层流冷却中卷取温度精度的优化
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相关·抛钢时，带钢尾部速度会产生剧烈波动，这 就给速度预测带来了困难·减速点预测不准，必将 导致尾部速度预测值与实测值偏差较大，从而使
尾部温度精度降低· 在层流冷却温降计算中，带钢速度变量在控
制模型中是一个非常重要的参数·从参考文献［*］ 中的热流密度和热流密度系数模型中也可看出速
第!期
蔡晓辉等：层流冷却中卷取温度精度的优化
系数模型权重（由环境温度变化确定）；!)- 为温
差·
根据表!的实测数据回归得到：
头 部：&-./’),$&"0/’/"$"$!)-
定常部：&-./’))"!,0/’/!/,*!)-
通过修正水温并辅以手动参数调整，换层别
后卷取温度控制精度由原来的#"/%、,/1提高 到&*1以上·图$是水温补偿之后的卷取温度曲 线·
在卷取温度较低时，会恶化卷取温度· （#）线性温降模型的影响 温降理论模型是指数函数关系模型，但由于其
计算的复杂性，往往用线性模型代替指数模型·目 标卷取温度越低，水冷温降越大，用线性解析模型
近似代替指数模型产生的误差就越大·因此，用线 性解析模型近似代替指数模型对低目标卷取温度
产生的误差比通常目标卷取温度产生的误差大· 987 细化层别
作者简介：蔡晓辉（#(*’+），女，辽宁鞍山人，东北大学博士研究生；张殿华（#(%!+），男，内蒙古赤峰人，东北大学教授；王国栋 （#()!+），男，辽宁大连人，东北大学教授，博士生导师·
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东北大学学报（自然科学版）
第"$卷
月份的水温数据进行回归分析，将计算结果应用 到控制系统中，实现水温值的虚拟检测·式（!）是 回归得到的水温模型，图"是计算值与实测值的 比较，误差不超过#$%·
" 尾部卷取温度振荡
!%6 速度波动导致尾部卷取温度精度降低 带钢的尾部问题是热轧带钢厂普遍存在的问
题·尾部问题虽然普遍存在，但不同控制系统因控
制方式不同反应的尾部问题也具有各自不同的特 点·层流冷却装置分布在输出辊道上、下方，带钢 任一点通过层流冷却区需要*""/2时间，而由 于加速轧制技术的采用，带钢各点通过层流冷却
$ 低目标卷取温度精度差
所谓低目标卷取温度，一般指带钢目标卷取
温度在(&&0以下·低目标卷取温度精度差主要 表现在带钢颈部温度超出控制目标上限· 98: 原因分析
（’）带钢传热固有特性的影响 卷取温度控制主要是控制一定的温降下所需
要的喷水量·决定喷水量的因素有：带钢厚度、运行 速度、带钢含热量等·带钢的含热量（单位重量带钢 所含有的热能，12／1,）一方面受其成分的影响，另 一方面受其所在的温度区间影响，即在不同的温度
预设定模型中，通常根据系统划分的层别来
确定计算热流密度的参数·由于线性解析模型的 局限，不能充分考虑低目标的影响·当目标卷取温 度由高向低变化时，传热过程发生了较大变化，即
目标温度变化较大时，同一套参数不能满足冷却
的要求·这些参数多是通过多元线性回归得到的， 但实际回归时并不能保证某种厚度、某种钢种下
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其目标卷取温度是服从等区间分布·因此要根据 低目标卷取的特点，在层别上加以区分·如图3所 示，增加低目标卷取温度层别·
温差
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头部系数
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表6 学习系数 7’84)6 9)’*2#2$3.)//#3#)2(./(:)*+’4/4.;1)20#(<
区间下其含热量是不一样的·带钢的含热量越大， 则单位水量产生的温降越小，温度波动越小，越易
命中；反之，带钢的含热量越小，则单位水量产生的
温降越大，温度波动越大，越难命中·即从带钢的物 理特性上来说，目标卷取温度越低，越难命中·此 外，带钢表面温度较低时“，核沸腾”更为重要·实践 证明“核沸腾”是卷取温度控制不稳定的条件，并且
图! 停轧时测得的水温曲线 #$%&! ’()*+)*,-*+().+*/.+0*12*34)5-+566$3%
!"7 虚拟检测实现水温修正 原系统 的 卷 取 温 度 模 型 忽 略 了 水 温 这 一 参
数，使自适应功能不能反映水温变化对其产生的 影响·原系统没有水温检测仪，因而对现场,!&
收稿日期：!""#$"%$"& 基金项目：国家自然科学基金资助项目（’(((’))"）；教育部高等学校博士学科专项科研基金资助项目（(*"#)’#’）·
层别后自适应能力差、尾部温差大和低目标卷取温度精度低等问题产生的原因，提出虚拟检测水
温、反推减速点、细化层别等相应的优化策略，并介绍了智能控制在控冷过程中的应用·对提高控 冷精度，优化生产工艺具有一定意义· 关 键 词：热轧；层流冷却；卷取温度；虚拟检测；模型优化
中图分类号：EF ,,’B##
文献标识码：@
度· 确定出减速点后，在各个速度区间使用不同
的速度增益模式·尾部速度增益模式主要有正弦、
余弦、$／!正弦、$／!余弦等多种形式· 由于时间延迟，带钢头部不能进行反馈控制、
尾部的反馈能力也很弱·文献［(］中提出了一种卷 对 卷 的 前 馈 控 制，并 辅 以 在 线 自 适 应，在
)**+,*-./+带钢生产线上投入使用，提高了头尾 部的卷取温度精度·
利用式（$）可以反推出减速点位置·
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（$）
’%是当前带钢速度，根据终轧温度、第二加速度、最
高速度及带钢长度来确定的，是一个动态变量；’&
是抛钢速度，是表格数据，根据厚度和钢种有适当
变化；加速度* 是考虑现场设备能力而设定的，是 一固定值·这样要保证减速点在"’抛钢以后，惟一 可调整的数据就是抛 钢 速 度 ’&，并 可 计 算 得 到 减 速点的位置，从而准确设定喷水集管，提高冷却精
热轧带钢卷取温度必须满足一定的工艺要求， 卷取温度过高或过低都将给带钢的组织和性能带 来不良的影响，因此热轧带钢卷取温度的精确控制 一直是热轧领域关注的重要问题［#］·影响卷取温度 的因素多而复杂，如带钢材质、厚度、冷却水量、水 压、水温及水流运动形态、热传导等［!］·这些因素机 理复杂，难以进行定量表示·并且形成问题的因素 多，综合性强，具有复杂的不确定性，单纯从模型优 化入手很难解决问题［,］·下面就某热轧厂的实际情 况，对层流冷却中存在的若干问题进行分析探讨·
$(6
度波动将直接影响到卷取温度的精度·要使温度 控制准确，模型中各参数必须能准确采集·其中对 速度的预测采取的是根据带钢加速的!个区段划 分出!种方法，用相应的标志对多个速度预测式 进行切换·这种预测方式能适应多个速度模式，根 据不同的速度值采用相应的预测公式，但当预测
点不准时，则会造成预测速度偏离实际速度较远，
787 反推减速点，优化速度模型 根据速度切换点对带钢施行不同的控制量，因
而速度预测不准将导致卷取温度产生较大偏差·带 钢的速度控制方式是以 "#抛钢速度作为带钢速 度，若"#抛钢时未达到抛钢速度，则必须保证在 "!抛钢时达到抛钢速度·从最大速度减速到抛钢 速度的减速度是恒定的·计算机通过快速的周期跟 踪计算，跟踪带钢尾部所在的位置及当前的速度，
学习系数
比值!
定常部系数 学习系数
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! "!ຫໍສະໝຸດ Baidu’()($&#!’)*+,($% （!） 根据系统的学习原理，建立水温补偿系数模型，如
式（"）所示·
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（"）
式中，&- 为水温补偿系数；’!、’"为水温补偿
又因为是在尾部阶段，由于滞后的限制，在系统调
整之前，轧制已经结束，这样就产生了尾部卷取温
度精度低的问题·
图! 带钢速度和卷取温度曲线
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图= 热轧带钢卷取温度曲线 "#$>= ?.#4()+,)*’(-*)3-*5)./:.(0(*#,
!—补偿后的卷取温度曲线； "—补偿前的卷取温度曲线·
文章编号：#""’$,"!%（!""!）")$",%*$")
层流冷却中卷取温度精度的优化
蔡晓辉#，张殿华#，朱红艳!，王国栋#
（#B东北大学 轧制技术及连轧自动化国家重点试验室，辽宁 沈阳 ##""")；!B唐山钢铁（集团）公司，河北 唐山 "%,"""）
摘
要：针对某热轧厂层流冷却系统的具体情况，从理论和工艺的角度分析了控冷过程中换
热轧钢材水冷时，冷却能力随水温的升高而 升高·实验数据表明，水温在!"!,"G时，水温每 升高 或 下 降 # G，冷 却 能 力 则 相 应 减 少 或 增 加
#G［)］·现场调研结果表明，环境水温每天的波动 范围是"!#"G，季节波动范围是’!!,G·受硬 件设备的能力限制，一般情况下水循环系统的冷 却水量仅为总水量的,"H，有时在轧制节奏快的 条件下，需要人为投入冰块以减少水温变化·连续 轧制过程中，带钢上方的空气温度可持续在一个 很高的范围内；而在停轧后的短时间内，由于厂房 内外的气流运动，空气温度迅速下降至外界温度· 停轧时，冷却水温度和空气温度都有所下降，虽然 随着轧制的进行，二者温度又有所回升，但开轧后 第一卷带钢的头部仍不可避免地沉浸在相对较低 的温度中·如果控制系统没有对水温变化及时进 行自适应调整，就会导致换层别后带钢卷取温度 精度低的问题·
区的时间差异也很大·因此，控制冷却实际上是在 很大的空间范围内对处于变速及高速运动中的带 钢沿长度方向逐点施行控制，这使得卷取温度控 制在本质上是一个十分复杂的分布控制问题［"］· 对现场实测数据进行分析发现造成带钢尾部振荡
偏差的主要原因是带钢速度的变化·图+是带钢 设定速度、实际速度及卷取温度曲线，从图中可以 看出尾部速度跟踪的准确性与卷取温度精度直接
!""!年 )月
东 北 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版 ）
@A0B!""!
第!,卷 第)期
-./0123.45.0678296801:1;<809;6=（526/023>?;81?8）
C.3D!,，5.B)
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# 换层别问题
!"! 换层别后卷取温度控制系统对水温变化无 自适应能力 换层别后温度精度低多发生在小停轧（换辊、
小修、间歇 ）之 后 的 第 一 块 钢 或 大 停 轧（ 大 修、中 修、停产）之后的连续若干块钢；对于不经常轧制 （超薄、超厚、特殊）的带钢或轧制间歇长（换季）的 带钢，卷取温度精度普遍不好·对换层别后带钢的 终轧温 度（!"#）、速 度（$ ）、水 温 和 卷 取 温 度 进 行 分 析，发 现 卷 取 温 度 的 特 点 是 头 部 温 度 偏 低， !"#、$ 跟踪较为准确，而水温波动值较大，图# 是停轧时测得的水温曲线·
尾部温度精度降低· 在层流冷却温降计算中，带钢速度变量在控
制模型中是一个非常重要的参数·从参考文献［*］ 中的热流密度和热流密度系数模型中也可看出速
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蔡晓辉等：层流冷却中卷取温度精度的优化
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根据表!的实测数据回归得到：
头 部：&-./’),$&"0/’/"$"$!)-
定常部：&-./’))"!,0/’/!/,*!)-
通过修正水温并辅以手动参数调整，换层别
后卷取温度控制精度由原来的#"/%、,/1提高 到&*1以上·图$是水温补偿之后的卷取温度曲 线·
在卷取温度较低时，会恶化卷取温度· （#）线性温降模型的影响 温降理论模型是指数函数关系模型，但由于其
计算的复杂性，往往用线性模型代替指数模型·目 标卷取温度越低，水冷温降越大，用线性解析模型
近似代替指数模型产生的误差就越大·因此，用线 性解析模型近似代替指数模型对低目标卷取温度
产生的误差比通常目标卷取温度产生的误差大· 987 细化层别
作者简介：蔡晓辉（#(*’+），女，辽宁鞍山人，东北大学博士研究生；张殿华（#(%!+），男，内蒙古赤峰人，东北大学教授；王国栋 （#()!+），男，辽宁大连人，东北大学教授，博士生导师·
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东北大学学报（自然科学版）
第"$卷
月份的水温数据进行回归分析，将计算结果应用 到控制系统中，实现水温值的虚拟检测·式（!）是 回归得到的水温模型，图"是计算值与实测值的 比较，误差不超过#$%·
" 尾部卷取温度振荡
!%6 速度波动导致尾部卷取温度精度降低 带钢的尾部问题是热轧带钢厂普遍存在的问
题·尾部问题虽然普遍存在，但不同控制系统因控
制方式不同反应的尾部问题也具有各自不同的特 点·层流冷却装置分布在输出辊道上、下方，带钢 任一点通过层流冷却区需要*""/2时间，而由 于加速轧制技术的采用，带钢各点通过层流冷却
$ 低目标卷取温度精度差
所谓低目标卷取温度，一般指带钢目标卷取
温度在(&&0以下·低目标卷取温度精度差主要 表现在带钢颈部温度超出控制目标上限· 98: 原因分析
（’）带钢传热固有特性的影响 卷取温度控制主要是控制一定的温降下所需
要的喷水量·决定喷水量的因素有：带钢厚度、运行 速度、带钢含热量等·带钢的含热量（单位重量带钢 所含有的热能，12／1,）一方面受其成分的影响，另 一方面受其所在的温度区间影响，即在不同的温度
预设定模型中，通常根据系统划分的层别来
确定计算热流密度的参数·由于线性解析模型的 局限，不能充分考虑低目标的影响·当目标卷取温 度由高向低变化时，传热过程发生了较大变化，即
目标温度变化较大时，同一套参数不能满足冷却
的要求·这些参数多是通过多元线性回归得到的， 但实际回归时并不能保证某种厚度、某种钢种下
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其目标卷取温度是服从等区间分布·因此要根据 低目标卷取的特点，在层别上加以区分·如图3所 示，增加低目标卷取温度层别·
温差
(’* &’/ !/’$ ,’* +’! +’& (’/ *’* +’* +’/ $’* )’/
头部系数
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表6 学习系数 7’84)6 9)’*2#2$3.)//#3#)2(./(:)*+’4/4.;1)20#(<
区间下其含热量是不一样的·带钢的含热量越大， 则单位水量产生的温降越小，温度波动越小，越易
命中；反之，带钢的含热量越小，则单位水量产生的
温降越大，温度波动越大，越难命中·即从带钢的物 理特性上来说，目标卷取温度越低，越难命中·此 外，带钢表面温度较低时“，核沸腾”更为重要·实践 证明“核沸腾”是卷取温度控制不稳定的条件，并且
图! 停轧时测得的水温曲线 #$%&! ’()*+)*,-*+().+*/.+0*12*34)5-+566$3%
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数，使自适应功能不能反映水温变化对其产生的 影响·原系统没有水温检测仪，因而对现场,!&
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层别后自适应能力差、尾部温差大和低目标卷取温度精度低等问题产生的原因，提出虚拟检测水
温、反推减速点、细化层别等相应的优化策略，并介绍了智能控制在控冷过程中的应用·对提高控 冷精度，优化生产工艺具有一定意义· 关 键 词：热轧；层流冷却；卷取温度；虚拟检测；模型优化
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度· 确定出减速点后，在各个速度区间使用不同
的速度增益模式·尾部速度增益模式主要有正弦、
余弦、$／!正弦、$／!余弦等多种形式· 由于时间延迟，带钢头部不能进行反馈控制、
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高速度及带钢长度来确定的，是一个动态变量；’&
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变化；加速度* 是考虑现场设备能力而设定的，是 一固定值·这样要保证减速点在"’抛钢以后，惟一 可调整的数据就是抛 钢 速 度 ’&，并 可 计 算 得 到 减 速点的位置，从而准确设定喷水集管，提高冷却精
热轧带钢卷取温度必须满足一定的工艺要求， 卷取温度过高或过低都将给带钢的组织和性能带 来不良的影响，因此热轧带钢卷取温度的精确控制 一直是热轧领域关注的重要问题［#］·影响卷取温度 的因素多而复杂，如带钢材质、厚度、冷却水量、水 压、水温及水流运动形态、热传导等［!］·这些因素机 理复杂，难以进行定量表示·并且形成问题的因素 多，综合性强，具有复杂的不确定性，单纯从模型优 化入手很难解决问题［,］·下面就某热轧厂的实际情 况，对层流冷却中存在的若干问题进行分析探讨·
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度波动将直接影响到卷取温度的精度·要使温度 控制准确，模型中各参数必须能准确采集·其中对 速度的预测采取的是根据带钢加速的!个区段划 分出!种方法，用相应的标志对多个速度预测式 进行切换·这种预测方式能适应多个速度模式，根 据不同的速度值采用相应的预测公式，但当预测
点不准时，则会造成预测速度偏离实际速度较远，
787 反推减速点，优化速度模型 根据速度切换点对带钢施行不同的控制量，因
而速度预测不准将导致卷取温度产生较大偏差·带 钢的速度控制方式是以 "#抛钢速度作为带钢速 度，若"#抛钢时未达到抛钢速度，则必须保证在 "!抛钢时达到抛钢速度·从最大速度减速到抛钢 速度的减速度是恒定的·计算机通过快速的周期跟 踪计算，跟踪带钢尾部所在的位置及当前的速度，
学习系数
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式中，&- 为水温补偿系数；’!、’"为水温补偿
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图! 带钢速度和卷取温度曲线
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图= 热轧带钢卷取温度曲线 "#$>= ?.#4()+,)*’(-*)3-*5)./:.(0(*#,
!—补偿后的卷取温度曲线； "—补偿前的卷取温度曲线·
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蔡晓辉#，张殿华#，朱红艳!，王国栋#
（#B东北大学 轧制技术及连轧自动化国家重点试验室，辽宁 沈阳 ##""")；!B唐山钢铁（集团）公司，河北 唐山 "%,"""）
摘
要：针对某热轧厂层流冷却系统的具体情况，从理论和工艺的角度分析了控冷过程中换
热轧钢材水冷时，冷却能力随水温的升高而 升高·实验数据表明，水温在!"!,"G时，水温每 升高 或 下 降 # G，冷 却 能 力 则 相 应 减 少 或 增 加
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区的时间差异也很大·因此，控制冷却实际上是在 很大的空间范围内对处于变速及高速运动中的带 钢沿长度方向逐点施行控制，这使得卷取温度控 制在本质上是一个十分复杂的分布控制问题［"］· 对现场实测数据进行分析发现造成带钢尾部振荡
偏差的主要原因是带钢速度的变化·图+是带钢 设定速度、实际速度及卷取温度曲线，从图中可以 看出尾部速度跟踪的准确性与卷取温度精度直接
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东 北 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版 ）
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第!,卷 第)期
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C.3D!,，5.B)
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# 换层别问题
!"! 换层别后卷取温度控制系统对水温变化无 自适应能力 换层别后温度精度低多发生在小停轧（换辊、
小修、间歇 ）之 后 的 第 一 块 钢 或 大 停 轧（ 大 修、中 修、停产）之后的连续若干块钢；对于不经常轧制 （超薄、超厚、特殊）的带钢或轧制间歇长（换季）的 带钢，卷取温度精度普遍不好·对换层别后带钢的 终轧温 度（!"#）、速 度（$ ）、水 温 和 卷 取 温 度 进 行 分 析，发 现 卷 取 温 度 的 特 点 是 头 部 温 度 偏 低， !"#、$ 跟踪较为准确，而水温波动值较大，图# 是停轧时测得的水温曲线·