厚板轧后控制冷却广义观测器设计方法

摘要

本发明公开了一种厚板轧后控制冷却广义观测器设计方法，包括步骤(1)计算见图步骤(1)中式；步骤(2)将厚板在冷却区域分别按厚度方向分成m层，按辊道方向分成n段建立入口处整个开口系的温度分布梯度；(3)将步骤(2)中的得到的冷却区入口处厚度方向的温度分布建立观测器模型，计算厚板冷却区域的温度分布矩阵；(4)测得冷却出口处P3的厚板表面温度

说明书

技术领域

本发明涉及厚板的一种轧后控制冷却方法，特别涉及在厚板轧后控制冷却中的广义观测器设计方法。

背景技术

厚板的轧后控制冷却过程的控制系统由于无法检测冷却过程冷却区内厚板温度的实时数据，限制了冷却过程的动态控制。如果采用模型预估厚板温度，需要模型准确反应冷却水流量、冷却水温度、厚板速度、厚板入冷却区温度、厚板厚度等与厚板温度分布之间关系。也就是需要尽可能多的考虑冷却过程的干扰因素。另外，为保证厚板温度预估结果的准确性，需要利用现有的检测数据对厚板进行实时修正。然而，厚板冷却过程中是一个变速不断行进的过程，在冷却区入口出口处的温度检测点在空间上是固定的，这就要求观测器模型能够反应空间位置与板点之间的关系。这些都是设计观测器的难点。在现有的技术文献中未发现厚板轧后控制冷却过程观测器的设计方法。

美国专利US6866729B2提出了一种热轧带钢的控制冷却的控制方法，其中采用了物理模型预估带钢各带点的温度，并用卷曲温度的实测值修正温度预估值。这个观测器是针对于带钢的，而不是中厚板的。另外，这个控制方法中的预估部分采用的是带点一维温度动态模型然后通过简单变换计算出固定空间位置处的温度分布，在变换过程中利用了带钢行进速度不变的特点，而对于速度不断调整的中厚板冷却过程显然是不适用的。这个方法在对观测结果进行修正时，对所用带点采用了相同的修正权重，这种修正方法无法反应中厚板冷却过程中温度变化是一个沿辊道长度方向不断积累的特点。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种厚板在线冷却控制系统的温度分布的广义观测器的设计方法，这种广义观测器可以在线精确观测到冷却区各位置处厚板厚度方向上温度分布，适用于多种类型的钢种，从而能更有效确保带钢的表面质量，且该方案能够自适应各种环境变化。

本发明的技术构思：提供了一种观测器模型，它是以冷却装置入口段到矫直机器前为开口系的含有相变的精确物理模型，采用冷却区出口处的温度传感器的实测数据修正使用观测器物理模型得到的当前时刻厚板温度分布的估计值，修正后的温度分布作为观测器的最终观测结果。观测器模型中的水冷换热系数模型根据实测数据不断自学习，能够自动适应环境变化。

本发明的技术方案：包括如下步骤，

(1)根据下面的公式计算T₀^y(k)：

$T_0^y\left(k\right)=({\tilde{T}}_{P2}\left(k\right)-T_{10}^0)H+T_0^{0y}---\left(1\right)$

其中，T₀^y(k)为冷却区入口处厚度方向的温度分布，为k时刻冷却入口处实测厚板表面温度；T₁₀⁰为达到平衡时入口处的表面温度；$T_0^{0y}={\left(\begin{array}{cccc}{T}_{10}^0& T_{20}^0& ···& T_{m0}^0\end{array}\right)}^T$为达到平衡时入口处的厚度方向温度分布；H＝[h₁ h₂…h_m](0＜h_i≤1)为加权向量；

(2)将厚板在冷却区域按厚度方向分成m层，按辊道方向分成n段建立入口处整个开口系的温度分布梯度：

$T={\left(\begin{array}{cccccc}{T}_{11}& T_{21}& ·& ·& ·& T_{m1}\\ T_{12}& T_{22}& ·& ·& ·& T_{m2}\\ ·& ·& ·& & & ·\\ ·& ·& & ·& & ·\\ ·& ·& & & ·& ·\\ T_{1n}& T_{2n}& ·& ·& ·& T_{\mathrm{mn}}\end{array}\right)}^T;$

(3)通过步骤(2)中的得到的冷却区入口处厚度方向的温度分布建立观测器模型，计算厚板冷却区域的温度分布矩阵；

(4)测得冷却出口处P3的厚板表面温度将实测数据输入公式

$T_j^y\left(k\right)=({\tilde{T}}_{P3}\left(k\right)-{\hat{T}}_{1P3})H_j+{\hat{T}}_j^y---\left(2\right)$

得到k时刻厚板各处的温度分布T_j^y(k)，其中，为P3处实测数据；为采用观测器模型计算得到的P3点温度预估值；为x_j(j＝1，2，…，n)处厚度方向的温度分布预估值；H_j为加权系数向量，且，‖H₁‖≤‖H₂‖≤…≤‖H_n‖，得到最终冷却过程温度分布的观测值：

$T\left(k\right)=\left(\begin{array}{cccc}{T}_1^y\left(k\right)& T_2^y\left(k\right)& ···& T_n^y\left(k\right)\end{array}\right);$

(5)结束本控制周期，进行下一控制周期：重复上述步骤1-4。 

优选地，当厚板到达冷却出口处后一段距离P4点时，即能在P4点测得的厚板表面温度时，以下述步骤取代所述步骤(4)：

测得P4点的厚板表面温度将实测数据输入公式：

$T_j^y\left(k\right)=({\tilde{T}}_{P4}\left(k\right)-{\hat{T}}_{1P4})H_j+{\hat{T}}_j^y---\left(2^{\prime }\right)$

得到k时刻厚板各处的温度分布T_j^y(k)，其中，为P4点实测数据；P4点一般设置在钢板回温完成后的位置，根据具体的生产线可做调整，为采用观测器模型计算得到的P4点温度预估值；为x_j(j＝1，2，…，n)处厚度方向的温度分布预估值；H_j为加权系数向量，且，‖H₁‖≤‖H₂‖≤…≤‖H_n‖，得到最终冷却过程温度分布的观测值：$T\left(k\right)=\left(\begin{array}{cccc}{T}_1^y\left(k\right)& T_2^y\left(k\right)& ···& T_n^y\left(k\right)\end{array}\right).$

优选地，所述步骤(3)中，观测器模型的热平衡方程是：

$\rho \left(T\right)·\mathrm{cp}\left(T\right)·\stackrel{·}{T}=-\lambda \left(T\right)\frac{{\partial }^{2}T}{\partial y^2}-\rho \left(T\right)·\mathrm{cp}\left(T\right)·\stackrel{·}{x}·\frac{\partial T}{\partial x}---\left(3\right)$

$+(-\stackrel{·}{x}\frac{\mathrm{dp}\left(T\right)}{\mathrm{dx}}+\stackrel{·}{T}·\frac{\mathrm{dp}\left(T\right)}{\mathrm{dT}})·\rho \left(T\right)·(h_{\gamma }\left(T\right)-h_{\alpha }\left(T\right))$

其中，T为厚板温度；x表示辊道方向坐标；y表示厚板厚度方向坐标；ρ(T)为密度；cp(T)为厚板比热容；λ(T)为热传导系数；为奥氏体相转换速率；h_γ为奥氏体的比焓；h_α为铁素体的比焓，得到冷却区各固定位置处的厚板温度；厚板表面的对流换热和辐射换热作为边界条件为

$\lambda \left(T\right)\frac{\partial T}{\partial y}=-{\alpha }_{\infty }(T-T_{\infty })---\left(4\right)$

其中，α_∞代表上下表面的环境状态换热系数，包括空冷换热系数α_air以及水冷换热系数α_w，α_∞在水冷区取水冷换热系数α_w，α_∞在空冷区取空冷换热系数α_air，T为厚板温度，T_∞为环境温度，空冷换热系数α_air由下面公式求得

${\alpha }_{\mathrm{air}}={\sigma }_0ϵ(T^4-T_{\infty }^4)/(T-T_{\infty })---\left(5\right)$

其中，σ₀＝5.67×10^-8为黑体辐射常数，ε为钢铁表面辐射率，T_∞为环境温度；水冷换热系数α_w采用经验公式

${\alpha }_w=p{\left(\frac{T}{T_B}\right)}^a{\left(\frac{v}{v_B}\right)}^b{\left(\frac{T_w}{T_{\mathrm{wB}}}\right)}^c{\left(\frac{Q}{Q_B}\right)}^d+w---\left(6\right)$

其中，T_B、v_B、T_wB、Q_B为选取的基准厚板温度、基准厚板速度、基准水温和基准流量，w为水冷换热系数公式中的修正项，p、α、b、c、d为欲辨识的参数。采用现场大量的实测数据，对不同速度、厚度、温度、流量的板带，采用离线回归试凑的方法，得到水冷换热系数α_w中k，a，b，c，d的最佳值。该方法为现有技术，在此不再详述。

例如，对从某热轧厂同一条生产线上所获得的1052组数据进行离线回归试凑，得到水冷换热系数的公式如下：

${\alpha }_w=1096.4{\left(\frac{T}{T_B}\right)}^{0.98}{\left(\frac{v}{v_B}\right)}^{0.82}{\left(\frac{T_w}{T_{\mathrm{wB}}}\right)}^{1.41}{\left(\frac{Q}{Q_B}\right)}^{1.01}+0$

测器模型的输入还包括：

k-1时刻观测得到的温度分布T(k-1)；

k-1时刻辊道实测速度v(k-1)；

k-1时刻实测水温T_w(k-1)；

k-1时刻各阀门实测水流量Q(k-1)。

优选地，所述步骤(3)中的w为修正系数，在k时刻通过水冷模型自适应公式计算得出w(k)，公式如下：

其中，为自适应系数；α′_w为把修正后的T_j^y(k)带入公式(3)和(4)反解出的水冷换热系数，；为采用公式(6)求解出的水冷换热系数的估测值，w(k)为k时刻水冷换热系数公式中的修正项，w(k-1)为k-1时刻水冷换热系数公式中的修正项。

优选地，步骤(4)中，当在P3点没有实测数据，取${\tilde{T}}_{P3}\left(k\right)-{\hat{T}}_{1P3}=0.$

优选地，所述w(k)的初始值设定为0。

本发明提供一种中厚板在线冷却控制系统的温度分布的广义观测器的设计方法，这种广义观测器可以在线观测到冷却区各位置处厚板厚度方向上温度分布。其可以达到的效果：

1.这种广义观测器可以在线快速精确的观测到冷却区各位置处厚板厚度方向上温度分布；

2.由于采用物理模型，这种广义观测器可以满足多级钢种；

3.这种广义观测器能够自适应环境变化。

通过上述效果，使其能够有效提高带钢的表面质量，带来良好的经济效益。本方法可以推广到国内外钢厂的各种中厚板轧后控制冷却中，用于中厚板轧后控制冷却中的观测器，同时可作为一种软测量手段，获得厚板冷却过程中的动态温度数据。推广应用前景广阔。

附图说明

图1为本发明的厚板加速冷却开口系能量流图。

图2为本发明的广义观测器框图。

图3为本发明中厚板加速冷却生产线。

图4为本发明中厚板的板导温度系数经验曲线。

图5为本发明中厚板的温度分布T(k-1)图。

图6为本发明中厚板的在k时刻表面温度，与中心温度分布的初步估计值。

图7为本发明的厚板的修正后的温度分布。

图8为本发明的流程图。

符号说明：

Tp1为P1点的测温；

Tp2为P2点的测温；

Tp3为P3点的测温；

Tp4为P4点的测温；

11为轧机；

12为层流冷却装置；

13为矫直机；

21为观测器干扰输入；

22为观测器模型；

23为观测器反馈矫正；

31为空冷段；

32为水冷段；

33为返红段；

34为层流冷却段；

图5中：A表面层温度；B第2层温度；C第2层温度；D中心层温度；图6中：E表面层温度；F中心层温度；

图7中：G修正前表面层温度；H修正前中心层温度；I修正后表面层温度。J修正后中心层温度。

具体实施方式

下面借助于附图1至附图7来进一步说明本发明方法。

如图1所示，某中厚板加速冷却生产线，在水冷却区共有15组集管。其中Tp1为P1点的测温；Tp2为P2点的测温；Tp3为P3点的测温；Tp4为P4点的测温。在厚板中以P2和P4作为边界，钢板上下表面作为上下边界。物质从左向右流动，箭头表示为能量流动方向。这样就形成了如图1所示的开口系S。x表示钢板长度方向坐标；y钢板厚度方向坐标；为相变潜热。

如图3所示，每组集管间间距为1.6米，冷却区入口位置坐标为8米，第一个层流集管的坐标为14m。温度检测仪P2与第一组集管间距离为12米，泛红温度检测点距离冷却区出口22米。

以管线钢为例：钢板厚度为21mm，如图4为板导温度系数经验曲线，其横坐标是温度，纵坐标是导温系数。

如图2所示，公式(3)的数值计算过程，钢板划分为7层，沿辊道方向每隔1.6m划分一个单元，共划分39个单元。冷却水开启第1组到12组，共12组。温度分布T(k-1)如下图5所示；，其中横坐标是位置，纵坐标是温度；

辊道速度v(k-1)＝1.255m/s；12个开启阀门实测水流量都为3651/(m².min).Q(k-1)为

在冷却区入口处取k时刻P2点的测量值${\tilde{T}}_{P2}(k-1)=750,$冷却区入口处厚度方向的温度分布T₀^y(k)如可按下面公式(1)求得：

把上述数据带入公式(3)得到如图6所示，其中横坐标是位置，纵坐标是温度；k时刻表面温度，与中心温度分布的初步估计值。

P3点温度实测值${\tilde{T}}_{P3}\left(k\right)=530,$选择合适的加权系数向量H_j，则通过公式(2)得到修正后的温度分布如图7所示。

根据图7中第23点矫正后的温度，按公式(7)得到w(k)的值。

要注意的是，以上列举的仅为本发明的一个具体实施例，显然本发明不限于以上实施例，随之有着许多的类似变化。本领域的技术人员如果从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应属于本发明的保护范围。