中厚板轧制轧件头部弯曲及其控制的研究

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自从上世纪计算机控制技术应用于轧钢生产之后,自动厚度控制、自动板形控制、激光测速、以及在线智能化产品质量测量手段等技术的问世,使轧钢生产达到了全新水平,但是对于轧件头部弯曲问题的研究一直没有取得较为满意的结果。对此,本文以轧制过程中的轧件头部弯曲现象为研究对象,以解决生产过程中头部弯曲问题为目的,研究板带材轧制过程中轧件头部的弯曲机理及影响因素,开发出一套基于机器视觉技术的头部弯曲检测装置,建立了头部弯曲控制系统,并针对目前的生产中存在的问题提出相应的解决办法和控制手段。这对于防治头部弯曲产生的危害,提高产品质量、生产效益和经济效益,增强产品竞争力具有重要的理论价值和现实意义。主要工作内容如下:1.建立不对称轧制条件下轧制力和轧制力矩计算模型。运用切块法推导出了不对称轧制变形过程的静力平衡微分方程。分别运用屈雷斯卡塑性条件和密塞斯塑性条件求解变形区内单位宽度轧制力分布,建立不对称轧制的轧制力计算模型和轧制力矩计算模型。分析了传统轧制参数计算模型计算不对称轧制状况时精度较低的原因。通过新建模型分析了不同的辊径比、辊速比和摩擦比等对变形区内沿接触弧长方向轧制压力分布和轧制力的影响规律。2.影响轧件头部弯曲的因素分析。分别分析了上下辊辊速比、辊径比、摩擦系数差、轧件上下表面温差、轧制线标高、轧辊偏移距、重力和上下辊传动系统差异等因素对不对称轧制情况下轧件头部弯曲方向和弯曲程度的影响,并建立了相关关系模型。3.提出考虑头部弯曲控制的规程分配方法。分析了道次变形率或变形区形状系数对不对称轧制过程中轧件头部的弯曲方向和弯曲程度的影响,基于此影响规律在等负荷协调规程分配的基础上提出了考虑头部弯曲控制的规程分配方法。4.通过红外技术,开发出一套基于机器视觉技术的轧件头部弯曲测量装置。确定适合本检测装置的滤光片通过波长在0.9μm以上。确定了头部弯曲检测系统的组成及各模块的功能。检测系统能够适时、精确、稳定的运行,并能有效摈除环境对检测目标的干扰。并对检测系统摄像机的内外参数进行了标定。5.红外图像预处理算法的改进。针对红外图像特点,开发相应算法解决红外图像处理过程中的难点。采用在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后对高频系数进行系数增强的去噪算法,在滤除脉冲和高斯噪声的同时,能较好地保留图像的边缘细节。针对检测图像灰度直方图存在多峰的特点,提出一种基于数学形态学的图像分割算法,分割后的图像目标边缘清晰、背景噪声较小。6.雪橇控制系统仿真优化。针对轧制过程中轧件头部弯曲现象,分析研究了国内某中厚板厂轧机主传动系统及传动系统的数学模型。提出设定雪橇比和调整电机速度响应特性的方法来抑制轧件弯曲。对电机速度调节器的控制参数进行了优化调试,得出最佳设定参数。7.建立了轧件头部弯曲控制系统。针对中厚板轧制特点,总结各种手段进行头部弯曲控制的优缺点,提出在具有轧件头部检测装置的基础上,充分利用实时在线检测信息进行反馈,通过预设定和反馈控制相结合,可以对中厚板的头部弯曲问题取得良好的控制效果。本文的研究结果对中厚板生产过程中防止和抑制轧件头部弯曲问题、保证设备安全、提高成材率具有重要的实际意义。研究结果同样适用于热连轧粗轧过程中的轧件头部弯曲的控制。
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