一种基于多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备，属于机械自动化控制技术领域，所述方法包括：获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；建立不同规格对应的多目标优化函数；根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；基于最优的厚度及张力设定值进行轧制。通过本发明专利技术公开的多目标优化的规格自适应轧制方法，可实现同一机组全品规带钢高精度、稳定、高效生产，同时兼顾板形调控，充分发挥机组的生产效能，提升产品质量。提升产品质量。提升产品质量。

A specification adaptive rolling method, device and electronic equipment based on multi-objective optimization

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备


[0001]本专利技术涉及机械自动化控制
，尤其涉及一种基于多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备。

技术介绍

[0002]轧制策略是冷连轧设定计算的前提和基础，其合理与否不仅决定了轧制过程的状态特性，对产品质量、轧制设备调整等均有重要影响。对于同一冷轧机组而言，不同品种、规格产品生产的力能消耗水平、轧制状态特性、工艺条件等差异较大，不同的品种、规格技术经济需求不同。如薄规格带钢的生产，保障生产稳定性和产品质量是轧制设定的核心，而常规规格的生产，更多的则是关注机组的产能提升和力能消耗水平。
[0003]长期以来，传统轧制策略形成了以压下率分配和轧制力分配两种模式为代表的绝对分配策略，以及以相对压下率分配、相对轧制力分配和相对功率分配三种模式为代表的相对分配策略。但每种策略各具优点及局限性，分别适用于不同的规格，均无法兼顾薄规格产品的生产稳定性及常规规格产品生产的高效能，且不涉及板形调控，限制了机组产能及产品质量的提升。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种基于多目标优化的规格自适应轧制方法和装置、电子设备，以解决现有技术中存在的上述问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种多目标优化的规格自适应轧制方法，其中，所述方法包括：
[0007]获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；
[0008]构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；
[0009]建立不同规格对应的多目标优化函数；
[0010]根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；
[0011]采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；
[0012]基于所述厚度及张力设定值进行轧制。
[0013]其中，所述构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格的步骤，包括：
[0014]依据获取的所述来料钢种、厚度信息及轧制参数建立末机架轧制负荷波动评估模型，确定不同目标函数分配的临界规格。
[0015]其中，所述依据获取的所述来料钢种、厚度信息及轧制参数建立末机架轧制负荷波动评估模型，确定不同目标函数分配的临界规格的步骤，包括：
[0016]依据获取的来料钢种、厚度信息、轧制参数及历史经验数据，确定临界规格初始值和轧制负荷波动极限值；
[0017]获取同钢种前卷带钢轧制过程中末机架最大轧制力和平均轧制力；
[0018]基于所述最大轧制力和平均轧制力，计算实际轧制负荷波动值；
[0019]比较所述轧制负荷波动极限值与所述实际轧制负荷波动值的大小，输入所述临界规格初始值，确定实际临界规格值。
[0020]其中，所述建立不同规格对应的多目标优化函数的步骤，包括：
[0021]当末机架成品厚度小于所述实际临界规格值时，基于权重的多目标优化函数为：
[0022][0023]其中，e1为第一机架的压下率；为第一机架的最优压下率；i为机架号，i＝1,2,
…
,m；m为机架总数；N
i
为第i机架的轧制功率，KW；为第i机架的额定轧制功率，KW；为成品机架板形良好时的轧制力；P
m
为成品机架的轧制力；α1、α2、α3分别为各函数的权重系数；
[0024]当末机架成品厚度大于所述实际临界规格值时，基于权重的多目标优化函数为：
[0025][0026]其中，所述λ1、λ2、λ3分别为各函数的权重系数；i为机架号；m为机架总数；c
i
为第i架的轧制力系数；P
i
为第i架的轧制力；P
imax
为第i机架的最大轧制力；N
i
和N
j
分别为第i机架和第i+1机架的轧制功率，KW；τ
i
为第i机架的出口张力；为第i机架的最小出口张力；、为第i机架的最大出口张力。
[0027]其中，所述根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件的步骤，包括：
[0028]根据设备能力及工艺条件，确定轧制策略优化的约束条件，涉及轧制力、轧制力矩、轧制功率、压下率、速度以及张力。
[0029]一种多目标优化的规格自适应轧制装置，其中，所述装置包括：
[0030]第一获取模块，用于获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；
[0031]构建模块，用于构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；
[0032]建立模块，用于建立不同规格对应的多目标优化函数；
[0033]确定模块，用于根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；
[0034]第二获取模块，用于采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；
[0035]轧制模块，用于基于所述厚度及张力设定值，进行自适应轧制。
[0036]其中，所述构建模具体用于：
[0037]依据获取的所述来料钢种、厚度信息及轧制参数建立末机架轧制负荷波动评估模型，确定不同目标函数分配的临界规格。
[0038]其中，所述构建模块包括：
[0039]第一子模块，用于依据获取的来料钢种、厚度信息、轧制参数及历史经验数据，确定临界规格初始值和轧制负荷波动极限值；
[0040]第二子模块，用于获取同钢种前卷带钢轧制过程中末机架最大轧制力和平均轧制力；
[0041]第三子模块，用于基于所述最大轧制力和平均轧制力，计算实际轧制负荷波动值；
[0042]第四子模块，用于比较所述轧制负荷波动极限值与所述实际轧制负荷波动值的大小，输入所述临界规格初始值，确定实际临界规格值。
[0043]其中，所述确定模块具体用于：
[0044]根据设备能力及工艺条件，确定轧制策略优化的约束条件，涉及轧制力、轧制力矩、轧制功率、压下率、速度以及张力。
[0045]本专利技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意一种多目标优化的规格自适应轧制方法的步骤。
[0046]本专利技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种多目标优化的规格自适应轧制方法的步骤。
[0047]本专利技术实施例提供的多目标优化的规格自适应轧制方法，采用多目标优化函数进行带钢轧制设定，且依据带钢规格变换寻优目标，可实现同一机组全品规带钢高精度、稳定、高效生产，同时兼顾板形调控，充分发挥机组的生产效能，可提升产品质量。
附图说明
[0048]图1是表示本申请实施例的一种多目标优化的规格自适应轧制方法的步骤流程图；
[0049]图2为NSGA
‑
II算法流程图；
[0050]图3为冷连轧机段的主要设备及检测仪表布置图；
[0051]图4是表示本申请实施例的一种多目标优化的规格自适应轧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标优化的规格自适应轧制方法，其特征在于，所述方法包括：获取来料数据、工艺参数及轧机设备参数；构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格；建立不同规格对应的多目标优化函数；根据设备能力及工艺条件确定寻优约束条件；采用优化算法获取最优的厚度及张力设定值；基于所述厚度及张力设定值进行轧制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建轧制负荷波动评估模型，确定临界规格的步骤，包括：依据获取的所述来料钢种、厚度信息及轧制参数建立末机架轧制负荷波动评估模型，确定不同目标函数分配的临界规格。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据获取的所述来料钢种、厚度信息及轧制参数建立末机架轧制负荷波动评估模型，确定不同目标函数分配的临界规格的步骤，包括：依据获取的来料钢种、厚度信息、轧制参数及历史经验数据，确定临界规格初始值和轧制负荷波动极限值；获取同钢种前卷带钢轧制过程中末机架最大轧制力和平均轧制力；基于所述最大轧制力和平均轧制力，计算实际轧制负荷波动值；比较所述轧制负荷波动极限值与所述实际轧制负荷波动值的大小，输入所述临界规格初始值，确定实际临界规格值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立不同规格对应的多目标优化函数的步骤，包括：当末机架成品厚度小于所述实际临界规格值时，基于权重的多目标优化函数为：其中，e1为第一机架的压下率；为第一机架的最优压下率；i为机架号，i＝1,2,
…
,m；m为机架总数；N
i
为第i机架的轧制功率，KW；为第i机架的额定轧制功率，KW；为成品机架板形良好时的轧制力；P
m
为成品机架的轧制力；α1、α2、α3分别为各函数的权重系数；当末机架成品厚度大于所述实际临界规格值时，基于权重的多目标优化函数为：其中，所述λ1、λ2、λ3分别为各函数的权重系数；i为机架号；m为机架总数；c
i
为第i架的轧制力系数；P
i
为第i架的轧制力；P
imax
为第i机架的最大轧制力；N
i

【专利技术属性】
技术研发人员：赵剑威，李京栋，杨荃，毛星，武则栋，王晓晨，徐冬，何海楠，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：