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基于多工序數據平臺的冷軋運行質量提升技術—北科工研為梅鋼開發冷軋過程質量監控與分析系統
發布時間:2019-7-5    立即打印  
        北京科技大學工程技術研究院(以下簡稱“北科工研”)為寶鋼梅山開發的熱軋-冷軋過程質量監控與分析系統近日完成了聯合測試,測試效果達到預期。該項目合同于2019年年初簽訂,依托梅山鋼鐵1420冷軋產線,開發了熱軋-冷軋過程質量監控與分析系統,通過建立多工序數據平臺,打通熱軋、冷軋工序間的信息壁壘,將熱軋工序與冷軋工序的工藝、過程、質量數據集中采集、整合,實現多工序數據共享與追溯。在此基礎上,實現過程參數監控、運行狀態監控、自動質量判定、工藝過程關聯分析、工藝參數優化、模型參數優化、跨工序智能決策等功能,有效提升產品質量與生產過程穩定性。這也是北科工研全流程質量管控系統(QMS)在國內大中型鋼鐵企業的第13套應用案例,該項目推進了從基于數據平臺的質量通用解決方案到定制化應用的技術升級。隨著現代鋼鐵企業自動化、信息化系統的不斷完善,充分利用從數據產生的知識,提升產品質量與生產穩定性成為可能。
        目前鋼鐵企業現有系統亟待解決的問題:1)煉鋼、熱軋、冷軋各工序、產線之間系統獨立,形成數據孤島;2)工序內部多種維度的過程質量信息分散在不同的系統中;3)基于數據的質量與過程狀態異常監控、追溯、分析與優化技術亟待提高。
        熱軋原料對冷軋最終產品以及生產過程穩定性具有極為重要的影響。由于缺乏熱軋工藝質量的準確實時數據信息,現有冷軋生產過程難以就來料狀態變化和缺陷問題進行追溯與針對性控制決策,導致焊縫斷帶、活套跑偏、圓盤剪堵邊、軋制力預報精度不高、復雜模態板形缺陷等問題,影響了冷軋工序產品質量與生產穩定性。
        本項目基于北科工研自主開發的全流程質量管控平臺,為寶鋼梅山1420冷軋提供定制化應用功能:
1)焊縫質量與斷帶概率預測及優化剪切。根據熱軋來料焊縫前后的中點厚度、寬度、斷面輪廓、平坦度等狀態信息,結合帶鋼材料特性、焊機實際檢測焊縫質量、冷連軋壓下率、張力等過程信息與工藝參數,對焊縫質量與斷帶概率進行預測;同時,在焊接前實施對熱軋來料帶鋼頭、尾的剪切量控制,通過建立剪切量優化決策模型,給定剪切值,從而有效降低斷帶發生概率,并通過精細化控制切損量提高成材率。


2)冷連軋入口段帶鋼運行穩定性監控。根據熱軋來料的全長中心線偏移、板形、寬度等信息,建立冷軋酸洗活套帶鋼跑偏預測模型,并結合CPC偏移量檢測信息,給出跑偏報警與圓盤剪堵邊風險提示,提出合理的運行速度預調整措施,從而充分發揮CPC糾偏輥的糾偏功能,提高糾偏控制效果,降低圓盤剪堵邊等事故的發生概率,有效改善冷軋產線的運行穩定性。
北科工研與寶鋼梅山將持續在熱軋和冷軋開展基于多工序數據平臺的工藝和質量管控應用合作,基于現有主流自動化、信息化系統配置,通過1780、1422熱連軋與1420冷連軋產線聯動,實現熱軋-冷軋-連退一貫制過程質量管控,有效提升產品綜合質量與生產運行性能,打造基于工業大數據的智能化工藝控制新模式。
 
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