关于普通中厚板轧机板形控制技术研究

期刊: 环球科学 DOI: PDF下载

高波

邯钢能嘉钢铁有限公司,河北 邯郸 056400

摘要

普通中厚板轧机板形控制技术对中厚板质量和生产效益影响重大。分析影响板形的轧制工艺、轧辊、原料及设备等因素,研究现有液压弯辊、轧辊横移、分段冷却等板形控制技术的原理、特点与适用范围,并对比其优缺点。在此基础上提出优化策略,如多种控制技术组合应用、基于智能算法优化控制参数,探讨智能化控制及与其他生产环节协同控制等发展方向,以提高板形控制水平,提升中厚板生产质量与效率。


关键词

普通中厚板轧机;板形控制技术;影响因素;优化策略

正文


引言

在钢铁生产中,普通中厚板轧机占据重要地位。板形作为衡量中厚板质量的关键指标,直接影响产品的后续加工和使用性能。随着市场对中厚板质量要求的不断提高,板形控制技术成为研究重点。了解板形影响因素,掌握现有控制技术并进行优化,对于提高中厚板生产质量和企业经济效益具有重要意义。

1 普通中厚板轧机板形影响因素分析

1.1 轧制工艺因素

轧制力分布对板形有着直接的影响。当轧制力分布不均匀时,会使板材在宽度方向上产生不同程度的变形,导致板形出现波浪或瓢曲等问题。轧制速度也不容忽视,速度过快可能使金属变形来不及充分扩展,造成局部应力集中,影响板形质量;速度过慢则会降低生产效率。压下制度同样关键,合理的压下量和压下分配能够保证板材均匀变形,若压下制度不合理,可能导致板材厚度偏差过大,影响板形。

1.2 轧辊因素

轧辊弹性变形是影响板形的重要因素之一。在轧制过程中,轧辊受到轧制力的作用会发生弹性变形,使得辊缝形状发生改变,进而影响板材的厚度和板形。轧辊热膨胀也会对板形产生影响,轧制过程中轧辊与板材的摩擦会产生热量,导致轧辊温度升高而膨胀,改变辊缝形状。轧辊磨损会使辊面形状发生变化,破坏辊缝的均匀性,从而影响板形质量。

1.3 原料因素

钢坯初始厚度偏差会直接影响最终板材的板形。如果钢坯厚度不均匀,在轧制过程中就难以保证板材厚度的一致性,容易出现板形缺陷。钢坯温度不均也是一个重要因素,温度较高的部位金属塑性好,变形容易,而温度较低的部位变形困难,这会导致板材在轧制过程中变形不均匀,影响板形。

1.4 设备因素

轧机刚度反映了轧机抵抗弹性变形的能力。轧机刚度不足时,在轧制力作用下轧机会发生较大的弹性变形,使辊缝形状改变,影响板形。辊系稳定性也至关重要,辊系不稳定会导致轧制过程中出现振动,使板材表面产生振纹,影响板形质量。

2 普通中厚板轧机板形控制技术分析

2.1 现有板形控制技术概述

液压弯辊技术是通过液压系统对轧辊施加弯辊力,改变轧辊的弯曲程度,从而调整辊缝形状,达到控制板形的目的。轧辊横移技术是使轧辊在轴向方向上移动,改变轧辊与板材的接触位置,调整辊缝的横向分布,以改善板形。分段冷却技术是通过对轧辊进行分段冷却,控制轧辊的热膨胀,从而调整辊缝形状,保证板形质量。

2.2 各种板形控制技术的原理、特点和适用范围

液压弯辊技术原理简单,响应速度快,能够快速调整辊缝形状,但控制精度相对较低,适用于对板形要求不是特别高的场合。轧辊横移技术可以有效改善边部板形,控制精度较高,但设备结构复杂,成本较高,适用于对板形要求较高的生产。分段冷却技术能够精确控制轧辊的热膨胀,调整辊缝形状,但冷却系统复杂,维护成本高,适用于高精度板形控制的情况。不同板形控制技术各有优缺点,在实际生产中需要根据具体情况选择合适的控制技术或组合使用多种技术,以达到最佳的板形控制效果。

3 普通中厚板轧机板形控制技术的优化

3.1 提出板形控制技术的优化策略

为提高普通中厚板轧机板形控制水平,需综合考虑多方面因素制定优化策略。从轧制工艺方面,要精准调整轧制力分布、轧制速度和压下制度,使其相互配合以适应不同规格和材质的板材轧制。在轧辊管理上,要加强对轧辊弹性变形、热膨胀和磨损的监测与控制,及时采取措施减少其对板形的影响。对于原料,严格把控钢坯初始厚度偏差和温度均匀性,确保轧制前原料质量达标。同时,提高设备的稳定性和可靠性,增强轧机刚度和辊系稳定性。

3.2 多种控制技术的组合应用

单一的板形控制技术往往存在局限性,将多种控制技术组合应用能发挥各自优势,提高板形控制效果。例如,将液压弯辊技术与轧辊横移技术相结合。液压弯辊技术可快速响应并对辊缝进行初步调整,而轧辊横移技术能进一步精确调整辊缝的横向分布,改善边部板形。当轧制较宽板材时,液压弯辊可先对整体板形进行大致调整,然后通过轧辊横移对边部板形进行精细修正。分段冷却技术也可与前两者配合,在轧制过程中根据轧辊的热状态进行分段冷却,控制轧辊热膨胀,与液压弯辊和轧辊横移共同保证辊缝形状的稳定,从而有效控制板形。

3.3 基于智能算法的控制参数优化

智能算法在板形控制参数优化中具有显著优势。利用遗传算法、神经网络等智能算法,可对轧制过程中的各项控制参数进行优化。以遗传算法为例,它能在众多可能的参数组合中快速搜索到最优解。通过建立板形质量与控制参数之间的数学模型,将实际板形质量反馈给算法,算法不断调整参数,使板形质量逐步趋近于理想状态。神经网络则可以学习大量的轧制数据,自动识别板形与控制参数之间的复杂关系,实现对控制参数的实时优化。基于智能算法的控制参数优化能够提高板形控制的精度和效率,减少人为因素的干扰,使普通中厚板轧机的板形控制更加科学、准确。通过多种控制技术组合应用及智能算法优化控制参数,能显著提升普通中厚板轧机板形控制效果。后续还需持续收集生产数据,不断完善智能算法模型。同时开展技术创新研究,探索更先进控制方法,以适应不断提高的板材质量要求和生产效率需求。

4 结语

对普通中厚板轧机板形控制技术的分析表明,明确影响板形的多种因素并掌握现有控制技术是基础。通过优化控制策略,如组合应用多种技术、利用智能算法优化参数等,能有效提高板形控制效果。智能化控制及与其他生产环节的协同控制是未来发展方向。持续研究和改进板形控制技术,将有助于提升中厚板生产的整体水平,满足市场对高质量中厚板的需求。

参考文献

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