针对高品质板带生产过程中板形、性能以及表面质量等关键指标综合控制的难题,介绍了我国在高品质板带形-性-表综合控制技术方面取得的成果。从热轧板带平直度检测、轧辊及板形状态的智能预报系统、弯辊及轧辊轴向横移综合控制模型以及冷热轧工序板形前馈控制等方面,介绍了多模态信息融合检测与多机架多工序协同的板形控制技术;从热轧跨工序过程显微组织参数与力学性能控制模型及热连轧带钢组织性能预控等方面,介绍了基于大模型的热轧过程工艺与力学性能控制技术;从板带表面缺陷无监督分类检测算法以及表面缺陷及特性综合控制等方面,介绍了高品质板带表面特性智能模拟及控制技术。在此基础上,叙述了该技术成果的现场应用情况,并对高品质板带形-性-表综合控制的发展进行了展望。

中厚板在轧制过程中易出现多种平面形状缺陷,严重影响板材质量与成材率,进而制约产品性能与产线运行效率。作为保障成品外形质量的关键技术环节,平面形状控制长期以来受到轧钢领域的广泛关注。本文系统梳理了中厚板平面形状控制技术的发展脉络,涵盖了从基础理论、实验研究到工程应用的演进过程,并进行了简要阐述、对比和评论。在此基础上,进一步总结了近年来智能化装备与数据驱动控制技术在该领域的研究进展,并结合当前钢铁工业的智能化发展趋势,对平面形状控制的未来研究方向进行了探讨,旨在为技术优化与升级提供理论支持与思路借鉴。

热轧粗轧板坯翘扣头是一种常见的非对称板形缺陷。传统的粗轧板坯翘扣头控制方法为板坯头部整段控制,容易导致板坯头部翘曲过高而撞击产线设备,影响轧制节奏的问题,通过有限元仿真,提出了一种粗轧板坯翘扣头分段控制方法,即分雪橇系数作用阶段和上、下辊速反转阶段控制,并验证了其有效性。借助机器视觉技术获得道次间板坯头部上翘或下扣程度,采用所提出的分段控制方法结合翘扣头测控系统,计算出相应的翘扣头调整量,在下一道次轧制前自动下发,实现了板坯翘扣头自动控制。应用结果表明:分段控制方法使板坯头部翘曲高度较整段控制减少了77.04%,显著改善了板坯翘扣头缺陷,提高了产品质量的稳定性。

凸度是热轧带钢一项非常重要的质量指标,实现精准的热轧带钢凸度诊断对提升热轧带钢生产控制水平至关重要。由于热轧带钢生产过程具有非线性、遗传性和强耦合性的特征,因此热轧带钢凸度诊断是一个具有复杂决策边界的非平衡问题。现有的带钢凸度预测模型更倾向于从多数合格凸度带钢中获取信息而忽略了更有价值的缺陷凸度带钢数据。为解决该问题,本文提出了一种基于混合重采样和代价敏感融合的带钢凸度诊断模型,通过人工蜂鸟算法获取最优代价敏感系数,将该模型与其他机器学习模型进行对比,该模型A_UC为0.889、缺陷召回率为0.870、测试时间仅为0.005 9 s,均优于其他模型。将模型用于在线诊断,缺陷凸度带钢检出率由82%提升至88%,带钢凸度达标率由59%提升至71%。

在中厚板生产过程中,钢板的边缘部分常常会出现不规则形状,这些不规则区域通常不适于进一步加工或使用,需要准确切除这些不规则的区域。为了提高剪切效率和准确性,本文提出了一种结合机器视觉及PLC控制的中厚板分段剪切全智能定尺技术。该技术首先使用张正友标定法对相机进行精确标定,确定相机与剪切机之间的空间位置关系,然后提取图像的RGB颜色值,进一步转换至HSV颜色空间,有效地提取图像特征,从而精确地识别钢板头部的端点,再利用像素坐标转换计算世界坐标系下端点间的距离。当检测到钢板头部宽度稳定且端点数量为两个时,系统自动判定为钢板头部的规则位置。随后,系统计算测长激光线边缘点到规则位置的距离,以此确定剪切目标位置。将目标位置发送到PLC控制系统,由PLC控制辊道进行定尺完成剪切动作。该智能定尺技术不仅提高了钢板头部端点识别的精度,还显著提升了剪切的精度和产品质量,定尺精度可控制在±5 mm以内。

在钢板生产过程中,精确的轮廓测量不仅是优化轧制工艺、调整设备参数的关键基石,更是确保产品质量精准对接客户需求的决定性因素。鉴于当前先进的钢板表面缺陷检测系统已能高效得到详尽的图像数据,本文尝试探索了将表面缺陷检测和钢板轮廓测量融合的新路径,力求以更低的成本实现钢板轮廓测量的高精度目标。通过充分利用钢板表面缺陷检测系统输出的高分辨率表面图像,实施一系列数据处理步骤,包括图像畸变校正、姿态角与切向角的精确调整,以及基于双目视觉技术的厚度与抖动补偿算法,以精准还原钢板的实际尺寸信息。该过程中还引入了上、下表面双位置检测校准机制,有效剔除了因钢板运动过程中横向偏移所产生的测量误差,确保了钢板轮廓数据的真实性与准确性。所生成的轮廓数据,不仅可用于传统的长度、宽度测量,更进一步涵盖了板坯矩形度评估与镰刀弯检测等高级分析维度,为钢板生产提供了全方位、高精度的数据监控与反馈。

轧制力预测模型是冷轧设定控制系统的核心。由于冷轧过程中存在多变量、强耦合、非线性、时变性等复杂影响因素,导致传统轧制力理论模型预测精度低、经验参数依赖性强,无法满足高精度冷轧极薄带的生产要求。轧制力的设定主要取决于变形抗力和摩擦因数的计算精度,本文通过对经典的Bland-Ford-Hill 冷轧轧制力理论模型分析,建立了变形抗力和摩擦因数的逆计算公式,得到变形抗力和摩擦因数的真实值。然后,构建了差分进化算法(DE)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型(DE-LSSVM),将变形抗力和摩擦因数的真实值输入至DE-LSSVM中训练后,实现了对变形抗力和摩擦因数的修正,进而实现了轧制力理论预测模型的优化。实验结果表明:与传统轧制力理论模型相比,基于变形抗力和摩擦因数优化的轧制力预测模型的预测偏差可控制在5%以内。

为提高冷轧轧制力模型的计算精度,减小带钢头部厚度超差长度,提高带钢成材率,本文对基本黑猩猩优化算法进行了改进,用其对影响轧制力计算的变形抗力和摩擦因素进行动态调整,获得最佳的轧制力计算模型。仿真实验结果表明:采用优化后模型,各机架设定轧制力与实际值偏差不超过2.12%,其标准差由优化前的10.4%降至1.2%。生产实践证明:轧制力模型优化后带钢头部厚度超差长度小于20 m的比例,从优化前的35.84%增加到至60.2%,证明该方法能显著提高轧制力模型预报精度,从而提高带钢成材率。

某酸轧机组精轧F₄机架压力传感器安装在液压阀台处,阀台距离压下油缸有较长管路而存在压力损失,导致出现压力测量偏差,从而影响轧制力的计算精度,而轧制力的计算精度直接影响到板形与板厚的控制精度。针对该问题,本文建立了管路压力损失模型,并通过仿真与实验验证了压力损失模型的准确性;随后,建立了考虑压力损失的轧制力补偿模型,分析计算了阀台处压力与液压缸压力的偏差,通过轧制力补偿模型弥补了轧制力偏差。相比未补偿之前,补偿以后的轧制力计算值平均误差由补偿前的3%降低至0.8%,提高了该酸轧机组轧制力计算精度。

将轧件的变形抗力计算与轧机辊系弹性变形的有限元计算相结合,建立了森吉米尔二十辊轧机轧制硅钢薄带板形控制模型。通过预设轧件板形计算的轧件变形抗力以及在该轧机轧制力作用下轧机辊系之间的弹性变形迭代计算,确定了支撑辊辊缝形状(ASU)调整和一中间锥辊锥度变化对轧件板形的影响规律。研究结果表明:支撑辊中部ASU调整主要对轧件宽度中心0.6 m的区域产生影响,对边部0~0.2 m区域几乎无影响;支撑辊两端ASU调整对轧件边部有影响,对轧件中间部分同样也会产生影响;增大中间辊锥度对改善距轧件边部0~0.15 m的板凸度有显著效果。通过优化计算辊系ASU调整和中间辊轴向横移量,使森吉米尔二十辊轧机轧制的薄带硅钢横向同板差平均下降超过25%,其生产的0.25 mm厚度薄带硅钢板形控制达到8 IU以下,有效提高了二十辊轧机其轧制硅钢薄带的板形控制能力。

带钢冷轧过程中张力能够改变带钢的变形抗力,引起厚度变化,而带钢压下量变化又将引起带钢张力改变,在张力和厚度相互影响下产生张力-厚度耦合波动。张力-厚度耦合波动是带钢冷轧生产中的常见问题,直接影响产品厚度精度和机组稳定运行。本文针对森吉米尔二十辊可逆冷轧机在薄带轧制中频繁出现张力-厚度耦合波动的问题,研究了厚度控制、张力控制和厚度自动控制(AGC)惯性补偿功能的结构原理, 得到入口带钢线速度突变是产生张力弹性振荡的起因,张力弹性振荡与AGC辊缝调节相互作用,导致张力和厚度耦合波动,因此轧制过程必须保持AGC惯性转矩补偿调节全程有效。为此,推导出AGC惯性补偿转矩计算过程,分析了AGC惯性转矩补偿失效的原因,通过优化开卷传动转矩死区参数和提高薄规格带钢尾部轧制阶段的张力设定,确保了AGC惯性转矩补偿在轧制全程有效,消除了张力-厚度耦合波动;同时,采用变速积分控制算法,消除了张力弹性振荡,提升了张力闭环控制精度。系统优化后,薄规格带钢轧制过程中张力-厚度耦合波动得到了明显抑制,稳态张力控制精度±3%,厚度控制精度±2 μm。

针对彩涂板表面缺陷检测中复杂花纹干扰与实时性需求的双重挑战,本文提出一种基于跨层注意力模糊的无监督彩涂板缺陷检测方法。通过构建动态模糊调节机制,结合图像局部梯度信息自适应优化模糊参数,在抑制背景噪声的同时保留缺陷边缘特征;设计了跨层注意力特征增强网络,融合多尺度特征并自适应加权,显著提升了对微小缺陷和一般缺陷的敏感度;引入对抗性训练框架,实现无监督特征分布对齐,降低了对标注数据的依赖。实验结果表明:该方法在彩涂板表面缺陷检测中准确率达98.21%,误报率降至1.2%,4 K图像处理时延为32 ms,微缺陷(小于0.2 mm)召回率达96.12%,一般缺陷(0.2 mm及以上)召回率达98.32%,复杂纹理场景下鲁棒性达95.67%;在拉丝、斑点、磨砂缺陷检测任务中,综合性能显著优于对比模型,其中拉丝、斑点、磨砂缺陷检测准确率分别达96.55%、95.89%、97.21%。该方法通过动态模糊与跨层注意力机制的协同作用,解决了传统算法在纹理-缺陷解耦与实时性平衡上的瓶颈,为工业场景下高精度实时检测提供了可行方案。

带钢表面缺陷的有效检测对于保证产品质量具有重要意义,然而,由于低对比度和小目标尺度,现有检测方法往往面临检测精度不足的问题。为此,提出一种基于语义增强与局部注意力机制的带钢表面缺陷检测算法(Scale Aware and Local Attention Detection, SALADet)。首先,在主干网络中嵌入语义交互增强模块,挖掘并强化深度特征图中的高级语义信息,提升网络区分背景和缺陷的能力。其次,在网络的颈部结构中引入局部注意力金字塔模块,增强小目标的特征提取能力,从而提高对小尺度目标的检测精度。为了进一步提高检测性能,SALADet算法采用了解耦检测头,有效缓解了分类与回归任务之间的冲突,提高了整体检测精度。在NEU-DET数据集上的实验结果表明:SALADet算法的平均精度均值达到79.4%,相较于Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLOv8和CenterNet等算法,分别提升4.7%、14.1%、4.5%、4.6%和6.1%。此外,SALADet算法的推理速度达到每秒84.7帧,展现出优异的实时性和实用性。

在热轧过程中,钢坯位置定位至关重要,可以实现自动化的钢坯位置检测,从而提高生产效率和质量控制。但实际生产过程中,由于钢坯生产环境恶劣,造成钢板定位检测困难。针对上述问题,提出一种稳定的Yolov8钢坯检测算法:提出混合注意力机制网络,解决了金字塔网络中浅层特征丢失的问题,增加网络学习局部特征的能力,轻量化模型,提升检测精度。实施方法为:首先在网络中引入注意力模块,提高对图像细节特征信息的保留能力,提升目标的整体检测精度;其次,设计NPANet特征融合结构,加强对图像的多尺度特征融合能力;然后,改进卷积模块,轻量化网络模型;最后,改进损失函数,提高了算法的回归性能,降低稳定框生成误差。实验结果表明:改进的NDS-yolov8模型相比于初始网络结构,其权重文件大小由6.2 MB变为4.6 MB、浮点运算性能由8.1 GFLOPS变为6.4 GFLOPS、不同I_oU值时的平均精度(P_mA@[0.5∶0.95])提升0.5%。与实际场景中的真实值相比,NDS-yolov8网络模型在精度上相较于原始Yolov8网络模型误差显著降低,能够更准确地估计钢坯的实时位置,从而有效提升钢坯检测与定位的性能。

由于加热炉工序生产环境恶劣、控制系统耦合因素众多,始终是产线自动化程度薄弱的环节,影响产线智能化、数字化的进程。随着大数据技术的不断更新和发展,也逐步进入冶金工业领域,旨在采用数据挖掘技术,建立基于数据驱动的数学模型,以突破传统模型瓶颈。本文介绍了某场景基于大数据平台的加热炉燃烧智能控制系统的构建,采用大数据算法对加热炉燃烧过程进行智能优化控制,提高加热炉控制精度,炉温智能控制在线率不小于93%,出炉板温控制精度(±12 ℃)达93.2%,降低燃耗3.5%,从而实节能降耗、改善产品质量的目的。

针对带钢酸洗温度控制过程中,模糊PID易受噪音干扰、模糊规则匹配性差及系统适应性降低等问题的影响,本文提出了一种基于局域离群因子(Local Outlier Factor,LOF)、卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)与鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化模糊PID的控制策略。首先,应用LOF与平均值法检测并修正传感器的异常温度值,减小异常值对系统的影响;然后,通过KF对多组传感器数据融合,降低噪音和扰动的影响;最后,采用WOA优化模糊PID,减少对人工经验的依赖并提升温度控制的精准度。通过系统仿真软件验证,本方案与常规PID控制、模糊PID控制相比,调节时间缩短了30.2%和17.3%,超调量减少了2.56%和1.88%,同时在准确性、鲁棒性和扰动过滤方面均显著提升,优化了带钢酸洗过程中的温度控制的整体效果。本研究不仅对保证酸洗过程可持续性、提升生产效率及降低成本具有重要意义,还为其他领域PID控制系统的改进提供了有价值的参考。

废钢等级判定是实现钢铁合理循环利用的关键环节。针对现有废钢判定方法检测精度不足、效率较低等问题,本文提出了一种基于改进DeepLabv3+卷积神经网络的废钢智能判定算法,该算法在空洞空间金字塔池化(ASPP)层后增加混合注意力机制,并使用深度条带空洞卷积代替ASPP层中部分空洞卷积;通过构建不同料型、不同视角、不同时间段等实际场景的废钢堆图像数据集,训练获得了废钢智能判定模型。改进型算法能有效提升网络的检测精度,在以ResNet作为主干网的对照组中,平均交并比m_IoU提升约2.54%,在以Xception作为主干网的对照组中,m_IoU提升约4.42%,有效提高了废钢语义分割精度;通过厚度和距离两因素建立转换模型,完成各类废钢在图片中占据的像素点占比到实际质量占比的转换,并使用全连接网络方式将算法得出的结果和工人实际结果进行拟合。本文使用大量数据对所提出的模型进行实验,实验结果表明:本文模型判定精度能够达到93.75%,明显优于现有方法,并且能够满足实际生产需要。

针对工业轴承故障诊断中跨域数据分布差异显著、标注数据稀缺及传统域自适应方法忽视子域边界信息的问题,提出了一种基于分类性差异对抗自适应网络的无监督轴承故障诊断方法。该方法创新性地融合了子域边界精细化对齐机制,通过结合一维卷积神经网络与门控循环单元的混合架构协同建模局部时频特征与长程时序依赖性,显著提升了跨域特征一致性;设计了对抗自适应特征生成器-判别器网络,引入了动态博弈机制优化训练过程,并利用L₂范数约束强制潜在空间几何一致性,有效抑制了噪声干扰并实现了域不变特征的高效生成;构建了多模态故障分类框架,采用注意力加权的非线性融合策略动态整合振动信号时频特性变化,提升了复杂故障模式的分类精度。在CWRU轴承数据集上的实验验证表明:模型在包含不同转速(1 797、1 772、1 750 r/min)和故障程度(0.177 8、0.355 6、0.533 4 mm)的C₁~C₆、C₇~C₁₂、C₁₃~C₁₈实验组中均表现优异,故障平均识别准确率分别达到91.52%、94.65%和91.40%,显著优于REB-ADDA、MsDCNs、SDA和ISAMCN等对比模型;在超参数配置学习率0.001、批量大小64时,C₁~C₆组故障平均识别准确率高达98.7%,较最优基线模型提升6.2%,最高精准率98.5%、召回率98.2%、F1-score98.3%等指标均表现突出;t-SNE可视化结果清晰显示不同故障类簇边界分明,内圈与滚动体故障特征分离显著,有效证明模型的特征判别能力与可解释性,为工业轴承智能运维提供了高精度、强鲁棒性的解决方案。

针对森吉米尔轧机轧辊受交变接触应力作用而产生疲劳失效的问题,本文研究了轧辊接触应力分布和疲劳失效的机理。基于影响函数法建立了轧辊辊间受力计算模型,采用损伤力学局部应力-应变法建立了疲劳裂纹萌生寿命模型,运用断裂力学裂纹生长速率法建立了疲劳裂纹扩展寿命模型,并融入实时生产数据,开发了轧辊疲劳寿命预测模型系统。系统可根据轧辊内部疲劳分布,合理制定磨削量,去除超限疲劳层,保障轧辊上机安全,有效提升了轧制公里数,对实现精准磨辊、精准备辊和精准用辊具有重要意义。

由于工业用输送带需要长期高负荷运转等因素,散料上运带式输送机断带事故时有发生。断带监测保护系统主要适用于监控到断带事故发生时,对下滑断带的捕捉以防止其造成重大经济损失、人身伤亡事故。通过对既有的有代表性的断带监测保护技术的优缺点进行解析,分析了断带监测保护技术所需要聚焦的关键需求与痛点问题,设计了新型解决方案,应用新型断带保护系统能够提高带式输送机区域安全系数与运行稳定性和效率。带式输送机系统投用新型保护系统,经数字化改造后能够较便捷地对接厂内生产管理系统为其提供数据支持,可按照带式输送机智能一体化平台思路对带式输送机系统进行升级换代改造,以提高整体生产效率。

为了解决连续热镀锌辊涂处理过程人工干预过多而产生大量降级品的问题,以某热镀锌机组镀后化学辊涂机为研究对象,首先针对工业生产过程中镀后辊涂处理复杂多变的特征,形成了基于现有辊涂机能力的自动控制提升方案;其次构建了基于工业生产多因素耦合的控制模型,开发了压力及位置双重柔性控制模块,满足了辊涂处理过程高精度调整的要求;最后建立了自动控制系统核心数据库,优化了系统联动程序及传动控制参数,同时将该技术应用到某热镀锌辊涂处理机,辊涂机自动化率每月均达到90%以上,减少了人为操作且降低了废品率,保证了通卷带钢膜重的精准可调及均匀性,满足了下游客户对热镀锌产品表面辊涂质量的要求,提升了辊涂机自动控制水平,创造了可观的经济效益和社会效益。

针对现有冷轧光整机组人工干预过多造成大量降级品的问题,首先解析了现有光整机组的控制系统及核心数据库,形成了光整机组自动控制提升技术方案;其次,确定了恒伸长率及恒轧制力模式交替控制策略,完善了逻辑控制及执行控制模块自动功能,完成了控制系统核心数据库的拓展及精细化管控;最后,优化了恒伸长率及恒轧制力过程调整程序,制定了光整机组板形前馈预设参数及反馈闭环控制调节机制,完成了光整机组板形自动控制功能。将此研究应用于现场工业化生产,实现了光整机组基于在线数据的自动控制,机组自动化率提高到90%以上,减少人为操作且降低废品率。

L₂系统辊缝计算模型是热轧中厚板厚度控制的基础,尤其是采用反馈压力AGC控制时,L₂系统辊缝计算模型设定精度会影响中厚板头部厚度和通板厚度,进而影响中厚板成材率。某2 680 mm半连轧粗轧机采用压力反馈式AGC控制系统,存在轧制不锈钢中厚板厚度精度低的问题。为此,利用中间坯轧制过程数据和测厚仪实测冷态厚度数据进行多元拟合回归,针对异板差形成原因选取16项指标进行中间坯冷态厚度的相关性分析和通径分析。结果表明:各因素对中间坯冷态厚度的影响存在共线效应,设定辊缝、轧辊单位轧制块数、板坯出炉温度3个因素是中厚板轧制过程中异板差的主要影响因素。基于中间坯冷态厚度的3个关键影响因素进行多元拟合回归建模,将拟合回归模型用于R₇机架辊缝修正。经大量生产实践,拟合回归模型能够大幅提高R₇机架辊缝设定精度,使中厚板厚度命中率从84.47%提高至98.92%。