质量相关的带钢热连轧过程监控

2012年03月16日17:33:22 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

彭开香，周东华，李　娜
清华大学自动化系，北京

北京科技大学信息工程学院，北京

摘　　　要：带钢热连轧过程控制是钢铁制造过程极其复杂的过程，近年来随着市场对带钢产品质量要求的日益提高，提高热连轧带钢质量具有广泛的经济和社会效益。为了确保热连轧过程安全运行，同时提高产品质量，有必要对热连轧过程的异常状况或故障进行检测、诊断和消除。以多元统计过程监控技术（ＭＳＰＭ）为理论指导，以主元分析（ＰＣＡ）和偏较小二乘方法（ＰＬＳ）为依托，研究和分析了ＰＣＡ和ＰＬＳ以及二者与核函数结合构成的核主元分析方法（ＫＰＣＡ）和核偏较小二乘方法（ＫＰＬＳ）在热连轧机质量相关的故障分析与检测，通过现场数据及实验验证，在厚度质量相关的故障检测与诊断中取得较好的效果。

关　键　词：故障检测与诊断；主元分析（ＰＣＡ）；偏较小二乘方法（ＰＬＳ）；热连轧

１　引　言
带钢热连轧是一种高产量和高效益的轧钢生产工艺，现代化的带钢热连轧生产线是生产效率很高的全自动化生产作业线，一条宽度为１７００ｍｍ的热连轧生产线年产量约为３５０万吨左右，带钢的轧制速度较高可达到２０ｍ／ｓ，薄规格厚度尺寸能达到１５ｍｍ。成品带钢的表面质量、内部缺陷、板形、厚度、宽度及组织性能直接影响带钢的深加工和材料性能，影响带钢表面质量的过程变量５５个，影响带钢内部缺陷的过程变量４０个，影响带钢板形、板厚、板宽这３个耦合变量的过程变量３６个，影响组织性能的变量更多达１０８个［１］。带钢的板形、厚度和宽度这类尺寸精度的监测虽然有相应的仪表，但由于生产过程极其复杂，这类仪表只能安装在精轧机架出口，由于大滞后，在线进行反馈控制较困难；尽管在过程控制中往往基于机理模型进行板形、厚度和宽度的质量预测，但由于工况复杂，影响因素甚广，板形和宽度的预测一般不太理想，利用轧制过程丰富的信息进行质量监控是可行途径。在基于数据的方法中，研究论文和应用案例数量较多的是基于统计的方法。在过去的二十年里，多元统计过程监控技术（ＭＳＰＭ）在诸多不同的工业过程控制领域得到了成功的应用，包括化工过程，高分子聚合物，微电子制造等等［２］。本文以带钢热连轧生产过程厚度质量控制为背景，主要将主元分析与偏较小二乘算法应用于带钢热连轧机厚度质量相关的故障检测与诊断，为带钢热连轧机厚度控制方法的诊断提供一条思路。

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