Статті

Автоматична компенсація ексцентриситету прокатних валків за обмеженої швидкодії гідравлічних натискних пристроїв

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2025

Останнє оновлення: 25 лютого 2025

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 23

Authors:

О.О.Бойко, orcid.org/0000-0002-9714-2843, Національний технічний університет “Дніпровська політехніка”, м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В.М.Куваєв, orcid.org/0000-0001-6329-071X, Національний технічний університет “Дніпровська політехніка”, м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О.Ю.Потап*, orcid.org/0000-0001-8643-0228, Український державний університет науки і технологій, м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М.О.Потап, orcid.org/0009-0000-1116-6020, Український державний університет науки і технологій, м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М.О.Рибальченко, orcid.org/0000-0001-5162-5201, Український державний університет науки і технологій, м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2025, (1): 082 - 089

https://doi.org/10.33271/nvngu/2025-1/082

Abstract:

Мета. Зменшення відхилення вертикального розміру (товщини) листового прокату від заданого значення за рахунок підвищення точності та скорочення часу налаштування підсистеми компенсації ексцентриситету прокатних валків. Обґрунтування методу компенсації ексцентриситету, що базується на алгоритмі активного пошуку для винайдення дійсних параметрів ексцентриситету в режимі реального часу з урахуванням фактичної швидкодії гідравлічних натискних пристроїв (ГНП), та дослідження його ефективності шляхом імітаційного комп’ютерного моделювання.

Методика. Дослідження базувалися на аналітичному визначенні частотних характеристик AGC-системи листової прокатки, що враховує фактичну швидкодію ГНП прокатної кліті, та на створеній комплексній моделі процесу листової прокатки у кліті кварто з ГНП пересування валків і системою автоматичного регулювання товщини (САРТ) з компенсацією ексцентриситету. Дослідження здійснювали шляхом зіставлення результатів компю­тер­но­го імітаційного моделювання роботи удосконаленої САРТ, алгоритм якої враховував швидкодію ГНП, з показниками роботи попередньої системи, що її не враховувала.

Результати. Встановлено, що в умовах AGC‑ре­гу­лю­ван­ня товщини прокату виміряна амплітуда змінної складової товщини не співпадає з амплітудою ексцентриситету через кінцеву швидкодію ГНП. Аналітично визначені частотні характеристики AGC-системи, що враховують фактичну швидкодію ГНП прокатної кліті. Обґрунтована удосконалена процедура визначення фактичної амплітуди ексцентриситету в реальному часі, що передбачає застосування короткочасного зменшення швидкості ГНП на початковій ділянці прокату. Запропонована структура автоматизованої системи управління для практичної реалізації зазначеної процедури. Доведено, що запропоновані рішення дозволяють утричі зменшити спричинену ексцентриситетом різнотовщинність прокату порівняно з відповідним показником роботи відомих систем компенсації ексцентриситету з AGC-ре­гу­лю­ванням товщини прокату.

Наукова новизна. Установлено вплив швидкодії ГНП на точність AGC-систем регулювання товщини прокату. Виявлена наближена до лінійної залежність відношення амплітуди спричинених ексцентриситетом коливань товщини прокату до амплітуди коливань міжвалкового зазору від частоти обертання валків і швидкості ГНП в умовах регулювання товщини прокату за AGC-алгоритмом. Обґрунтована удосконалена процедура визначення фактичної амплітуди ексцентриситету в реальному часі.

Практична значимість. Полягає в обґрунтуванні ефективності впровадження удосконаленого активного пошукового алгоритму визначення параметрів ексцентриситету прокатних валків в умовах обмеженої швидкодії ГНП у режимі реального часу, який дозволяє втричі зменшити спричинену ексцентриситетом валків прокатної кліті квадро різнотовщинність прокату порівняно з відповідним показником роботи відомих систем AGC-регулювання товщини листового прокату й забезпечити виробництво прокату високої точності на листопрокатних станах України.

Ключові слова: регулювання товщини прокату, AGC-алгоритм, ексцентриситет валків, гідравлічний натискний пристрій, імітаційне моделювання

References.

1. Prinz, K., Steinboeck, A., Müller, M., Ettl, A., Schausberger, F., & Kugi, A. (2019). Online parameter estimation for adaptive feedforward control of the strip thickness in a hot strip rolling mill. Journal of Manufacturing Science and Engineering. https://doi.org/10.1115/1.4043575.

2. Kexin, Y., Gang, Z., & Zhe, Y. (2023). Roll Eccentricity Detection and Application Based on SFT and Regional DFT. Nonlinear Model-Based Fault Detection for Industrial Applications. https://doi.org/10.3390/s23167157.

3. Wehr, M., Stenger, D., Schatzler, S., Beyer, R., & Abel, D. (2020). Online Model Adaptation in Cold Rolling for Improvement of Thickness Precision. 21 ^st IFAC World Congress. Berlin, Germany, (pp. 12-17). https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2776.

4. Yang, X., Luo, H., Krueger, M., Ding, S.X., & Peng, K. (2016). Online Monitoring System Design for Roll Eccentricity in Rolling Mills. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 4(63). https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2442223.

5. Imanari, H., & Koshinuma, K. (2011). Roll Eccentricity Control Using Identified Eccentricity of Top/Bottom Rolls by Roll Force. Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, 46, 525-531. https://doi.org/10.9746/sicetr.46.525.

6. Vuksanovic, B., & Bousbaine, А. (2013). Intelligent Control of Aluminium Rolling Mills Using Two Dimensional Adaptive Filters. International Journal of Modeling and Optimization, 3(5), 412-417. https://doi.org/10.7763/IJMO.2013.V3.310.

7. Gao, S., Xu, L., Li, Y., & Ji, J. (2022) Roll eccentricity extraction and compensation based on MPSO-WTD and ITD. PLoS ONE, 17(2). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259810.

8. Wehr, M., Stockert, S., Abel, D., & Hirt, G. (2018). Model predictive roll gap control in cold rolling with piezoelectric actuators. IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA). https://doi.org/10.1109/CCTA.2018.8511333.

9. Waleed, I. Hameed, & Khearia, A. Mohamad (2014). Strip Thickness Control of Cold Rolling Mill with Roll Eccentricity Compensation by Using Fuzzy Neural Network. Engineering, 6(1). https://doi.org/10.4236/eng.2014.61005.

10. Zheng, G., Ge, L.H., Shi, Y.Q., Li, Y., & Yang, Z. (2018). Dynamic rolling force prediction of reversible cold rolling mill based on bp neural network with improved pso. In 2018 Chinese Automation Congress (CAC), IEEE. https://doi.org/10.1109/CAC.2018.8623139.

11. Wehr, M., Schätzler, S., Abel, D., & Hirt, G. (2020). Model Predictive Control of an Overactuated Roll Gap with a Moving Manipulated Variable. 2020 American Control Conference (ACC). https://doi.org/10.23919/ACC45564.2020.9147360.

12. Wehr, M., Stenger, D., Schätzler, S., Beyer, R., Abel, D., & Gerhard, H. (2020). Online Model Adaptation in Cold Rolling for Improvement of Thickness Precision. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 10372-10379. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2776.

13. Potap, O., Zinchenko, M., Rybalchenko, M., & Potap, M. (2018). Computer simulation of the automated system for compensating the eccentricity of rolling rolls. System technologies, 2(115), 75-83.

14. Potap, O., Zinchenko, M., Piven, V., & Potap, O. (2020). The method of automatic adjustment of the strip thickness with compensation of the eccentricity of rolling rolls. Patent UA No. 122616 C2.

15. Yang, Z., Liu, D., & Zheng, G. (2022). Roll Eccentricity Signal Detection and Its Engineering Application Based on SFFT-IAA. Applied Sciences, 12, 8913. https://doi.org/10.3390/app12178913.

16. Prinz, K., Steinboeck, A., Müller, M., Ettl, A., Schausberger, F., & Kugi, A. (2019). Online parameter estimation for adaptive feedforward control of the strip thickness in a hot strip rolling mill. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 7(141). https://doi.org/10.1115/1.4043575.

17. Potap, O., & Ivanichik, A. (2022). The accuracy of rolling thickness adjustment in conditions of high-frequency disturbances taking into account the speed of roll setting devices. Fundamental and applied problems of ferrous metallurgy, 36, 299-307. https://doi.org/10.52150/2522-9117-2022-36-299-307.

• < Попередня
• Наступна >