陳煜，曹樹衛，丁杰

（安陽鋼鐵集團有限責任公司，河南安陽　４５５００４）

摘  要：針對安鋼熱軋厚規格寬帶鋼卷取溫度命中率偏低的問題進行了分析，通過投用保溫罩，改善精軋過程控制，優化帶鋼卷取溫度控制模型，提高了厚規格寬帶鋼的卷取溫度命中率，改善了產品的同卷性能均勻性。

關鍵詞：寬帶鋼；卷取溫度；命中率；同卷性能

卷取溫度（ＣＴ）命中率是熱連軋帶鋼生產重要的控制指標。隨著安陽鋼鐵集團有限責任公司１７８０ｍｍ熱連軋生產線產品規格多樣化，ＣＴ命中率逐漸下降，尤其是８ｍｍ以上厚規格鋼板，ＣＴ命中率均值僅為９０％。厚規格寬帶鋼ＣＴ指標差表征著同卷帶鋼溫度均勻性差，直接影響著產品的性能，常常出現帶鋼頭、中、尾性能差異較大的現象。

１卷取溫度控制現狀分析

為了深入研究厚規格寬帶鋼卷取溫度控制的現狀與影響因素，隨機抽取２０１１年共９０個軋制單位生產記錄進行統計分析，見表１。

由表１可以看出，厚規格寬帶鋼ＣＴ命中率遠低于薄規格產品，且帶鋼頭部和尾部卷取溫度偏差較大。由于帶鋼頭尾在軋制線上等待的時間不同，因而在進入精軋前就存在頭尾溫差，進入精軋機后雖通過升速軋制可減小頭尾溫差，但在帶鋼拋鋼過程中速度降低而使尾部溫度降低，導致帶鋼頭部和尾部卷取溫度的控制精度偏低，呈現典型的“Ｖ”型缺陷，如圖

１所示。對該鋼卷進行分卷取樣，其同卷屈服強度差達６５ＭＰａ，抗拉強度差達４５ＭＰａ，伸長率差達４．５％。

２成品規格對卷取溫度控制的影響

厚規格帶鋼ＣＴ控制與薄規格帶鋼不同，由于規格較厚，成品長度較短，其在控制上著重于前饋，沒有反饋的支持，帶鋼的尾部處于失控狀態；另一方面，在層流冷卻過程中，厚規格鋼板在其厚度方向上進行著較復雜的熱交換過程，其計算精度受加熱溫度影響較大。正常情況下，帶鋼芯部溫度高于表面溫度，因此在計算熱傳遞過程中，是按照芯部溫度向外傳遞過程計算的［１］。如果鋼坯未燒透，芯部溫度低于表面溫度，則出現與預報模型計算熱傳遞的方向相反情況，不利于厚規格帶鋼的ＣＴ前饋控制精度，即頭部溫度預報精度差。因此，厚規格鋼板卷取溫度控制的特殊性決定了ＣＴ控制死區是其頭部和尾部。

３卷取溫度命中率偏低原因分析及相應措施

帶鋼層流冷卻過程中存在輻射傳熱、帶鋼和冷卻水之間的對流換熱以及與輥道接觸的熱傳導等多種傳熱方式，傳熱比較復雜，且帶鋼的速度變化較大，從而影響卷取溫度的因素較多。針對厚規格帶鋼ＣＴ控制上的特殊性，對其命中率低進行了分析。

３．１中間坯溫降對卷取溫度的影響

熱連軋生產線上有一系列測溫點，可測鋼坯出爐溫度，粗軋區內以及粗軋出口處、精軋入口、出口以及卷取前帶鋼溫度，但所能測到的僅是軋件表面溫度，許多溫度測量點由于表面氧化鐵皮影響或是除鱗后表面溫度過低以及軋件厚度過大、內部溫度不均等原因無法測量到軋件的真實溫度（平均溫度）。條件較好的測量點為粗軋出口處以及精軋出口處，其所測溫度能較好地反映帶鋼的實際溫度。因此，目前主要溫降模型是以粗軋出口實測溫度作為依據，由此來推算鋼坯出爐溫度、精軋各機架軋制溫度，預報精軋終軋溫度。

卷取溫度控制多以精軋出口實測溫度進行前饋控制，但是由于精軋速度過高，單純依靠精軋出口溫度前饋控制來計算卷取溫度精度不高，為了提高卷取溫度預報精度，卷取溫度控制模型中依據粗軋出口溫度進行預報，并將粗軋出口溫度分為兩段分別進行控制和自學習，如某帶鋼的粗軋出口溫度曲線見圖２，該兩段溫度的趨勢與圖１的卷取溫度深 “Ｖ”型缺陷有明顯的對應關系。“Ｖ”型曲線中最低點往往為中間坯溫度曲線的兩段分割點。若中間坯兩段溫度趨勢波動較大，將直接影響卷取溫度的預報精度。因此，穩定粗軋出口溫度是提高卷取溫度預報精度的關鍵。

影響中間坯頭尾溫度變化的因素很多，如加熱溫度、粗軋工藝參數、保溫罩使用等。中間坯厚度為４０ｍｍ的帶鋼使用保溫罩和未使用保溫罩時的粗軋出口和精軋入口的頭尾溫度變化規律見圖３。由圖３可知，使用保溫罩后帶鋼平均溫降可降低２０℃左右。

３．２精軋終軋溫度對卷取溫度的影響

中間坯進入精軋后由于采用升速軋制，并結合機架間冷卻水的使用可以很好地控制精軋出口帶鋼頭尾溫差，但往往因為帶鋼升速受到限制以及拋鋼降速造成帶鋼尾部終軋溫度偏低，并直接造成尾部卷取溫度降低。實際生產中可通過提高軋制速度以及加速度來提高終軋溫度［２］。

３．３熱頭熱尾功能對卷取溫度的影響

由于工藝要求，對于某些鋼種要求投用熱頭熱尾功能［３］。通常熱頭為８ｍ、２０℃，由于層流電磁閥響應有一定的滯后性，導致出現頭部或尾部３０～４０ｍ處溫度偏高，卷取溫度出現“Ｖ”型缺陷，見圖４。為避免此情況發生，應及時了解層流冷卻系統狀況，如集管出水完好率、噴嘴堵塞情況，并定期進行電磁閥響應測試。根據集管情況對問題集管進行手動關閉，并優化模型標準水量。

３．４模型自學習功能對卷取溫度的影響

由于測量誤差和系統特性變化的存在，模型的預報精度有限，模型自學習正是根據系統狀態的變化，不斷利用即時信息進行模型參數的修正，從而提高產品的控制精度。但模型長期自學習值和短期自學習值的可信度系數為人為給定，存在一定的偶然性。在鋼種和規格變換需切換自學習模型表時，通常采用上次學習參數進行設定，由于現場冷卻條件發生變化如噴嘴堵塞等，上次學習的參數有不適應的情況，當模型自學習慢或快時，影響ＣＴ命中率，如圖５所示。調查模型數據后發現換規格后上次的前段學習值為正值，而本次軋制自適應后的值為負值，致使換規格后第１塊帶鋼出現異常。

針對這一情況，在鋼種變換時，改變工藝參數，觀察ＣＴＣ反饋情況及時調整ＣＴ　ｔｅｍｐ　ｖｅｒｎｉｅｒ和溫度斜率加快模型學習速度，使之與實際情況相符。使模型具有自身不斷修正以提高精度的能力，并定期對模型學習參數進行維護。

根據不同ＣＴ曲線，判斷影響ＣＴ的原因，通過各種調節手段對ＣＴ控制參數進行修正，達到目標值。當出現ＣＴ整體偏高或偏低時，對模型中學習值進行檢查，如果偏差過大（大于５０℃）則對該溫度偏差值進行修正；當出現ＣＴ曲線成“Ｖ”型時，則對兩段斜率系數進行調節；出現ＣＴ無法調節時，應及時放慢節奏，合理使用保溫罩。

４改進效果

采取上述改進措施后，厚規格帶鋼ＣＴ命中率得到改善，使產品同卷性能差得到改善，見表２。改進后同卷屈服強度差均值減少２５．０ＭＰａ，抗拉強度差均值減少１７．２ＭＰａ，伸長率均值差減少了１．３％。

５結語

通過對熱軋卷取溫度控制精度差的原因進行分析，得出影響卷取溫度命中率的因素有加熱溫度、帶鋼在軋制運輸過程中的溫降以及模型自學習等，而中間坯出口溫度曲線形狀是造成卷取溫度命中率低的主要因素。通過保溫罩的合理使用、加熱與粗軋速度的控制以及對兩段斜率的自學習值進行調節可明顯改善帶鋼的ＣＴ命中率。

參考文獻：

［１］  劉　萍，管克智，孫一康．熱軋帶鋼卷取溫度控制數學模型［Ｊ］．北京科技大學學報，１９９４，１６（４）：３８７－３９１．

［２］  陳　永，余廣夫，陳繼林．提高熱軋板卷終軋溫度的研究［Ｊ］．鋼鐵釩鈦，２００１，２２（２）：１９－２４．

［３］  趙　迪，鄭　中，邱春林．本鋼熱軋帶鋼卷取溫度優化研究［Ｊ］．軋鋼，２００，

２４（１）：２２－２６．