用于可变冠状温度轧制过程中平度控制的集成建模与模态分层控制策略

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Integrated modeling and modal layered control strategy for flatness regulation in variable crown temper rolling

带材平直度精准调控新框架研究——整合VC滚筒物理模型与NSGA-III多目标优化策略在冷轧工艺中实现61.4%平直度偏差降低和99.4%质量合规率

　　
在高端钢铁制造领域，带钢平直度作为衡量产品质量的核心指标，直接影响后续加工环节及终端产品的性能可靠性。该研究针对传统轧制工艺中平直度控制存在的显著技术瓶颈，提出基于可变辊冠（VC）技术的智能化集成解决方案，通过理论建模与算法优化的深度融合，实现了轧制过程平直度控制能力的突破性提升。

研究团队深入剖析了VC轧辊与传统轧辊的本质差异。传统轧制工艺主要依赖固定辊型几何特征或PID控制算法，在应对复杂工况时存在响应滞后、控制精度不足等问题。而VC轧辊创新性地整合了液压鼓形调整与内外独立弯辊控制双重机制，通过实时调节液压系统压力改变辊型几何形状，同时独立控制辊体内外侧的弯曲力矩，形成多维协同控制体系。这种结构设计突破了传统单维度控制的局限性，使得轧辊系统具备动态适应材料特性变化、轧制参数波动及工艺异常的能力。

在理论建模层面，研究构建了首个融合金属塑性变形理论、轧辊弹性变形行为及多体系统耦合效应的VC轧辊综合模型。该模型创新性地将金属板形演变机理、液压系统压力分布特性与轧辊-套筒-辊体复合系统的力学交互作用进行多尺度耦合分析。通过建立三维空间下的变形协调方程，实现了对辊缝接触应力分布、套筒变形位移及板带厚度波动等关键参数的精准模拟。这种物理模型不仅具备高预测精度，更通过参数自适应性优化机制，有效解决了传统物理模型难以适应现场工况变化的技术难题。

算法开发方面，研究团队构建了具有工程实用价值的双阶段优化体系。首先采用粒子群优化（PSO）算法对模型参数进行动态标定，通过在线采集轧制过程的多源数据（包括轧制力、辊缝高度、液压压力等12类实时参数），运用数据驱动方法对理论模型的薄弱环节进行校准，使模型预测误差降低至3.2%以内。在此基础上，基于非支配排序遗传算法III（NSGA-III）的多目标优化框架，设计了分层递进的控制策略：初级阶段通过预定义的弯辊力矩组合实现快速粗调，控制响应时间缩短至传统PID的1/5；当板带平直度偏差进入设定阈值范围时，智能控制系统自动切换至液压鼓形与弯辊协同精调模式，通过建立多目标优化模型，同步优化平直度分布均匀性（目标函数1）、系统响应速度（目标函数2）及能耗效率（目标函数3）三个关键指标。

工业验证部分展示了该技术的卓越性能。在河北某大型钢铁联合企业的连续2503卷钢的实测数据表明，平直度偏差平均值下降61.4%，标准差缩减56.3%，同时将质量不合格率控制在0.6%以下。特别值得注意的是，系统在应对突发工况变化时表现出显著的自适应性，当轧制速度波动超过15%或钢种成分偏移超过标准范围时，仍能保持93%以上的控制精度。这种鲁棒性源于模型中引入的工况补偿因子和在线自适应调节机制。

技术突破体现在三个核心创新点：其一，构建了涵盖塑性变形、弹性变形及液压-机械耦合效应的VC轧辊多物理场耦合模型，解决了传统单力学模型无法准确反映复杂工况的问题；其二，开发出具有工业级实时性的参数优化算法，通过建立数据-模型双向反馈机制，使模型参数标定效率提升40%；其三，设计分层控制策略，在保留传统工艺经验知识的同时，将人工智能算法引入动态调控环节，形成"经验引导+智能优化"的混合控制架构。

该研究成果对钢铁工业的智能化转型具有里程碑意义。通过将VC轧辊的物理结构特性与先进算法深度融合，不仅解决了长期困扰行业的技术难题，更建立了可复制的智能控制系统开发范式。在工业应用中，该系统成功将轧制工序的停机调整频率降低78%，同时使板带成品的合格率从92.3%提升至99.4%。特别在汽车用高强度钢板的连续生产中，系统通过实时优化液压压力与弯辊力矩的组合方案，使板形波动幅度控制在±0.15mm/2m范围内，达到行业领先水平。

在技术经济性方面，新系统使单卷钢的轧制成本降低18.7%，设备综合效率（OEE）提升26.3个百分点。以年产200万吨的冷轧生产线为例，应用该技术后年均可节约生产成本约3200万元，同时减少质量索赔损失约1500万元。这种显著的经济效益已引起国际轧制设备制造商的广泛关注，多家企业正在与研究团队进行技术合作开发。

研究还揭示了未来技术发展方向：在模型优化方面，计划引入数字孪生技术，构建虚实联动的动态仿真平台；在控制算法层面，探索基于深度强化学习的自适应控制策略；在装备升级方向，研发具有自感知、自诊断功能的智能轧辊系统。这些延伸研究将进一步提升VC轧制技术在超薄规格（≤1.0mm）、超宽幅（≥2500mm）等高端产品领域的应用价值。

该研究对制造业智能化转型具有普遍借鉴意义。其技术路线展示了如何将传统工业机理与前沿人工智能技术有机结合：首先建立具有物理意义的多场耦合模型，消除纯数据驱动方法的局限性；然后通过智能算法实现多目标协同优化，突破传统单目标控制的性能瓶颈；最后通过人机协同的混合控制架构，兼顾工程经验与技术创新。这种方法论创新不仅适用于轧制工艺，更为其他流程工业的智能化升级提供了可复制的解决方案。