★山★東★飛★沃★鋼★鐵★有★限★公★司★

針對無縫鋼管熱軋生產過程中給定軋制計劃下的軋輥孔型匹配問題,以zui小化軋輥車削量為優(yōu)化目標,建立了能夠綜合表述不考慮軋輥重用的靜態(tài)軋輥孔型匹配和考慮軋輥重用的動態(tài)軋輥孔型匹配兩種情形的0-1整數規(guī)劃模型。對靜態(tài)軋輥孔型匹配問題,提出zui少車削量匹配準則,并證明了該準則的*性;對動態(tài)軋輥孔型匹配問題,證明了在zui少車削量匹配準則下,動態(tài)軋輥孔型匹配的結果不劣于靜態(tài)軋輥孔型匹配。zui后基于問題性質的分析,針對問題模型,設計了基于動態(tài)候選軋輥集合和zui少車削量準則的啟發(fā)式算法。通過基于實際生產數據的算例和仿真實驗,驗證了模型和算法的有效性。

5mm*1mm—1020mm*200mm合金鋼管、外徑22mm-127mm冷軋無縫鋼管、外徑127mm-600mm，壁厚16mm-100mm，外徑精度±0.5%,壁厚精度±5%熱軋中厚壁無縫鋼管、16Mn外徑400—1600mm、壁厚20—60mm的大口徑厚壁卷管，可定尺到16米及各種規(guī)格的無縫方管、異型無縫鋼管等.常備鋼管種類有20#無縫鋼管,45#無縫鋼管,冷拔無縫鋼管,大口徑厚壁無縫鋼管,山東無縫鋼管廠,大口徑無縫鋼管,厚壁無縫鋼管,熱軋無縫鋼管,結構用無縫鋼管、流體用無縫鋼管、液壓無縫鋼管、電力用無縫鋼管、石油輸送用無縫鋼管、化肥設備用無縫鋼管、煤礦用無縫鋼管、不銹鋼無縫鋼管、化工用無縫鋼管、紡織機械用 無縫鋼管品種有：：合金管(機械加工用），壓力容器管(氣瓶管,低中壓鍋爐管，高壓鍋爐管，高壓化肥管，石油裂化管)，汽車半軸套管,液壓支柱管，石油管(石油鉆桿,石油射孔槍管,石油油管，套管，接箍料管，管線管），地質管（地質鉆桿管,巖芯管,鉆頭用管,鉆鋌管,接手用管,繩索鉆桿管，鉆塔用管），精密鋼管等。1.結構用無縫管（GB/T8162-2008）是用于一般結構和機械結構的無縫管。

 

無縫鋼管被廣泛應用于汽車、航空、石油、化工、建筑、鍋爐和等各個部門,在國民經濟中具有很重要的地位,故被人們稱為工業(yè)的血管。隨著經濟的快速發(fā)展,無縫鋼管的使用領域在不斷擴大,對產品質量的要求也越來越高。大多數鋼廠對產品質量的檢測僅停留在成品管上,但無縫鋼管的產品質量主要靠zui后檢查來保證是靠不住的,這不僅因為任何檢查技術和手段都有可能出錯,而且各生產工序都有可能出現缺陷或次品。如果前一工序出現的缺陷或次品不能及時被檢查和糾正,在后面工序繼續(xù)加工時,部分缺陷很有可能被一直保留到zui終成品,從而嚴重影響zui終的產品質量。因此,無縫鋼管產品質量的控制必須從原料開始,各工序環(huán)節(jié)都要加強產品質量的檢測和控制,以保證后一工序生產出質量合格的產品。本文以寶鋼鋼鐵公司鋼管分公司無縫鋼管連軋生產線為研究背景,對無縫鋼管生產的各個環(huán)節(jié)進行質量預報和控制,本文主要工作如下：針對管坯加熱存在大滯后,使得管坯加熱的質量難以預報和控制這一問題,提出了基于TLPCR(Time Lagged Principal Component Regression)軟測量方法,實現了管坯加熱質量的準確預報,并采用溫度補償控制使得管坯終點溫度保持在生產要求范圍內。對于無縫鋼管生產的*道工序,該方法較好地解決了管坯加熱質量的控制問題,為后面的穿孔生產提供了可靠的原料保證。針對穿孔生產具有多時段間歇過程特性,并且生產數據具有非高斯分布的特殊性,提出適用于非高斯分布數據的步進子時段MICR(Multiway Independent Component Regression)方法,建立了精確的毛管質量預報模型。利用毛管質量預報模型的預報結果,應用迭代學習控制算法很好地實現了穿孔過程的橫縱向壁厚偏差控制,提高了毛管生產的質量?；谏a數據的仿真結果和在寶鋼鋼管分公司SWW斜軋穿孔機試驗效果表明了方法的有效性。針對連軋生產過程具有典型的多時段、動態(tài)多變量等間歇生產過程以及數據具有梯形分布等特性,提出步進均值子時段MPLS(Multiway Partial Least Square)方法,建立了精確的荒管質量預報模型。然后借助于荒管質量預報模型的預報結果,將迭代學習控制技術應用于連軋過程的壁厚偏差控制系統中,提高了荒管生產的質量。現場數據仿真和在寶鋼鋼管分公司連軋生產試驗效果表明了方法的有效性。荒管的減徑生產涉及產品規(guī)格較多,且同一規(guī)格產品由于機架的調整也會引起模型的微小變化,同時減徑生產具有典型的多時段、動態(tài)多變量等間歇生產過程特性。針對上述問題,本文提出能解決模型漸變的多模型均值子時段RMPLS(Recursive Multiway Partial Least Square)方法,建立了減徑管質量預報模型。利用減徑管質量預報模型的預報結果,將迭代學習控制技術應用于減徑生產過程的壁厚偏差控制系統中,提高了減徑管生產的質量。現場數據仿真和在寶鋼鋼管分公司減徑生產試驗效果表明了方法的有效性。針對穿孔機導盤轉速難以在線測量與控制問題,建立了導盤轉速模型,提出了基于速度觀測器的間接測量方法