邯钢中板厂主要供应中厚板产品,用于桥梁、船用、机械、建筑等领域的成型板材。轧机在实际生产过程中会出现镰刀弯和轴向位移等问题,严重影响产品质量。这主要源于轧辊间隙的不对称造成的应力差异变形,从而使进给产生轧制力差和轴向位移。为消除上述问题,开发相关技术解决方案具有重要意义。本文提出完善的轧辊间隙和轧制力差控制系统概念,包括液压辊隙控制、自动轧差控制、辊轮齿间距控制等模块。

厚板厂主轧机压下ＡＧＣ系统是从日本引进的二手设备。经过改造，控制系统由模拟系统发展成为ＤＤＣ系统，以满足不断增长的产品质量要求．这套设备安装在厚板厂已近两年，生产实践证明；系统运行可靠．出现的故障也大都是因为调试不当或液压元件损坏等造成．介绍了系统各部分概况及工作原理．

本文介绍用辊缝仪构成的辊缝直接测量液压AGC和它在铜带冷轧机厚度控制中的应用，说明了辊缝仪的工作原理及其在线校准方法，分析了由前馈控制和厚度监控组成的AGC系统和提高厚度控制精度原理。

分析了950热连轧机生产1.8mm×800mm薄带钢的技术难点,制定了详细的产品试制方案。针对试生产中出现的废钢、板形不良、尺寸超差、塔形等问题,通过严格控制温度、优化侧导板和活套以及卷取机参数、优化轧机负荷分配、投入液压AGC和弯辊功能、采用负辊型等措施,解决了生产中的技术难题,产品成材率97.6%,综合合格率99.8%,已转入批量生产。

针对中板轧机液压AGC控制系统在运行中影响厚度精度的问题,分析了液压伺服、电控系统、轧辊及谐波干扰等故障产生原因,提出故障判断方法、处理措施及系统的维护重点,对于设备维护具有一定参考价值。

粗轧控制系统主要由电动压下、液压AGC、液压APC组合而成。电动压下用于长行程辊缝调节,液压AGC用于辊缝微调和轧制过程中的厚度控制,液压APC用于位置闭环和压力闭环的调节。

R2压下抱闸为SMS设计选择的Waichita产品,用于R2轧机的五个道次的辊缝设置。自2006年初上线以来,1422产线的R2压下抱闸存在不能锁死压下机构,造成丝杆回松,辊缝平行度发生异常变化,不能正常轧钢的现象。为了解决这一问题,将抱闸的制动弹簧加大,增加了制动力矩,同时增大气源压力,以便快速有效地打开抱闸。但在2019年初,R2工作侧的压下抱闸发生气囊压盖开裂,不能设置辊缝,引起8 h的故障停机。在随后的检查过程中,又发现其余的在线或机旁的抱闸,且抱闸壳体都存在贯穿性裂纹,显然该设备的设计强度不能满足现场的需求,需要对Waichita抱闸的结构进行优化与改进。

为了提高对复杂工况下的轧机系统控制要求,对二辊液压轧机辊缝控制进行研究。为轧机系统控制过程构建了开环传递函数,同时运用蚁群算法(ACO)与人工鱼群算法(AFSO)优化了PID控制器的各项参数,最后利用Simulink对比了优化处理后的系统响应速率与抗干扰性。阶跃信号未施加干扰力下,AFSO获得了比ACO更低的超调量,降低幅度达到13.61%,同时缩短了21.00%的调整时间,并且稳态误差也减小近30.00%,表明采用AFSO可以达到比ACO更优的响应性能。阶跃信号施加干扰力下,采用AFSO优化的系统,响应曲线超调量下降了12.58%,调整时间缩短了14.58%,稳态误差降低了25.00%。逐渐提高随机信号频率后,AFSO都比ACO表现出了更低的随机信号响应曲线波动范围,表明AFSO具备比ACO更优的响应控制效果。

为提高轧机辊缝控制精度,建立了轧机辊缝控制系统开环传递函数,分别采用人工鱼群算法和蚁群算法进行轧机辊缝PID控制器参数优化,基于Simulink仿真比较了2种算法优化的系统响应性能和抗干扰性能。仿真结果表明:人工鱼群算法相比蚁群算法,系统阶跃信号的超调量下降了12%以上,调整时间缩短了14%以上,稳态误差降低了25%以上;采用人工鱼群算法的系统随机信号响应曲线波动范围均小于采用蚁群算法的系统,因此经人工鱼群算法优化的系统响应性能以及抗干扰性能均优于蚁群算法。

通过对本钢冷轧厂四辊冷带轧机液压压下系统的研究，对液压压下系统的各个环节建立了物理和数学模型，推导出了整个系统在位置控制方式下的传递函数。为以后对系统的动态特性仿真、优化设讣等计算打下了基础。