Разработка и применение баз данных технологических параметров с целью освоения и совершенствования современных сортопрокатных станов

В третьем приведенном на рис. 4, а и 4, б цикле работы CAO интегральная оценка J3=30,02 мВ-с, что соответствует ДгР3=0,37 с и ДХР3=1,7% хода. Это означает, что за два цикла реальная система вышла в окрестности оптимума и максимальное значение t^A (т) практически достигнуто.

Полученные результаты убедительно доказывают работоспособность помехоустойчивого ОАУ и подтверждают справедливость теоретических положений о высокой эффективности используемой функции \уп(г) при формировании и реализации поискового тестирующего воздействия для определения интегральной оценки отклика оптимизируемого процесса в условиях технологических помех.

Несомненным достоинством предложенного ОАУ является использование штатных (существующих) датчиков температурных параметров процесса нагрева. При применении CAO в производственных условиях целесообразно регламентировать (четко разделить во времени) порядок работы контуров управления температурой рабочего пространства (подачей топлива в рабочее пространство печи) и контура оптимизации управления процессом сжигания топлива (подачей воздуха в горелки).

Оптимизация процесса сжигания топлива в рабочем пространстве металлургических печей реально обеспечивает экономию топлива на 3-6% [2].

Библиографический список

1. Казакевич В.В., Родов А.Б. Системы автоматическойоптимизации. М.: Энергия, 1977. 285 с.

2. Парсункин Б.Н., Андреев С.М., Прозоров В.В. Оптимизация управления процессом сжигания топлива в рабочем пространстве нагревательных печей // Сталь. 2000. № 5. С. 48-52.

3. Парсункин Б.Н. О планировании сигнальных воздействий при идентификации объектов управления // Изв. вузов. Черная металлургия. 1988. N° 4. С. 97-101.

УДК 771.621.074 : 621.771.25.

С. А. Левандовский, Д. В. Назаров, А. С. Лимарев, А. Б. Моллер, О. Н. Тулупов

РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ БАЗ ДАННЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ С ЦЕЛЬЮ ОСВОЕНИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ СОРТОПРОКАТНЫХ СТАНОВ*

Сегодня управление технологическим процессом прокатки без применения информационных технологий не представляется возможным. Развитие информационных систем, обеспечивающих работу прокатного производства, есть од -на из стратегически важных задач любого металлургического предприятия.

В основе современных информационных технологий промышленных предприятий лежит принцип построения информационных систем (ИС) на основе реляционных баз данных (БД), что позволяет эффективно управлять производственным циклом, обеспечивать и непрерывно улуч -шать качество выпускаемой продукции, а также открывает широкие возможности анализа и совершенствования технологических схем.

Мировой опыт внедрения и развития ИС пока -зывает необходимость применения системного подхода, что подразумевает разбиение всего предприятия, как объекта управления, на отдель-

* Работа выполнена при финансовой поддержке Правительства Челябинской области.

ные структурные и блочные элементы. Одним из этих элементов в металлургической промышленности является сортовая прокатка металла.

Современные сортовые и проволочные станы нового поколения имеют системы контроля технологических параметров и управления качеством продукции в режиме советчика. Эти системы обрабатывают множество потоков информации, которую аккумулируют и систематизируют автома-тизированные системы управления (АСУ). Сами по себе эти потоки не представляют интереса после того, как на основе этой информации была произведена коррекция технологических параметров. Однако на их основе можно производить ис -следования и адаптацию новых математических моделей к конкретному производству. Поэтому входные данные для математических моделей имеют четкую систематизацию, отвечают требованиям информативности и рационального хране-ния в исходных БД с возможностью их дальнейшего применения для решения задач качества проката и сбережения ресурсов.

Существующие и хорошо зарекомевдовавшие себя математические модели технологических схем сортовой прокатки имеют разнообразные подходы к описанию калибровки валков и других параметров и на практике работают с входными данными, которые хранятся в различных ввдах файлов, имеющих отличающуюся структуру. Появляется проблема совместимости информации для разных прикладных математических моделей (расчет и анализ калибровки, настройка стана и т.д.). Разработанная БД организована таким образом , что потоки данных, формирующиеся по за -просу, соответствуют одинаковой структуре информационного пакета и могут применяться, при условии ставдартных подходов к их обработке, в различных математических моделях.

Схема взаимодействия математической модели технологического процесса с БД изображена на рис. 1. В многофункциональной БД содержатся подробные текущие данные технологических параметров , режимов и накопленные опытные данные для перспективного использования.

Для сортопрокатного производства нового поколения с целью реализации на новых техно -логических объектах математических моделей калибровки валков и настройки станов было принято решение о разработке и внедрении в сортопрокатном производстве цифровой формы представления основных технологических данных (калибров, режимов прокатки, параметров оборудования и т.д.). Фактически это означает переход на новый безбумажный стандарт хранения и обработки данных, позволяющий решать

Рис. 1. Взаимодействиематематической модели технологического процесса с БД

технологические задачи при помощи универ -сальных компьютерных программ.

Единый структурно-матричный подход к описанию информации и ее перевода в электронный ввд позволяет обеспечивать требуемый уровень качества сортовых профилей и катанки за счет универсальности и доступности хранения, обработки и анализа данных. Основными из них явля-ются параметры калибровки валков, оборудования и технологические режимы прокатки. Структура БД представлена на рис. 2.

БД, содержащая 21 таблицу, представляет собой единое хранилище информации для элемента ИС предприятия и играет роль источниках данных с различными функциональными возможностями, областями применения и назначения.

В качестве назначения БД можно выделить:

- систематизированное и структурированное хранение технологических параметров сортопрокатных станов;

КакЬготка

Ш

У

1

Уес(х>г5б

Уес1:ог51

Уес*окЗ

\/еС±ОГ510 Ш \/еС±ОГ55

Рис. 2. Структурная схема БД Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. № 4.2005. ----------------------------

- источник исходных данных для математиче-ских моделей технологических процессов сортовой прокатки и анализа технологиче-ских схем, режимов и т.д.

Областью применения БД является исполь -зование информации в случаях:

• промышленного управления и контроля технологического процесса сортовой прокатки;

• проведения инженерных и научно-исследовательских расчетов;

• задействования ее в качестве нормативной и технической документации в процессах управления качеством при производстве сортового проката;

• различных учебно-образовательных программ. Разработанная БД выполняет следующие

функции:

- хранение данных о клетях, их приводах, пе-чах, КИП, нагревательных и охлаждающих устройствах, общая структурированная информация о станах, а также описание форм калибров (ручьев), режимов прокатки различных профилей и их особенностей;

- источник данных:

• для моделирования процесса прокатки;

• для управления и контроля над технологическим процессом прокатки;

• для учебного процесса, направленного на изучение теории и технологии практики сортопрокатного производства.

Одним из важнейших этапов на стадии формирования базы является заполнение таблиц. От правильности внесенных данных зависит ее дальнейшая работоспособность. В связи с этим необходимо разработать единые требования, выполнение которых позволит свести к минимуму появление ошибок в базе. Причем эти тре -бования должны действовать как на стадии под -готовки данных, так и на стадии! их заполнения.

Подготовка данных ведется с помощью специально разработанных программ. Векторное описание калибров производится с помощью программы ЛИТОСЛЭ. Правильность и точ-ность векторного описания калибра играет важнейшую роль. В связи с этим необходимо вы -полнять следующие требования:

- калибр должен быть представлен с помощью 200 векторов, поскольку данное число векторов обеспечивает допустимую точность;

- при оцифровке векторов должно производиться последовательше выделение каждого вектора от нулевого до последнего (по часовой стрелке). Далее запускается программа, позволяющая получить численные значения векторов;

- точность данных должна быть до четвертого знака, что обеспечивает небольшую громоздкость данных и допустимую точность в последующих расчетах.

Выполнение данных требований по описанию калибров позволит избежать ошибок по форме калибра, что важно при расчетах.

При заполнении формы данные должны вноситься в специально предназначенные для этого поля. Существуют обязательные поля (отсутствие данных в которых не позволяет применять базу) и поля с ремарками (внесение данных в эти поля необязательно). Целая и дробная части величины векторов должны разделяться запятой. После заполнения формы запускается программный код, проверяющий правильность заполнения формы и при отсутствии ошибок вносит все данные в таблицы базы.

После разработки и корректировки БД содержащееся в ней описание контуров калибров стало возможным применить как исходную информацию для разного рода исследований. Одним из таких исследований явилось определение эффективности работы технологической схемы при помощи коэффициента неравномерности.

Имеющееся в базе данных описание базируется на двухсотмерной векторной модели калиб-ра. При допущении о достаточной точности такого описания был рассчитан коэффициент не -равномерности для калибровки круга 0 5 мм нового проволочного стана 170 ОАО «ММК». При прокатке на проволочных станах должны быть достигнуты большие суммарные обжатия (квадратная заготовка 150*150 мм на входе и катанка 0 5 мм на выходе), поэтому проволочный стан 170 является наиболее показательным.

В ходе исследования было установлено, что значения коэффициента неравномерности (КНер) во многих клетях превышает граничное значение

0,25, установленное исходя из более чем 10-летнего опыта использования данного показателя.

Появился вопрос: чем обусловлена столь высокая неравномерность формоизменения в калибрах? Одной из возможных и наиболее вероятной причиной явилась недостаточная точность описания контура калибра. Для ответа на вопрос о достаточности было исследовано влияние степени дискретизации на точность получаемого результата.

Допустим, что 1000-мерная модель обеспечивает «вдеальную» точность. Использование 1000 векторов вместо 200 позволяет избавиться от не -которых недостатков замены линии (контура калибра) множеством точек. Чем больше число разбиений (дискретность), тем меньше ошибка. Гра-

фик этой зависимости - убывающая кривая, на которой можно выделить три характерные обла-сти: I Область, в которой ошибка высока и неприемлема для инженерных расчетов; II Область, в которой ошибка находится в допустимых преде -лах; III Область насыщения, в которой дальнейшее увеличение частоты разбиения не повлияет на величину ошибки.

Так как тысячемерная модель - вдеальная, то точка на графике, соответствующая N=1000, рас -положена в области насыщения. Ошибка е1000=0%.

Процент ошибки при К-мерной модели определим из выражения:

єм = Кю00 ~Кнвр\ .100%,

К1000

где Км - значение коэффициента при использовании К-мерной модели.

Значения К1000 для первых семи клетей на стане были сравнены с ранее полученными К200. Результаты представлены в таблице.

Можно сделать следующие выводы.

- При использовании 200-мерных моделей неизбежна ошибка, величина которой колеблется в интервале от 0,17 до 0,56%.

- При 250-300 замерах достигается участок насыщения. Дальше повышать дискретность описания не имеет смысла.

- При описании сложных профилей требуется не 200, а 800 векторов. Иначе неизбежна ошибка, лежащая в интервале от 1,5 до 9%.

- Исследования проводились для систем квадрат - ящичный калибр, овал - круг, которые дают, в принципе, результат лучше, чем другие системы калибров. Предположительно, при ис-следовании систем квадрат - овал, шестиугольник

- квадрат и других будут получены более высокие значения коэффициентов неравномерности.

- Исследование коэффициента неравномерности деформации является, на взгляд авторов, показателем точности не только нахождения значения Кнер, но и описания контура калибра в це -лом. Если в 200 = 0,2%, то и в целом описание се -чения имеет такую же ошибку. Эта ошибка в 0,2% будет сказываться и на всех других расчетах, базирующихся на полученной 200-мерной модели.

- Для инженерных расчетов в большинстве

случаев допустима ошибка в 5%. Поэтому ис -пользование 200-мерных моделей, влекущее за собой ошибку не более 1%, может считаться приемлемым.

Резюмируя вышесказанное, можно заключить, что используемые в БД 200-мерные модели обеспечивают отличную точность описания, а наблюдаемые высокие значения Кнер обусловлены особенностями рассматриваемой калибровки

Практическое применение БД для определения влияния температуры, предела текучести, диаметра валков на формоизменение при произ-водстве круга 28 мм в условиях крупносортного стана 450 ОАО «ММК» позволило установить, что при увеличении температуры нагрева в клетях с неравноосными калибрами коэффициент вытяжки увеличивается, а в клетях с равноосными калибрами - уменьшается. Отклонение от нормального заполнения увеличивается при уве-личении отклонения температуры от базового значения, причем при температурах выше базовой наблюдается недозаполнение, а при температурах выше базовой - переполнение.

С увеличением предела текучести, в клетях с неравноосными калибрами коэффициент вытяжки уменьшается, а в клетях с равшосными калибрами увеличивается. Коэффициент вытяжки в кле-тях с неравноосными калибрами больше, чем в клетях с равноосными калибрами. Отклонение от нормального заполнения изменяется в зависимости от величины предела текучести. П^и базовом значении предела текучести 10 Н/мм границей является значение 8 Н/мм2. При значениях больше данного сначала наблюдается недозаполнение, потом переполнение. При пределе текучести ниже данного значения, наоборот, сначала переполнение, потом недозаполнение.

Исследование влияние диаметра показало, что при увеличении числа переточек, в неравноосных калибрах коэффициент вытяжки увеличивается, а в равноосных калибрах уменьшается. При числе переточек валков больше двух наблюдаются резкие скачки значений коэффициента вытяжки. Причиной подобных скачков коэффициента вы -тяжки и заполнения может служить некорректные значения диаметра валков.

Для получения продукции с требуемыми геометрическими параметрами необходимо,

чтобы в последней клети группы было нормаль -ное заполнение. Для этого необходимо произве-сти настройку стана, т.е. установить такие зазоры валков в клетях, которые позволят обеспе-чигь нормальное заполнение в клетях. Более предпочтительной является настройка с участием меньшего количества клетей, причем, чем

Сравнение КНЕР для моделей различной дискретности описания

Клеть 1 2 3 4 5 6 7

Ошибка єіооо, % 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Ошибка Є200, % 0,172 0,232 0,330 0,234 0,589 0,243 0,566

меньше ход нажимного винта в этих клетях, тем лучше. Поэтому важно определить, как влияет клеть при изменении зазора между валками на заполнение в последнем калибре.

В результате исследования значимости клетей было установлено, что влияние клетей на формирование геометрии конечного профиля тем сильнее, чем ближе они к последней клети непрерывной группы, и в том случае, если калибры в этих клетях относятся к классу неравноосных. В связи с этим настройку стана 450 при прокатке круга 28 мм более эффективно произ-водигь 4 и 5, а также 13, 14 и 15 клетями То есть исследования показали, что клети с равноосны-

ми калибрами не оказывают существенного влияния на процесс настройки стана, поэтому настройка подгруппы этими клетями без исполь -зования неравноосных калибров неэффективна.

Таким образом, на основе разработанных БД определены и систематизированы закономерности процессов прокатки и настройки для широ-кого сортамента профилей по станам 450, 370, 170 ОАО «ММК». Выявлены изменения технологических параметров и особенности процессов формоизменения на конкретных станах (температуры, диаметров валков, марки стали, неравномерности деформации и т.д.), не приводящие к обязательности настройки клетей этих станов.

Библиографический список

Левандовский С.А. Информационное сопровождение и коррекция технологического процесса производства с применением современных баз данных // Моделирование и развитие технологических процессов: Сб. науч. тр. Магнитогорск: МГТУ им. Г.И.Носова, 2004. С. 156-159.

Современная программная реализация структурно-матричной математической модели процесса прокатки на сортовых и проволочных станах / Тулупов О.Н., Моллер А.Б., ЗайцевА.А., Левандовский С.А. // Новыепрограммныесредствадля предприятий Урала: Сб. тр. регион. науч.-техн. конф. Магнитогорск: МГТУ им. Г.И.Носова, 2003. С. 97-99.

Тулупов О.Н. Структурно-матричные модели для повышения эффективности процессов сортовой прокатки. Магнитогорск. МГТУ им. Г.И.Носова, 2002. 224 с.

УДК 681.3.02

Е. Г. Филиппов, Ю. А. Черятьева

РАЦИОНАЛЬНЫЙ РАСКРОЙ МАТЕРИАЛОВ

Одной из часто встречающихся технологических операций на производстве является раскрой материалов на соответствующие заготовки, используемые для изготовления тех или иных го -товых изделий. Отходы при этом достигают внушительных размеров, существенно влияя на величину себестоимости выпускаемой продукции и другие технико-экономические показатели производственной деятельности.

Задачи рационального раскроя материалов бывают двух типов: максимизации числа комплектов и минимизации остатков. В данной работе рас -сматриваются примеры решения таких задач.

1. Задача максимизации числа комплектов

На предприятии производится раскрой т различных партий материалов соответственно в количестве Ь/ (/=1,2,...,т) единиц одинакового размера в каждой партии Из материалов всех партий требуется изготовить максимальное число комплектов 2, в каждый из которых входит р различных ввдов деталей соответственно в количестве кг (г=1,2,...р) единиц, если известно,

что каждую единицу материала можно раскроить на детали п различными способами, причем при раскрое единицы /-й партии у-м способом получается ауг деталей г-го ввда.

Для составления математической модели задачи обозначим через х/ число единиц материала /-й партии, которые будут рас крое ны у-м способом. Тогда из /-й партии приу-м способе раскроя получим а^Хц деталей г-го ввда. Из всей же /-й партии при применении к ней всех п способов раскроя поп

лучим деталей г-го ввда ^ а/]гх/]- , а из всех т пар-

1=1

т п

тии их будет получено 2Г

/=1 1=1

В каждый комплект должно входить кг дета-

2

лей, поэтому отношения —^ (г=1,2,...,р) опре-

к

г

деляют количество комплектов, которые можно составить из деталей г-го ввда. Количество полных комплектов по всем ввдам деталей определится наименьшим из этих отношений.