DE19642921A1

DE19642921A1 - System zur Bestimmung des Banddickenprofils eines Walzbandes

Info

Publication number: DE19642921A1
Application number: DE1996142921
Authority: DE
Inventors: Otto Dr Ing Gramckow; Peter Dr Ing Protzel; Friedemann Dr Rer Nat Schmid; Guenter Dipl Ing Soergel
Original assignee: Siemens AG; Siemens Corp
Current assignee: Siemens AG; Siemens Corp
Priority date: 1996-10-17
Filing date: 1996-10-17
Publication date: 1998-04-30
Anticipated expiration: 2016-10-18
Also published as: DE19642921C2

Description

Die Erfindung betrifft ein System zur Bestimmung des Banddicken profils eines Walzbandes.

Zur Beeinflussung des Banddickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße mit mehreren Walzgerüsten ist es notwendig, die Beeinflussung des Dickenprofils des Walzbandes auf mehre re Walzgerüste zu verteilen. Für eine geeignete Beeinflussung wiederum müssen Werte für das Banddickenprofil des Walzbandes nach den einzelnen Walzgerüsten vorliegen. Da die Messung des Dickenprofils eines Walzbandes aufwendig und teuer ist, wird das Dickenprofil des Walzbandes üblicherweise an einer einzi gen Stelle gemessen und diese Meßwerte zur rechnerischen Be stimmung des Dickenprofils des Walzbandes hinter den einzel nen Walzgerüsten verwendet. So ist es bekannt, das Dickenpro fil eines Walzbandes (p_i) hinter den einzelnen Walzgerüsten und damit schließlich das Enddickenprofil, d. h. das Dicken profil hinter dem letzten Walzgerüst, durch wiederholte Ver wendung des Zusammenhangs

zu bestimmen.

Dabei wird k_i nach dem Artikel "High Accuracy and Rapid-Re sponse-Hot Strip Mill", TECHNO Japan Vol. 20.-No9, Sept. 1987, S. 54-59 gemäß

mit

berechnet.

Außerdem sind
p_i-1 das Dickenprofil des Walzbandes vor dem Walzgerüst
h_i-1 die Banddicke vor dem Walzgerüst, h_i die Banddicke hinter dem Walzgerüst
Π_i das Lastwalzspaltprofil
D_i der Arbeitswalzendurchmesser
b die Dicke des Walzbandes und
c_i1, c_i2 Modellparameter.

Der Faktor k_i wird also aus analytischen Zusammenhängen be stimmt, in die bestimmte Eigenschaften des Walzgerüstes und des Walzgutes eingehen.

An diesem Ansatz ist nachteilig, daß Gleichung (2) und (3) nur näherungsweise gelten. Zudem sind die Modellparameter c_i1 und c_i2 unbekannt und müssen experimentell ermittelt werden. Dies führt häufig zu einer unzureichenden Bestimmung des Banddickenprofils.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein System anzugeben, das eine präzisere Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes er laubt.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein System bzw. Ver fahren zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße in Abhängigkeit von der Bandposition und von Eigenschaften der Walzstraße bzw. der Eigenschaften der Walz straße unter Einbeziehung von Eigenschaften des Walzmaterials gelöst, wobei die Bestimmung des Dickenprofils des Walzbandes in einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverar beitung erfolgt, die ein Modell der Walzstraße bildet. Die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung bildet dabei vorteilhafterweise ein homogenes Modell der Walzstraße, d. h., das Modell weist keine einzelne identifi zierbaren Modelle von Walzgerüsten der Walzstraße auf.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird das Lastwalzspaltprofil in einer Vorverarbeitung ermit telt, die unter anderem ein Biegemodell, ein Walzentempera turmodell sowie ein Verschleißmodell umfassen kann. Auf diese Weise ist es möglich, daß mit dem erfindungsgemäßen System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes hinter ei nem Walzgerüst existierende Algorithmen zur Modellbildung der Spannungs- und Temperaturverhältnisse im Walzgerüst sowie der Alterung weiter verwendet werden können. Diese Weiterverwen dung bekannter Modelle für eine Walzstraße verringert die Ko sten des erfindungsgemäßen Systems deutlich, und ermöglicht insbesondere ein Nachrüsten existierender Walzgerüste bzw. Walzstraßen.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird die vor Inbetriebnahme vortrainierte, auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung im Betrieb on-line weitertrainiert. Auf diese Weise ist es möglich, das System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes hinter ei nem Walzgerüst an Veränderungen im Walzgerüst zu adaptieren.

Weitere Vorteile und erfinderische Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Unteransprü chen. Im einzelnen zeigen:

Fig. 1 den Querschnitt eines Walzbandes,

Fig. 2 ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes,

Fig. 3 ein alternatives System zur Bestimmung des Dicken profils eines Walzbandes und

Fig. 4 ein neuronales Netz.

Fig. 1 zeigt den Querschnitt eines Walzbandes. Dabei bezeich net b die Bandbreite, h_M die Banddicke in der Mitte des Walz bandes, h₂ die Banddicke am linken Rand des Walzbandes und h_R die Banddicke am rechten Rand des Walzbandes.

Eine mögliche Definition des Dickenprofils p des Walzbandes bildet die Funktion

Fig. 2 zeigt ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Banddickenprofils eines Walzbandes. Dabei bezeichnet das Be zugszeichen 1 eine auf neuronalen Netzen basierende Informa tionsverarbeitung, das Bezugszeichen 2 eine Normierung, Be zugszeichen 3 eine Vorverarbeitung und das Bezugszeichen 4 eine Walzstraße. Die Vorverarbeitung ermittelt aus verschie denen Prozeßzustandsgrößen der Walzstraße 4 die Lastwalz spaltprofile der einzelnen Walzgerüste. Durch die Verwendung bewährter Algorithmen und Modelle in der Vorverarbeitung wird erreicht, daß die auf neuronalen Netzen basierende Informati onsverarbeitung 1 besonders einfach gestaltet werden kann, da weder ein Biegemodell, ein Temperaturmodell noch ein Ver schleißmodell, wie sie üblicherweise zur Berechnung des Last walzspaltprofils herangezogen werden, gelernt werden müssen. In der Normierung 2 werden weitere von der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung 1 benötigte Pro zeßzustandsgrößen der Walzstraße 4, wie z. B. Banddicke und Bandbreite, normiert. Die Prozeßzustandsinformation wird vor teilhafterweise in Relation zu ihrer Streuung normiert.

Die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1 ermittelt die Dickenprofile p₁ bis p_n hinter den einzelnen Walzgerüsten der beispielhaften Walzstraße in Abhängigkeit des Lastwalzspaltprofils sowie der Banddicke und Bandhöhe.

Für den Einsatz in einer Walzstraße wird die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung anhand bekannter Daten vortrainiert. Es hat sich als besonders vorteilhaft herausgestellt, die auf neuronalen Netzen basierende Informa tionsverarbeitung im Betrieb weiter zu trainieren, d. h., an die aktuellen Zustände der Walzstraße 4 zu adaptieren. Beim Training, insbesondere jedoch beim On-line-Training, wird die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung mit den Ausgangsgrößen der Normierung 2 und der Vorverarbeitung 3 sowie dem Dickenprofil p_n hinter dem letzten Gerüst der Walz straße trainiert.

Fig. 3 zeigt ein zum System aus Fig. 2 alternatives System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes. Das System aus Fig. 3 unterscheidet sich vom System aus Fig. 1 durch eine an dere auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbei tung. Im Gegensatz zu der auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1 aus Fig. 2 wird der auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 5 aus Fig. 3 das Banddickenprofil p₀ vor dem ersten Walzgerüst der Walzstraße 4 als Eingangsgröße zugeführt.

Fig. 4 zeigt ein neuronales Netz zur Bestimmung des Dickenpro fils 8 hinter dem letzten Walzgerüst der Walzstraße. Es hat sich dabei als besonders vorteilhaft herausgestellt, ein neu ronales Netz mit einer Ebene verdeckter Neuronen 7 zu verwen den, wobei die Anzahl der verdeckten Neuronen in etwa halb so groß wie die Anzahl der Eingangsneuronen 6 ist. Über die Ein gangsneuronen 6 werden dem neuronalen Netz die Banddicke und die Bandbreite sowie die Lastspaltwalzprofile der einzelnen Walzgerüste der durch das neuronale Netz modellierten Walz straße zugeführt.

Claims

1. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße in Abhängigkeit von der Bandposition und von Eigenschaften der Walzstraße bzw. von Eigenschaften der Walzstraße unter Einbeziehung von Eigenschaften des Walzma terials, wobei die Bestimmung des Dickenprofils des Walzbandes in einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverar beitung (1 oder 5) erfolgt, die ein Modell der Walzstraße bildet.

2. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverar beitung (1 oder 5) ein homogenes Modell der Walzstraße bil det.

3. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Bestimmung des Dickenprofils in Abhängigkeit des Dicken profils (p₀) vor der Walzstraße erfolgt.

4. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß es die Dickenprofile (p_i) hinter allen Walzgerüsten der Walzstraße ermittelt.

5. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß es die Dickenprofile (p_i) hinter ausgewählten Walzgerü sten der Walzstraße ermittelt.

6. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß es das Dickenprofil (p_n) hinter dem letzten Walzgerüst der Walzstraße ermittelt.

7. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest eine der Größen Lastwalzspaltprofil (Πi), Band breite vor oder hinter dem Walzgerüst, Banddicke vor oder hinter dem Walzgerüst, Dickenabnahme, Bandzug hinter den letzten Walzgerüsten, Walzkraft, Biegekraft, Arbeitswalzen durchmesser, Dauer der Pause zwischen zwei Bändern und chemi sche Zusammensetzung des Walzmaterials Eingangsgröße der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (1 oder 5) sind.

8. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Größen Lastwalzspaltprofil (Π_i), Bandbreite, Banddicke oder Banddickenabnahme vor oder hinter den Walzgerüsten der Walzstraße die Eingangsgrößen der auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung (5) sind.

9. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Eingangsgrößen der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (1 oder 5), vorzugsweise in Relation zu ihrer Streuung, normiert werden.

10. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß das Lastwalzspaltprofil (Π_i) in einer, insbesondere ein Biegemodell, ein Walzentemperaturmodell sowie ein Verschleiß modell, umfassenden Vorausberechnung (3) ermittelt wird.

11. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorausberechnung (3) analytisch sind.

12. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorausberechnung (3) neuronale Netze sind.

13. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorausberechnung (3) teilweise analyti sche Modelle, teilweise neuronale Netze sind.

14. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basieren den Informationsverarbeitung (1 oder 5) On-line weitertrai niert werden.

15. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basieren den Informationsverarbeitung 1 oder 5), insbesondere die On line weitertrainierten neuronalen Netze, bei mehrgerüstigen Walzstraßen in bezug auf Meßwerte für das Banddickenprofil ausschließlich mit Meßwerten nach dem letzten Gerüst der mehrgerüstigen Walzstraße trainiert werden.

16. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, daß es Teil eines automatischen Prozeßführungssystems einer Walzanlage ist.

17. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, daß es eine Prozeß-Recheneinheit aufweist.

18. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, daß die Prozeß-Recheneinheit als Einchiprechner, z. B. als Mi krocontroller, oder als Mehrchiprechner, insbesondere als ein Einplatinenrechner oder als ein Automatisierungsgerät, ausge bildet ist.

19. System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, daß das Automatisierungsgerät als speicherprogrammierbare Steuerung, als VME-Bussystem oder als Industrie-PC ausgebil det ist.

20. Verfahren zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzban des in einer Walzstraße in Abhängigkeit von der Bandposition und von Eigenschaften der Walzstraße bzw. von Eigenschaften der Walzstraße unter Einbeziehung von Eigenschaften des Walz materials, insbesondere unter Benutzung eines Systems nach einem der Ansprüche 1 bis 19, wobei die Bestimmung des Dicken profils des Walzbandes in einer auf neuronalen Netzen ba sierenden Informationsverarbeitung (1 oder 5) erfolgt, die ein Modell der Walzstraße bildet.

21. Stahl, dadurch gekennzeichnet, daß er nach dem Verfahren gemäß Anspruch 20 herstellt ist.