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Dokumentenidentifikation DE19642919A1 30.04.1998
Titel System zur Berechnung des Ausgangs eines mehrstufigen Verformungsprozesses
Anmelder Siemens AG, 80333 München, DE
Erfinder Gramckow, Otto, Dr.-Ing., 91052 Erlangen, DE;
Protzel, Peter, Dr.-Ing., 91058 Erlangen, DE;
Schmid, Friedemann, Dr.rer.nat., 91056 Erlangen, DE;
Sörgel, Günter, Dipl.-Ing., 90455 Nürnberg, DE
DE-Anmeldedatum 17.10.1996
DE-Aktenzeichen 19642919
Offenlegungstag 30.04.1998
Veröffentlichungstag im Patentblatt 30.04.1998
IPC-Hauptklasse B21B 37/00
IPC-Nebenklasse G05B 17/00   G05B 13/00   B21B 1/00   
Zusammenfassung Die Erfindung betrifft ein System zur Berechnung des Ausgangs eines mehrstufigen Verformungsprozesses mittels eines Modells des Verformungsprozesses, mit dem der Ausgang des Verformungsprozesses in Abhängigkeit von Eigenschaften des Verformungsprozesses ermittelt wird, wobei die Bestimmung des Ausgangs des Verformungsprozesses mit einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) erfolgt.

Beschreibung[de]

Die Erfindung betrifft ein System zur Berechnung des Ausgangs eines mehrstufigen Verformungsprozesses, insbesondere zur Berechnung des Enddickenprofils eines Walzbandes.

Zur Beeinflussung des Enddickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße mit mehreren Walzgerüsten ist es notwendig, die Beeinflussung des Dickenprofils des Walzbandes auf mehrere Walzgerüste zu verteilen. Für eine geeignete Beeinflussung müssen Werte für das Enddickenprofil des Walzbandes nach dem einzelnen Walzgerüst vorliegen. Da die Messung des Dickenprofils eines Walzbandes aufwendig und teuer ist, wird das Dickenprofil des Walzbandes üblicherweise an einer einzigen Stelle gemessen. Es ist z. B. bekannt, das Dickenprofil eines Walzbandes (pi) hinter den einzelnen Walzgerüsten und damit schließlich das Enddickenprofil, d. h. das Dickenprofil hinter dem letzten Walzgerüst, durch wiederholte Verwendung des Zusammenhangs





zu bestimmen.

Dabei wird ki nach dem Artikel "High Accuracy and Rapid-Response-Hot Strip Mill", TECHNO Japan Vol. 20.-No9, Sept. 1987, S. 54-59 gemäß





mit





berechnet.

Außerdem sind

pi-1 das Dickenprofil des Walzbandes vor dem Walzgerüst

hi-1 die Banddicke vor dem Walzgerüst, hi die Banddicke hinter dem Walzgerüst

Πi das Lastwalzspaltprofil

Di der Arbeitswalzendurchmesser

b die Dicke des Walzbandes und

ci1, ci2 Modellparameter.

Der Faktor ki wird also aus analytischen Zusammenhängen bestimmt, in die bestimmte Eigenschaften des Walzgerüstes und des Walzgutes eingehen.

An diesem Ansatz ist nachteilig, daß Gleichung (2) und (3) nur näherungsweise gelten. Zudem sind die Modellparameter ci1 und ci2 unbekannt und müssen experimentell ermittelt werden. Dies führt häufig zu einer unzureichenden Bestimmung des Banddickenprofils.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein System anzugeben, das eine präzisere Berechnung des Ausgangs eines mehrstufigen Verformungsprozesses, insbesondere des Dickenprofils bzw. des Enddickenprofils eines Walzbandes, erlaubt.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein System gemäß Anspruch 1 bzw. durch ein Verfahren gemäß Anspruch 22 gelöst. Dieses System hat sich gegenüber dem bekannten Ansatz, bei dem experimentell ermittelte Parameter zur Beschreibung der Eigenschaften des Walzgerüstes bzw. zur Beschreibung des Walzmaterials in analytischen Zusammenhängen zu Kenngrößen zusammengefaßt werden, bewährt. Das erfindungsgemäße System hat sich überraschenderweise als besonders geeignet erwiesen, das Banddickenprofil zwischen den Walzgerüsten einer mehrgerüstigen Walzstraße mit hoher Präzision zu bestimmen.

In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird das Lastwalzspaltprofil in einer Vorverarbeitung ermittelt, die unter anderem ein Biegemodell, ein Walzentemperaturmodell sowie ein Verschleißmodell umfassen kann. Auf diese Weise ist es möglich, daß mit dem erfindungsgemäßen System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes hinter einem Walzgerüst existierende Algorithmen zur Modellbildung der Spannungs- und Temperaturverhältnisse im Walzgerüst sowie der Alterung weiter verwendet werden können. Diese Weiterverwendung bekannter Modelle für eine Walzstraße verringert die Kosten des erfindungsgemäßen Systems deutlich, und ermöglicht insbesondere ein Nachrüsten existierender Walzgerüste bzw. Walzstraßen.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird die vor Inbetriebnahme vortrainierte, auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung im Betrieb on-line weitertrainiert. Auf diese Weise ist es möglich, das System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes hinter einem Walzgerüst an Veränderungen im Walzgerüst bzw. in der Walzstraße zu adaptieren.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung, insbesondere die on-line weitertrainierten neuronalen Netze bei mehrgerüstigen Walzstraßen in bezug auf Meßwerte für das Banddickenprofil ausschließlich mit Meßwerten nach dem letzten Gerüst der mehrgerüstigen Walzstraße trainiert. Auf diese Weise ist es möglich, die neuronalen Netze aller Walzgerüste on-line weiterzutrainieren, ohne zwischen den Walzgerüsten aufwendige Einrichtungen zur Dickenprofilmessung zu installieren. Es hat sich überraschenderweise herausgestellt, daß es möglich ist, das on-line Training der neuronalen Netze ausschließlich mit einer Dickenprofilmessung hinter dem letzten Walzgerüst durchzuführen. Insbesondere für das on-line Training haben sich dabei drei Trainingsvarianten als vorteilhaft erwiesen. So werden die neuronalen Netze nicht nur mit Daten des ihnen zugeordneten Walzgerüstes trainiert, sondern auch mit Daten anderer Walzgerüste, wobei die Daten anderer Walzgerüste mit geringerem Gewicht in das Training eingehen. In einer weiteren alternativen Trainingsart werden die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung für alle Gerüste einer Walzstraße mit den gleichen Daten on-line weitertrainiert. Auf diese Weise wird erreicht, daß die neuronalen Netze für jedes Walzgerüst identisch sind. In einer weiteren Alternative wird das on-line Training der einzelnen gerüstspezifischen Netze nur mit Datensätzen des zugehörigen Gerüstes derart durchgeführt, daß nur graduelle und/oder ganz bestimmte Unterschiede für die Gewichte benachbarter Netze zugelassen werden. D.h., daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung derart trainiert werden, daß die Netzparameter, also die Gewichte oder Verstärkungen, der neuronalen Netze für die einzelnen Walzgerüste, die einander entsprechen, um weniger als einen bestimmten Toleranzwert voneinander abweichen. Gemäß dieser Trainingsstrategie haben die neuronalen Netze der einzelnen Walzgerüste die gleiche Struktur. Durch diese Gleichheit der Struktur kann erreicht werden, daß die einzelnen Netzparameter gegenüber den entsprechenden Netzparametern der neuronalen Netze der jeweils anderen Gerüste ähnlich sind. Um diese Ahnlichkeit sicherzustellen, dürfen gemäß dieser vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung die Netzparameter gegenüber den entsprechenden Netzparametern der neuronalen Netze der anderen Walzgerüste nur um einen bestimmten Toleranzwert abweichen. Dabei können für unterschiedliche Netzparameter unterschiedliche Toleranzwerte festgelegt werden.

Weitere Vorteile und erfinderische Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Unteransprüchen. Im einzelnen zeigen:

Fig. 1 den Querschnitt eines Walzbandes,

Fig. 2 ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes und

Fig. 3 ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Dickenprofils eines Walzbandes in einer Walzstraße mit mehreren Gerüsten (Tandemstraße).

Fig. 1 zeigt den Querschnitt eines Walzbandes. Dabei bezeichnet b die Bandbreite, hM die Banddicke in der Mitte des Walzbandes, h2 die Banddicke am linken Rand des Walzbandes und hR die Banddicke am rechten Rand des Walzbandes.

Eine mögliche Definition des Dickenprofils p des Walzbandes bildet die Funktion





Fig. 2 zeigt ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Banddickenprofils eines Walzbandes bei Auslauf aus einem Walzgerüst 4. Dabei bezeichnet Bezugszeichen 1 eine auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung. Das erfindungsgemäße System weist weiterhin eine Normierung 2 und eine Vorverarbeitung 3 auf. Die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1 ermittelt das Dickenprofil Pi eines Walzbandes hinter dem Walzgerüst 4 in Abhängigkeit vom Dickenprofil pi-1 vor dem Walzgerüst 4 von dem Lastwalzspaltprofil Πi, das in der Vorverarbeitung 3 berechnet wird, und von weiteren Parametern des Walzbandes bzw. des Walzgerüstes 4, wie z. B. der Banddicken hi-1 und hi vor und hinter dem Walzgerüst 4. Der modulare Aufbau des Systems, d. h. die Trennung in eine Vorverarbeitung 3 und eine auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1, ermöglicht es, bekannte Algorithmen wieder zu verwenden. Durch die Verwendung bewährt er Algorithmen und Modelle in der Vorverarbeitung 3 wird erreicht, daß die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1 einfacher gestaltet werden kann, da Modelle, wie Biegemodell, Temperaturmodell oder Verschleißmodell, wie sie üblicherweise zur Berechnung des Lastwalzspaltprofils herangezogen werden, nicht gelernt werden müssen.

Mittels der Normierung 2 werden die Meßwerte in bezug auf Parameter bzw. Eigenschaften des Walzbandes bzw. des Walzgerüstes 4 derartig aufbereitet, daß sie für die auf neuronalem Netz basierende Informationsverarbeitung 1 besonders einfach zu verarbeiten sind.

Die Eingangsgröße Dickenprofil pi-1 vor dem Walzgerüst 4 für die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung 1 kann entweder ein Meßwert oder ein Rechenwert, d. h. insbesondere die Ausgangsgröße eines Profilmodells für ein i-1-tes Walzgerüst sein.

Fig. 3 zeigt ein erfindungsgemäßes System zur Bestimmung des Banddickenprofils p1, p2, p3, p4 eines Walzbandes in einer Walzstraße mit vier Walzgerüsten 5, 6, 7 und 8.

Eingangsgrößen des Systems zur Bestimmung des Dickenprofils p1 hinter dem ersten Walzgerüst 5 sind die Breite des Walzbandes b, das Dickenprofil p0 des Walzbandes vor dem ersten Walzgerüst 5, das Lastwalzspaltprofil Π1 für das erste Walzgerüst 5, die Banddicke h0 vor dem ersten Walzgerüst 5 und die Banddicke h1 hinter dem ersten Walzgerüst 5.

Eingangsgrößen des Systems zur Bestimmung des Banddickenprofils hinter dem zweiten Walzgerüst 6 sind die Breite des Walzbandes b, das Dickenprofil p1 des Walzbandes nach dem ersten Walzgerüst 5, das Lastwalzspaltprofil Π1 für das zweite Walzgerüst 6, die Banddicke h1 vor dem zweiten Walzgerüst 6 und die Banddicke h2 hinter dem zweiten Walzgerüst 6.

Eingangsgrößen des Systems zur Bestimmung des Banddickenprofils p3 hinter dem dritten Walzgerüst 7 sind die Breite des Walzbandes b, das Dickenprofil p2 des Walzbandes nach dem zweiten Walzgerüst 6, das Lastwalzspaltprofil Π1 für das dritte Walzgerüst 7, die Banddicke h2 vor dem dritten Walzgerüst 7 und die Banddicke h3 hinter dem dritten Walzgerüst 7.

Eingangsgrößen des Systems zur Bestimmung des Banddickenprofils p4 hinter dem vierten Walzgerüst 8 sind die Breite des Walzbandes b, das Dickenprofil p3 des Walzbandes nach dem dritten Walzgerüst 7, das Lastwalzspaltprofil Π1 für das vierte Walzgerüst 8, die Banddicke h3 vor dem vierten Walzgerüst 8 und die Banddicke h4 hinter dem letzten Walzgerüst 8.


Anspruch[de]
  1. 1. System zur Berechnung des Ausgangs eines mehrstufigen Verformungsprozesses mittels eines Modells des Verformungsprozesses, mit dem der Ausgang des Verformungsprozesses in Abhängigkeit von Eigenschaften des Verformungsprozesses ermittelt wird, wobei die Bestimmung des Ausgangs des Verformungsprozesses mit einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) erfolgt.
  2. 2. System, insbesondere nach Anspruch 1, zur Berechnung des Enddickenprofils bzw. Dickenprofils (pi) eines Walzbandes hinter einem Walzgerüst in Abhängigkeit des Dickenprofils (pi-1) vor dem Walzgerüst und in Abhängigkeit von zumindest einer der Größen Lastwalzspaltprofil, Banddicke vor dem Walzgerüst, Banddicke hinter dem Walzgerüst, Arbeitswalzendurchmesser und Bandbreite, wobei die Bestimmung des Dickenprofils (pi) des Walzbandes hinter dem Walzgerüst mittels einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) erfolgt.
  3. 3. System nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest eine der Größen Bandbreite (b) vor und/oder hinter dem Walzgerüst (h), Banddicke vor und/oder hinter dem Walzgerüst, Bandzug vor und/oder hinter dem Walzgerüst, Dickenabnahme, Walzkraft, Biegekraft, Arbeitswalzendurchmesser, Dauer der Pause zwischen zwei Bändern und chemische Zusammensetzung des Walzmaterials Eingangsgröße der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) ist.
  4. 4. System nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Größen Bandbreite (b) vor oder hinter dem Walzgerüst, Banddicke vor oder hinter dem Walzgerüst, Dickenabnahme, Bandzug vor oder hinter dem Walzgerüst, Walzkraft, Biegekraft, Arbeitswalzendurchmesser, Dauer der Pause zwischen zwei Bändern und chemische Zusammensetzung des Walzmaterials die Eingangsgröße der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) sind.
  5. 5. System nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Größen Bandbreite (b) vor und/oder hinter dem Walzgerüst (hi) und Banddicke vor und/oder hinter dem Walzgerüst die Eingangsgrößen der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) sind.
  6. 6. System nach Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Eingangsgrößen der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4), vorzugsweise in Relation zu ihrer Streuung, normiert werden.
  7. 7. System nach Ansprüche 2 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß der Wert des Banddickenprofils (pi-1) eines Walzbandes hinter einem i-1-ten Walzgerüst als Wert für das Banddickenprofil (pi-1) des Walzbandes vor einem i-ten Walzgerüst verwendet wird.
  8. 8. System nach Ansprüche 2 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß das Lastwalzspaltprofil (Πi) in einer insbesondere ein Biegemodell, ein Walzentemperaturmodell sowie ein Verschleißmodell umfassenden Vorverarbeitung (3) ermittelt wird.
  9. 9. System nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorverarbeitung (3) analytisch sind.
  10. 10. System nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorverarbeitung (3) neuronale Netze sind.
  11. 11. System nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Modelle der Vorverarbeitung (3) teilweise analytische Modelle, teilweise neuronale Netze sind.
  12. 12. System nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) on-line weitertrainiert werden.
  13. 13. System nach einem der Ansprüche 2 bis 12, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4), insbesondere die on-line weitertrainierten neuronalen Netze, bei mehrgerüstigen Walzstraßen in bezug auf Meßwerte für das Banddickenprofil ausschließlich mit Meßwerten (Pn) nach dem letzten Gerüst der mehrgerüstigen Walzstraße trainiert werden.
  14. 14. System nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) für ein Walzgerüst auch mit Daten anderer Gerüste, insbesondere benachbarter Gerüste, trainiert werden, wobei die Daten anderer Gerüste mit geringerem Gewicht in das Training der neuronalen Netze eingehen.
  15. 15. System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die gleichen neuronalen Netze der auf neuronalen Netze basierenden Informationsverarbeitung (4) für jedes Gerüst der mehrgerüstigen Walzstraße verwendet werden.
  16. 16. System nach einem der Ansprüche 12 bis 14, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung im Rahmen des, insbesondere online, Trainings ausschließlich mit Datensätzen des zugehörigen Walzgerüstes trainiert werden.
  17. 17. System nach einem der Ansprüche 12 bis 16, dadurch gekennzeichnet, daß die neuronalen Netze der auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) derart trainiert werden, daß die Netzparameter der neuronalen Netze für die einzelnen Walzgerüste, die einander entsprechen, um weniger als einen bestimmten Toleranzwert voneinander abweichen.
  18. 18. System nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, daß es Teil eines automatischen Prozeßführungssystems einer Walzanlage ist.
  19. 19. System nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, daß es eine Prozeß-Recheneinheit aufweist.
  20. 20. System nach einem der Ansprüche 1 bis 19, dadurch gekennzeichnet, daß die Prozeß-Recheneinheit als Einschrittrechner, z. B. als Mikrocontroller, oder als Mehrchiprechner, insbesondere als ein Einplatinenrechner oder als ein Automatisierungsgerät, ausgebildet ist.
  21. 21. System nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, daß das Automatisierungsgerät als speicherprogrammierbare Steuerung, als VME-Bussystem oder als Industrie-PC ausgebildet ist.
  22. 22. Verfahren zur Bestimmung des Dickenprofils (pi) eines Walzbandes hinter einem Walzgerüst in Abhängigkeit des Dickenprofils (pi-1) vor dem Walzgerüst und in Abhängigkeit von Eigenschaften des Walzgerüstes bzw. von Eigenschaften des Walzgerüstes unter Einbeziehung von Eigenschaften des Walzmaterials, insbesondere unter Verwendung eines Systems nach einem oder mehreren der Ansprüche 2 bis 21, wobei die Bestimmung des Dickenprofils (pi) des Walzbandes hinter dem Walzgerüst mittels einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung (4) erfolgt.
  23. 23. Stahl, dadurch gekennzeichnet, daß er nach dem Verfahren gemäß Anspruch 22 hergestellt ist.






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