轧钢二级工艺控制过程Word格式.docx

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2.1NonControlProcessing非过程控制进程

2.1.1DataHandling数据处理

Processing_data_handling是二级系统的数据处理进程，对于PCC（三级）所有数据的安全传输时非常重要的。

其中最重要的是基础数据和生产结果数据。

首先PCS（二级）从PCC接收生产计划，通过自身或者来自PCS的请求，生产计划中每个卷的基础数据项目被送到PCS。

Processing_data_handling（PDH）进程数据处理负责接收三级基础数据，将数据存储到PCS数据库中，并继续为PCS的进程动作提供指示。

当原料卷生产完成后，Processing_data_handling（PDH）负责转换生产数据给PCC。

如果数据发生丢失，可通过HMI界面填写或修改数据，PCC将确认生产数据的接收，同时做好标记（“已发送至PCC”）。

2.1.2MaterialTracking（MT）物料跟踪进程

物料跟踪通过卷跟踪记录整个处理线上从入口到出口的所有物料，通过带钢跟踪记录从酸洗到轧机的物料。

万一出现意外分卷和断带，物料跟踪会创建一个新的物料单元。

带钢跟踪处理酸洗线的设定值传输，轧机的过程计算，向数据库中写产品数据。

物料跟踪功能是处理线过程控制系统中的中枢系统，过程控制系统接收基础自动化上传的设备动作数据和物料运输数据，维护生产线全线的物料数据，该数据也可供其它程序使用，同时触发各种物料动作相关事件，指挥其它程序动作。

MaterialTracking进程主要动作：

（1）当钢卷上到开卷机时接收酸洗带钢跟踪进程发送的钢卷设定值确认计算请求，根据带钢的钢质、出入口厚度及宽度查表得到不同的轧制策略，并触发过程控制系统完成钢卷的设定值计算并更新到数据库中。

（2）当带钢（焊缝）距离轧机入口40米时，基础自动化带钢跟踪向pa_nc_mt进程请求计算该带钢的主设定值，pa_nc_mt进程接收到设定值计算请求后触发过程控制系统计算设定值发送到到基础自动化。

（3）接收基础自动化带钢跟踪发送的带钢状态和钢卷状态报文更新数据库中对应带钢或钢卷的状态信息，0表示钢卷在生产计划列表中未上线；

1表示钢卷已上线；

2表示带钢正在轧制中；

3表示带钢或物理卷已完成轧制；

4表示成品物理卷已称重完成；

5表示成品

物理卷已吊走

（4）当带钢轧制完成后生成改成品卷的成品数据并在称重完成后将成品数据发送给生产管理系统计算机（三级）

（5）为基础自动化带钢跟踪提供同步出口卷的钢卷信息，完成出口区域的钢卷同步功能。

（6）在接收到基础自动化带钢跟踪发送来的断带或分卷报文后为带钢重新生成2条新的带钢信息，并且重新触发过程控制系统分别计算两条带钢的设定值发送给基础自动化带钢跟踪。

（8）当接收到基础自动化带钢跟踪发送来的厚头轧制请求后过程控制系统带钢跟踪进程会查询数据库得到一个默认厚头厚度，并用此厚度触发过程控制系统计算机两套设定值发送给基础自动化（一套是以成品厚度为目标厚度的设定值，另一套为以厚头厚度为目标厚度的设定值。

pa_nc_mt根据来料钢质、厚度、宽度等查表决定不同的轧制策略。

2.1.3SignalHandler（SH）信号处理进程

pa_nc_sh进程从一级基础自动化接收报文，将报文由单比特率转为信号并顺序传输到TX、MT等进程。

pa_nc_sh进程主要功能：

（1）循环接收来自一级ADP（信号处理器）的实际测量值报文，将接收到的实际值打成包，发送给TX进程。

（2）之后判断由实际测量值报文中的位的变化，根据位的变化，

找到相应的报文ID，并发送给ST进程

（3）从ADP的测量值报文中提取测量位置信息，根据测量位置信息的变化，发送报文给MT和ST进程。

（4）将板型和厚度的分类数据发送给MT进程。

（5）接收来自STM的标定报文，根据标定报文的报文ID，发送相应的报文给CA进程。

pa_nc_sh进程根据一级传输的报文ID，转换为相应的信号后发送给指定的其他二级系统进程处理。

2.1.4MeasuredValueAcquisitionTandem_mil获取轧线实际测量值报文

Pa_nc_tx进程循环接收来自SH进程的轧线实际测量值报文。

为轧线接收跟踪信号，将测出的初始值传输给测量值统计进程。

Pa_nc_tx存储接收的测量数据到逻辑测量值位置,并存储到为TY作处理的共享内存中。

Pa_nc_tx进程主要功能：

（1）TX进程循环接收来自SH进程的轧线实际测量值报文。

（2）TX进程将找遍所有的物理测量位置，判断每个物理测量位置的状态，如果此测量位置有焊缝，则状态为MP_SYNC，此测量位置将先关闭前块带钢的测量值采集，再打开新带钢的测量值采集。

（3）TX进程每接收到SH的测量值报文时，都提供瞬时值BUFF来保存测量值，然后将测量值的瞬时值BUFF保存到瞬时值序列中。

最后将瞬时值序列并转化成测量值序列，保存在共享内存中。

（4）每个逻辑测量位置在接收到一定次数来自SH的测量值报文后，发送报文给TY进程。

（5）采集的数据值主要有2种用途，第一个用途就是用轧机控制，第二个用途就是用于其他进程处理。

如：

MT进程用采集的数据生成轧制带钢的产品数据、模型自适应进程用采集的数据进行计算和为TW模型提供实际数据。

2.1.5MeasuredValueStatisticalProcessingforTandem_mil测量值统计处理进程

Pa_nc_ty进程从共享内存中读取测量值并产生测量值行,他们被

分成数据头和测量数据行。

测量值行被计算成相关的平均值,标准差,

最小、最大值等。

这些相关测量值在自适应（AD）和温度和磨损模型（TW）中用到。

Pa_nc_ty进程主要动作：

（1）轧机测量值处理进程。

TX进程收集轧机各个测量位置的实际测量值，并以完整的测量值序列的方式保存在共享内存中，供TY进程直接使用。

（2）TY进程接收到TX进程的报文以后，通过报文中的KEY，从共享内存中取出TX保存的完整的测量值序列。

（3）TY进程对接收到的测量位置的测量数据进一步处理，如：

对测量值数据进行评估、检查极限和进行平均值和置信区间进行计算。

计算后的值将为其他进程使用。

4）第一个用途就是：

为轧制控制进行提供实际值，如：

为AD

进程后计算提供实际数据和TW进程提供实际数据。

第二个用途就

是：

为MT进程提供产品数据、缺陷数据和分类数据。

2.1.6SetPointTransmissionfortheTandem_Mill二级设定值下发进

程

Pa_nc_st进程将当前卷和下一卷的设定值发给基础自动化。

二级主要功能之一就是确定设定值。

设定值的计算通过物理和数学过程模型（工艺控制）计算得到，SC过程控制部分专注轧制过程控制。

同时，带钢轧制之前的设定值计算，也就是轧机预设必须实时进行。

NC非过程控制部分的功能就是提供修正后的模型输入数据（设定

值）及通讯通道传输等。

ST进程是综合二三级各设定值与一起发送到一级TDC或者存储

到二级数据库的综合处理过程。

Pa_nc_st进程功能特点：

（1）当带头达到1机架前厚度测量仪，所有机架的设定值将发送。

通过预计算方式将设定值输出用于新带钢，输出循环关闭,

Pa_nc_st进程本身不进行任何设定值计算，主要功能是收集来自过程控制（主要是pc进程，st进程电文由pc进程触发）的电文进行设定值转换，不断对数据库查询、更新，最终把设定值发送到一级。

Pa_nc_st进程与数据库关系密切。

进程与数据库通讯交互结果可以通过HMI查看，同时通过HMI的Forms界面可以修改设定值写回数据库。

2.1.7StripDefectProcessing带钢缺陷处理进程

Pa_nc_sd进程接收SEGA发送的报文，在检查台按下按钮后便可启动。

报文信息包含带钢缺陷的起始位置和终结位置、缺陷编码、缺陷面以及基础ID（颜色）。

报文传输两次，一次是在缺陷的起始处（按下缺陷按钮），另一次是在缺陷的终结处（松开缺陷按钮）。

SD将带钢缺陷数据写入数据库并向TCM设定值控制发送报文。

TCM设定值控制判断是否向一级（SDH）发送设定值报文，以便放慢或停下TCM的运行。

在入口出的多余焊缝将自动启动Defect_Generation（缺陷起始），Defect_Generation启动的缺陷和检测台生成的缺陷只有一级处不同的缺陷代码才能区分缺陷到底是来自检查台，还是来自焊缝处。

2.2ControlProcessing控制部分

冷连轧处理的过程控制系统包括以下几个功能：

-轧制策略

-道次计算（预计算，包括板形的预设定）

-模型自适应

-模型继承

-温度、凸度

-换辊

-辊标定另外冷连轧处理的过程控制系统还应用了以下几种数学模型：

-轧制模型（包括轧制力、转矩、前滑）

-压下模型

-弯辊模型

-辊缝模型

-辊温度模型

-辊磨损模型这些模型在轧制过程中经过不断的自学习达到最大的精确度，冷连轧模型计算的结果传给基础自动化系统。

道次计算的预计算和板形的设定值都是以卷数据和工艺数据为基础的，并下发到一级。

在采集来的测量值的帮助下，轧制和板形模型达到最优化。

在轧制过程中，由于数学模型本身的误差、测量误差和系统轧制特性的变化，所以实际值和预报值之间会存在残差。

为了消除差异，必须根据实测值对设定值进行修正。

冷连轧过程控制系统中，负责优化模型的进程包括：

（1）pa_sc_ad模型自适应

（2）pa_sc_in:

短期继承

（3）pa_sc_nn:

神经元网络长期训练

2.2.1ModelAdaption模型自适应

pa_sc_ad进程主要功能：

为了保证各设定值的准确性，在轧制过程中利用设定值与实测值偏差，在不改变模型公式的前提下，按照一定的算法修正模型系数，反映当前轧制状况，使计算的给定值趋同实测值。

模型因子的自适应是为当前钢卷完成的。

改善数学模型，使计算值与实际相匹配，收集到的测量值是模型改善的基础。

通过自适应完成的系数修正包括：

（1）轧制力模型系数；

（2）前滑模型系数；

（3）压下模型系数；

（4）轧制力矩模型系数；

（5）辊逢形状（二次项和四次项）。

pa_sc_ad模型自适应程序流程：

（1）SH进程负责接收由ADP传送过来的现场实测数据；

TX进程将实时数据保存在共享内存中，供TY进程使用；

（2）TY进程从共享内存取出实测数据，进行测量数据处理，主要包括求和、平均值、方差以及置信区间的计算，并将处理结果发送到AD进程；

（3）AD进程利用实际过程数据和内存数据区的相关数据进行自适应，优化数学模型；

（4）当轧制模型自适应进行了8次后，则会启动进行pa_sc_in进程中的轧制模型短期继承；

当板形自适应进行了6次后，则会启动pa_sc_in进程中轧制模型短期继承。

2.2.2InhertanceIN短期继承模型自适应是针对正在轧制的带钢进行的，经过多次自适应后，

模型系数已经得到了很大的改善，得到改善的模型系数不仅适应于本卷带钢的轧制，还应该适应于具有相同规格的后续带钢的轧制。

因此，要把在自适应中得到修正的模型系数继承下来。

在随后将要轧制的相同带钢之间模型因子的传递或者说是继承称之为短时间继承。

为了消除由于材料本身的偏差给模型带来的影响，在短期继承中采用回归的方法，从新的模型值中回归计算出新的材料数据（MSO初始材料强度，MSI材料强度增量，MSE材料强度指数），并将结果存储在材料数据库中。

短期继承是自适应系统进行了足够的次数后启动的。

2.2.3NeuronalNetworkTrainingNN长期神经元网络训练轧制模型的校正网络细分为以下几个部分：

（1）材料相关神经元网络NN_MAT该网络的输入参数有：

钢种、带钢合金成分、压下量、带钢的入

口和出口厚度。

通过材料网络，可以得到初始材料强度（MSO）、材

料强度增量MSI、材料强度指数（MSE）。

（2）机架相关神经元网络NN_STAND轧辊类型、润滑、压下量等会影响到相应机架的轧制力、轧制力

矩和前滑。

所以对每个机架，轧机相关神经元网络都将根据工作点进行轧制力、力矩和前滑的修正。

（3）时间相关神经元网络NN_DAY_STAND

实践表明，轧机中存在着与时间相关的特性，例如轧机在一定时期里轧制一定钢卷后，模型的系数会受到时间的影响。

时间相关神经元网络用于学习近期轧机的有关特性，并用以修正时间部分产生的影响。

（4）速度相关神经元网络NN_SPEED轧制速度对模型精度有很大的影响。

根据带钢的入口和出口厚度、轧辊线速度、轧制力、前滑、力矩、带钢宽度、润滑等级，修正由于速度变化对轧制力、力矩和前滑造成的影响。

2・2・4TemperatureandWearModel温度和磨损模型

Pa_sc_tw进程负责温度场和磨损计算，接收pa_nc_ty的请求电文，计算温度场模型和磨损模型，计算结果发送到pa_nc_tx。

2・2・5RollingStrategy轧制策略

Pa_sc_rs进程基于物料跟踪（MT）的请求、神经网络数据和技术数据，组建轧制策略，并将结果发送给设定值计算进程pa_sc_pc。

物料跟踪的请求数据包括：

•卷数据

•前一条带钢的数据

•标准的轧制指示/板形分布

•操作工轧制指示/板形分布

•辊数据

•技术数据包括

•摩擦数据

•物料数据

•设备数据

结果数据包括：

•标准的/有效的轧制指示

•板形分布

•板形预设定策略

•设备极限

•设备常数

2.2.6Precalculation设定值预计算

设定值计算Setpoint_Calculation：

（1）接收轧制策略计算（pa_sc_rS的结果、用于神经网计算的权重因子和温度磨损模型（pa_sc_tw）的计算结果，根据这些计算设定点，弯辊模型的计算结果将被存储在*bin（数据存储）文件中。

（2）该进程可以由ps_sc_rs进程触发预计算，计算结果发送到进程pa_nc_st,由pa_sc_ad进程触发后计算，结果也发送到进程pa_nc_st。

2.2.7CalibrationStands轧机标定

pa_sc_ca进程接收进程pa_nc_sh发过来的报文，通过查数据库获取辊数据和标定信息数据构建标定请求报文发送给ps_sc_rc进程,由RC进程完成最终的标定处理过程。

2.2.8RollChangeHandeling换辊与标定处理

Pa_sc_rc进程换辊与标定处理过程为：

（1）接收pa_sc_ca进程发送过来的标定请求报文开始标定处理并将标定结果存储到文件中，文件名为tw_cal.dat。

（2）接收物料跟踪MT进程发送过来的换辊请求报文后发送报文通知pa_sc_tw,并存储换辊请求数据。

等得到TW的返回报文以后开始换辊处理过程，主要是判断哪些辊被换了，重置温度分布数据、温度与磨损凸度数据、短期遗传辊缝修正系数，然后重新计算热传导系数。

最后通知进程ps_sc_pc换辊信息。

2.3设定值确定

二级为一级确定每个钢卷的设定值，这些设定值包含全线所有设定值（入口段、中间段、出口段）。

为确定这些设定值，二级需要利用母卷原始数据和工艺参数表。

不同物料的设定值通过以下方式确定：

直接利用原始数据（如：

带钢厚度，涂油量等）

基于原始数据选择工艺参数表数据当钢卷进入生产线入口段跟踪区时（操作者进行钢卷确认后），二级计算机向一级发送一套完整的设定数据，而这些设定值在线实时发布是一级系统的任务。

与钢卷对应的设定值显示在画面中，操作者可根据实际情况对其进行修改，但这种修改只能在钢卷焊接前进行。

2.4工艺描述过程计算机的作用是通过模型参数和为一级保留设定值来调整工艺模型。

在轧制过程中过程计算机循环接收分配给每段带钢的测量值。

模型通过模型参数和测量值进行调整。

经过下列计算最终模型参数被继承。

利用新的模型参数，通过新的循环计算值发给当前带钢。

它有助于将所有的改变在工作点上被修正，以及保持控制。

最重要的轧制模型是：

-轧制力模型

-转距模型

-前滑模型

-板型模型

模型参数被用于

轧制力

转距

-前滑

-辊缝

-压下

-板型

修正应用到每个机架。

神经元网络用于长时间的模型学习。

神经元网络可以利用学到的轧制策略应用的未知的轧制策略中。

而且，神经元网络可以利用学到的模型修正新的带钢。

自适应也训练神经元网络。