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热镀锌线锌层厚度的新型控制方法简介

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标签TAG: 镀层厚度控制　测厚仪　
浏览次【字号大中小】发布时间：2012-6-29 打印本页

摘要：热镀锌线的锌层厚度控制是一个非常关键的问题。本文介绍的宝钢1550mm热镀锌机组采用的是用神经网络控制镀层厚度的方法，控制的原理、模型的建立及有关部件在文中皆有说明，最后给出了控制结果及系统评价，为我国日后自己进行设备设计提供了极为有价值的参考资料。
关键词：镀层厚度控制神经网络控制器冷态测厚仪
Abstract:Zinc coat thickness control is one of the most critical
issues of the hot galvanizeed line.
lntroduced in this text is
Baosteel 1550mm hot galvanized unit that adopts neural net to control
the zinc coat thickness.
Within this text,it describes
the control principle,model setup and relevant parts,and the control

results and system
evaluation are given at the end.
This text provides valuable reference information of great importance
for the future equipment
design by ourselves in our
country.
Keywords:Zinc coat thickness control Neural network Controller
Cold state thickness gauge
［中图分类号］TP183 ［文献标识码］B ［文章编号］1606-5123(2002)03-0041-03
1 前言
　　我们知道，热镀锌产品具有很强的抗腐蚀性和良好的外观，因此，其应用越来越广泛，它不仅可应用于建筑行业，更主要地可应用于汽车制造业。宝钢1550mm冷轧热镀锌生产线就是一条用于制造高品质汽车板的生产线。随着热镀锌产品应用范围的不断扩大，人们对它的要求也在不断地提高。
在热镀锌线上所有的控制系统中，镀层厚度控制系统是一个非常重要的部分。其控制精度的优劣将直接影响热镀锌板的质量。目前，多数生产线对镀层厚度的控制依然主要采用传统的控制方法，即由操作人员依据经验对设定值进行手工调整。由于手工干预会因操作人员的不同而不同，因而不可避免地会引起锌层厚度上的偏差，从而使得锌层过薄，最终导致镀锌产品质量下降。
针对以上问题，在宝钢1550mm热镀锌机组中，西门子公司利用神经网络技术开发出的控制模型，为解决镀层厚度控制的问题提供了一个既经济又实用的综合方案。
2 镀层厚度的控制
　　西门子公司提供的镀层厚度控制系统采用的是控制器加冷态测厚仪的方法，如图1所示。
图1 镀层厚度控制原理图镀层厚度控制的执行单元为气刀。气刀是两个沿带钢宽度方向布置在带钢两面的喷嘴，其控制镀层的因素主要有：喷嘴吹扫气体的压力和喷嘴与带钢的距离。镀层厚度控制的反馈单元为镀层测厚仪，因其安装位置的不同可分为热态测厚仪和冷态测厚仪。热态测厚仪安装在气刀的上方，紧挨着气刀。由于在此位置它的反应最及时，因而控制最灵敏，几乎无滞后。但是，由于其安装的位置温度高，测量的精度有限；同时，因靠近气刀，带钢抖动严重，对测量也不利；而且，热态测厚仪只能对带钢中心线的镀层厚度进行测量，对带钢边部的镀层厚度无法进行测量。而由于冷态测厚仪安装在出口段质量检查台处，可以对带钢沿宽度方向上镀层厚度的分布进行测量，且此处工作环境好、检修方便、测量精度也高。当然，由于冷态测厚仪安装的位置与气刀距离太远，反馈信号的滞后时间较长，从而对提高控制精度有一定影响。
1.1 控制模型的建立
影响镀层厚度的主要因素有：
(1) 带钢速度v
带钢预设定截面下的最大速度为恒定值，因此有利于压力和距离点的操作。
(2) 压力p和距离a
喷嘴吹扫空气压力和喷嘴与带钢之间的距离为可调节的变量。通过改变此二变量可以实现对镀层厚度的控制。
(3) 喷嘴形式
由于每种形式的喷嘴均采用不同的模型，因此每个喷嘴的性能都可得到考虑，且模型的切换可以在线完成。
(4) 设备参数的改变
所有在建立模型时未考虑到的影响镀层厚度的因素均可由神经网络自动学习，并相应予以补偿。
通过上述因素v、p、a可建立起镀层厚度的控制模型：
c=f(v,p,a)
以上特性曲线函数关系式描述了镀层厚度c与参数v、p、a之间的关系，而其算法采用模糊控制算法。
由此可见，控制器可以根据有关的工艺参数，如机组速度、带钢尺寸、镀层厚度等的目标值，计算出压力p及间距a的预设定值，从而为镀层厚度控制器提供一个前馈控制。当机组速度、带钢尺寸、镀层厚度等设定值突然发生变化时，这种前馈控制是非常必要的。另外，通过冷态镀层测厚仪的测量值，给控制器提供了反馈信号，并可对控制模型中的有关参数进行优化。
在实际运行时，由于神经网络具有很强的在线学习及自适应能力(图2)，可以通过神经元的学习完成对设备的确认，记
图2 神经网络的在线学习及自适应功能
录下冷态检测设备的检测结果，得出控制模型所算出的设定值允许波动的范围，从而保证了控制的平滑性。由于具有在线学习功能，模型可以根据实际条件的变化情况进行自动调整，从而不断获得高准确度的计算结果。1.2 镀层厚度控制的有关部件
镀层厚度的自动控制是由以下有关部件实现的：
● 控制模型
● 压力设定值的预控
● 监视控制回路
● 带钢上/下表面的镀层控制
● 操作点的自动确定
● 压力调节回路
● 镀层厚度检测设备
下面分别对各有关部件进行简单的介绍。
(1) 控制模型
利用反向过程模型，变量p、a的设定值可以根据函数c=f(v,p,a)及实际的带钢速度予以确定。这一部分在前面有关内容中已经介绍过。
(2) 压力设定值的预控
控制系统通过反向过程模型计算出设定值，再根据带钢上/下表面的不同而加以调整。设定值将送往下级调节回路，并由焊缝跟踪系统进行控制。
(3) 监视控制回路
由预设定值规定的镀层参数中已含有一定的裕量，极限值则可以最终由操作决策人员确定。通过监视控制回路，所设定的镀层参数可以慢慢地调节到该极限值。
压力设定值的预控及监视控制回路的控制原理框图如图3所示。
图3 预控及监视回路的控制原理框图
(4) 带钢上/下表面的镀层控制
对于镀层而言，模型会计算出上/下表面的距离。这样，在相同的喷射压力下，就会获得不同的镀层厚度(图4)。
图4 带钢两面镀层控制原理框图
(5) 操作点的自动确定
根据不同的操作点和计算设定值的改变量，神经网络计算出压力和距离的修正值，并传送到下级控制回路。当新的压力设定值超出操作范围时，喷嘴距离会被自动调整。
(6) 局部影像和焊缝跟踪
该功能可记录所有的测量值和其局部基准值，并通过集成的焊缝跟踪系统实现影像同步。
(7) 压力控制回路
压力控制回路由上一级的神经模糊预控和下一级的压力控制回路组成。该预控功能可在更换镀层规格时实现时间的最佳化。
(8)镀层厚度检测设备
实现神经网络和预控系统的功能的前提条件是配备横向冷态检测仪检测设备。在带钢检测位置：“带钢右侧”、“带钢左侧”、“带钢中间”处，在给定的检测周期内所检测到的镀层厚度的平均值被传送到镀层厚度控制系统。
3 控制结果及系统评价
下面，介绍一下宝钢1550热镀锌机组采用手动和神经网络两种操作方式时镀层厚度的变化情况，并将进行比较。
3.1 控制结果
采用传统的手动操作方式，即手动调节设定值的操作方式通常会造成镀层厚度因操作员的改变而发生偏差的情况，图5
图5 采用手动操作方式的结果便是速度发生细微改变(从50m/min到53m/min)时造成镀层厚度超出设定极限值的实例。
图6是采用神经网络后的操作实例，由图中可以看到：即使速度变化较大(如从102m/min升至117m/min)，镀层的厚度也不会超出极限值。图6 采用神经网络操作方式的结果
由于采用了过程模型，设定值可以根据速度的变化情况进行同步修正。该过程模型的镀层厚度设定值如发生变化，则压力p和距离a新的设定值会由神经网络预先确定。因设定值传送到下一级的控制回路的时间是最优化的，镀层的过渡厚度会变得尽可能的短。为了在最短的时间内使自动压力控制趋于稳定，压力控制器执行元件的输出还会受到模糊功能的控制(此结果是根据德国Thyssen钢厂FBA13#热镀锌线的实际生产记录的)
4 系统评价
通过以上说明可以看出，采用神经网络控制镀层厚度有以下优点：
(1) 当镀层厚度规格变化时，或镀层速度发生改变时，或由于自学模型进行在线调整而改变设备参数时，都可以实现均匀的镀层厚度控制，从而使产品的质量得到保证。
(2) 不需要热态检测设备。
(3) 具有很高的经济效益，具体表现在：
● 在满足标准所规定的最小镀层厚度的前提下实现了操作的最优化；
● 更换镀层厚度规格时，使过渡厚度最小化；
● 能始终保持允许的最小镀层厚度，而不会因操作人员的改变而发生任何变化；
● 无需操作人员的干预即可自动适应设备参数的改变；
● 解放了操作人员。

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