一种热连轧机液压振动自动抑振装置及方法

    公开(公告)号:CN117772803A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410089690.6

    申请日:2024-01-22

    IPC分类号: B21B28/00 B21B38/08

    摘要: 本发明涉及一种热连轧机液压振动自动抑振装置及方法,涉及热连轧机液压共振抑制技术领域。本发明利用轧制力传感器、压下液压缸位移传感器、伺服阀位置传感器和轧机垂直振动传感器,采集热连轧机轧制力、压下液压缸位移、伺服阀的位置信息和热连轧机振动状态;利用采集的热连轧机信息,分析压下液压缸与热连轧机共振,生成比例阀压力调整设定;热连轧机液压控制器通过设置于伺服阀的先导阀的压力管处的比例阀控制伺服阀先导压力,改变压下液压缸动作阻尼,避开轧机共振频率,从而达到自动抑制轧机振动的目的。

    一种轧制数据的统计方法和装置

    公开(公告)号:CN114367547B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202111626063.4

    申请日:2021-12-28

    IPC分类号: B21B38/00 B21B38/08 B21B37/00

    摘要: 本发明公开了一种轧制数据的统计方法和装置,所述方法包括:获取当前带钢在轧制过程中的工艺数据集,其中,所述工艺数据集中包括多组在同一时刻采集的轧制数据;根据预设条件处理所述工艺数据集的目标数据,获得稳定数据;根据所述稳定数据,对应提取所述工艺数据集中所述当前带钢的稳态工艺数据。本发明的统计方法准确地获得稳态工艺数据,能够适用于离线或在线的应用,提升轧制数据的处理效率;由于稳态数据筛选的精度提升,为工艺人员分析稳态问题提供了精准的数据基础。

    金属层合板热轧过程中轧制力确定方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN116393529B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310668281.7

    申请日:2023-06-07

    摘要: 本申请公开金属层合板热轧过程中轧制力确定方法、装置及电子设备,涉及金属层合板轧制技术领域。方法包括:基于目标道次轧制工艺规程数据确定金属层合板轧制工艺参数;将下侧轧辊原始半径确定为基层金属板坯在热轧过程中下侧轧辊半径;将上侧轧辊原始半径确定为复层金属板坯在热轧过程中上侧轧辊半径;确定在热轧过程中基层金属板坯与下侧轧辊的第一接触弧长;确定在轧制中复层金属板坯与上侧轧辊的第二接触弧长;在第一轧制力和第二轧制力的偏差值在预设偏差范围内时,确定第一轧制力和第二轧制力的平均轧制力为目标轧制力,基层金属板坯出口厚度为基层金属板坯目标出口厚度,复层金属板坯出口厚度为复层金属板坯目标出口厚度。

    金属复合板轧制力和各层厚度预测方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN116371941A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310651829.7

    申请日:2023-06-05

    IPC分类号: B21B38/04 B21B38/08

    摘要: 本申请公开一种金属复合板轧制力和各层厚度预测方法、装置及电子设备,涉及复合板轧制技术领域。方法包括:在将复合板坯总压下率设置为软金属板坯压下率后,基于软金属板坯压下率确定软金属板坯出口厚度和硬金属板坯出口厚度;确定在轧制中将软金属板坯从软金属板坯入口厚度轧至软金属板坯出口厚度的第一轧制力;确定在轧制中将硬金属板坯从硬金属板坯入口厚度轧至硬金属板坯出口厚度的第二轧制力;在第一轧制力和第二轧制力的偏差值在预设偏差范围内时,确定第一轧制力和第二轧制力的平均轧制力为目标轧制力,软金属板坯出口厚度为软金属板坯目标出口厚度,硬金属板坯出口厚度为硬金属板坯目标出口厚度。

    一种基于量子粒子群算法与BP神经网络的轧制力预测方法

    公开(公告)号:CN116306220A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310008543.7

    申请日:2023-01-04

    摘要: 本发明公开一种基于量子粒子群算法与BP神经网络的轧制力预测方法,包括步骤如下:步骤1:采集样本数据,包括入口厚度、压下量、轧制速度、轧制温度、轧件宽度、轧辊半径、传统模型预报值、自学习系数、轧制力实测值;步骤2:对样本中的数据进行筛选;步骤3:对样本中的数据进行归一化处理,将所收集的带钢原始生产数据样本分为训练集、验证集、测试集;步骤4:确定BP神经网络的网络结构,确定神经网络的输入节点为:轧件入口厚度、压下量、轧制速度、轧制温度、轧件宽度、轧辊半径、传统模型预报值;并利用训练集、验证集、测试集对BP神经网络进行训练;步骤5:利用量子粒子群算法对BP模型初始权阈值进行优化,并进行模型测试。

    一种铝板带轧辊偏心的死区宽度自适应方法

    公开(公告)号:CN115870351A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202310011853.4

    申请日:2023-01-05

    IPC分类号: B21B38/08 B21B1/24

    摘要: 本发明涉及一种铝板带轧辊偏心的死区宽度自适应方法,包括以下步骤:通过安装在轧机底部的压头或者布置在液压油路中的压力传感器检测铝板带轧制过程中的轧制力;通过对轧制力的解析,判断轧辊偏心的变化状况,并基于可编程控制器自适应抑制轧辊偏心对板带厚差的影响。本发明死区宽度可随着轧辊偏心情况自适应改变大小,与主动轧辊偏心补偿法配合更默契,共用时能够发挥各自作用,进一步减小了轧辊偏心对板带厚度的影响,发挥出更好的综合控制效果。

    一种可减小轧制能耗的连轧机机组压下率获取方法

    公开(公告)号:CN115673002A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211350050.3

    申请日:2022-10-31

    发明人: 陈全忠

    IPC分类号: B21B38/08 B21B38/00 B21B37/58

    摘要: 一种可减小轧制能耗的连轧机机组压下率获取方法,包括:输入工艺参数及连轧机设备参数;建立最小轧制能耗优化目标及约束条件;采用优化算法初步设定各个机架的压下率;计算各机架的轧件入口厚度及轧件出口厚度;计算各机架的轧制力能参数,其中,各机架的轧制力能参数包括各机架的轧制压力、传动力矩、前滑值、轧辊速度及主电机功率;判断是否同时满足最小轧制能耗优化目标及约束条件。本发明能够用于连轧机机组压下率分配的在线预设定计算,避免采用传统的人工经验表格设定方法带来的误差,且计算出的压下率分配能够使得连轧机机组的轧制能耗达到最低,从而降低机组生产总能耗,降低生产成本。

    厚度测量方法、辊压机控制方法、装置及辊压机控制系统

    公开(公告)号:CN115608794A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211183360.0

    申请日:2022-09-27

    摘要: 本申请涉及一种厚度测量方法、辊压机控制方法、装置及辊压机控制系统。所述厚度测量方法包括:获取上辊轮和下辊轮的平均径向圆跳动、辊轮大小参数、辊轮材料特性参数、第一测距仪与第二测距仪的总距离;采集辊压物料过程中的辊轧力和弯辊力、第一测距仪在辊轮轴向上多个位置处与上辊轮之间的第一距离、第二测距仪在辊轮轴向上多个位置处与下辊轮之间的第二距离;根据辊轧力、弯辊力、平均径向圆跳动、辊轮大小参数和辊轮材料特性参数,计算上辊轮和下辊轮的平均厚度;根据总距离、第一距离、第二距离、上辊轮和下辊轮各自的平均厚度,计算被辊压的物料的实时厚度。采用本申请,可实现被辊压的物料的厚度的及时检测,提高厚度调节的精度。