WO1999024182A1 - Verfahren und einrichtung zur steuerung einer hüttentechnischen anlage - Google Patents

Verfahren und einrichtung zur steuerung einer hüttentechnischen anlage Download PDF

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WO1999024182A1
WO1999024182A1 PCT/DE1998/003142 DE9803142W WO9924182A1 WO 1999024182 A1 WO1999024182 A1 WO 1999024182A1 DE 9803142 W DE9803142 W DE 9803142W WO 9924182 A1 WO9924182 A1 WO 9924182A1
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steel
aluminum
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operating parameters
metallurgical plant
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Rüdiger DÖLL
Otto Gramckow
Günter SÖRGEL
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Siemens Aktiengesellschaft
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D11/00—Process control or regulation for heat treatments
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C22—METALLURGY; FERROUS OR NON-FERROUS ALLOYS; TREATMENT OF ALLOYS OR NON-FERROUS METALS
    • C22F—CHANGING THE PHYSICAL STRUCTURE OF NON-FERROUS METALS AND NON-FERROUS ALLOYS
    • C22F1/00—Changing the physical structure of non-ferrous metals or alloys by heat treatment or by hot or cold working
    • C22F1/04—Changing the physical structure of non-ferrous metals or alloys by heat treatment or by hot or cold working of aluminium or alloys based thereon
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D8/00—Modifying the physical properties by deformation combined with, or followed by, heat treatment

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for controlling a Huttentechmschen plant for the production of steel or aluminum, in particular a rolling mill, wherein m the Huttentechmschen plant from input materials steel or aluminum with certain material properties dependent on the structure of the steel or aluminum, and wherein the The material properties of the steel or aluminum depend on the operating parameters with which the system is operated.
  • the corresponding operating parameters are usually set by an operator of the Huttentechmschen system so that the material properties of the steel or aluminum correspond to the desired, predetermined material properties. To do this, the operator usually relies on experience, e.g. in the form of a table.
  • the object is achieved by a method according to claim 1 or a device according to claim 5.
  • the operating parameters are determined by means of a structure optimizer as a function of the desired material properties of the steel or aluminum. Material properties such as come particularly advantageously
  • the method according to the invention makes it possible to set operating parameters of a Huttentechmschen system such that the steel or aluminum produced has the desired material properties.
  • the microstructure optimizer has a microstructure observer which predicts the material properties of a steel or aluminum produced in a slurry-technical plant as a function of its operating parameters.
  • a structure observer advantageously has a neural network.
  • the structure optimizer determines at least one of the large ones
  • the structure observer determines at least one of the large yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness, transition temperature, anisotropy and
  • Strengthening exponent of the steel to be examined depending on the individual alloy proportions in the steel It has proven to be particularly advantageous, at least: one of the large yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness and transition temperature depending on the carbon content, the silicon content, the manganese content, the phosphorus content, the sulfur content, the cobalt content, the aluminum content, and the chrome content , of the molybdenum component, of the nickel component, of the vanadium component, of the copper component, of the Zmn component, of the calcium component, of the titanium component, of the boron component, of the niobium component, of the arsenic component, of the tungsten component and of the nitrogen component.
  • the structure observer determines at least one of the large yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness, transition temperature, anisotropy and hardening exponent of the steel to be examined as a function of the carbon content in the steel or the carbon equivalents or the useful and / or or pollutant levels.
  • F FIIGG 2 2 the integration of a structure optimizer in the
  • FIG. 4 shows an alternative embodiment of a structure observer
  • FIG. 5 shows another alternative embodiment of a structure observer
  • FIG. 6 shows the use of genetic algorithms in a structure optimizer.
  • the iteration loop 6 outlines the use of multiple rolling stands in a rolling mill or the repeated passage of rolling stock through a reversing grate.
  • the process shown in blocks 2, 3 and 4 is repeated for each rolling process, but always starting from the structure after the previous rolling process.
  • a microstructure corresponding to block 5 After rolling and subsequent cooling, a microstructure corresponding to block 5 has formed.
  • This structure shows certain material properties such as certain values for yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness, anisotropy and strengthening exponent.
  • a rolling mill (and / or a continuous casting installation) is set in such a way that at the end sets up a microstructure with the desired values for yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness, transition temperature, anisotropy and / or hardening exponent. This is done by means of a structure optimizer, as shown in FIG. 2.
  • reference numeral 15 denotes a rolling strip m on a rolling train 16, the material or use properties of which, after rolling, should correspond to setpoints 11 for the material or use properties.
  • Actuators 17 are provided to influence the rolling train.
  • measuring devices 18 are provided for measuring certain states of the rolling mill.
  • the operating parameters of the rolling mill 16, which are set with the actuators 17, are determined with a structure optimizer 20.
  • the microstructure optimizer 20 has a microstructure observer 25 which, depending on a standard pass schedule 10, chemical analysis values 12 of the rolling strip 15 and a prediction 24 of settings for the rolling mill 16 determined, determines the material to be expected. ⁇ al or usage properties of the rolled strip 15 determined.
  • Such a structure observer 25 is shown in more detail in FIGS. 3, 4 and 5.
  • a comparator 21 there is a comparison between the target values 11 for the material or usage properties and the values for the material or usage properties determined by the structure observer 25. If the target values 11 for the material or usage properties and the values for the material or usage properties determined by the structure observer 25 are not precise enough, the path 26 is followed. According to a selected optimization criterion, the operating parameters, in this case input temperature T em / output temperature T off, and the degrees of reduction ⁇ x of the individual rolling stands m are varied in a weighted variation 22.
  • an adaptation 13 of the pre-calculation 24 is provided, by means of which the models on which the pre-calculation 24 is based are adapted as a function of measured values of the measuring devices 18 and a post-calculation 14.
  • the settings for the rolling mill 16 calculated in advance 24 for the rolling mill 16 are not the input variable of the structure observer 25, but rather the operating parameters, ie in the present case T eln , T_ us and ⁇ x .
  • It can also be provided, by means of a structure optimizer according to FIG and a hot rolling mill or a Huttentechmsche plant consisting essentially of a continuous casting plant, a rolling mill and a cooling section. For this purpose, appropriately expanded structure observers and correspondingly more operating parameters are to be used.
  • the invention is also suitable for setting a track.
  • microstructure optimizer it is particularly advantageous to use the microstructure optimizer to simultaneously use other parameters, such as Energy consumption or roller wear to optimize with the microstructure optimizer 20.
  • P B denotes the operating parameters and P M the material or usage properties of a steel or aluminum.
  • Reference numeral 50 denotes a neural network which determines the material or usage properties P such as yield strength, yield strength, tensile strength, elongation at break, hardness, transition temperature, anisotropy and / or hardening exponent m as a function of the operating parameters P B.
  • the design of such a neural network can be found in DE 197 38 943.
  • This structure observer has a grain size model 51 and an analytical material model 52. Details of these models can be found in the article "Recrystallization and gram growth m hot rollmg" by CM Seilers and JA Whiteman, Material Science, Marz / Ap ⁇ l 1979, pages 187 to 193.
  • the grain size model 51 determines the grain size d ⁇ if the temperature is not or only partially crystallized m as a function of operating parameters P B.
  • the material model 52 determines the material or usage properties P M m as a function of the femt grain size d ⁇ with not or only partially crystallized emptying and the operating parameters P B - the bed parameters P B , which are used as input sizes for the grain size model 51 and the material model 52, are not necessarily identical. Different operating parameters can be used as input variables.
  • FIG. 5 shows a structure observer corresponding to FIG. 4, the analytical material model 52 being replaced by a neural network 53.
  • a neural network 53 is to be implemented, for example, in accordance with DE 197 38 943, with the particle size d ⁇ being provided as an additional input variable for the neural networks disclosed in DE 197 38 943 if the temperature is not or only partially crystallized.
  • FIG 2 are advantageously genetic algorithms insertion ⁇ bar.
  • FIG. 6 shows in a simplified manner the procedure for optimizing using genetic algorithms. The optimization is done in such a way
  • genes 40 that values for the parameters to be optimized are arranged in so-called genes 40, which in turn are assigned to individuals 41 in a so-called population,
  • chromosomes are summarized, which are inherited during recombination, - that the individuals with their genes, ie the values for the corresponding parameters, are evaluated by means of an optimization function and
  • step 32 in FIG. 6 a selection of individuals for a new population takes place, with statistically preferred individuals who fulfill the optimization function better than other individuals,
  • step 32 in FIG. 6 is implemented in the comparator 21 or the evaluation in the structure observer 25 in FIG.
  • the steps 33 and 35 in FIG. 6 are implemented in the weighted variation 32 in FIG.
  • the parameters summarized in the genes correspond, for example, to the operating parameters T_ ⁇ n , Y ⁇ and ⁇ x in FIG. 2. It is particularly advantageous to include further parameters, in particular optimization criteria, such as energy consumption or roller wear, in the optimization. The genes corresponding to these parameters must be provided accordingly. The other parameters are then optimized simultaneously with the operating parameters.

Abstract

Verfahren zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere eines Walzwerks, wobei in der hüttentechnischen Anlage aus Eingangsstoffen Stahl oder Aluminium mit bestimmten von Gefüge des Stahls oder Aluminiums abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, und wobei die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums von Betriebsparametern, mit denen die Anlage betrieben wird, abhängig sind, wobei die Betriebsparameter mittels eines Gefügeoptimierers in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums bestimmt werden.

Description

Beschreibung
Verfahren und Einrichtung zur Steuerung einer huttentechni- schen Anlage
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Einrichtung zur Steuerung einer huttentechmschen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere eines Walzwerks, wobei m der huttentechmschen Anlage aus Eingangsstoffen Stahl oder Aluminium mit bestimmten vom Gefuge des Stahls oder Aluminiums abhangigen Materialeigenschaften hergestellt wird, und wobei die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums von Betriebsparametern, mit denen die Anlage betrieben wird, abhangig sind.
Die entsprechenden Betriebsparameter werden üblicherweise von einem Bediener der huttentechmschen Anlage derart eingestellt, daß die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums gewünschten, vorgegebenen Materialeigenschaften ent- sprechen. Dazu greift der Bediener üblicherweise auf Erfahrungswissen zurück, das z.B. m Tabellenform hinterlegt ist.
Es ist Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren bzw. eine Einrichtung zur Durchfuhrung des Verfahrens anzugeben, das es ermöglicht, Stahl oder Aluminium zu erzeugen, dessen Materialeigenschaften präziser den vorab gewünschten Materialeigenschaften entsprechen.
Die Aufgabe wird erfmdungsgemaß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 bzw. eine Einrichtung gemäß Anspruch 5 gelost. Dabei werden bei einem Verfahren bzw. einer Einrichtung eingangs erwähnter Art die Betriebsparameter mittels eines Gefügeoptimierers m Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums bestimmt. Besonders vor- teilhafterweise kommen dabei Materialeigenschaften wie
Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponent des Stahls oder Aluminiums m Frage. Das erfmdungsgemaße Verfahren erlaubt es, Betriebsparameter einer huttentechmschen Anlage derart einzustellen, daß der erzeugte Stahl bzw. das erzeugte Aluminium die gewünschten Materialeigenschaften besitzt.
In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung weist der Gefu- geoptimierer einen Gefugebeobachter auf, der die Materialeigenschaften eines m einer huttentechmschen Anlage herge- stellten Stahls oder Aluminiums in Abhängigkeit von dessen Betriebsparametern vorhersagt. Ein derartiger Gefugebeobachter weist vorteilhafterweise ein neuronales Netz auf.
In einer weiterhin vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung bestimmt der Gefugeoptimierer zumindest eine der Großen
Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Übergangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponent des Stahls oder Aluminiums in Abhängigkeit der Temperatur, des Umformgrades bzw. der relativen Umformung des Stahls, der Umformgeschwindigkeit sowie der Legierungsanteile des Stahls.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfmdungs- gemaßen Verfahrens bestimmt der Gefugebeobachter zumindest eine der Großen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und
Verfestigungsexponent des zu untersuchenden Stahls m Abhängigkeit der einzelnen Legierungsanteile im Stahl. Dabei hat es sich als besonders vorteilhaft herausgestellt, zumindest: eine der Großen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte und Ubergangstemperatur in Abhängigkeit vom Kohlenstoffanteil, vom Siliziumanteil, vom Mangananteil, vom Phosphoranteil, vom Schwefelanteil, vom Kobaltanteil, vom Alumimumanteil, vom Chromanteil, vom Molybdananteil, vom Nickelanteil, vom Vanadiumanteil, vom Kupferanteil, vom Zmn- anteil, vom Calziumanteil, vom Titananteil, vom Boranteil, vom Niobanteil, vom Arsenanteil, vom Wolframanteil und vom Stickstoffanteil zu bestimmen. In einfacher vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung bestimmt der Gefugebeobachter zumindest eine der Großen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und Verfestigungsexponente des zu untersuchenden Stahls m Abhängigkeit des Kohlenstoffsan- teils im Stahl bzw. der Kohlenstoffaquivalente oder der Nutz- und/oder Schadstoffanteile .
Weitere Vorteile und Einzelheiten ergeben sich aus der nach- folgenden Beschreibung von Ausfuhrungsbeispielen, anhand der Zeichnungen und m Verbindung mit den Unteranspruchen. Im einzelnen zeigen:
FIG 1 die Veränderung des Gefuges von Stahl beim Walzen, F FIIGG 2 2 die Integration eines Gefügeoptimierers in die
Steuerung einer Walzstraße,
FIG 3 einen Gefugebeobachter,
FIG 4 eine alternative Ausgestaltung eines Gefugebeobach- ters, FIG 5 eine weitere alternative Ausgestaltung eines Gefugebeobachters, FIG 6 die Verwendung genetischer Algorithmen m einem Ge- fugeoptimierer .
FIG 1 zeigt die Veränderung des Gefuges von Stahl beim Walzen. Der Stahl lauft mit einem Gefuge gemäß Block 1 in die Walzstraße ein. Nach Durchlauf durch das erste Walzgerust haben sich durch das Walzen gestreckte Korner entsprechend Block 2 ausgebildet. In diesem Zustand kommt es zur sogenann- ten Erholung, wahrend der Versetzungen und damit Spannung innerhalb einzelner Korner des Gefuges abgebaut werden. Durch Rekristallisation bilden sich, wie durch den Block 3 angedeutet, ausgehend von den Korngrenzen neue versetzungsarme Korner. Je nachdem, ob sich neue Korner bilden, wahrend sich das Material noch im Walzgerust befindet, oder erst danach, wird die Rekristallisation als dynamische Rekristallisation oder als statische Rekristallisation bezeichnet. Im Anschluß kommt es temperaturabhangig nach der Rekristallisation zum Kornwachstum, wobei größere Korner wie m Block 4 auf Kosten von kleineren Kornern wachsen. Die Iterationsschleife 6 skizziert die Verwendung mehrerer Walzgeruste m einer Walzstraße oder das mehrmalige Durchlaufen von Walzgut durch ein Reversierge- rust. Bei jedem Walzen wiederholt sich prinzipiell der m den Blocken 2, 3 und 4 dargestellte Vorgang, jedoch immer ausge- nend von der Gefugestruktur nach dem vorhergehenden Walzgang. Nach Abschluß des Walzens sowie folgende Kühlung hat sich ei- ne Gefugestruktur entsprechend Block 5 ausgebildet. Diese Gefugestruktur weist bestimmte Materialeigenschaften wie bestimmte Werte für Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Anisotropie und Verfestigungsexponent auf. Ausgehend von vorab festgelegten Werten für Streckgren- ze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent des Metalls, insbesondere Stahls oder Aluminiums, wird eine Walzstraße (und/oder eine Stranggußanlage) derart eingestellt, daß sich am Ende eine Gefugestruktur mit den gewünschten Wer- ten für Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent einstellt. Dieses erfolgt mittels eines Gefügeoptimierers, wie er m Figur 2 dargestellt ist.
In FIG 2 bezeichnet Bezugszeichen 15 ein Walzband m einer Walzstraße 16, dessen Material- bzw. Gebrauchseigenschaften nach dem Walzen Sollwerten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften entsprechen sollen. Zur Beeinflussung der Walzstraße sind Stellglieder 17 vorgesehen. Ferner sind Meßgerate 18 zur Messung bestimmter Zustanαe der Walzstraße vorgesehen. Die Betriebsparameter der Walzstraße 16, die mit den Stellgliedern 17 eingestellt werden, werden mit einem Ge- fugeoptimierer 20 ermittelt. Der Gefugeoptimierer 20 weist einen Gefugebeobachter 25 auf, der m Abhängigkeit von einem Standardstichplan 10, chemischen Analysewerten 12 des Walzbandes 15 sowie von einer Vorausberechnung 24 ermittelter Einstellungen für die Walzstraße 16 die zu erwartenden Mate- πal- bzw. Gebrauchseigenschaften des Walzbandes 15 ermittelt. Ein solcher Gefugebeobachter 25 ist m den Figuren 3, 4 und 5 naher ausgeführt. In einem Vergleicher 21 erfolgt ein Vergleich zwischen den Sollwerten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften und von den durch den Gefugebeobachter 25 ermittelten Werten für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften. Stimmen die Sollwerte 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften und die vom Gefugebeobachter 25 ermittelten Werte für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften nicht genau genug uberem, so wird dem Pfad 26 gefolgt. Gemäß einem gewählten Optimierungskriterium werden die Betriebsparameter, m diesem Falle Emgangstemperatur Tem/ Ausgangstem- peratur Taus sowie die Reduktionsgrade φx der einzelnen Walz- geruste m einer gewichteten Variation 22 verändert. Ergebnis dieser gewichteten Variation 22 sind neue Sollwerte 23 für die Temperatur Tein des Walzbandes 15 bei Emlauf in die Walzstraße 16, für die Temperatur Taus des Walzbandes 15 bei Auslauf aus der Walzstraße 16 sowie die Reduktionsgrade φλ der einzelnen Walzgeruste der Walzstraße 16. Ausgehend von diesen Sollwerten 23 werden m einer Vorausberechnung 24 neue Einstellungen für die Walzstraße 16 ermittelt. Dieser Zyklus wird so lange durchlaufen, bis die vom Gefugebeobachter ermittelten Werte 25 den gewünschten Übereinstimmungsgrad mit den Sollwerten 11 für die Material- bzw. Gebrauchseigenschaf- ten haben. In diesem Fall wird dem Pfad 27 gefolgt, der die Stellglieder 17 entsprechend den m der Vorausberechnung 24 ermittelten Werten einstellt. Ferner ist eine Adaption 13 der Vorausberechnung 24 vorgesehen, mittels der Modelle, die der Vorausberechnung 24 zugrunde liegen, in Abhängigkeit von Meß- werten der Meßgerate 18 und einer Nachberechnung 14 adaptiert werden. In vorteilhafter alternativer Ausgestaltung ist vorgesehen, daß nicht die m der Vorausberecnnung 24 berechneten Einstellungen für die Walzstraße 16 Eingangsgroße des Gefugebeobachters 25 sind, sondern die Betriebsparameter, d.h. im vorliegenden Fall Teln, T_us und φx . Es kann ebenfalls vorgesehen werden, mittels eines Gefügeoptimierers entsprechend FIG 2 eine huttentechmsche Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Warmwalzstraße und einer Kaltwalzstraße, eine huttentechmsche Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage, einer Warmwalzstraße und einer Kaltwalzstraße, eine huttentechmsche Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage und einer Warmwalzstraße oder eine huttentechmsche Anlage im wesentlichen bestehend aus einer Stranggußanlage, einer Walzstraße und ei- ner Kuhlstrecke einzustellen. Dazu sind entsprechend erweiterte Gefugebeobachter sowie entsprechend mehr Betriebsparameter zu verwenden. Die Erfindung ist ebenfalls zur Einstellung einer Gleisstrecke geeignet.
Es ist besonders vorteilhaft, mittels des Gefügeoptimierers gleichzeitig weitere Parameter, wie z.B. Energieverbrauch oder Walzenabnutzung, mit dem Gefugeoptimierer 20 zu optimieren.
FIG 3, 4 und 5 zeigen vorteilhafte Ausgestaltungen für einen Gefugebeobachter 25 aus FIG 2. In FIG 3 bezeichnet PB die Betriebsparameter und PM die Material- bzw. Gebrauchseigenschaften eines Stahls oder Aluminiums. Bezugszeichen 50 bezeichnet ein neuronales Netz, das die Material- bzw. Ge- brauchseigenschaften P wie Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Harte, Ubergangstemperatur, Anisotropie und/oder Verfestigungsexponent m Abhängigkeit der Betriebsparameter PB ermittelt. Die Ausgestaltung eines derartigen neuronalen Netzes ist der DE 197 38 943 zu entnehmen.
FIG 4 zeigt eine alternative Ausgestaltung eines Gefugebeoo- achters. Dieser Gefugebeobachter weist ein Korngroßenmodell 51 und ein analytisches Mateπalmodell 52 auf. Einzelheiten dieser Modelle sind dem Artikel "Recrystallisation and gram growth m hot rollmg" von C. M. Seilers und J. A. Whiteman, Material Science, Marz/Apπl 1979, Seiten 187 bis 193 zu entnehmen. Das Korngroßenmodell 51 ermittelt die Ferπtkorngroße dα bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austemt m Abhängigkeit von Betriebsparametern PB. Das Materialmodell 52 ermittelt die Material- bzw. Gebrauchseigenschaf en PM m Abhängigkeit der Femtkorngroße dα bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austemt sowie den Betriebsparametern PB- Die Betπebsparameter PB, die als Eingangsgroßen für das Korngroßenmodell 51 und das Materialmodell 52 verwendet werden, sind nicht notwendigerweise identisch. Es können unterschiedliche Betriebsparameter als Eingangsgroßen verwendet werden.
FIG 5 zeigt einen Gefugebeobachter entsprechend FIG 4, wobei das analytische Materialmodell 52 durch ein neuronales Netz 53 ersetzt ist. Ein derartiges neuronales Netz 53 ist z.B. entsprechend der DE 197 38 943 auszufuhren, wobei die Ferπt- korngroße dα bei nicht oder nur teilkristallisiertem Austemt als zusätzliche Eingangsgroße für die m der DE 197 38 943 offenbarten neuronalen Netze vorgesehen ist.
Zur iterativen Bestimmung optimaler Einstellung bzw. optima- 1er Betriebsparameter durch einen Gefugeoptimierer 20 gemäß
FIG 2 sind vorteilhafterweise genetische Algorithmen einsetz¬ bar .
FIG 6 zeigt vereinfacht das Vorgehen bei der Optimierung it- tels genetischer Algorithmen. Die Optimierung erfolgt derart,
- daß Werte für die zu optimierenden Parameter m sogenannten Genen 40 angeordnet sind, die wiederum Individuen 41 einer sogenannten Population zugeordnet sind,
- daß eine bestimmte Anzahl von Individuen 41 eine sogenannte Imtialpopulation bildet,
- daß einige oder alle Werte in den Genen um einen Zufallswert, insbesondere einen Zufallswert aus einer Auswahl nor- malverteilter Zufallszahlen, verändert werden, so daß sich eine veränderte Population 34 ergibt (Schritt 33 m FIG 6) , - daß zusammengehörige Gene auf sogenannten Chromosomen zusammengefaßt werden, die bei der Rekombination gemeinsam vererbt werden, - daß die Individuen mit ihren Genen, d.h. den Werten für die entsprechenden Parameter, mittels einer Optimierungsfunk- tion bewertet werden und
- daß aufgrund dieser Bewertung (Schritt 32 in FIG 6) eine Auswahl von Individuen für eine neue Population erfolgt, wobei Individuen statistisch bevorzugt werden, die die Optimierungsfunktion besser erfüllen als andere Individuen,
- daß die verbleibenden Individuen 31 nicht weiter berücksichtigt werden, - daß der Optimierungszyklus mit der neuen Population 41 solange wiederholt wird, bis eine als optimal erachtete Lösung erreicht ist.
Übertragen auf die Iterationsschleife im in FIG 2 dargestell- ten Gefugeoptimierer 20 wird der Schritt 32 in FIG 6 im Vergleicher 21 bzw. die Bewertung im Gefügebeobachter 25 in FIG 2 implementiert. Die Schritte 33 und 35 in FIG 6 sind in der gewichteten Variation 32 in FIG 2 implementiert. Die in den Genen zusammengefaßten Parameter entsprechen z.B. den Be- triebsparametern T_ιn, Y^ und φx in FIG 2. Besonders vorteilhaft ist es, weitere Parameter, insbesondere Optimierungskriterien, wie Energieverbrauch oder Walzenabnutzung, mit in die Optimierung mit einzubeziehen . Entsprechend sind die Gene, die diesen Parametern entsprechen, vorzusehen. Die weiteren Parameter werden dann gleichzeitig mit den Betriebsparametern optimiert .

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere eines Walz- werks, wobei in der hüttentechnischen Anlage aus Eingangsstoffen Stahl oder Aluminium mit bestimmten vom Gefüge des Stahls oder Aluminiums abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, und wobei die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums von Betriebsparametern, mit denen die Anlage betrieben wird, abhängig sind, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Betriebsparameter mittels eines Gefügeoptimierers in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums bestimmt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Betriebsparameter mittels des Gefügeoptimierers in Abhängigkeit zumindest einer der gewünschten Materialeigen- schaffen Streckgrenze, Dehngrenze, Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Härte, Ubergangstemperatur, Anisitropie und Verfestigungsexponent des Stahls oder Aluminiums bestimmt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß mittels des Gefügeoptimierers Energieverbrauch und/oder Walzenabnutzung optimiert werden.
4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Bestimmung der Betriebsparameter in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums mittels genetischer Algorithmen erfolgt.
5. Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden der Ansprüche zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium, insbesondere eines Walzwerks, wobei in der hüttentechnischen Anla- ge aus Eingangsstoffen Stahl oder Aluminium mit bestimmten vom Gefüge des Stahls oder Aluminiums abhängigen Materialeigenschaften hergestellt wird, und wobei die Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums von Betriebsparametern, mit denen die Anlage betrieben wird, abhängig sind, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Einrichtung zur Steuerung einer hüttentechnischen Anlage zur Erzeugung von Stahl oder Aluminium einen Gefugeoptimierer zur Bestimmung der Betriebsparameter Betriebsparameter in Abhängigkeit der gewünschten Materialeigenschaften des Stahls oder Aluminiums aufweist.
PCT/DE1998/003142 1997-11-10 1998-10-27 Verfahren und einrichtung zur steuerung einer hüttentechnischen anlage WO1999024182A1 (de)

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