带钢冷轧AGC系统的数据挖掘与厚差溯源

带钢冷轧A GC系统的数据挖掘与厚差溯源 王益群 刘 涛 姜万录 张 伟 燕山大学,秦皇岛,066004 摘要:为了获得轧制过程各扰动量的精确信息,改善冷轧带钢厚度控制(AGC)的控制效果,在AGC 系统中引入了误差分析和误差溯源理论,对厚差产生的各种主要因素和环节作出了分析和描述。依托 轧制过程数据库的大量数据,运用数据挖掘理论对轧制数据进行综合分析,将其中包含的主要干扰量进 行逐一分离和溯源,通过回归分析确定各干扰量的性质与特征,并对回归分析得到的干扰量模型用神经 网络进行校验。 关键词:冷轧;AGC;数据挖掘;误差溯源;人工神经网络 中图分类号:TG331 文章编号:1004132X(2007)02017504 Data Mining and Error Tracing in the AGC System of Cold Rolling Mill Wang Yiqun Liu Tao Jiang Wanlu Zhang Wei Yanshan University , Qinhuangdao ,Hebei ,066004 Abstract : To acquire the exactitude information of interferences in cold milling process , and im2 prove the control effect of AGC system , the main sources and reasons of thickness error were analyzed and described in detail using date mining theory and error tracing technology. Where the database of cold milling process was relied on as data resource , the interferences hided in it was separated and traced to sources. Through regression analysis , the characteristics of these inferences are distinguish2 ed , and the main parameter is verified by a ANN system especially designed. Then the model of infer2 ences is made sure , which is very important to improve the precision of A GC. Key words: cold rolling ; A GC; data mining ; error tracing ; ANN 收稿日期:20051230 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60474044) ;河北省自然 科学基金资助项目(E2004000221) 0 引言 冷轧带钢作为高附加值的钢铁产品,用途十 分广泛。厚度偏差和平坦度是冷轧带钢重要的尺 寸精度指标,因此厚度控制技术是冷轧带钢生产 的关键技术之一。带钢出口厚度波动的因素主要 有: 由热轧钢卷带来的扰动,包括来料厚度波动 和硬度波动,这可以依靠位置闭环和压力补偿以 及来料厚度前馈控制加以消除; 轧机本身的扰 动,包括油膜轴承的油膜厚度变化和轧辊的磨损、 热膨胀及变形、 偏心等1,这些内部扰动不能通过 传感器直接测量,通常需要专门的试验或理论计 算来确定模型,然后在控制系统内投入对应的补 偿环节来加以消除。而特定试验与实际轧制的运 行状态存在差异,理论计算也只能是各种简化条 件下的近似计算,往往偏差很大。 另一方面,冷轧带钢厚度控制(AGC)是一个 多变量的过程控制,通常采用集散控制形式。大 量的现场实时数据都存放在数据服务器中的数据 库文件中,这些过程变量包括两侧压下缸位移、 两 侧轧制力、 前后张力、 各弯辊力、 主传动速度、 入口 出口厚度等。这些数据除了少数作为成品数据提 交给用户外,多数得不到充分的利用。实际上,很 多重要信息,包括各项轧机扰动的变化过程和内 在规律都隐藏在这些数据中。计算机技术和人工 智能技术的快速发展,使得在大量数据中寻找和 发现潜在的知识及内在规律成为可能,这就是数 据挖掘技术2。通过对大量过程数据进行分析和 处理,运用数据挖掘技术找出轧机内部扰动的模 型和规律,对出口板厚产生的厚差进行溯源分析, 并进行相应的补偿,是一项提高冷轧板厚控制精 度的有益尝试。 1 数据挖掘与厚差溯源 1. 1 数据挖掘的理论和方法 数据挖掘是从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的数据中,提取隐含在其中、 人们事 先并不知道但又是潜在有用的信息和知识的过 程2。数据挖掘的历史虽然较短,但从20世纪 90年代以来,它的发展速度很快,在理论上取得 了重大进展,并逐渐得到实际应用。 根据挖掘任务的不同,数据挖掘可分为数据 分类或预测模型发现、 数据总结和聚类及关联规 则发现、 序列模式发现、 依赖关系或依赖模型发现、 571 带钢冷轧AGC系统的数据挖掘与厚差溯源 王益群 刘 涛 姜万录等 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 异常和趋势发现等。挖掘方法可分为机器学习方 法、 统计方法、 神经网络方法和数据库方法等3。 1. 2 误差溯源技术 误差溯源可看作是误差理论研究的逆向问 题。根据全系统动态精度理论,系统总的误差是 由系统组成中各环节的误差复合而成的,各误差 信号的时域、 频域特征将在总体误差信号中体现。 反之,通过对总体误差的时域、 频域成分进行分 解,能够分离出各个环节的干扰或误差信号。误 差溯源要求依据全系统动态精度理论,将系统总 误差按各误差源进行 “准白化” 建模,即对各环节 的干扰信号特征进行描述,为溯源准备充分的 依据4。 误差溯源是基于对各环节(干扰量)特征分析 的深层次数据进行处理的。在带钢冷轧AGC过 程中,通过误差溯源可以找出造成最终产品厚差 的各干扰量的规律,为进行各项干扰量补偿和在 线学习提供理论依据。 2 AGC系统原理与板厚模型 2. 1 带钢冷轧AGC系统原理 图1 带钢冷轧AGC 系统原理图 以四辊轧机为例, AGC系统的工作原理 如图1所示。轧机的工 作部分主要包括上下两 个支撑辊和两个工作 辊。工作辊直接完成对 带钢的轧制,工作辊在 竖直方向的位置完全由 支撑辊决定。下支撑辊 的轴承座固定在轧机机 架上,上支撑辊轴承座 通过球面垫与压下缸缸 体连接,压下缸活塞杆固定在轧机机架上。 在轧制过程中,AGC系统控制信号通过电液 伺服阀控制压下缸产生活塞位移,再通过支撑辊 轴承座推动上支撑辊和上工作辊上下运动,最终 形成工作辊辊缝尺寸,得到出口板厚。 2. 2 带钢冷轧板厚模型 对于具有一定刚度模数的轧机,可以得到如 下板厚模型: h = S0+ F/ M(1) 式中, F为轧制力; M为轧机纵向刚度模数;S0为轧辊的 空载辊缝宽度。 由图1所示的轧机纵向尺寸链关系知, S0可 以表示为 S0= c + x -Ec-Ex(2) 式中,c为常数,由轧机的结构决定; x为压下缸活塞位移; Ec为支撑辊偏心误差; Ex为工作辊径向膨胀量。 综合以上两式,得到 h = c + x -Ec-Ex+ F/ M(3) 3 扰动量溯源 本文以某钢铁公司650四辊可逆轧机为研究 对象,该轧机的轧制过程数据库在上位机中存储, 数据归档的频率为每2s一次。 扰动量溯源包括轧 机纵向刚度系数溯源和轧辊热膨胀量溯源。 由于 所用数据归档频率太低,而轧辊偏心量变化频率 很高,这里当作高频噪声处理,不专门分析。 3.1 轧机纵向刚度溯源 由式(2 ) , 轧机纵向弹跳可以表示为 S = F/ M = h -x - c + Ex(4) 其中,带钢出口厚度h和x可以直接测量,并由轧 制数据库的相应字段读出。 对于大量数据, Ex可 以近似为均值为常量的噪声,因此,可将式(4)写 成增量形式: S =h -x(5) 为了尽量避免轧辊热变形带来的辊缝变化, 所准备的数据必须从连续轧制2h之后的继续轧 制过程中大范围筛选,这一阶段轧辊基本处于动 态热平衡阶段,热膨胀量只在小范围内波动。 筛选 出的数据经过奇异去除后按照轧制力大小重新排 列,预处理后的数据如图2所示。 图2 刚度溯源预处理后数据 由于轧制工艺和规程的局限,预处理后的数 据仍然存在着分布密度不均和局部重复率较高的 问题,影响回归分析的精度,因此,采用局部凝结 方法,对预处理后的数据进行均匀化处理。 处理后 的数据见图3中的曲线1。 最后用MATLAB软件 进行轧机座弹性变形曲线的线性拟合,得到图3 中的拟合曲线2,其表达式为 F =3057S(6) 对该轧机进行压靠法刚度试验,得到的实测 刚度曲线如图4所示。 根据图4对所获取的数据 做线性回归,其刚度值k3200kN/ mm。 比较两 671 中国机械工程第18卷第2期2007年1月下半月 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 图3 刚度数据均匀化与线性回归 种方法得到的刚度结果,发现溯源分析的结果略 小于压靠试验结果。 这主要是溯源分析中数据来 源于实际轧制,带材宽度B = 508mm,小于轧辊 的辊身长度。 而压靠法试验时,工作辊之间是全长 接触,刚度更大,因此溯源结果更接近实际轧制 过程。 图4 压靠法实测轧机刚度曲线 3.2 轧辊热膨胀的溯源 轧辊热膨胀是大时间常数的缓变过程。 轧辊 从初始温度逐渐升温,在轧制一段时间后达到动 态热平衡,而在这之间的过渡阶段温度场的变化 对辊径影响很大,容易造成板厚超差,甚至断带。 因此,过渡阶段辊径变化过程对于降低板厚误差 非常重要。 为了溯源轧辊热膨胀过程,选取在换辊后连 续轧制的115h数据,如图5所示。 图5 选用的数据 图中,曲线1为实测出口带钢厚度,单位m; 曲线2为操作侧压下缸位移,单位m,方向向上; 曲线3为传动侧压下缸位移,单位m,方向向上; 曲线4为总轧制力,单位kN。 由于初始膨胀量为 零,轧辊热膨胀量的计算方法为 Ex=Ex=h -x -S(7) 按照上式进行信号综合,并去除奇异数据点, 用邻近非奇异点数值进行插值代替后,预处理后 的数据如图6所示。 图6 轧辊膨胀曲线 3.3 轧辊的热胀曲线 由图6的曲线1可以看出,轧辊的变形曲线 由若干段热胀曲线和若干段冷缩曲线组成。 这是 由于实际生产中轧制道次与道次间停歇形成的轧 制拍节造成的,与轧制过程中轧制、 穿带、 冷却等 因素有关,就轧辊的整体温升过程而言,可近似用 一条平滑曲线描述。 用MATLAB软件进行多项式拟合,得到三 次曲线2,其表达式为 y =5.8210- 9 t3-6.2810- 5 t2+0.247t +6.64 式中, t为连续轧制时间。 4 基于神经网络的知识校验 以上溯源分析的结果是在有限样本的基础上 回归分析的结果,为了得到更准确的扰动模型,还 必须进一步校验。 为此设计了基于人工神经网络 的知识校验算法,如图7所示。 图7知识校验算法框图 利用人工神经网络自学习功能,对轧制过程 各干扰量的溯源模型进行了校验。 这里各神经元 的网络权值对应着溯源干扰量模型中的各项系 数,并由这些系数确定网络权值的初始值。 通过对 10卷带钢轧制数据的学习,使得网络输出板厚与 实际数据相差小于1 %。 整理网络权值,最终得到 各干扰量溯源模型为 F =307.45S y =5.8110- 9 t3-6.4210- 5 t2+0.248t +6.64 对最终获得的轧辊热膨胀曲线进行分析,得 到轧辊径向平均膨胀量的变化规律,以表格的形 771 带钢冷轧AGC系统的数据挖掘与厚差溯源 王益群 刘 涛 姜万录等 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 式对压下缸位置内环设定值进行动态补偿,实践 证明效果明显,在换辊后可降低同板厚差1 %。 5 结语 数据挖掘技术为轧制过程数据库的充分利用 提供了新的平台。通过数据库中的轧制力信号、 缸位移信号等的综合分析,可以找出隐藏在大量数 据背后的重要信息。将溯源得出的轧制干扰量模 型应用于AGC系统,对各种扰动作出相应的预报 和补偿,有着重要的理论意义和工程实践意义。 参考文献: 1 连家创,刘宏民.板厚板形控制M.北京:兵器工业 出版社, 1996. 2 Usama F , Paul S. Data Mining and KDD Promise and Challenges J . FutureGeneration Computer Systems , 1997 ,13 : 99115. 3 徐毅,金德琨,敬忠良.数据融合研究的回顾与展望 J .信息与控制,2002 ,31(3) : 250254. 4 许桢英.动态系统误差溯源与精度损失诊断的理论 与方法研究D.合肥:合肥工业大学,2003. (编辑 周本盛) 作者简介:王益群,男,1938年生。燕山大学机械工程学院教授、 博士研究生导师。研究方向为冶金机械及机电液综合控制系统。 发表论文160余篇。刘 涛,男,1973年生。燕山大学机械工程 学院博士研究生。姜万录,男,1965年生。燕山大学机械工程学 院教授、 博士研究生导师。张 伟,男,1971年生。燕山大学机 械工程学院副教授。 一种基于CAN总线的机床数控系统接口设计研究 潘月斗1许镇琳2杨堂勇3徐东桂3 1.北京科技大学,北京, 100082 2.天津大学,天津, 300072 3.广州数控设备有限公司,广州, 510165 摘要:提出了一种基于CAN总线结构的嵌入式机床数控系统与伺服驱动器之间的通信接口的设 计方法,解决了数控系统与伺服驱动器间指令信息误差对数控系统性能的影响。设计了数控系统与伺 服驱动器间基于CAN总线的数据结构。设计的基于CAN总线的数控系统接口具有集成度高、 结构灵 活、 可扩展性好、 性价比高等特点。 关键词:DSP;数控系统;CAN总线;数字伺服 中图分类号:TG659 文章编号:1004132X(2007)02017805 Research on the Interface of the CNC System Based on CAN BUS Pan Yuedou1Xu Zhenlin2Yang Tangyong3 Xu Donggui3 1. University of Science and Technology Beijing , Beijing , 100082 2. Tianjin University , Tianjin , 300072 3. GSK CNC Equipment Co. Ltd. , Guangzhou , 510165 Abstract:The paper presented one kind of design method for the interface based on the CAN bus structure , which avoided the system performance to be influenced by the command information error between the CNC and the servo system. The data struction was designed based on the bus structure between the CNC