WO1999013999A1 - Verfahren und einrichtung zur kühlung von metallen in einem hüttenwerk - Google Patents
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Definitions
- the invention relates to a method and a device for cooling steel strips at the exit of a finishing block in a rolling mill, the cooling being carried out by means of a temperature model of the steel strip to be cooled or the cooling device.
- a temperature model of the steel strip to be cooled or the cooling device To e.g. To regulate the outlet temperature of a steel strip, it is necessary to predict the expected outlet temperature for a given cooling by means of a temperature model and to regulate the cooling with this predicted value. A control intervention to influence the outlet temperature at the point in time at which the outlet temperature can be measured is no longer possible, because at this point the metal has already left the cooling section.
- the quality of the temperature control essentially depends on the precision of the values supplied by the temperature model. It is therefore important that the temperature model models the thermal conditions in the metal and the cooling process well. However, it has been shown that with the large number of parameters of such a temperature model, a good adaptation to the real cooling conditions is very difficult.
- the object is achieved according to the invention by a method according to claim 1 or a device according to claim 11.
- the cooling is set as a function of the temperature of the metal or steel strip in such a way that it reaches a desired target temperature, and the temperature of the metal or steel strip is determined using a temperature model or is estimated, and the parameters of the temperature model, in particular heat transfer coefficients, specific heat and thermal conductivity of the metal or correction values for parameters of the temperature model, are determined by means of a neural network. In this way, the parameters of the cooling model can be calculated particularly precisely. If the cooling is set as a function of the outlet temperature of the metal or steel strip from the finished block, which is determined or estimated using the temperature model, this results in a particularly precise regulation of the outlet temperature of the metal or steel strip.
- correction values for the parameters of the temperature model are determined instead of the parameters of the temperature model, it has proven to be particularly advantageous to multiply correction values for the parameters of the temperature model by the corresponding parameters of the temperature model, the result being a corrected parameter of the temperature model.
- corrected parameters of the temperature model can also be determined directly by the neural network.
- the neural network forms the parameters of the temperature model or the correction values for the parameters of the temperature model as a function of at least one of the sizes strip thickness, strip width, strip temperature before the cooling section, strip temperature after the cooling section, strip speed, temperature of the coolant, in particular cooling water , and the sum of the alloy proportions, carbon, manganese, chromium, silicon, niobium and titanium being taken into account in particular. It has also proven to be advantageous to adapt the neural network to the actual process by means of online adaptation.
- the method according to the invention and the device according to the invention have proven to be particularly advantageous when used for the cooling of metal sheets which are wound onto a reel after they have left a cooling section, since it is particularly important during reeling that the reeled-up metal has the right temperature. If there are too large deviations from the desired target temperature, the quality of the metal is impaired.
- FIG. 1 shows a device for cooling a metal strip 2 shows an advantageous structure of the cooling method according to the invention
- FIG. 1 shows a device for cooling a steel or metal strip 1, 2, 3, which runs out of a finishing train 8 in the direction of the arrow identified by reference number 4 and that is wound on a reel 5.
- a cooling section which has cooling nozzle arrangements 6 and 7, lies between the finishing train 8 and the reel 5. Coolant, in particular water, emerges from the cooling nozzles, by means of which the steel strip 1, 2, 3 is cooled.
- the cooling nozzle blocks 6 and 7 are controlled or regulated by means of a computing device 90 to which they are connected by means of a data line 92.
- the computing device 90 also receives measured values about the outlet temperature of the metal strips 3, which is measured by means of a measuring device 91.
- the computing device 90 can be made in one or more pieces.
- the regulation or control of the outlet temperature of the metal strip is a temperature model, a neural network for correcting selected parameters of the temperature model and the adaptation of a neural network for correcting parameters of the temperature model on one and the same hardware Platform implemented.
- these tasks are only partially implemented on the same hardware. It is advantageously provided that all parameters of the temperature model are not necessarily corrected by means of the neural network. In some cases it is sufficient to correct only a few parameters of the correction model, in particular the heat transfer coefficient between metal and coolant. Provision can also be made to optimize the temperature model beforehand using genetic algorithms.
- a cooling section 16, into which metal 17 runs and cooled metal 18 runs out, is regulated by means of a control 9, which specifies setpoints 13 for cooling. These setpoints 13 for the cooling are regulated by the control 9 as a function of the desired setpoint outlet temperature 19 of the cooled metal 18 and an estimated outlet temperature 10 of the metal 18.
- the estimated outlet temperature 10 is determined by means of a temperature model 11 as a function of the setpoints 13 for cooling.
- the parameters of the temperature model are corrected using correction values 14 or corrected parameters 14 of the temperature model 11 are determined. All parameters of the temperature model 11 can be corrected. However, it has proven to be advantageous to correct only a selection of parameters of the temperature model 11.
- the correction values 14 of the parameters of the temperature model 11 are formed as a function of the input variables 15 of a neural network 12.
- the input variables 15 of the neural network can be parameters of the metal or the cooling section, such as the strip thickness, the strip width, the strip temperature before the cooling section, the strip temperature after the cooling section, the strip speed, the temperature of the cooling water, alloy fractions, in particular of carbon, manganese, Chromium, silicon, niobium or titanium, as well as the sum of all alloys.
- the parameters can be measured variables, such as the strip temperature before the cooling section, the strip temperature after the cooling section or the temperature of the cooling water, or data that come from a higher-level system and are stored, for example, in pass schedules.
- Such sizes which are known to a higher-level system, are, for example, the strip thickness, the strip width, the strip speed and the alloy proportions.
- the neural network has a layer with input nodes 20, a layer with hidden nodes 21 and a layer with output nodes 22.
- the inputs for the input nodes 20 can be the bandwidth, the strip thickness, the strip temperature before the cooling section, the strip temperature after the cooling section, the strip speed and the alloy components.
- An output node 22 is provided in the present exemplary embodiment. This outputs, for example, a corrected heat transfer coefficient or a corresponding correction value.
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Abstract
Verfahren und Einrichtung zur Kühlung von Metall- bzw. Stahlbändern am Ausgang eines Fertigblocks einer Walzstrasse, wobei die Kühlung in Abhängigkeit der Temperatur des Metall- oder Stahlbandes derart eingestellt wird, dass es eine gewünschte Solltemperatur erreicht, wobei die Temperatur des Metall- oder Stahlbandes mittels eines Temperaturmodells ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, und wobei die Parameter des Temperaturmodells, insbesondere Wärmeübergangskoeffizienten, spezifische Wärme und Wärmeleitfähigkeit des Metalls bzw. Korrekturwerte für Parameter des Temperaturmodells, mittels eines neuronalen Netzes ermittelt werden.
Description
Beschreibung
Verfahren und Einrichtung zur Kühlung von Metallen m einem Hüttenwerk
Die Erfindung betrifft ein Verfahren bzw. eine Einrichtung zur Kühlung von Stahlbandern am Ausgang eines Fertigblocks in einer Walzstraße, wobei die Kühlung mittels eines Temperaturmodells des zu kühlenden Stahlbandes bzw. der Kühlemπchtung erfolgt. Um z.B. die Auslauftemperatur eines Stahlbandes zu regeln ist es notwendig, die zu erwartende Auslauftemperatur bei vorgegebener Kühlung mittels eines Temperaturmodells vorherzusagen und mit diesem Vorhersagewert die Kühlung zu regeln. Ein Regeleingriff zur Beeinflussung der Auslauf empera- tur zu dem Zeitpunkt, an dem die Auslauftemperatur meßbar ist, ist nicht mehr möglich, denn zu diesem Zeitpunkt hat das Metall bereits die Kuhlstrecke verlassen.
Es hat sich gezeigt, daß die Qualität der Temperaturregelung wesentlich von der Präzision der von dem Temperaturmodell gelieferten Werte abhangt. Deshalb ist es wichtig, daß das Temperaturmodell die thermischen Verhaltnisse m Metall sowie des Kühlvorgangs gut modelliert. Es hat sich jedoch gezeigt, daß bei der Vielzahl der Parameter eines derartigen Tempera- turmodells eine gute Adaption an die realen Kühlverhältnisse sehr schwierig ist.
Entsprechend ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren bzw. eine Einrichtung anzugeben, die es ermöglicht, die Kühlung von Stahlb ndern am Ausgang eines Fertigblocks derart zu verbessern, daß die Abweichung der Temperatur des Metalls von einer gewünschten Solltemperatur gegenüber dem bekannten Kuhlverfahren verringert wird. So ist es z.B. wünschenswert, die Abweichung der Auslauftemperatur eines Metalls aus einer
Kühlstrecke von einer vorgegebenen gewünschten Solltemperatur möglichst gering zu halten.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 bzw eine Einrichtung gemäß Anspruch 11 gelost.
Dabei wird zur Kühlung von Metall- bzw. Stahlbändern am Ausgang eines Fertigblocks einer Walzstraße die Kühlung m Abhängigkeit der Temperatur des Metall- oder Stahlbandes derart eingestellt, daß es eine gewünschte Solltemperatur erreicht, und wobei die Temperatur des Metall- oder Stahlbandes mittels eines Temperaturmodells ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, und wobei die Parameter des Temperaturmodells, insbesondere Warmeübergangskoefflzienten, spezifische Wärme und Wärmeleit- fahigkeit des Metalls bzw. Korrekturwerte für Parameter des Temperaturmodells, mittels eines neuronalen Netzes ermittelt werden. Auf diese Weise lassen sich die Parameter des Kühlmodells besonders präzise errechnen. Wird die Kühlung m Abhängigkeit der Auslauftemperatur des Metall- bzw. Stahlbandes aus dem Fertigblock, die mittels des Temperaturmodells ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, eingestellt, so ergibt sich eine besonders präzise Regelung der Auslauftemperatur des Metall- bzw. Stahlbandes.
Werden anstelle der Parameter des Temperaturmodells Korrekturwerte für die Parameter des Temperaturmodells bestimmt, so hat es sich als besonders vorteilhaft erwiesen, Korrekturwerte für die Parameter des Temperaturmodells mit den entsprechenden Parametern des Temperaturmodells zu multiplizieren, wobei das Ergebnis ein korrigierter Parameter des Temperaturmodells ist. Alternativ können korrigierte Parameter des Temperaturmodells auch direkt durch das neuronale Netz ermittelt werden .
In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung bildet das neuronale Netz die Parameter des Temperaturmodells bzw. die Korrekturwerte für die Parameter des Temperaturmodells in Abhängigkeit zumindest einer der Größen Banddicke, Bandbreite, Bandtemperatur vor der Kühlstrecke, Bandtemperatur nach der Kühlstrecke, Bandgeschwindigkeit, Temperatur des Kühlmittels, insbesondere Kühlwassers, sowie der Summe der Legierungsanteile, wobei insbesondere Kohlenstoff, Mangan, Chrom, Silizium, Niob und Titan berücksichtigt werden. Es hat sich weiter- hin als vorteilhaft erwiesen, das neuronale Netz durch online Adaption an das tatsächliche Prozeßgeschehen zu adaptieren .
Das erfindungsgemäße Verfahren bzw. die erfindungsgemäße Ein- richtung hat sich besonders vorteilhaft bei der Verwendung für die Kühlung von Blechen, die nach Auslauf aus einer Kühlstrecke auf einen Haspel aufgehaspelt werden, erwiesen, da es beim Haspeln besonders wichtig ist, daß das aufgehaspelte Metall die richtige Temperatur hat. Bei zu großen Ab- weichungen von der gewünschten Solltemperatur kommt es zu Beeinträchtigungen der Qualität des Metalls.
Weitere Vorteile und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Unteransprüchen. Im einzelnen zeigen:
FIG 1 eine Einrichtung zum Kühlen eines Metallbandes FIG 2 eine vorteilhafte Struktur des erfindungsgemäßen Kühlverfahrens
FIG 3 ein neuronales Netz
FIG 1 zeigt eine Einrichtung zum Kühlen eines Stahl- bzw. Metallbandes 1, 2, 3, das aus einer Fertigstraße 8 in Richtung des mit Bezugszeichen 4 gekennzeichneten Pfeils ausläuft und
das auf einen Haspel 5 aufgewickelt wird. Zwischen der Fer- tigstraße 8 und dem Haspel 5 liegt eine Kühlstrecke, die Kühldüsenanordnungen 6 und 7 aufweist. Aus den Kühldüsen tritt Kühlmittel, insbesondere Wasser, aus, mittels dessen das Stahlband 1, 2, 3 gekühlt wird. Die Kühldüsenblöcke 6 und 7 werden mittels einer Recheneinrichtung 90, mit der sie mittels einer Datenleitung 92 verbunden sind, gesteuert oder geregelt. Dazu erhält die Recheneinrichtung 90 außerdem Meßwerte über die Auslauftemperatur der Metallbänder 3, die mittels eines Meßgeräts 91 gemessen wird. Die Recheneinrichtung 90 kann ein- oder mehrstückig ausgeführt sein. Bei einstückiger Ausführung der Recheneinrichtung 90 ist die Regelung bzw. die Steuerung der Auslauftemperatur des Metallbandes , ein Temperaturmodell, ein neuronales Netz zur Korrektur von ausgewahl- ten Parametern des Temperaturmodells sowie die Adaption eines neuronalen Netzes zur Korrektur von Parametern des Temperaturmodells auf ein und derselben Hardware-Plattform implementiert. Es kann jedoch auch vorgesehen werden, diese Aufgaben nur zum Teil auf ein und derselben Hardware zu implementie- ren . Vorteilhafterweise wird vorgesehen, nicht zwingend alle Parameter des Temperaturmodells mittels des neuronalen Netzes zu korrigieren. Es ist zum Teil ausreichend, nur einige Parameter des Korrekturmodells, insbesondere den Wärmeübergangs- koeffizienten zwischen Metall und Kühlmittel zu korrigieren. Ferner kann vorgesehen werden, das Temperaturmodell mittels genetischer Algorithmen vorweg zu optimieren.
FIG 2 zeigt die Struktur des erfindungsgemäßen Kühlverfahrens. Dabei wird eine Kühlstrecke 16, in die Metall 17 ein- läuft und gekühltes Metall 18 hinausläuft, mittels einer Regelung 9 geregelt, die Sollwerte 13 für die Kühlung vorgibt. Diese Sollwerte 13 für die Kühlung werden von der Regelung 9 in Abhängigkeit der gewünschten Sollauslauf emperatur 19 des gekühlten Metalls 18 und einer geschätzten Auslauftemperatur 10 des Metalls 18 geregelt. Die geschätzte Auslauftemperatur
10 wird mittels eines Temperaturmodells 11 in Abhängigkeit der Sollwerte 13 für die Kühlung ermittelt. Die Parameter des Temperaturmodells werden mittels Korrekturwerten 14 korrigiert oder es werden korrigierte Parameter 14 des Temperatur- modells 11 ermittelt. Dabei können alle Parameter des Te pe- raturmodells 11 korrigiert werden. Es hat sich jedoch als vorteilhaft erwiesen, nur eine Auswahl von Parametern des Temperaturmodells 11 zu korrigieren. Besonders vorteilhaft ist es, den Wärmeübergangskoeffizienten von Metall, insbeson- dere Stahl, zum Kühlmittel Wasser zu korrigieren. In Ergänzung ist es vorteilhaft, auch die spezifische Wärme des Metalls bzw. des Kühlmittels sowie die Wärmeleitfähigkeit des Metalls zu korrigieren. Die Korrekturwerte 14 der Parameter des Temperaturmodells 11 werden in Abhängigkeit der Eingangs- großen 15 eines neuronalen Netzes 12 gebildet. Die Eingangsgrößen 15 des neuronalen Netzes können Kenngrößen des Metalls oder der Kühlstrecke sein, wie die Banddicke, die Bandbreite, die Bandtemperatur vor der Kühlstrecke, die Bandtemperatur nach der Kühlstrecke, die Bandgeschwindigkeit, die Temperatur des Kühlwassers, Legierungsanteile, insbesondere von Kohlenstoff, Mangan, Chrom, Silizium, Niob oder Titan, sowie die Summe aller Legierungen. Die Kenngrößen können Meßgrößen sein, wie z.B. die Bandtemperatur vor der Kühlstrecke, die Bandtemperatur nach der Kühlstrecke oder die Temperatur des Kühlwasser, oder Daten, die von einem übergeordneten System stammen und z.B. in Stichplänen abgelegt sind. Derartige Größen, die einem übergeordneten System bekannt sind, sind z.B. die Banddicke, die Bandbreite, die Bandgeschwindigkeit und die Legierungsanteile. Es hat sich aber auch gezeigt, daß an- stelle der Meßwerte für Bandtemperatur vor der Kühlstrecke und Temperatur des Kühlwassers entsprechende in einem übergeordneten System bekannte Sollwerte verwendet werden können.
FIG 3 zeigt ein neuronales Netz zur Ermittlung von korrigier- ten Parametern 14 des Temperaturmodells 11 bzw. zur Ermitt-
lung von Korrekturwerten 14 für die Parameter des Temperaturmodells. Das neuronale Netz weist eine Schicht mit Eingangs- knoten 20, eine Schicht mit verdeckten Knoten 21 sowie eine Schicht mit Ausgangsknoten 22 auf. Die Eingänge für die Ein- gangsknoten 20 können sein, die Bandbreite, die Banddicke, Bandtemperatur vor der Kühlstrecke, Bandtemperatur nach der Kühlstrecke, Bandgeschwindigkeit sowie Legierungsanteile. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel ist ein Ausgangsknoten 22 vorgesehen. Dieser gibt z.B. einen korrigierten Wärmeüber- gangskoeffizienten bzw. einen entsprechenden Korrekturwert aus. Für die Ermittlung mehrerer Parameter des Temperaturmodells bzw. entsprechender Korrekturwerte können separate neuronale Netze mit einem Ausgangsknoten oder ein neuronales Netz mit mehreren Ausgangsknoten vorgesehen werden.
Claims
1. Verfahren zur Kühlung eines Metall- bzw. Stahlbandes (1,2,3) am Ausgang eines Fertigblocks (8) einer Walzstraße,
5 wobei die Kühlung in Abhängigkeit der Temperatur des Metalloder Stahlbandes (1,2,3) derart eingestellt wird, daß es eine gewünschte Solltemperatur (19) erreicht, und wobei die Temperatur des Metall- oder Stahlbandes (1,2,3) mittels eines Temperaturmodells (11) ermittelt oder vorausgeschätzt wird, 0 d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e , daß Parameter (14) des Temperaturmodells (11), insbesondere Wärmeübergangskoeffizienten, spezifische Wärme und Wärmeleitfähigkeit des Metalls bzw. Korrekturwerte (14) für Parameter des Temperaturmodells (11) , mittels eines neuronalen Netzes 5 (12) ermittelt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Kühlung in Abhängigkeit der Auslauftemperatur (10) 0 des Metall- bzw. Stahlbandes (1,2,3) aus dem Fertigblock (8), die mittels des Temperaturmodells (11) ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, erfolgt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 , 5 d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß der Korrekturwert (14) für die Parameter des Temperaturmodells (11) mit dem zu korrigierenden Parameter des Tempera- εurmodells (11) multipliziert wird, wobei das Ergebnis ein korrigierter Parameter des Temperaturmodells (11) ist. C
4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, d a u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz (12) den korrigierten Parameter (14) des Temperaturmodells (11) bzw. den Korrekturwert (14) für den Parameter des Temperaturmodells (11) in Abhängigkeit zu-
mindest einer der Größen (15) Banddicke, Bandbreite, Bandtemperatur vor der Kuhlstrecke, Bandtemperatur nach der Kühlstrecke, Bandgeschwindigkeit, Temperatur des Kuhlmittels, insbesondere Kühlwassers, sowie der Summe der Legierungsan- teile bildet.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz (12) den korrigierten Parameter (14) des Temperaturmodells (11) bzw. den Korrekturwert (14) für den Parameter des Temperaturmodells (11) m Abhängigkeit der wichtigsten Legierungsanteile, insbesondere Kohlenstoff, Mangan, Chrom, Silizium, Niob und Titan, bildet.
6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz (12) den korrigierten Parameter (14) des Temperaturmodells (11) bzw. den Korrekturwert (14) für den Parameter des Temperaturmodells m Abhängigkeit der Band- breite, der Banddicke, der Bandgeschwindigkeit, der Temperatur des Kuhlmediums sowie der wichtigsten Legierungsanteilen bildet .
7. Verfahren nach Anspruch 6, a d u r c g e k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz (12) den korrigierten Parameter (14) des Temperaturmodells (11) bzw. den Korrekturwert (14) für den Parameter des Temperaturmodells (11) m Abhängigkeit der Bandtemperatur vor der Kuhlstrecke und der Bandtemperatur nach der Kuhlstrecke sowie der Summe aller Legierungsanteile bilde .
8. Verfanren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e , daß das neuronale Netz (12) ein Mutilayer-Percepron ist.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das Metall- bzw. Stahlband (1,2,3) m mehrere Bandab- schnitte, insbesondere 10 Bandabschnitte, unterteilt wird, denen jeweils ein eigenes neuronales Netz (12) zugeordnet wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz (12) durch on-line-Lernen adaptiert wird.
11. Einrichtung zur Kühlung eines Metall- bzw. Stahlbandes (1,2,3) am Ausgang eines Fertigblocks (8) einer Walzstraße, insbesondere zur Durchfuhrung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kühlung mittels einer Re- chenemrichtung (90) m Abhängigkeit der Temperatur des Metall- oder Stahlbandes (1,2,3) derart eingestellt wird, daß es eine gewünschte Solltemperatur (19) erreicht, und wobei die Temperatur des Metall- oder Stahlbandes (1,2,3) mittels eines auf der Recheneinrichtung (90) implementierten Temperaturmodells (11) ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinrichtung (90) die Parameter des Temperaturmodells (11), insbesondere Warmeubergangskoefflzienten, spezifische Warme und Wärmeleitf higkeit des Metalls bzw. Korrekturwerte für Parameter des Temperaturmodells (11), mittels eines neuronalen Netzes (12) ermittelnd ausgebildet ist.
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