李志宏，韩 鹏，杜 娟

（1.山西云时代太钢信息自动化技术有限公司，山西 太原 030003；2.太原科技大学，山西 太原 030024）

高磁感冷轧硅钢在钢铁产品中属于高附加值的产品，是作为制造大型节能电机和变压器的关键性材料。在高磁感冷轧硅钢轧制过程中，轧制卷取温度是一个非常重要的参数，它对硅钢性能的优劣会产生直接的影响。然而，在目前的高磁感冷轧硅钢生产中，更偏重于对硅钢的厚度和板型控制，即对硅钢的尺寸规格和外观非常重视，对轧制过程中的卷取温度这个参数重视度却不够，并没有针对卷取温度进行控制的手段和方法，因此，虽然硅钢的厚度和板型达到了要求，但硅钢的磁感性能往往达不到预期的目标，从而降低了由这些硅钢制造的电机和变压器的节能效果。为此，本文以卷取温度为主控参数，对高磁感冷轧硅钢控制进行研究，以提高硅钢轧制性能[1]。

1 高磁感冷轧硅钢硬件系统设计

国内外最常使用20辊轧机来对高磁感冷轧硅钢进行轧制。本研究课题即以20辊轧机为主体设备，轧机两侧各有一个卷取机，轧制时，硅钢钢卷由一侧卷取机输入轧机进行轧制，并经支撑辊由另一侧卷取机进行卷绕。此类轧机为可逆轧机，可以来回往复进行多道次的轧制。

为了方便对轧机参数进行检测和控制，在轧机系统设计和配置了检测仪表。在硅钢钢板上方设置卷取温度计和测厚仪，用以测得硅钢轧制过程中硅钢钢板的温度和厚度；压下油缸直接作用于20辊轧机辊系，对硅钢钢板进行挤压轧制，压下油缸处配置轧制力检测仪，以检测轧制力的大小；主轴电机经主轴驱动硅钢钢板快速向前移动，变频器控制主轴电机的速度，在主轴上配置测速仪，用以测量主轴电机速度；乳化液管道中的乳化液经20辊轧机辊系的中心位置喷洒至硅钢钢板上，进行冷却和润滑，乳化液管道上设置压力计和流量计，以便测量管道里乳化液的压力和流量，并配置调节阀用以调节乳化液流量。高磁感冷轧硅钢轧机系统及检测流程如图1所示。

图1 高磁感冷轧硅钢轧机系统及检测流程

高磁感冷轧硅钢轧机系统的主要控制参数是乳化液流量、主轴速度、轧制压力、硅钢厚度、卷取温度。为实现闭环控制，设计配置可编程控制系统，以对相关参数进行采集和控制。可编程控制系统如图2所示。

图2 可编程控制系统

从图2可知，乳化液流量、主轴速度、轧制压力、硅钢厚度、卷取温度等数据由现场检测仪表采集后输入至可编程控制器，在可编程控制器里，要对这些数据进行必要的滤波处理，去掉异常的数据，然后把处理后的数据连同时间标签一起送进数据库服务器里进行存储，并进行初步分类，以便进行查询、趋势显示，同时，将处理后的数据送进模型工作站，进行参数辨识、建模等工作，最终由可编程控制器输出信号来控制乳化液流量、主轴速度、轧制压力。

2 高磁感冷轧硅钢软件功能研究

高磁感冷轧硅钢控制软件功能框图如图3所示。

图3 高磁感冷轧硅钢控制软件功能框图

2.1 参数预处理

将卷取温度计测得的卷取温度、乳化液管道上流量计测得的乳化液流量、乳化液管道上压力计测得的乳化液压力、主轴上测速仪测得的轧机主轴速度、压下油缸处轧制力检测仪测得的轧制力、测厚仪测得的钢板厚度以及标志这些参数采集时间的时间标签一同输入参数处理模块，参数处理模块对卷取温度、乳化液流量、乳化液压力、轧机主轴速度、轧制力、钢板厚度等重要参数进行平滑滤波和必要的修正等预处理。

2.2 模型辨识

参数处理模块把处理后的卷取温度、乳化液流量、乳化液压力、轧机主轴速度、轧制力、钢板厚度等重要参数输出至辨识模块，辨识模块根据卷取温度、乳化液流量、乳化液压力、轧机主轴速度、轧制力、钢板厚度等重要参数，并基于硅钢钢板轧制过程中物理变化机理及轧辊形变机理，分别辨识出温度与乳化液流量关系模型、温度与轧机主轴速度关系、温度与轧制力关系模型[1]。

2.3 卷取温度预测

由于温度计不能安装在轧机对钢板的轧制位置（轧制点），因此测量的卷取温度存在滞后性，必须对卷取温度进行处理。卷取温度预测模块就可以实现对卷取温度的处理。通过将卷取温度输入至卷取温度预测模块，以卷取温度设定值的阶跃响应作为预测模型，并根据在线检测的50个历史温度信息进行预测，从而得到真正的卷取温度，即预测卷取温度。

2.4 模型修正和控制

2.4.1 乳化液流量模型修正和控制

辨识模块输出的温度与乳化液流量关系模型连同卷取温度预测模块输出的预测卷取温度一起输入至温度与乳化液流量关系模型修正模块。温度与乳化液流量关系模型修正模块根据预测卷取温度对温度与乳化液流量关系模型进行修正，并输出当前乳化液流量设定值至乳化液流量控制模块。乳化液流量控制模块根据乳化液流量设定值进行控制算法计算，输出乳化液流量控制量，以此去调节乳化液流量调节阀的开度，从而使乳化液流量大小发生变化。

2.4.2 轧机主轴速度模型修正和控制

同时，辨识模块输出的温度与轧机主轴速度关系模型连同卷取温度预测模块输出的预测卷取温度一起输入至温度与轧机主轴速度关系模型修正模块。温度与轧机主轴速度关系模型修正模块根据预测卷取温度对温度与轧机主轴速度关系模型进行修正，并输出当前轧机主轴速度设定值至轧机主轴速度控制模块。轧机主轴速度控制模块根据轧机主轴速度设定值进行控制算法计算，输出轧机主轴速度控制量，以此去控制轧机主轴变频器频率的输出，最后由主轴变频器控制主轴电机的速度大小，即硅钢钢板向前移动速度的大小。

2.4.3 轧制力模型修正和控制

同时，辨识模块输出的温度与轧制力关系模型连同卷取温度预测模块输出的预测卷取温度一起输入至温度与轧制力关系模型修正模块。温度与轧制力关系模型修正模块根据预测卷取温度对温度与轧制力关系模型进行修正，并输出当前轧机轧制力设定值至轧制力控制模块。轧机轧制力控制模块根据轧制力设定值进行控制算法计算，输出轧制力控制量，以此去控制压下油缸，进而由压下油缸输出轧制力，对硅钢钢板进行挤压轧制。

3 效果

某钢厂正常生产时，预测卷取温度范围在200～350℃；乳化液流量范围在3 500～4 800 L/min；主轴速度范围在30～600 m/min；轧制力范围在300～420 t。将本次研究成果应用于该厂，实现了基于温度为主控参数的高磁感冷轧硅钢工艺智能化控制，硅钢轧制完卷取环节温度控制精度达到±3.86℃，在确保硅钢的厚度和板型达到要求的同时，提高了硅钢高磁感性能[2]。此外，该研究的应用还创造了更大的经济效益，为企业占据新战略品种的制高点奠定了坚实的基础，促进了同行业的工艺技术进步。