\right]=504.79\mathrm{MPa},$${\sigma }_{s2}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-h_1-0.5(h_1-h_2)}{h_0}\right]=705.22\mathrm{MPa};$

随后，在步骤11中计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下 第一机架、第二机架的摩擦系数μ₁=0.0743,μ₂=0.0432；

随后，在步骤12中计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的滑伤指数=0.295,=0.437；

随后，在步骤13中判断不等式是否同时成立？显然，不等式 成立转入步骤14；

随后，在步骤14中，计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的轧制压力P₁=557.79t,P₂=1049.62t；

随后，在步骤15中计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的轧制功率F₁=1302Kw,F₂=8946.75Kw

随后，在步骤16中，判断不等式$\left(\begin{array}{c}{P}_1\le 0.9P_{1\max }\\ P_2\le 0.9P_{2\max }\\ F_1\le 0.9F_{1\max }\\ F_2\le 0.9F_{2\max }\end{array}\right)$是否同时成立？显然不 等式不成立，转入步骤（20）；

随后，在步骤17中，计算轧制功率与轧制压力均值函数分别为F_Pav、 F_Fav，并令$F_{\mathrm{Pav}}=\frac{1}{2}[\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}],F_{\mathrm{Fav}}=\frac{1}{2}[\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}+\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}];$

随后，在步骤18中，计算高等级汽车板效率与质量控制目标函数 $F=\alpha \left(\right|\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}-F_{\mathrm{Pav}}|+|\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}-F_{\mathrm{Pav}}\left|\right)+(1-\alpha )\left(\right|\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}-F_{\mathrm{Fav}}|+|\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}-F_{\mathrm{Fav}}\left|\right),$其中α为加权系数，取α=0.4；

随后，在步骤19中，判断不等式F＜F₀是否成立？显然不等式成立， 则令F₀=F，ε₁₁=ε₁₀，ε₂₁=ε₂，转入步骤20；

随后，在步骤20中，判断不等式是否成立？显然不等式成 立，则令i=i+1=1，转入步骤（8）；

最后，在步骤21中，输出第一机架机架的最优压下ε_1y=ε₁₁=0.255；第 二机架的最优压下ε_2y=ε₂₁=0.254。

为了方便比较，分别给出采用本发明所述方法与传统方法得出的压下 率、轧制力、轧制功率、相对余量以及控制函数值对比表如表1所示，从 表中可以看出，采用本方法后，最小相对功率余量从0.204提高到0.304， 提高了32.9%，用于表示高等级汽车板效率与质量控制的目标函数值从 0.1038下降到0.0315，下降了69.7%。

表1某双机架1420轧机本发明与传统方法得到的相关参数对比表

第二实施方案

为了进一步的说明本专利的实施过程，再以某双机架1550轧机为例， 借助于图3来描述特定规格的高等级汽车板轧制压下设定过程。

首先，在步骤1中收集待压下设定的双机架1550四辊轧机的主要设 备参数，主要包括第一机架与第二机架工作辊直径=415mm、=460mm， 第一机架与第二机架轧机最大轧制压力P_1max=2000t、P_2max=2000t，第一机架 与第二机架轧机最大轧制功率F_1max=4500Kw、F_2max=4500Kw；

随后，在步骤2中收集待轧制带材的特征参数，主要包括：带材的宽 度B=1320mm；带材来料的厚度h₀=1.20mm；带材的弹性模量E=2.1×10⁵MPa； 带材的泊松比v=0.3；带材的初始变形抗力σ_s0=350MPa；变形抗力强化系 数k=1.3；

随后，在步骤3中收集主要轧制工艺参数，主要包括带材出口厚度 h₂=0.65mm、后张力设定值T₀=80MPa、前张力设定值T₁=70MPa、中张力设 定值T_z=150MPa、滑伤指数临界值=0.87、轧制速度V=600m/min；

随后，在步骤4中，收集主要工艺润滑制度参数，主要包括第一机架 与第二机架乳化液的流量flow₁=3300L/(min·m²)、flow₂=3000L/(min·m²)；乳 化液的温度T_wd=55℃；乳化液的浓度C=2.5%；

随后，在步骤5中，定义高等级汽车板效率与质量控制目标函数F， 压下搜索过程参数i，第一机架机架的搜索过程压下为ε₁₁，第二机架的搜索 过程压下为ε₂₁，第一机架机架的最优压下为ε_1y，第二机架的最优压下为ε_2y；

随后，在步骤6中，定义高等级汽车板效率与质量控制目标函数的初 始值为F₀，并令F₀=100000；

随后，在步骤7中，令压下搜索过程参数i=0；

随后，在步骤8中，计算第一机架机架压下率 ${ϵ}_{10}=\frac{0.1(h_0-h_2)}{h_0}+0.001i=0.046;$

随后，在步骤9中计算出第一机架机架出口厚度h₁=h₀(1-ε₁₀)=1.145， 第二机架压下率${ϵ}_2=\frac{h_1-h_2}{h_1}=0.432;$

随后，在步骤10中计算出当前压下条件下第一机架、第二机架带钢的 变形抗力${\sigma }_{s1}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-0.5(h_0-h_1)}{h_0}\right]=428.41\mathrm{MPa},$${\sigma }_{s2}={\sigma }_{s0}+k\left[\frac{h_0-h_1-0.5(h_1-h_2)}{h_0}\right]=620.76\mathrm{MPa};$

随后，在步骤11中计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下 第一机架、第二机架的摩擦系数μ₁=0.0645,μ₂=0.0368；

随后，在步骤12中计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的滑伤指数=0.382,=0.513；

随后，在步骤13中判断不等式是否同时成立？显然，不等式 成立转入步骤14；

随后，在步骤14中，计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的轧制压力P₁=195.94t,P₂=932.11t；

随后，在步骤15中计算当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第 一机架、第二机架的轧制功率F₁=1342.89Kw,F₂=5289.93Kw

随后，在步骤16中，判断不等式$\left(\begin{array}{c}{P}_1\le 0.9P_{1\max }\\ P_2\le 0.9P_{2\max }\\ F_1\le 0.9F_{1\max }\\ F_2\le 0.9F_{2\max }\end{array}\right)$是否同时成立？显然不 等式不成立，转入步骤（20）；

随后，在步骤17中，计算轧制功率与轧制压力均值函数分别为F_Pav、 F_Fav，并令$F_{\mathrm{Pav}}=\frac{1}{2}[\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}+\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}],F_{\mathrm{Fav}}=\frac{1}{2}[\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}+\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}];$

随后，在步骤18中，计算高等级汽车板效率与质量控制目标函数 $F=\alpha \left(\right|\frac{P_{1\max }-P_1}{P_{1\max }}-F_{\mathrm{Pav}}|+|\frac{P_{2\max }-P_2}{P_{2\max }}-F_{\mathrm{Pav}}\left|\right)+(1-\alpha )\left(\right|\frac{F_{1\max }-F_1}{F_{1\max }}-F_{\mathrm{Fav}}|+|\frac{F_{2\max }-F_2}{F_{2\max }}-F_{\mathrm{Fav}}\left|\right),$其中α为加权系数，取α=0.4；

随后，在步骤19中，判断不等式F＜F₀是否成立？显然不等式成立， 则令F₀=F，ε₁₁=ε₁₀，ε₂₁=ε₂，转入步骤20；

随后，在步骤20中，判断不等式是否成立？显然不等式成 立，则令i=i+1=1，转入步骤（8）；

最后，在步骤21中，输出第一机架机架的最优压下ε_1y=ε₁₁=0.286；第 二机架的最优压下ε_2y=ε₂₁=0.241。

为了方便比较，分别给出采用本发明所述方法与传统方法得出的压下 率、轧制力、轧制功率、相对余量以及控制函数值对比表如表1所示，从 表中可以看出，采用本方法后，各相对余量的平均程度明显提高，各项中 限制轧机速度的最小功率余量从0.281提高到0.393，提高了28.5%，用 于表示高等级汽车板效率与质量控制的目标函数值从0.1293下降到 0.0145,下降了88.7%。

表2某双机架1550轧机本发明与传统方法得到的相关参数对比表