一种精轧带钢负荷分配设定方法

1.一种精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、根据压下率分配系数表和压下率学习表，按压下分配模式计算精轧各机架的压下分配结果，所述压下分配结果指压下分配的压下率 和压下分配的出口厚度S2、将上述得到的各机架压下分配的出口厚度 作为初始值，按轧制力分配模式迭代计算各机架的绝对压下量，直到轧制力比例满足目标要求，得到各机架的轧制力分配结果，所述轧制力分配结果包括轧制力分配的出口厚度 及轧制力分配的压下率S3、对所述各机架的轧制力分配结果进行限幅处理，使其偏离所述压下分配结果在一定范围内，从而使各机架的最终压下率在由压下分配确定的一定范围内，只要没超出范围就取轧制力分配结果，超出范围则将其限制在边界处；
S4，带钢头部穿带完成并收集到实际轧制力后，判断各机架轧制力设定值与实际轧制力的偏差；
S5，判定各机架偏差值是否都在θ以内，θ为偏差控制参数，取5%-10%，如果不满足各机架轧制力偏差都在θ以内的条件，则不进行压下率学习，此时，所述压下率学习表中相应层别的数据不进行更新，流程进入结束步骤；
S6，如果各机架偏差值在θ以内，则对本次设定的最终压下率进行学习，将学习值更新到压下率学习表格相应层别，经学习过程，该层别轧制力会逐步达到目标轧制力比例的要求；
S7，负荷分配设定结束。
2.如权利要求1所述的精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于：
所述步骤S1包括以下步骤：
S11，取表，从压下率分配系数表和压下率学习表取到各机架的压下率和压下率学习值，两者进行相加，得到各机架的压下率分配表格值
S12，进行相对化计算，得到各机架的压下分配结果：
根据精轧各机架的压下量之和必须等于精轧的总压下量，得到压下率的比例因子xrk为：
公式1
其中， hn为终轧厚度，h0为中间坯厚度；
n为精轧道次数，i为机架号；
kb=0.906501，ka=0.959597。
各机架的压下率分配表格值相对化后的压下率为压下分配的压下率
公式2
根据压下分配的压下率 得到前面n-1个机架各自的压下分配的出口厚度
公式3
3.如权利要求2所述的精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于：
所述步骤S11中各机架的压下率分配表格值 取得过程为：
根据当前带钢的钢种大类、厚度等级和宽度等级信息，从压下分配系数表相应层别取到精轧各机架的压下率 其中i为机架号；
根据当前带钢的出钢记号、厚度等级和宽度等级信息，从压下率学习表相应层别取到精轧各机架的压下率学习值 其中i为机架号，所述压下率学习表是由程序自动学习得到的数据表，表中数据通过学习不断更新，初始值取0；
所述各机架的压下率分配表格值 为：
4.如权利要求1所述的精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于：
所述步骤S2包括以下步骤：
S21，根据当前带钢的钢种大类和厚度等级信息，从轧制力分配系数表相应层别获取到各机架初始轧制力分配系数α0i；
S22，进行操作修正处理，获得各机架修正后的轧制力分配系数α1i：
从操作画面HMI收集各机架的操作修正因子ζi，各机架修正后的轧制力分配系数α1i为：
α1i=α0i·(1+ζi) 公式4
其中，ζi取值范围为-20%～20%；
进行归一化，归一化后的轧制力分配系数αi为：
S23，计算在当前厚度分配下各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量的导数：
计算轧制力
设：i为机架号，j为迭代次数， 为第i机架第j次迭代的轧制力， 第i机架第j次迭代的出口厚度， 第i-1机架第j次迭代的出口厚度；
第一次迭代计算前第i机架出口厚度初始值 为上述公式3得到的压下分配的出口厚度
在其它工艺参数固定的情况下，轧制力是入口厚度和出口厚度的函数，存在：
计算轧制力对绝对压下量的导数
其中， 为绝对压下量正扰动后的轧制力； 为绝对压下量负扰动后的轧制力，为第i机架第j次迭代的绝对压下量；
存在以下函数关系：
其中， 为正扰动后的绝对压下量， 为负扰动后的绝对压下量，
其中dt为扰动，取1%；
S24，根据上述各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量导数的计算结果，计算各机架绝对压下量的修正值：
轧制分配迭代计算公式：
公
式5
其中： 为第i机架第j次迭代的绝对压下量的修正值；
S25，各机架绝对压下量的修正值 得到后，计算各机架绝对压下量的更新值，该更新值为第j+1次迭代的绝对压下量
计算公式为：
公式6
-j
其中dampj为阻尼系数，dampj=damp_mpy·β+(1-β)·(1-e )，
damp_mpy取1.0，β取0.6；
S26，各机架绝对压下量的更新值 得到后，计算各机架出口厚度的更新值，该更新值为第j+1次迭代的出口厚度
以及中间坯厚度h0为已知量，根据 仅第一个机架 其
余都是前一个机架的输出为后一个机架的输入，从第一个机架计算到最后一个机架，得到各机架出口厚度的更新值，这个值将用于下一次迭代计算轧制力用，其中 指第i-1机架第j+1次迭代的出口厚度；
S27，判断轧制力比例是否满足收敛条件：
轧制力分配迭代计算的收敛条件为：
公式7
其中，τ为正数，取0.01；
当式(7)成立，或者迭代次数j超过设定次数时结束迭代计算，否则继续执行所述S23步骤，同时迭代次数j累加1；
S28，上述步骤S27中如果轧制力比例满足收敛条件，则判断某机架的轧制力是否超过设备允许的最大轧制力：
如果存在轧制力超限：
当第i机架的轧制力pi超过设备允许的最大轧制力 时，进入S281步骤，调整该机架的轧制力分配系数，其余机架的分配系数不作调整，存在：
时，则执行 公式8
其中，αi为所述归一化后的轧制力分配系数αi，αi’为超限调整后的轧制力分配系数；
αi’得到后回到步骤S23，用调整后的的轧制力分配系数αi’重新进行绝对压下量迭代计算，同时迭代次数j赋值0，取步骤S27最后一次迭代的绝对压下量 和出口厚度作为绝对压下量和出口厚度的初始值；
如果不存在轧制力超限，则直接执行下一步骤；
S29，绝对压下量迭代计算和超限检查结束，得到轧制力分配结果，取步骤S27最后一次迭代的出口厚度 作为各机架轧制力分配的出口厚度 同时得到各机架轧制力分配的压下率 为： 式中 为第i机架轧制力分配的出口厚度， 为第i-1
机架轧制力分配的出口厚度。
5.如权利要求1所述的精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于：
所述步骤3包括以下步骤：
S31，对轧制力分配结果进行限幅处理：
公式9
其中 为限幅处理后压下率，η为限幅控制参数，取5%～10%；
S32，对限幅处理后压下率 进行相对化计算：
上述步骤S31中压下率如果被修改，计算终轧厚度h′n与目标终轧厚度hn间会存在一定偏差，还要进行一轮相对化计算：
计算终轧厚度h′n：
计算终轧相对化因子(1-xc)，其中
终轧相对化后的压下率 称为最终分配压下率：
取 作为各机架的最终输出的压下率，同时得到各机架的最终出口厚度
根据最终分配压下率 和最终出口厚度 进行精轧带钢的轧制规程设定计算。
6.如权利要求1所述的精轧带钢负荷分配设定方法，其特征在于：
所述步骤S6中，最终压下率进行学习的过程为：
求各机架最终分配与压下分配的压下率之差
公式10
其中， 为最终分配的压下率， 为压下分配的压下率，xrk为公式（1）中的压下率的比例因子；
得到轧制规程设定后压下率学习表相应层别更新的学习值
公式11
其中，μ为平滑系数，取0.7； 为轧制规程设定前压下率学习表相应层别原来的学习值。

一种精轧带钢负荷分配设定方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及精轧带钢生产控制领域，尤其涉及一种精轧带钢负荷分配设定方法。\n背景技术\n[0002] 带钢热连轧机组中，轧制规程的制定对于提高产品质量起着重要的作用，其合理与否，对产品质量的高低、轧制设备调整的难易、机组运转的可靠性和生产过程的稳定性均有直接影响。轧制规程一般包括压下制度，速度制度，张力制度，温度制度等。其中压下制度指各机架（或各道次）压下量的分配制度，业内通常称之为负荷分配或厚度分配。\n[0003] 负荷分配是轧制规程的核心，它直接影响到板形、板厚精度等产品质量，负荷分配还对轧制能耗、辊耗、生产过程的稳定性和作业率等项指标有重要影响。带钢热连轧机组的负荷分配方法从以前的经验表格法开始，还经历了能耗法、动态负荷分配法、负荷分配系数法、人工智能方法等几个阶段。\n[0004] 目前，现代化热连轧机组负荷分配较普遍采用的方法是负荷分配系数法，它按一定的负荷分配系数给定各机架的压下量和轧件厚度。负荷分配系数可以参照品种和规格来确定，也可以采用离线优化的方法来确定。负荷分配系数法主要包括压下量、压下率、轧制力和功率等类型。其中轧制力、功率类型需要迭代计算，为方便分析都归为轧制力分配模式；压下量、压下率类型则可直接获得各机架的压下量和厚度，都归为压下分配模式。这两种模式的优缺点：\n[0005] 压下分配的优点在于各机架厚度分配波动小，计算过程简单；缺点在于轧制状况改变（如换辊）时各机架轧制力比例波动大，不能消除轧制力倒挂，不能保证产品板形。\n[0006] 轧制力分配的优点在于各机架轧制力下降比例基本恒定，有利于产品板形和轧制稳定性；缺点在于当轧制力模型偏差大或工艺条件变化大时各机架厚度分配波动大，计算过程复杂。\n[0007] 目前，有关精轧带钢负荷分配的设定方法也出现一些公开的专利文件，例，名称为《一种热轧板带连轧轧制规程动态设定的方法》（CN101733289A）的文件中记载的方法：将压下分配系数作为寻优起始点，计算此时相应的负荷，并与目标负荷分配系数相比较，根据差值调整各道次压下量；经过多次比较与调整，达到设定负荷分配逼近目标负荷分配的目的。\n其局限在于：①每次只调整两个机架的分配，机架间协调性不好，调整效率较低；②仅将压下分配系数作为寻优起始点，本质上还是一种轧制力分配，不能克服轧制力分配的缺点。\n发明内容\n[0008] 本发明的目的是为了解决现有技术存在的问题，提出一种精轧带钢负荷分配设定方法，从而提高精轧带钢轧制规程设定精度和轧制稳定性。\n[0009] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：\n[0010] 一种精轧带钢负荷分配设定方法，包括以下步骤：\n[0011] S1、根据压下率分配系数表和压下率学习表，按压下分配模式计算精轧各机架的压下分配结果，所述压下分配结果指压下分配的压下率 和压下分配的出口厚度 S2、将上述得到的各机架压下分配的出口厚度 作为初始值，按轧制力分配模式迭代计算各机架的绝对压下量，直到轧制力比例满足目标要求，得到各机架的轧制力分配结果，所述轧制力分配结果包括轧制力分配的出口厚度 及轧制力分配的压下率 S3、对所述各机架的轧制力分配结果进行限幅处理，使其偏离所述压下分配结果在一定范围内，从而使各机架的最终压下率在由压下分配确定的一定范围内，只要没超出范围就取轧制力分配结果，超出范围则将其限制在边界处；S4，带钢头部穿带完成并收集到实际轧制力后，判断各机架轧制力设定值与实际轧制力的偏差；S5，判定各机架偏差值是否都在θ以内，θ为偏差控制参数，取5%-10%，如果不满足各机架轧制力偏差都在θ以内的条件，则不进行压下率学习，此时，所述压下率学习表中相应层别的数据不进行更新，流程进入结束步骤；S6，如果各机架偏差值在θ以内，则对本次设定的最终压下率进行学习，将学习值更新到压下率学习表格相应层别，经学习过程，该层别轧制力会逐步达到目标轧制力比例的要求；S7，负荷分配设定结束。\n[0012] 所述步骤S1包括以下步骤：\n[0013] S11，取表，从压下率分配系数表和压下率学习表取到各机架的压下率和压下率学习值，两者进行相加，得到各机架的压下率分配表格值\n[0014] S12，进行相对化计算，得到各机架的压下分配结果：根据精轧各机架的压下量之和必须等于精轧的总压下量，得到压下率的比例因子xrk为：\n[0015] 公式1\n[0016] 其中， hn为终轧厚度，h0为中间坯厚度；\n[0017] n为精轧道次数，i为机架号；\n[0018] kb=0.906501，ka=0.959597。\n[0019] 各机架的压下率分配表格值相对化后的压下率为压下分配的压下率[0020] 公式2\n[0021] 根据压下分配的压下率 得到前面n-1个机架各自的压下分配的出口厚度[0022] 公式3\n[0023] 所述步骤S11中各机架的压下率分配表格值 取得过程为：根据当前带钢的钢种大类、厚度等级和宽度等级信息，从压下分配系数表相应层别取到精轧各机架的压下率其中i为机架号；根据当前带钢的出钢记号、厚度等级和宽度等级信息，从压下率学习表相应层别取到精轧各机架的压下率学习值 其中i为机架号，所述压下率学习表是由程序自动学习得到的数据表，表中数据通过学习不断更新，初始值取0；所述各机架的压下率分配表格值 为：\n[0024] \n[0025] 所述步骤S2包括以下步骤：\n[0026] S21，根据当前带钢的钢种大类和厚度等级信息，从轧制力分配系数表相应层别获取到各机架初始轧制力分配系数α0i；\n[0027] S22，进行操作修正处理，获得各机架修正后的轧制力分配系数α1i：从操作画面HMI收集各机架的操作修正因子ζi，各机架修正后的轧制力分配系数α1i为：\n[0028] 公式4\n[0029] 其中，ζi取值范围为-20%～20%；\n[0030] 进行归一化，归一化后的轧制力分配系数αi为：\n[0031] S23，计算在当前厚度分配下各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量的导数：计算轧制力 设：i为机架号，j为迭代次数， 为第i机架第j次迭代的轧制力， 第i机架第j次迭代的出口厚度， 第i-1机架第j次迭代的出口厚度；第一次迭代计算前第i机架出口厚度初始值 为上述公式(3)得到的压下分配的出口厚度 在其它工\n艺参数固定的情况下，轧制力是入口厚度和出口厚度的函数，存在：\n[0032] 计算轧制力对绝对压下量的导数\n[0033] 其中， 为绝对压下量正扰动后的轧制力； 为绝对压下量负扰动\n后的轧制力， 为第i机架第j次迭代的绝对压下量；存在以下函数关系：\n其中， 为正扰动后的绝对压下量， 为\n负扰动后的绝对压下量，\n[0034] 其中dt为扰动，取1%；\n[0035] S24，根据上述各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量导数的计算结果，计算各机架绝对压下量的修正值：\n[0036] 轧制分配迭代计算公式：\n[0037] \n公式5\n[0038] 其中： 为第i机架第j次迭代的绝对压下量的修正值；\n[0039] S25，各机架绝对压下量的修正值 得到后，计算各机架绝对压下量的更新值，该更新值为第j+1次迭代的绝对压下量 计算公式为：\n[0040] 公式6\n[0041] 其中dampj为阻尼系数，dampj=damp_mpy·β+(1-β)·(1-e-j)，\n[0042] damp_mpy取1.0，β取0.6；\n[0043] S26，各机架绝对压下量的更新值 得到后，计算各机架出口厚度的更新值，该更新值为第j+1次迭代的出口厚度\n[0044] 以及中间坯厚度h0为已知量，根据 仅第一个机架\n其余都是前一个机架的输出为后一个机架的输入，从第一个机架计算到最后一个机架，得到各机架出口厚度的更新值，这个值将用于下一次迭代计算轧制力用，其中指第i-1机架第j+1次迭代的出口厚度；\n[0045] S27，判断轧制力比例是否满足收敛条件：\n[0046] 轧制力分配迭代计算的收敛条件为：\n[0047] 公式7\n[0048] 其中，τ为正数，取0.01；当式(7)成立，或者迭代次数j超过设定次数时结束迭代计算，否则继续执行所述S23步骤，同时迭代次数j累加1；\n[0049] S28，上述步骤S27中如果轧制力比例满足收敛条件，则判断某机架的轧制力是否超过设备允许的最大轧制力：\n[0050] 如果存在轧制力超限：\n[0051] 当第i机架的轧制力pi超过设备允许的最大轧制力 时，进入S281步骤，调整该机架的轧制力分配系数，其余机架的分配系数不作调整，存在：\n[0052] 时，则执行 公式8\n[0053] 其中，αi为所述归一化后的轧制力分配系数αi，αi’为超限调整后的轧制力分配系数；\n[0054] αi’得到后回到步骤S23，用调整后的的轧制力分配系数αi’重新进行绝对压下量迭代计算，同时迭代次数j赋值0，取步骤S27最后一次迭代的绝对压下量 和出口厚度 作为绝对压下量和出口厚度的初始值；\n[0055] 如果不存在轧制力超限，则直接执行下一步骤；\n[0056] S29，绝对压下量迭代计算和超限检查结束，得到轧制力分配结果，取步骤S27最后一次迭代的出口厚度 作为各机架轧制力分配的出口厚度 同时得到各机架轧制力分配的压下率 为： 式中 为第i机架轧制力分配的出口厚度， 为第\ni-1机架轧制力分配的出口厚度。\n[0057] 所述步骤3包括以下步骤：\n[0058] S31，对轧制力分配结果进行限幅处理：\n[0059] 公式9\n[0060] 其中 为限幅处理后压下率，η为限幅控制参数，取5%～10%；\n[0061] S32，对限幅处理后压下率 进行相对化计算：\n[0062] 上述步骤S31中压下率如果被修改，计算终轧厚度h′n与目标终轧厚度hn间会存在一定偏差，还要进行一轮相对化计算：\n[0063] 计算终轧厚度h′n：\n[0064] \n[0065] 计算终轧相对化因子(1-xc)，其中\n[0066] \n[0067] 终轧相对化后的压下率 称为最终分配压下率：\n[0068] \n[0069] 取 作为各机架的最终输出的压下率，同时得到各机架的最终出口厚度[0070] \n[0071] 根据最终分配压下率 和最终出口厚度 进行精轧带钢的轧制规程设定计算。\n[0072] 所述步骤S6中，最终压下率进行学习的过程为：\n[0073] 求各机架最终分配与压下分配的压下率之差\n[0074] 公式10\n[0075] 其中， 为最终分配的压下率， 为压下分配的压下率，xrk为公式（1）中的压下率的比例因子；\n[0076] 得到轧制规程设定后压下率学习表相应层别更新的学习值\n[0077] 公式11\n[0078] 其中，μ为平滑系数，取0.7； 为轧制规程设定前压下率学习表相应层别原来的学习值。\n[0079] 本发明的有益效果：\n[0080] 本发明的精轧带钢负荷分配设定方法，实现“压下分配+轧制力分配”的综合模式，用压下分配确定的分布范围来约束轧制力分配结果，综合了两种模式的优点，同时克服两者各自的缺点，在减小各机架厚度分配波动的同时尽量满足各机架轧制力按比例下降的要求，达到提高精轧带钢轧制规程设定精度和轧制稳定性的目的。\n[0081] 为进一步说明本发明的上述目的、结构特点和效果，以下将结合附图对本发明进行详细说明。\n附图说明\n[0082] 图1为本发明的精轧带钢负荷分配设定方法流程图；\n[0083] 图2为图1流程中计算各机架绝对压下量的具体流程图；\n[0084] 图3为轧制力分配和最终分配由轧制力模型偏差导致的压下率波动。\n具体实施方式\n[0085] 下面结合实施例的附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。\n[0086] 参见图1，图1为本发明的精轧带钢负荷分配设定方法流程图，本发明的精轧带钢负荷分配设定方法，包括以下步骤：\n[0087] S1、根据压下率分配系数表和压下率学习表，按压下分配模式计算精轧各机架的压下分配结果，所述压下分配结果指压下分配的压下率 和压下分配的出口厚度 其包括以下步骤：\n[0088] S11，取表，从压下率分配系数表和压下率学习表取到各机架的压下率和压下率学习值，两者进行相加，得到各机架的压下率分配表格值，具体过程为：\n[0089] 根据当前带钢的钢种大类、厚度等级和宽度等级信息，从压下分配系数表相应层别取到精轧各机架（例：F1～F7）的压下率 （i为机架号），所述压下率分配系数表是业内常用表，表中数据在生产前确定，一般为考虑设备能力和产品特性的经验数据，可收集实际生产中的优秀案例；\n[0090] 根据当前带钢的出钢记号、厚度等级和宽度等级信息，从压下率学习表相应层别取到精轧各机架（F1～F7）的压下率学习值 （i为机架号），所述压下率学习表是由程序自动学习得到的数据表，表中数据通过学习不断更新，初始值取0；\n[0091] 将两者相加得到精轧各机架的压下率分配表格值 即 （i为机架\n号）。\n[0092] 两层表格设计的好处在于通过压下率学习表可以反映同一钢种大类下不同出钢记号的差异(一个钢种大类包括若干出钢记号)。\n[0093] S12，进行相对化计算，得到各机架的压下分配结果，即压下分配的压下率 和压下分配的出口厚度 具体过程为：\n[0094] 为了得到各种中间坯厚度和终轧厚度下的具体压下率数据，需要对上述压下率分配表格值 进行相对化计算，根据精轧各机架的压下量之和必须等于精轧的总压下量，得到压下率的比例因子xrk为：\n[0095] \n[0096] 其中， hn为终轧厚度，h0为中间坯厚度（hn与h0是精轧轧制规程设定计算前已知的值）；\n[0097] n为精轧道次数，i为机架号；\n[0098] kb=0.906501，ka=0.959597。\n[0099] 各机架的压下率分配表格值相对化后的压下率（即压下分配的压下率） 为：\n[0100] \n[0101] 根据压下分配的压下率 可得到前面n-1个机架各自的压下分配的出口厚度[0102] \n[0103] 式（3）是根据各机架入口厚度、出口厚度与压下率之间的关系得到，是业内使用的基本公式。\n[0104] S2、以上述S12中得到的各机架压下分配的出口厚度 为初始值，按轧制力分配模式迭代计算各机架的绝对压下量，直到轧制力比例满足目标要求，得到各机架的轧制力分配结果，所述轧制力分配结果包括轧制力分配的出口厚度 及轧制力分配的压下率具体流程参见图2，其中包括绝对压下量迭代计算过程（S21-S27）及超限检查过程（S28）：\n[0105] S21，根据当前带钢的钢种大类和厚度等级信息，从轧制力分配系数表相应层别获取到各机架初始轧制力分配系数α0i。\n[0106] 上述分配系数表中数据在生产前确定，主要考虑带钢轧制稳定性和板形指标等因素，可以在经验数据基础上不断收集优秀轧制案例进行优化。上述步骤S1中的压下率分配系数表为压下分配模式所必须，本步骤中的轧制力分配系数表为轧制力分配模式所必须，也是业内所公知的数据表，两者数据是独立的，都是工艺经验数据，本发明实现了该两种分配的综合。\n[0107] S22，进行操作修正处理，获得各机架修正后的轧制力分配系数α1i。\n[0108] 从操作画面HMI收集各机架的操作修正因子ζi，各机架修正后的轧制力分配系数α1i为：\n[0109] α1i=α0i·(1+ζi) (4)\n[0110] 其中，ζi取值范围为-20%～20%。\n[0111] 进行归一化，归一化后的轧制力分配系数αi为：\n[0112] 这里的归一化指所有机架（例F1～F7共7个机架）中最大的α1i值归为1，其余项目进行相应处理。\n[0113] S23，计算在当前厚度分配下各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量的导数：\n[0114] (1)计算轧制力\n[0115] 下面公式中设置的变量说明：i为机架号，j为迭代次数， 为第i机架第j次迭代的轧制力， 第i机架第j次迭代的出口厚度， 第i-1机架第j次迭代的出口厚度。\n[0116] 第一次迭代计算前第i机架出口厚度初始值 为上述公式(3)得到的压下分配的出口厚度 即\n[0117] 在其它工艺参数固定的情况下，轧制力是入口厚度和出口厚度的函数，即存在：\n（该函数关系为业内公知，在此不作说明），轧制力的大小受到轧制力模型精度的影响；要注意的是，各机架厚度分配的变化会导致各机架温度的变化，在计算各机架轧制力前，应重新计算一次各机架的温度（温度与轧制力互相影响，其互相影响的关系为业内所知，在此不作说明）；\n[0118] （2）计算轧制力对绝对压下量的导数\n[0119] 计算公式为： 该计算过程的公式原理为轧制力变化量除以绝\n对压下量变化量，即导数的定义，是业内公知计算过程，在此作简要说明。\n[0120] 公式中， 为绝对压下量正扰动后的轧制力； 为绝对压下量负扰动后的轧制力， 为第i机架第j次迭代的绝对压下量；\n[0121] 存在以下函数关系：\n[0122] 其中， 为正扰动后的绝对压下量， 为负扰动后的绝对压下量，\n[0123] \n[0124] 其中dt为很小的扰动，可取1%。\n[0125] S24，根据上述各机架的轧制力和轧制力对绝对压下量导数的计算结果，计算各机架绝对压下量的修正值。\n[0126] 轧制分配迭代计算的核心公式：\n[0127] \n[0128] 其中： 为第i机架第j次迭代的绝对压下量的修正值。\n[0129] 上述公式（5）是根据一种改进Newton法导出的结果，选用各道次的绝对压下量作为变量，将n维的非线性方程变为一维的n个非线性方程，并对每个非线性方程用Newton迭代法进行求解。它借鉴了Newton-Raphson法有良好收敛性的特点，同时又可以避免求Jacobian矩阵及其逆矩阵，使算法得到有效简化，计算速度较快，精度较高。\n[0130] S25，各机架绝对压下量的修正值 得到后，计算各机架绝对压下量的更新值，也就是第j+1次迭代的绝对压下量\n[0131] 计算公式为：\n[0132] \n[0133] 其中dampj为阻尼系数，dampj=damp_mpy·β+(1-β)·(1-e-j)，\n[0134] damp_mpy可取1.0，β可取0.6。\n[0135] 每次迭代时仅吸收绝对压下量修正值的一定百分比，随着迭代次数增加，吸收百分比也增加。\n[0136] S26，各机架绝对压下量的更新值 得到后，计算各机架出口厚度的更新值，也就是第j+1次迭代的出口厚度\n[0137] 以及中间坯厚度h0为已知量，根据 仅第一个机架\n其余都是前一个机架的输出为后一个机架的输入，从第一个机架计算到最后一个机架，得到各机架出口厚度的更新值，这个值将用于下一次迭代计算轧制力用，其中 指第i-1机架第j+1次迭代的出口厚度；\n[0138] 例对F1机架，i=1, 无论哪次迭代，都有 不变；\n[0139] 对F2机架，i=2， F1输出作为F2输入；\n[0140] 对F3机架，i=3,依次递推.......。\n[0141] 所以归纳为 仅当F1时， 其余都是前一个机架的输出\n为后一个机架的输入。\n[0142] S27，判断轧制力比例是否满足收敛条件。\n[0143] 轧制力分配迭代计算的收敛条件为：\n[0144] \n[0145] 其中，τ为很小的正数，可取0.01。\n[0146] 当式(7)成立，或者迭代次数j超过设定次数时结束迭代计算，否则继续执行S23步骤，同时迭代次数j累加1。举例，迭代次数j的设定次数为6次，即j的取值范围为\n0≤j≤5，第1次迭代计算j取0，当式(7)成立或者迭代次数j超过6次时迭代计算结束；如果第一次迭代计算还没达到收敛条件，继续执行S23步骤，同时迭代次数j累加1。\n[0147] 迭代计算结束后，可得到各机架的绝对压下量 和出口厚度\n[0148] S28，上述步骤S27中如果轧制力比例满足收敛条件，则判断某机架的轧制力是否超过设备允许的最大轧制力：\n[0149] 如果存在轧制力超限：\n[0150] 当第i机架的轧制力pi超过设备允许的最大轧制力 时，进入S281步骤，调整该机架的轧制力分配系数，其余机架的分配系数不作调整，存在：\n[0151] 时，则执行\n[0152] 其中，αi为所述归一化后的轧制力分配系数αi，αi’为超限调整后的轧制力分配系数；\n[0153] αi’得到后回到步骤S23，用调整后的的轧制力分配系数αi’重新进行绝对压下量迭代计算。同时迭代次数j赋值0，取S27最后一次迭代的绝对压下量 和出口厚度作为绝对压下量和出口厚度的初始值；\n[0154] 如果不存在轧制力超限，则直接执行下一步骤S29。\n[0155] S29，绝对压下量迭代计算和超限检查结束，得到轧制力分配结果，取步骤S27最后一次迭代的出口厚度 作为各机架轧制力分配的出口厚度 同时得到各机架轧制力分配的压下率 为： 式中 为第i机架轧制力分配的出口厚度， 为第\ni-1机架轧制力分配的出口厚度。\n[0156] 在S2步骤中以压下分配结果为轧制力分配的初值可以减少迭代次数，轧制力分配可以控制各机架轧制力下降的比例，进而改善精轧带钢的轧制稳定性及板形指标。\n[0157] S3、对上述步骤S2中各机架的轧制力分配结果进行限幅处理，使其偏离上述步骤S1压下分配结果在一定范围内，从而使各机架的最终压下率在由压下分配确定的一定范围内，只要没超出范围就取轧制力分配结果，超出范围则将其限制在边界处。\n[0158] S31，对轧制力分配结果进行限幅处理：\n[0159] \n[0160] 其中 为限幅处理后压下率，η为限幅控制参数，取5%～10%；\n[0161] S32，对限幅处理后压下率 进行相对化计算：\n[0162] 上述步骤S31中压下率如果被修改，计算终轧厚度 与目标终轧厚度hn间会存在一定偏差，还要进行一轮相对化计算：\n[0163] 计算终轧厚度\n[0164] \n[0165] 计算终轧相对化因子(1-xc)，其中\n[0166] \n[0167] 终轧相对化后的压下率 称为最终分配压下率：\n[0168] \n[0169] 取 作为各机架的最终输出的压下率，同时得到各机架的最终出口厚度[0170] \n[0171] 根据最终分配压下率 和最终出口厚度 进行精轧带钢的轧制规程设定计算。\n[0172] S4，带钢头部穿带完成并收集到实际轧制力后，判定轧制力设定值（该轧制力设定值由轧制规程计算时的轧制力模型计算得到，是公有知识，与上述S23中计算轧制力一样）与实际轧制力的偏差。\n[0173] S5，判断各机架偏差值是否都在θ以内，θ为偏差控制参数，可取5%-10%，如果不满足各机架轧制力偏差都在θ以内的条件，则不进行压下率学习，此时，压下率学习表（下述表格2）中相应层别的数据不进行更新，流程进入结束步骤。\n[0174] S6，如果各机架偏差值在θ以内，则对本次设定的最终压下率进行学习，学习值更新到压下率学习表格相应层别，为：\n[0175] \n[0176] 其中 为第i机架最终分配与压下分配的压下率之差，xrk为公式（1）中的压下率的比例因子。\n[0177] 得到轧制规程设定后压下率学习表相应层别更新的学习值 为：\n[0178] \n[0179] 其中，μ为平滑系数，可取0.7； 为压下率学习表（下述表格2）相应层别原来的学习值（轧制规程设定前）。\n[0180] S7，计算结束，在将 更新到压下率学习表（表格2）相应层别后，由于学习的作用，该层别轧制力会逐步达到目标轧制力比例的要求。\n[0181] 下面举实施例说明。\n[0182] 实施例1：\n[0183] 着重说明整个计算流程。最终结果为经过压下分配限幅后的轧制力分配，克服在单用轧制力分配时机架压下率波动大的弊端（此种情况在轧制力模型误差大和工艺条件变化大时发生，轧制力分配要通过调节压下率来达到各机架轧制力比例的要求，所以压下率波动大；而使用压下分配时各机架的压下率几乎保持不变），有利于提高提高精轧带钢轧制规程设定精度和轧制稳定性。\n[0184] 某带钢信息如下：中间坯厚度40.69mm，终轧厚度2.0mm，带钢宽度1233.6mm，精轧入口温度FET为1000℃，终轧目标温度FDT为880℃。精轧轧制道次数n=7。层别信息：钢种大类为11002，厚度等级为6，宽度等级为3，出钢记号为GV4924E1。从3个表格取到相应层别的数据如下：\n[0185] 表1：压下率分配系数表\n[0186] \n[0187] 表2：压下率学习表：\n[0188] \n[0189] 表3：轧制力分配系数表\n[0190] \n[0191] 上述步骤S1：根据压下分配系数表，按压下分配模式计算各机架的厚度分配将压下分配系数表和压下率学习表的数据相加，得到下表4：压下分配表格值\n[0192] 为了得到在中间坯厚度为40.69mm和终轧厚度为2.0mm下的具体的压下率数据，需要对 进行相对化计算。\n[0193] 根据公式（1），计算压下率的比例因子xrk\n[0194] \n[0195] \n[0196] 得到下表5：各机架相对化后的压下率及出口厚度数据\n[0197] \n[0198] 上述步骤S2：以压下分配结果为初始值，得到各机架的轧制力分配结果。\n[0199] 先执行绝对压下量迭代计算过程（S23～S27），得到下表6：各次迭代的轧制力比例变化\n[0200] \n迭代次数 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7\n1 1 0.90617 0.85469 0.75396 0.55891 0.45492 0.31708\n2 1 0.93258 0.86329 0.75989 0.5853 0.45067 0.33803\n3 1 0.95718 0.87182 0.76879 0.60745 0.44919 0.35346\n4 1 0.97063 0.87697 0.7759 0.61707 0.44984 0.35862\n目标 1 0.98 0.88 0.78 0.62 0.45 0.36\n[0201] 再执行超限检查过程（S28）,各机架轧制力都没有超出其允许的最大轧制力，故不需要重新回到S23。\n[0202] 下表7：轧制力分配的压下率和出口厚度\n[0203] \n[0204] 上述步骤S3：对轧制力分配结果做限幅处理，使其偏离压下分配结果在一定范围内。\n[0205] 1、对轧制力分配结果做限幅处理。取η=6%，发现所有机架轧制力分配结果都在压下分配结果的±6%以内，故厚度分配不变。\n[0206] 2、因为上述1中数据没有变化，故无需相对化计算。\n[0207] 上述步骤S4－S6：带钢头部穿带完成并收集到实际轧制力后，判断轧制力设定值与实测值的偏差，如果各机架偏差都在θ以内，则对本次设定的压下率进行学习。\n[0208] 带钢头部穿带完成并收集到实际轧制力后，判断轧制力设定值与实测值的偏差，发现各机架偏差都在5%以内（取θ=5%），得到下表8：进行压下率学习\n[0209] \n[0210] 将 更新到压下率学习表中的相应层别。由于学习的作用，该层别压下分配工艺表与轧制力分配工艺表数据会越来越吻合，即压下分配结果对应的轧制力会更加接近轧制力分配目标比例的要求。\n[0211] 这种情况最为理想，不但轧制力分配达到目标比例要求，而且偏离压下分配结果在一定范围内，无需限幅处理，最终分配取轧制力分配的结果。\n[0212] 下面假设对同样的实施例，输入数据不变，仅轧制力模型偏差增大为下表9：\n[0213] \n[0214] 相同的计算过程进行一遍。\n[0215] 步骤S1结果不变。由于轧制力模型的偏差不一样，步骤S2计算结果不同。迭代\n5次才满足终止条件，各次迭代的轧制力比例变化如下表10：\n[0216] \n迭代次数 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7\n1 1 0.86302 0.7326 0.64625 0.5323 0.47658 0.27178\n2 1 0.89134 0.77522 0.69524 0.57158 0.46032 0.3122\n3 1 0.92722 0.82495 0.74563 0.60658 0.45129 0.34476\n4 1 0.95498 0.85953 0.77391 0.62107 0.45078 0.35705\n5 1 0.97054 0.87596 0.78306 0.62332 0.45095 0.3599\n目标 1 0.98 0.88 0.78 0.62 0.45 0.36\n[0217] 轧制力分配的压下率和出口厚度如下表11：\n[0218] \n[0219] 上述步骤S3，对轧制力分配结果进行限幅处理，发现F1、F3、F4、F6、F7机架都超出压下分配结果的±6%（η=6%），限幅处理结果如下表12：\n[0220] \n[0221] 限幅处理后要做相对化计算。执行1次满足结束条件，xc=0.0079，最终输出的压下率和出口厚度如下表13：\n[0222] \n[0223] 最后，将前后两种情况的轧制力分配与最终分配的压下率波动做对比如下表14：\n[0224] \n[0225] 图3为轧制力分配和最终分配由轧制力模型偏差导致的压下率波动。可见，如果直接将轧制力分配作为最终分配，那么后者相对于前者的波动很大，F6、F7将近15%，即在其它条件都不变仅因轧制力模型偏差就可以导致这么大的波动，对轧制规程设定计算和轧制稳定性都不利；但限幅处理后的最终分配，后者相对于前者的波动并不大，基本控制在\n5%以内。这就是本专利提出要用压下分配确定的分布范围来约束轧制力分配结果的原因，以往技术要么是单纯的“压下分配”，要么是单纯的“轧制力分配”，本专利实现了“压下分配+轧制力分配”,它的优势在于：在轧制力模型偏差不大时，通过表格2的学习使得两种分配模式结果越来越一致，迭代次数越来越少；在轧制力模型偏差较大或工艺条件变化较大时，通过压下分配的限幅作用能有效控制各机架压下率的波动范围，有利于提高精轧规程设定计算精度和轧制稳定性。\n[0226] 实施例2：\n[0227] 机架设备极限检验。\n[0228] 带钢信息：中间坯厚度42.308mm，终轧厚度4.597mm，道次数n=7。步骤S2中要求的轧制力分配系数如下表15：\n[0229] \nSGF THICK α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7\n11002 16 1 0.98 0.88 0.78 0.62 0.45 0.36\n[0230] 轧制力超限检查\n[0231] 为便于比较，分别计算两种情况下的负荷分配：一种是对F2的最大轧制力没有限制；一种是对F2的最大轧制力进行限制，假设 计算结果比较如下表16。\n[0232] \n F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7\nαi 1 0.98 0.88 0.78 0.62 0.45 0.36\nαi修改后 1 0.94 0.88 0.78 0.62 0.45 0.36\n[0233] \n[0234] 可见，在设置最大轧制力限制时，F2机架轧制力满足\n[0235] 综上所述，本发明针对现有技术中压下分配和轧制力分配的不足，提出一种新的精轧带钢负荷分配方法，实现“压下分配+轧制力分配”，用压下分配确定的分布范围来约束轧制力分配结果，综合两种模式的优点，同时克服两者各自的缺点，在减小各机架厚度分配波动的同时尽量满足各机架轧制力按比例下降的要求，达到提高精轧带钢轧制规程设定精度和轧制稳定性的目的。主要创新点说明：从单个步骤看，主要为步骤S2、3；从总体看，实现了两种分配模式的结合，优势：在轧制力模型偏差不大时，通过表格2的学习使得两种分配模式结果越来越一致，迭代次数越来越少；在轧制力模型偏差较大或工艺条件变化较大时，通过压下分配的限幅作用能有效控制各机架压下率的波动范围，有利于提高精轧规程设定计算精度和轧制稳定性。\n[0236] 本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明的目的，而并非用作对本发明的限定，只要在本发明的实质范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求的范围内。