【正文】 殊處理的長度可以采用查表法或則 HMI 指定，一般約為10m。 臨界溫度的確定 為了實現(xiàn)對雙相鋼和部分特殊鋼種的冷卻速度控制，需指定臨界溫度，以便控制帶鋼的組織成分。在這種工藝要求下，帶鋼在冷卻區(qū)中控制過程如下：首先采用前向冷卻以最大的冷卻速度冷卻到臨界溫度，然后空冷一定時間，最后再以最快的冷卻速度冷卻到目標卷取溫度。通常將上述工藝控制方式叫作兩段式冷卻。兩段式冷卻有兩種具體實現(xiàn)方法：（1）第一段快速冷卻到臨界溫度 + 第二段從指定位置開始冷卻（2）第一段快速冷卻到臨界溫度 + 第二段采用后向冷卻 帶鋼分段控制由于帶鋼縱向材質的不均勻、板坯在加熱爐中加熱不均勻以及軋制過程中形成的溫度波動等原因，產(chǎn)生了帶鋼縱向溫差。因此為了控制帶鋼縱向溫度、保證帶鋼縱向溫度的均勻、減小縱向溫差，對帶鋼全長尤其是頭部和尾部采用帶鋼分段控制策略十分重要。根據(jù)材質、長度、厚度等帶鋼參數(shù)把每塊帶鋼縱向劃分為若干段，對于不同的帶鋼，段數(shù)可以變化，以適應帶鋼的實際情況。被劃分的每一塊帶鋼都可以看作是一個被控對象，針對每一段帶鋼進行入口溫度信號檢測，設定和控制模型根據(jù)每段的溫度偏差進行諸如集管開啟數(shù)等參數(shù)的設定計算和控制。 冷卻區(qū)分段控制同帶鋼分段控制的目的和方法類似，為了實現(xiàn)帶鋼溫度控制目標對，對冷卻區(qū)集管也進行分段控制。但與帶鋼分段控制所不同的是，冷卻區(qū)集管的分段不是均勻劃分的，而是根據(jù)集管的性質和作用劃分為兩部分，即粗調段有9段，精調段有6段。針對不同規(guī)格的帶鋼，各段集管之間優(yōu)化組合開啟，可以提高溫度控制精度。 冷卻速度控制對于不同的鋼種，通過確定冷卻策略中的冷卻方向、稀疏模式和臨界溫度的組合來實現(xiàn)冷卻速度的控制，保證帶鋼的組織性能。現(xiàn)就設定兩個中間溫度值TT2來進行理論分析。設帶鋼進入層冷區(qū)的溫度為TFC,目標卷取溫度為TCT,則帶鋼由TFC以一定的冷卻速度 β1 冷卻到T1，達到 T1 點的時間應為： ()達到T1的距離為 ()式中vn — 帶鋼出口溫度。 然后再以β2的冷卻速度使T1冷卻到T2，用同樣的方法計算t2及L2，為最后則以TCT為目標計算將帶鋼從T2冷卻到TCT需開啟的層流集管段。采用不同的冷卻策略的冷卻速度控制圖如圖43所示：帶鋼溫度℃冷卻時間431 前向冷卻方式的冷卻速度帶鋼溫度℃冷卻時間431 后向冷卻方式的冷卻速度冷卻時間帶鋼溫度℃圖433 各種稀疏模式冷卻方式冷卻速度 側噴和吹掃控制當冷卻水和熾熱的帶鋼接觸時，帶鋼和水之間的巨大溫差引起迅速的熱傳導，但同時鋼板表面也會迅速形成隔熱的蒸汽層。因為冷卻時生成的蒸汽層對傳熱系數(shù)影響比較大，所以層流冷卻的效果，很大程度上取決于蒸汽層的破環(huán)。側噴的主要目的就是為了去除冷卻水在高溫的帶鋼表面形成的蒸汽膜，提高冷卻能力，同時可以隔斷側噴之間的冷卻集管冷卻水的相互干擾，使冷卻水朝某一特定方向流動，提高冷卻精度。前后吹掃的主要目的是為了保證帶鋼進入和離開冷卻區(qū)時表面的清潔，提高表面質量。 上下集管水比的配置冷卻后帶鋼外形的平坦和溫度的均勻是對軋后冷卻裝置的基本要求之一，為此需要采取各種措施來保證帶鋼在長度、寬度和厚度（特別是上下表面）上的冷卻均勻。上下水比的合理配置直接影響帶鋼板形質量。如果上表面噴水太多，則溫度比下表面溫降快，會使得帶鋼上翹；如果下表面噴水太多，則溫度比上表面溫降快，會使得帶鋼下翹。帶鋼的上翹或下翹同時也會影響到后續(xù)的卷取工作。通常采用兩種方式來保證帶鋼上下表面的均勻冷卻：一是下集管采用帶一定噴射角度的集管，以增強水流在鋼板下表面的停留時間，是冷卻水與帶鋼下表面充分熱交換；二是增加下表面的噴水量，這也是最主要和最有效的方法。上下集管水比的配置將視總水量而定，總水量越大，下集管水量與上集管水量比值越小。粗調段和精調段分別有一組集管的上下供水管設置有電磁流量計用于計量上下集管的水流量，根據(jù)流量計的反饋值進行調節(jié)閥閥位調整，從而改變上下集管的水比，以保證帶鋼上下表面冷卻均勻。經(jīng)過理論分析和現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)統(tǒng)計，～，冷卻效果最佳。 本章小結本章主要研究了層流冷卻系統(tǒng)的冷卻策略（包括上下開閥的起始位置、冷卻方向、集管稀疏模式、頭尾特殊處理和臨界溫度的確定）、帶鋼分段控制、冷卻區(qū)分段控制、冷卻速度控制、側噴和吹掃控制和上下集管水比配置共6中控制策略。另外，在設計時，層流冷卻系統(tǒng)還提供手動控制、半自動控制和全自動控制三種控制方式。這些都是目前我國帶鋼熱連軋生產(chǎn)線上常用到的層流冷卻的控制策略，可以看出，不同的鋼種需要不同的策略進行冷卻。同時，對這些策略的進一步研究，有利于開發(fā)和研究特殊鋼種的冷卻策略。5 實驗部分通過 Visual C++ 可視化編程語言，在 PC 機上編寫程序，利用國內某帶鋼熱連軋生產(chǎn)線生產(chǎn)過程中實際歷史數(shù)據(jù)，對控制模型里的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡卷取溫度預報模型進行離線學習和測試，訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)分別為 600 組和 200 組。利用訓練樣本分別對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡在相同精度要求 的情況下進行誤差反向傳播訓練，遺傳神經(jīng)網(wǎng)路在訓練 2500 次時達到了精度要求，而 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡則需要 3500次，%。圖51[12]顯示了兩種方法收斂速度的差異：圖51 兩種神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度比較經(jīng)過遺傳算法的優(yōu)化設計之后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡進一步進行誤差反向傳播計算2000次，作為預測網(wǎng)絡對測試數(shù)據(jù)進行測試，單樣本的測試的時間不超過10ms。圖52 預測的卷取溫度的偏差從圖52[13]可以看出預測的卷取溫度與目標卷取溫度的偏差比較集中，偏差絕對值在5℃以內的預測值達到了80%，偏差絕對值在10℃%，能夠達到偏差絕對值在20℃以內的設計要求。所以，得到以下結論：1） 將遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，極大地加快了BP算法的搜索進程，保證了網(wǎng)絡隱層節(jié)點數(shù)、隱層作用函數(shù)的最佳選取和網(wǎng)絡權值、閾值的最佳優(yōu)化；2） 將遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡應用于帶鋼熱連軋卷取溫度的預報能夠滿足卷取溫度預報的精度要求，同時具有較快的收斂速度，能夠滿足實時控制的要求。3） 當帶鋼在層冷入口獲得實測數(shù)據(jù)后，利用已經(jīng)訓練好的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡，對卷取溫度進行預報，并結合帶鋼微跟蹤進行實時前饋補償控制的方法是可行的，有在線應用的前景。友好的人機界面系統(tǒng)是一套工業(yè)應用的自動化系統(tǒng)的重要組成部分，對于操作工的現(xiàn)場操作和系統(tǒng)維護都有著重要作用。利用西門子的Wincc組態(tài)控制軟件設計并實現(xiàn)了功能完善、界面友好的HMI系統(tǒng)，包括CTC（卷取溫度控制，又叫層流冷卻控制）主監(jiān)控畫面（圖53）、CTC曲線監(jiān)控畫面（圖54）、CTC故障閥設置畫面（圖55）、CTC檢測信號監(jiān)控畫面（圖56）、其他閥測試畫面（圖57）和手動自動設定畫面（58）。層流冷卻主監(jiān)控畫面圖53 CTC主監(jiān)控畫面圖54 CTC曲線監(jiān)控畫面紅色表示該閥門出現(xiàn)故障圖55 故障閥設置畫面圖56 CTC檢測信號監(jiān)控畫面其他閥調試1水泵運行正常粗調出口吹掃開啟側噴S16位開啟圖57 其他閥測試畫面圖58 手動自動設定畫面結論本文在參考國內外帶鋼熱連軋層流冷卻控制系統(tǒng)文獻資料的基礎上，結合北京科技大學高效軋制國家工程研究中心承接的國內某大型鋼鐵集團的帶鋼熱連軋生產(chǎn)線二級系統(tǒng)改造項目，從控制模型和策略兩方面針對如何提高層流冷卻過程中的卷取溫度控制精度進行了深入的研究，得出以下結論：（1）通過對熱軋帶鋼層流冷卻過程的分析，知道冷卻過程中的溫降模型的計算精度直接影響到最終的冷卻效果。所以，建立精確的帶鋼冷卻模型對提高卷取溫度控制精度具有重要的影響。（2）層流冷卻的控制模型有很多種，其中卷取溫度預報模型是基礎模型，文中所提到的帶鋼熱連軋生產(chǎn)線以前采用的是傳統(tǒng)的卷取溫度預報模型，軋制的鋼材質量差，經(jīng)濟效益不好。在二級系統(tǒng)改造升級時，采用了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的卷取溫度預報模型，軋制的鋼材質量有了明顯地提高，經(jīng)濟效益明顯好轉。（3）軋鋼是一項涉及到冶金、材料、機械、自動化和計算機等多學科交叉與結合的工藝，是一種非常復雜的工業(yè)控制過程，文中所設計的控制模型和控制策略也都不是也不可能將所有的對卷取溫度有影響的因素都能考慮在內。因此，有些模型還存在這進一步優(yōu)化的問題。 總之，現(xiàn)場生產(chǎn)結果表明，這些控制策略和控制模型功能完善、性能穩(wěn)定、控制精度高。參考文獻[1] [J].冶金管理，2004,(1) :24～28[2] 汪祥能，[M].沈陽：東北大學出版社，～2[3] [M].北京：冶金工業(yè)出版社，～117[4] （多用途間斷冷卻）過程的自動控制[A].板帶軋制科學與技術，第四屆國際軋鋼會議論文集[C].冶金工業(yè)出版社，～327[5] Lawrence modeling and control of strip cooling[J].Ironmaking and (1), 74～78[6] Auzinger development in process optimization[J].Ironmaking and (1), 84～87[7] Uetz the formation of the steel structure by suitable temperature control in the run_out section of hot strip mill[J].Steel (5), 216～222[8] 張大志，高建雄，[J].北京科技大學學報，2005,27(5):604～608[9] 張大志，程秉祥，李謀渭，孫一康，[J].北京科技大學學報，2000,22(4):384～388[10] 吳彬，[J].黃金學報，2001,3(4):259～262[11] 彭良貴，于明，王紹東，[J].軋鋼，2003,20(6):25～29[12] 李宏，[J]. 上海金屬，2006，28(5):58[13] 李宏，[J]. 上海金屬，2006，28(5):59致謝在本文完成之際，我由衷地感謝在本科學習期間所有給予我指導、關懷、幫助、支持的親人、老師和同學。首先要感謝我的指導老師章小兵教授，在論文完成期間，章老師對我的關心和支持很多，章老師廣博的知識給了我很大的啟發(fā)和幫助，為我的論文指出了許多寶貴的思路，整篇論文的完成離不開章老師的指導。十分感謝北京科技大學高效軋制國家工程研究中心信息技術部的各位領導和同事的支持和幫助，感謝軋制中心給予我的寶貴的實習機會。