一种基于数据库的带钢连续热镀锌镀层厚度控制方法

摘要

本发明公开一种基于数据库的带钢连续热镀锌镀层厚度控制方法，实现了镀层厚度自动控制和控制量持续优化，能够有效解决镀层厚度偏差过大、调节时间过长等问题，尤其是在镀层厚度变规格过程效果更为明显。

说明书

技术领域

本发明属带钢连续热镀锌技术领域，特别涉及一种基于数据库的带钢连续热镀锌镀层厚度控制方法。

背景技术

带钢热镀锌是复杂的多变量系统，控制对象具有非线性、时变、大滞后、多变量耦合等特性，尤其是镀层厚度测量存在严重纯滞后，导致镀层厚度控制精度普遍不高。

现有技术中，镀层厚度自动控制技术大多建立在数学模型的基础上，对模型的依赖程度较高。而带钢连续热镀锌过程难以建立精确的数学模型，因此镀层厚度的控制精度都不理想，同时控制系统鲁棒性还有待提高。

发明内容

针对上述缺陷，本发明所要解决的技术问题本发明提出一种基于数据库的带钢连续热镀锌镀层厚度控制方法，实现了镀层厚度自动控制，有效解决镀层厚度偏差过大、调节时间过长等问题。

为达到上述目的，本发明采用了如下的技术方案：

镀层厚度数据库总体方案：

选择气刀压力作为镀层厚度连续调节手段；气刀间距(气刀与带钢的距离)、气刀高度只在变规格过程调整一次；在保证气刀安全的前提下，降低气刀间距(气刀与带钢的距离)和气刀高度，提高产品质量和降低气刀风机的能耗；

首先根据热镀锌镀层厚度模型和历史数据建立镀层厚度数据库，将带钢连续热镀锌过程划分为多个工作状态并离散成工作点，保证每个控制点都能够在数据库中查询到；根据生产线工艺要求为每个镀层厚度规格提供一组标准工艺参数，作为带钢热镀锌的初始工艺参数；

镀层厚度数据库，包括镀层厚度规格、气刀间距(气刀与带钢的距离)设定、气刀高度、带钢速度设定、气刀压力设定、气刀压力学习率；采用数学模型结合历史数据的方法来确定数据库中气刀压力设定和气刀压力学习率的初值，首先利用数学模型计算出不同工作状态下气刀工艺设定值，然后根据历史数据对设定值进行校正，建立镀层厚度数据库；按照镀层厚度检测滞后时间进行采样控制，采用变增益P型迭代学习控制器；

自动控制投入后，首先记录当前工作点的状态量，包括镀层厚度规格、气刀间距(气刀与带钢的距离)设定、气刀高度设定、带钢速度设定，并输入到数据库中查询出对应的控制量包括气刀压力和气刀压力学习率，然后投入采样控制回路；当控制对象工作状态发生变化时，关闭采样控制过程，并将当前的气刀压力设定和气刀压力学习率控制量通过线性加权的方法填充到数据库中，实现数据库中控制量的更新。

a建立数据库

按照带钢连续热镀锌生产工艺要求，将镀层厚度规格、带钢速度、气刀间距(气刀与带钢的距离)状态量划分成多个等级，按照不同的排列组合方式建立镀层厚度数据库条目，数据库中每个条目对应带钢连续热镀锌过程的一个工作点；

利用热镀锌机理模型：

P＝kW^aV^bD^c

P-气刀风压实际值；

D-气刀与带钢的距离实际值；

V-带钢速度实际值；

W-镀层厚度实际值；

k、a、b、c模型参数；

收集热镀锌生产过程数据，包括不同工作状态下镀层厚度规格、速度设定、气刀风压设定、气刀间距(气刀与带钢的距离)实际值数据，采用多元回归分析方法估计模型参数k，a，b，c值，建立镀层厚度数学模型；将镀层厚度设定值W_set、带钢速度实际值V、气刀与带钢距离实际值D带入数学模型，计算不同工作状态下的气刀压力设定值P_set；

利用镀层厚度数学模型计算不同工作状态对应的气刀压力初始设定值P_set(0)，建立气刀压力设定值数据库，利用数学模型中镀层厚度对气刀压力求导数可以计算不同工作状态对应的气刀压力初始学习率设定值L(0)，并根据历史数据对各个控制量进行校对，作为镀层厚度数据库的初始控制量；

b采样控制逻辑

采样控制投入后，首先对当前气刀调节量采样，同时带钢位置计算启动，根据带钢线速度实时计算采样点运行位置，当采样点到达镀层测厚仪时，开始记录镀层厚度测量值，带钢经过镀层测厚仪s米时将带钢位置计算清零并停止测量，然后计算这段时间内的镀层厚度偏差值并启动迭代学习控制；调节完毕后再次记录气刀调节量，启动下一次采样控制；

焊缝过气刀的控制逻辑，焊缝在气刀前m米和镀层测厚仪后m米范围内，不进行采样控制；焊缝在气刀前n米时，根据下一条带钢镀层规格，在数据库中查询出一组标准工艺参数，并允许操作工手动修改，当焊缝到达气刀时将标准工艺参数下发到气刀执行机构；镀层厚度变规格时，如果当前带钢薄镀层，下一条带钢是厚镀层时，在当前带钢尾部焊缝前a米提前下发工艺参数，如果当前带钢厚镀层，下一条带钢薄镀层时，在下一条带钢头部焊缝后a米延后下发工艺参数；

c迭代学习控制

迭代学习控制采用变增益P型迭代学习控制器，迭代学习初始学习率L(0)，

计算第K+1次迭代学习的学习率L(k+1)：

P_delta(k+1)-第k+1次迭代学习控制气刀压力设定值变化量；

W_delta(k+1)-第k+1次迭代学习控制镀层厚度实际值变化量；

W_delta(k+1)＝W_set-W_act(k+1)

W_set-镀层厚度目标值；

W_act(k+1)-第K+1迭代学习控制镀层厚度测量值；

计算第K+1次迭代学习控制气刀压力设定值P_set(k+1)：

P_set(k+1)＝P_set(k)+P_delta(k+1)

P_set(k)-第K次迭代学习控制气刀压力设定值；P_set(0)迭代学习控制投入前镀层厚度数据库中气刀压力初始设定值；

通过镀层厚度偏差对迭代学习次数进行限制，当镀层厚度偏差绝对值小于1-1.5g/m²时或者当前镀层厚度偏差绝对值大于前一次采样控制的镀层厚度偏差绝对值，停止迭代学习计算，当镀层厚度偏差绝对值大于1.5-2g/m²时，迭代学习再次投入；记录当前和前一次采样控制的镀层厚度偏差减少比例，选择偏差减少比例较大的采样控制对应的迭代学习率作为下一次采样控制的迭代学习率；

d数据库更新

当控制对象工作状态发生变化时，关闭当前采样控制过程，对新的工作状态进行采样控制，并将当前的气刀压力设定和气刀压力学习率控制量通过线性加权的方法填充到数据库中，实现数据库中控制量的更新；

L(k+1)＝p*L(k)+(1-p)*L(k-1)

当前的气刀压力学习率的权值P取0.1-0.9。

本发明提出的一种带钢连续热镀锌镀层厚度控制方法，实现了镀层厚度自动控制和控制量持续优化，能够有效解决镀层厚度偏差过大、调节时间过长等问题，尤其是在镀层厚度变规格过程效果更为明显。

附图说明

图1为本发明的控制流程图；

图2为本发明的控制系统框图；

图3为本发明的单面镀层厚度规格40g/m²的应用效果图；

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作详细的说明。

镀层厚度数据库总体方案

选择气刀压力作为镀层厚度连续调节手段；气刀间距、气刀高度只在变规格过程调整一次；在保证气刀安全的前提下，降低刀间距和气刀高度，提高产品质量和降低气刀风机的能耗；

首先根据热镀锌镀层厚度模型和历史数据建立镀层厚度数据库，将带钢连续热镀锌过程划分为多个工作状态并离散成工作点，保证每个工作点都能够在数据库中查询到；根据生产线工艺要求为每个镀层厚度规格提供一组标准工艺参数，作为带钢的初始工艺参数；

镀层厚度数据库，包括镀层厚度规格、气刀间距设定、气刀高度、带钢速度设定、气刀压力设定、气刀压力学习率；采用数学模型结合历史数据的方法来确定数据库中气刀压力设定和气刀压力学习率的初值，首先利用数学模型计算出不同工作状态下气刀工艺设定值，然后根据历史数据对设定值数据进行校正，建立镀层厚度数据库；按照镀层厚度检测滞后时间进行采样控制，采用变增益P型迭代学习控制器；

自动控制投入后，首先记录当前工作点的状态量，包括镀层厚度规格、气刀间距设定、气刀高度、带钢速度设定，并输入到数据库中查询出对应的控制量包括气刀压力和气刀压力学习率，然后投入采样控制；当控制对象工作状态发生变化时，关闭当前采样控制过程，并将当前的气刀压力设定和气刀压力学习率控制量通过线性加权的方法填充到数据库中，实现数据库中控制量的更新；然后对新的工作状态进行控制。

1.1建立数据库

1按照带钢连续热镀锌生产工艺要求建立镀层厚度数据库，镀层厚度规格有单面镀层厚度40g/m²、50g/m²、60g/m²、90g/m²，以40g/m²规格为例；带钢速度30-160m/min，按照2m/min幅度划分为66个等级；气刀间距7-10mm，按照1mm幅度划分成4个等级；按照不同的排列组合方式建立镀层厚度数据库，包含264条工艺数据。

利用热镀锌机理模型：

P＝k*W^aV^bD^c

P-气刀风压实际值mbar；

D-气刀与带钢的距离实际值mm；

V-带钢速度实际值m/min；

W-镀层厚度实际值g/m²；

k、a、b、c模型参数。

收集热镀锌生产过程数据，包括不同工作状态下镀层厚度规格、速度设定、气刀风压设定、气刀间距等实际值数据，采用多元回归分析方法估计模型参数k＝1，a＝-0.668226，b＝1.324044，c＝0.935216，建立镀层厚度数据库表，见表1；

利用镀层厚度数学模型计算数据库中不同工作状态对应的气刀压力初始设定值P_set(0)，利用数学模型中镀层厚度对气刀压力求导数可以计算不同工作状态对应的气刀压力初始学习率设定值L(0)：

W＝40带钢速度V₀＝100，D₀＝10，L(0)＝-5.438539526；

并根据历史数据对各个控制量进行校对，作为数据库的初始控制量。

1.2采样控制逻辑

采样控制投入后，首先对当前气刀调节量采样，同时带钢位置计算启动，根据带钢线速度实时计算采样点运行位置，当采样点到达镀层测厚仪时，开始记录镀层厚度测量值，带钢经过镀层测厚仪5米时将带钢位置计算清零并停止测量，然后计算这段时间内的镀层厚度偏差值并启动迭代学习控制调节；调节完毕后再次记录气刀调节量，启动下一次采样控制；

气刀过焊缝的控制逻辑，焊缝在气刀前30米和镀层测厚仪后30米范围内，不进行采样控制；焊缝在气刀前60米时，根据下一条带钢镀层规格，在数据库中查询出一组标准工艺参数，并允许操作工手动修改，当焊缝到达气刀时将标准工艺参数下发到气刀执行机构；镀层厚度变规格时，如果当前带钢薄镀层，下一条带钢是厚镀层时，可以在当前带钢尾部焊缝前10米提前下发工艺参数，如果当前带钢厚镀层，下一条带钢薄镀层时，可以在下一条带钢头部焊缝后10米延后下发工艺参数；

1.3迭代学习控制

采用变增益P型迭代学习控制器，迭代学习初始学习率L(0)，

计算第K+1次迭代学习的学习率L(k+1)：

P_delta(k+1)-第k+1次迭代学习控制气刀压力设定值变化量；

W _delta(k+1)-第k+1次迭代学习控制镀层厚度实际值变化量；

W_delta(k+1)＝W_set-W_act(k+1)

W_set-镀层厚度目标值；

W_act(k+1)-第K+1迭代学习控制镀层厚度测量值；

计算第K+1次迭代学习控制气刀压力设定值P_set(k+1)：

P_set(k+1)＝P_set(k)+P_delta(k+1)

P_set(k)-第K次迭代学习控制气刀压力设定值；P_set(0)迭代学习控制投入前镀层厚度数据库中气刀压力设定值；

通过镀层厚度偏差对迭代学习次数进行限制，当镀层厚度偏差绝对值小于1g/m²时或者当前镀层厚度偏差绝对值大于前一次采样控制的镀层厚度偏差绝对值，停止迭代学习计算，当镀层厚度偏差绝对值大于1.5g/m²时，迭代学习再次投入；记录当前和前一次采样控制的镀层厚度偏差减少率，并比较选取减小律大的迭代学习率作为当前采样控制的迭代学习率。1.4数据库更新

当控制对象工作状态发生变化时，关闭当前采样控制过程，并将当前的气刀压力设定和气刀压力学习率等控制量通过线性加权的方法填充到数据库中，实现数据库中控制量的更新，当前的气刀压力学习率的权值取0.6。

表1