宽厚板生产板形控制

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时间:2019-06-16

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1、宽厚板生产中的板形控制王朝明沙钢集团宽厚板二车间摘要:针对沙钢宽厚板二车间5000mm宽厚板生产产品的品种多、产品规格多的情况,分析了轧制规程分配和弯辊力等对板形、板凸度控制的影响,结合现场实际生产操作情况,提出了相应的板形、板凸度自适应政策,经济有效地提高轧机的板形控制能力。关键词:5000mm宽厚板轧机板形控制板凸度弯辊1前言板形精度是宽厚钢板的一项重要质量指标,也是决定其市场竞争力的重要因素。衡量板形精度的指标是板形和平直度,其控制精度对确保产品实物质量和提高成材率及其重要。近年来,液压系统的投入有效地降低了宽板厚尺寸的偏差,大大提高了宽厚板的纵向尺寸精度,基本满足了用户

2、的需求。然而在宽厚板的横向厚度差,即板凸度和板形的控制上,由于板形控制手段较少,很难满足用户对板形质量的要求。厚板轧机薄规格产品的轧制是衡量一个厚板厂板形控制水平的指标之一。文中针对沙钢宽厚板二车间的5000mm宽厚板轧机在生产10mm及以下规格钢板时,轧制过程中稳定性差,对生产组织和操作带来一定的难度,现针对5000mm轧机轧制规格生产存在的主要问题,结合实际生产情况,分析了宽厚板板形、板凸度控制的几种方法——轧制力调整(压下负荷分配)、工作辊和支承辊初始辊形设计和液压弯辊调整等。力求在现有轧机装备基础上,经济有效地提高轧机的板形控制能力,生产出板形优良的高附加值的宽厚板产品

3、。2宽厚板轧机板形控制工艺研究钢板的板形就是指钢板轧后所产生的波浪和瓢曲,即指钢板的翘曲程度。目前板形控制技术已经由初期的烫辊及加大轧辊直径等方法,发展到增加轧机刚度、完善辊系、减小轧辊挠度,进而到弯辊装置、PC轧机及CVC轧机等板形控制技术。宽厚板方面的板形控制,普遍采用的是工作辊及支承辊弯辊技术。沙钢宽厚板二车间5000mm宽厚板轧机广泛采用了当代厚板生产领域的新技术和先进设备。板形的影响因素是板形控制研究的关键。板形、板凸度控制的核心是辊缝控制,承载辊缝的形状决定了轧件的断面形状,只有从本质上充分地研究轧机的辊系变形,才能准确地预测一定工艺条件下的轧件成品的断面分布。由于

4、宽厚板的轧制过程是一个非常复杂的金属形成过程,板形、板凸度受多种因素的影响,如轧辊原始凸度、轧辊偏心、轧辊磨损的不均匀性、轧件的温度差弯辊力等等。宽厚板板形控制方法是通过控制精轧道次的钢板凸度比例遵循比例凸度(凸度/出口厚度)恒定的原则来实现。由设定模型根据成品钢板的目标凸度和厚度,推算出各道次的压下量、工作辊弯辊量等关键参数。并且还可以利用上道次板厚、板凸度及平直度的实际测量值,修正更为合适的弯辊力,实施板形的最优控制。板形的控制方法可以分为工艺方法和设备方法两大类,主要有以下的特点。2.1工艺方法2.1.1轧制计划编排生产薄规格钢板要求采用的板坯厚度规格偏低,目标出钢温度较

5、高,要求在加热过程中必须保证足够的加热时间来达到较高的钢板出炉温度。因此在轧制计划中必须安排相近的出钢温度一同加热。以保证轧制过程的连续稳定。目前,宽厚板二车间在生产10mm及以上规格产品时大多使用的是220mm的坯料厚度,在生产10mm以下产品多使用的是130mm的开坯料,以保证在轧制过程中有较高的出炉温度和防止温降过快而使终轧温度过低。另外,由于厚板轧机的换辊周期较长,在轧辊使用后期轧机辊型磨损严重。因此通过摸索轧辊辊型的使用特点,在安排薄规格钢板计划时避免安排在轧辊使用后期安排轧制。2.1.2温度的控制沙钢宽厚板二车间采用的是单机架四辊可逆式轧机,轧制过程中钢板的温度跨度

6、较大,在1100~800℃区间内轧制。而对于薄规格产品在钢板轧制温度过低时,钢板较薄,温降速度大,同时在钢板长度和宽度方向上温度偏差大,同样对于轧制过程中的板形控制不利。钢板目标厚度越小,钢板的温降越快。因此提高钢板终轧温度是宽厚板轧机控制板形的关键。根据实际生产经验,提高终轧温度的途径有提高加热温度,减少轧制过程中的温降,其中以控制轧制过程中的温降最为重要。通过增加轧机的咬钢速度、提高轧制加速度的以及轧机水系统的优化,将钢板的终轧温度控制在较高的区间,大大改进了板形质量。2.1.3考虑板形的最优轧制规程宽厚板轧机的轧机设定模型采用了SiemensVAI的最新研究成果,在负荷分

7、配、轧制力计算等方面有相比热轧有了很大的改善。由于厚板生产的特点是多规格和多钢种,所以轧制每道次都可以利用实测数据对后续道次进行修正,从而轧制过程中的道次设定计算精度相对比较高,最终道次的轧制力精度都与设定值保持得比较好。轧机设定精度关系到板形设定的准确性,一旦道次中轧制力偏差过大将造成钢板板形控制和实际轧制负荷不匹配,钢板板形将严重失控。因此在控制系统中,SVAI方面优化了轧机的轧制模型,在轧机模型中增加了板形的动态调整和板凸度的自适应控制。但是由于轧件的实际轧制过程中,现场因素的复杂性往

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