Содержание к диссертации
Введение
1. Современный поход к математическому моделированию процесса сортовой прокатки для повышения качества металлопроката 7
1.1.Применение методологии функционального моделирования для совершенствования систем качества 9
1.2. Роль математического моделирования в передовых системах управления промышленными предприятиями 12
1.3.Способы повышения качества геометрии сортопрокатной продукции... 14
1.3.1. Управление формоизменением с целью обеспечения необходимого уровня качества 16
1.3.2. Точность геометрических размеров в процессах сортовой прокатки 22
1.3.3. Влияние неравномерности деформации на качество сортопрокатной продукции 23
1.4. Выводы и постановка цели и задач исследования 24
2. Создание базы данных техногических параметров сортопрокатных станов 30
2.1 .Обоснование создания электронной базы данных 30
2.2. Выбор признаков и синтез структуры базы данных технологических параметров сортопрокатного производства 33
2.2.1. Выбор основных признаков прокатки 33
2.2.2. Выбор вариантов описания калибра на основе структурно-матричного подхода 34
2.2.3. Формирование структуры и постановка связей систематизированного хранилища 40
2.3.Назначение, область применения и функциональные возможности базы данных 42
2.4.Совершенствование СМК ОАО «ММК» с использованием разработанной базы данных 44
2.5.Выводы по главе 46
3. Анализ технологических схем с применением разработанной базы данных 47
3.1 .Обоснование выбора схем для моделирования 47
3.1.1. Ликвидность металлопроката ОАО «ММК» 49
3.1.2. Расходящиеся процессы и критерий стабильности 50
3.1.3. Выбор тестовых режимов 54
3.2.Параметры моделирования 54
3.2.1. Описание простых калибров 56
3.2.2. Развитие подхода описания сложных калибров 59
3.2.3. Использование критерия неравномерности деформации 62
3.2.4. Бальная оценка значимости и критерий приоритетности клетей... 64
3.3.Анализ выбранных технологических схем 68
4. Математическое моделирование технологических схем прокатки 76
4.1 .Цели и задачи моделирования 77
4.2.Постановка задачи оптимизации 78
4.3.Выбор критерия оптимизации 79
4.4.Выбор и описание ограничений 80
4.4.1. Ограничение по вытяжке 81
4.4.2. Ограничение по варьированию формы 85
4.5. Описание математической модели оптимизации формы калибра 86
4.6.Программная реализация и технические требования 91
4.7.Выводы по главе 92
5. Использование модели оптимизации формы калибров 93
5.1 .Особенности применения модели 93
5.2.Адаптация данных полученных оптимизацией 99
5.3.Моделирование режимов прокатки 102
5.4.Выводы по главе 115
Выводы по работе 116
Список литературы 118
Приложение 127
- Роль математического моделирования в передовых системах управления промышленными предприятиями
- Выбор признаков и синтез структуры базы данных технологических параметров сортопрокатного производства
- Бальная оценка значимости и критерий приоритетности клетей...
- Описание математической модели оптимизации формы калибра
Роль математического моделирования в передовых системах управления промышленными предприятиями
Одно из актуальных направлений развития теории и технологии баз данных связано с изучением нетрадиционных областей приложений с целью разработки адекватных их потребностям методологических подходов и эффективного инструментария. Важное место в этой сфере занимают системы научных баз данных. Весьма специфический характер имеет класс систем, используемых в математическом моделировании технологических процессов [13, 14].
С некоторым опозданием (по сравнению с развитыми странами Европы) в России начинают понимать всю важность применения комплексного подхода в автоматизации предприятий и организаций. Руководители многих организаций, уже прошедших стадии частичной автоматизации или вообще практически не автоматизированных, стали всерьез задумываться о комплексном и всеохватывающем переходе к новым моделям ведения бизнеса, основанным на новых технологиях учета. В последнее время стала популярной идея построения корпоративных информационных систем (КИС) масштаба предприятия. Необходимо отметить, что под КИС понимаются ERP (Enterprise Requirements Planning)-cncTeMbi [2, 4], а также все, что их окружает. Задача системы - объединить все подразделения и функции компании в единую компьютерную модель.
Глобальная автоматизация подразумевает проникновение системы управления во все сферы деятельности предприятия. Особое значение имеют автоматизированные системы, функционирующие в сфере производства. КИСУ позволяют управлять и производственными процессами в том числе. Сейчас существует множество готовых решений по внедрению КИСУ. Согласно данным аналитического отчёта за 2005 год независимой исследовательской компании «RC Group» и корпорации «МетаСинтез» на российском рынке существуют 5 крупных интегрируемых систем («SAP», «Альфа-Интегратор Баан», «Oracle CIS», «Robertson & Blums», «Интерфейс»), 6 специализированных систем средней интеграции и 21 система более низкого уровня, имеющие классификацию интегрированных систем управления.
Следует отметить, что все указанные системы базируются на использовании реляционных баз данных [11, 12], которые применяются на всех уровнях автоматизированной системы (см. рис 1.1).
Использование принципов IDEF и КИСУ позволяет построить эффективную систему управления, основным строительным материалом в которой являются автоматизированные блоки. Эти блоки выполняют локальные задачи автоматизации и управления, следовательно, их совершенствование позволяет улучшить систему управления предприятием в целом.
Развитие отдельных элементов большой автоматизированной системы приводит к повышению показателей эффективности и результативности работы предприятия. Одним из таких показателей является качество выпускаемой продукции. Можно сделать заключение о том, что совершенствование локальных элементов автоматизированной системы управления с использованием современных БД и математического моделирования технологического процесса позволяет повышать качество продукции и стабилизировать деятельность организации (например, металлургического комбината).
В современных условиях развитие производства сортового проката определяется, с одной стороны, комплексом требований потребительского рынка России и зарубежных стран, где основным по-прежнему остается высокая точность размеров профилей, а с другой стороны, комплексом технологических и финансовых возможностей сортопрокатного передела металлургических предприятий, что было отмечено на первом, втором и третьем конгрессах Международного союза прокатчиков [15-17].
В самом начале 90-х годов для качественного улучшения возможностей сортопрокатного передела в России наиболее очевидным представлялся путь быстрой замены подавляющего большинства устаревших станов на новые высокотехнологичные. Новые рыночные условия инвестирования в проекты реконструкции показали, что наиболее реалистичным является путь поэтапной модернизации прокатного передела с коренным изменением технологической структуры и идеологии производства, что требует очень больших капитальных вложений, отдача которых, по опыту США и Японии, начинается в среднем через 5 лет [18]. В соответствии с этим, наряду с новыми технологическими схемами современных станов на металлургических предприятиях вынуждены работать устаревшие станы, обеспечивая при этом требуемый уровень качества продукции. В противном случае, сортовые станы, не адаптированные к современным требованиям, неизбежно консервируются или демонтируются, теряя традиционные рынки сбыта продукции.
В сложившихся условиях на большинстве металлургических предприятий России и Украины, а также на многих предприятиях США, Японии, Великобритании и ряда других стран требуется решение задач повышения эффективности производства проката как за счет внутренних технологических резервов, так и в результате повышения технического уровня производства. Наиболее актуальна такая постановка вопроса для отечественного сортопрокатного производства, где срок эксплуатации многих станов превышает 50-60 лет.
Поэтому в современных условиях можно выделить два основных направления производственно-технологических решений, повышающих эффективность производства сортового проката, включая катанку.
К первому направлению можно отнести технические и технологические решения, позволяющие повысить эффективность получения и качество сортовых профилей на действующих, но морально устаревших станах и отличающиеся при этом сверхнизкими капиталовложениями. Другими словами, это малозатратные способы продления срока службы устаревших станов путем повышения качества продукции за счет использования технологических резервов и нетрадиционных технологических режимов.
Второе направление охватывает технические и технологические решения по модернизации действующих и разработке новых сортовых станов. Здесь особую важность приобретают современные методы компоновки технологической схемы, управления точностью, рационализации энергозатрат с целью максимально эффективного использования современных технологических процессов и оборудования, а значит, наиболее эффективной отдачи капиталовложений.
Выбор признаков и синтез структуры базы данных технологических параметров сортопрокатного производства
Признаки прокатки были выбраны исходя из опыта использования в предыдущих математических моделях [19, 20, 68, 70-72] технической и технологической информации. Все эти параметры были систематизированы и сгруппированы для формирования связной системы внутри БД. БД состоит из 21 таблицы, каждая из которых содержит несколько технологических параметров прокатки. Рассмотрим более подробно содержание каждой таблицы из БД: - «Rezhimi» - хранит режимы прокатки различных профилей; - «Stal» - хранит реологические (механические) свойства различных марок сталей; - «Kalibrovka» -хранит данные о калибровке валков; - «Stan» - хранит информацию о рассмотренных в БД станах, а также относящиеся к ним чертежи; - «Pech» - хранит параметры печей, применяемых на рассматриваемых станах; - «Kleti» - хранит характеристики клетей и связанные с ними параметры; - «Privoda» - хранит сведения о приводах клетей и их параметры; - «Kip» - хранит сведения о контрольно-измерительных приборах, установленных на станах; - «OhIazhdayuschie_ustroistva» - хранит сведения об охлаждающих устройствах и их параметрах; - «Nagrevatelnie_ustroistva» - хранит сведения о нагревательных устройствах и их параметрах. Перечисленные таблицы содержат 181 поле и хранят необходимую и достаточную для моделирования процесса информацию, за исключением оцифрованных калибров. Прежде чем рассмотреть таблицы БД, содержащие элементы оцифровки контуров калибров (ручьёв), необходимо обосновать выбор метода описания и определить достаточный, с научной точки зрения, уровень дискретности описания. Оцифровка ручьёв калибров, а также всего межвалкового зазора в пределах одного ручья производилась на основе известного описания, базирующегося на структурно-матричном подходе [85], разработанном на кафедре обработки металлов давлением Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. Описание позволяет получить цифровые аналоги чертежей калибров и калибровки двух-, трёх-, четырёхвалковых систем, а также простых и фасонных профилей различной сложности. Рассмотрим некоторые виды описания. - Двухвалковая система калибров, простой профиль, так называемое, описание «по железу» (рис. 2.2). Особенность данного вида описания состоит в том, что длина векторов, попадающих в межвалковый зазор, ограничивается линией, перпендикулярной гладкой бочке валка в месте окончания его выпуска.
Двухвалковая система, простой калибр, описание четверти калибра, названное «бесконечный вектор». Вектора, описывающие контур калибра, продляются до пересечения с буртом (или гладкой бочкой) кроме последнего вектора, принимающего максимально возможное значение, взятое из проекции самого длинного вектора на ось, разделяющую зазор пополам (рис. 2.3). Двухвалковая система - простой калибр - описание четверти калибра, названное «нулевой зазор» (рис. 2.4). Пример описания для «сложных» калибров, состоящих из различного числа элементов описания, приведён на рис. 2.5. Подобное описание впервые предложено Зайцевым А.А. [86], работы которого опирались на исследования Мутьева М.С. [87] При формировании таблиц, хранящих значения длин векторов сегментов описания, значения длин векторов матрицы центров и углов матрицы центров (матрица центров формирует чёткое математическое обоснование расположения сегментов в двумерном пространстве), возник вопрос о выборе определённого числа векторов для ограничения дискретности описания и получения допустимой ошибки. Так как цифровой чертёж производился в среде AutoCAD [88], то появилась возможность оценки точности описания формы фигур, образующих калибр, за счёт сравнения площадей, полученных в среде AutoCAD, и при расчётах, основанных на численных значениях векторов. Методика состоит в следующем: при сравнении площадей S и S2 (рис. 2.6, 2.7) выявляется относительная ошибка отклонения Si от !2, выраженная в процентах.
Бальная оценка значимости и критерий приоритетности клетей...
Современный уровень автоматизации производства позволяет использовать математические модели для воздействия на непрерывный процесс прокатки. Одной из таких моделей является адаптивная структурно-матричная модель [85, 91, 93]. Используя указанную модель, можно производить расчёты для определения хода нажимных винтов (процесс настройки [85,91, 93]) с учетом множества технологических факторов.
Для выявления «узких» мест настройки используется определение наиболее и наименее значимых клетей, настройка стана которыми более или менее эффективна в различных технологических схемах. Характеристиками значимости клетей можно считать: - балл значимости клети; - критерий приоритетности клети. Балл значимости клети определяется экспертным способом, то есть согласно проводимым расчётам, базируясь на количестве итераций, количестве действий и величине хода нажимного винта при настройке стана. Балл экспертной оценки тем выше, чем меньше число итераций и меньше ход нажимного винта при настройке клети (табл. 3.6). Для исключения субъективной составляющей ошибки при экспертном оценивании баллов значимости клетей принято решение разработать количественную характеристику, связанную с параметрами настройки стана [95]. При изменении технологических параметров настройка стана осуществляется путем коррекции следующих параметров: межвалкового зазора, скорости и температуры прокатки. В результате анализа стана с помощью адаптивной математической модели было установлено, что произвести настройку стана одной клетью во многих случаях не удается, поэтому необходимо использовать несколько клетей. Нужно учитывать, что изменение калибра в одной клети влияет на формоизменение в целом. В результате для получения проката могут быть использованы несколько режимов прокатки, отличающихся количеством клетей, задействованных в настройке стана. Выводы об эффективности настройки делаются на основании величины изменения межвалкового зазора и количества задействованных клетей. Так как компенсация влияния технологических параметров при настройке стана осуществляется путем коррекции межвалкового зазора, то меньшее его изменение можно считать наилучшим. При участии нескольких клетей в настройке их количество должно быть минимальным для обеспечения быстроты настройки. В качестве обобщающего значения всех изменений зазоров будем брать среднее арифметическое их абсолютных изменений. В качестве количественной оценки влияния межвалкового зазора используется отношение среднего изменения зазора участвующих в настройке клетей к среднему значению зазора до настройки: где tn - среднее изменение зазоров клетей, участвующих в настройке; tK — среднее значение исходных зазоров в клетях, которые участвуют в настройке стана. От количества клетей, участвующих в настройке, зависит быстрота настройки стана. В связи с этим необходимо ввести показатель для учета количества клетей, задействованных в настройке. Влияние каждой клети уменьшается по мере увеличения их количества. Численно влияние количества клетей определяется в интервале от ноля (стан не настраивается) до единицы (использование всех клетей стана в настройке). В ходе разработки критерия было установлено, что его значение зависит как от общего количества клетей, так и от количества клетей, участвующих в настройке, следовательно, необходимо использовать следующую логарифмическую зависимость: где п - количество клетей участвующих в настройке; К - общее количество клетей в подгруппе, настройка которой происходит. Лучшим режимом настройки будем считать тот, в котором при меньшем общем изменении межвалкового зазора участвует минимальное количество клетей. Количественной оценкой режима настройки является разработанный критерий приоритетности, который будет рассчитываться по следующей (полученной из выражений (3.4) и (3.5)) формуле: Критерий будет минимальным при отсутствии настройки. При увеличении количества задействованных в настройке клетей и увеличении колебаний межвалкового зазора значение критерия будет увеличиваться. Более эффективным является вариант настройки, в котором критерий приоритетности стремится к минимальному значению. Подготовительная работа, представленная во второй главе диссертации, позволила приступить к активной стадии выявления важных с точки зрения управления качеством производимой продукции «проблемных» режимов. В результате анализа получены следующие практические результаты (подробнее в приложении В): - определены взаимосвязи основных технологических факторов (температуры нагрева заготовки, предела текучести прокатываемой стали и диаметра рабочих валков) с показателями формоизменения раската (уширения металла и коэффициента вытяжки) для отдельных схем прокатки. Тем самым для каждого профилеразмера определены допустимые пределы варьирования основных факторов, не требующие вмешательства в настройку стана; - определены в каждой из подгрупп прокатных станов клети, которые оказывают существенное влияние на формирование конечных размеров раската. Такие клети должны быть в первую очередь снабжены электромеханическими нажимными устройствами (обладающими возможностью быстрого реагирования) и регулярно участвовать в настройке стана в ответ на изменение условий деформации раската; - оценена эффективность формоизменения раската по предложенной производителем технологической схеме для каждого профилеразмеpa и определены наиболее проблемные участки (клети), приводящие к повышенным износу валков и энергозатратам. Была использована разработанная цифровая форма представления основных технологических данных (калибров, режимов прокатки, параметров оборудования и т.д.) и компьютерная программа «SORT» [96]. Взаимосвязь основных технологических факторов и показателей формоизменения раската определяли по следующей методике: - подготовка соответствующей базы данных в программе «SORT» на основе цифровой формы представления калибров; - моделирование режима варьирования температуры нагрева заготовки поочередно для каждого профиля; - выяснение величины коэффициентов вытяжки и уширения металла в калибре для каждой клети непрерывных групп станов; - по определившимся значениям построение графиков в координатах «температура нагрева заготовки - уширение металла в клети»; - аналогично определение зависимости «предел текучести - уширение металла в клети» и «диаметр рабочих валков - уширение в клети»; - построение графиков зависимости коэффициента вытяжки от указанных трех факторов. Сформированные таблицы и построенные графики представлены в приложении В с указанием соответствующих исследуемых станов и относящихся к ним режимов прокатки тестовых профилей.
Из построенных графиков (см. приложение В) были сделаны выводы: - о направлении изменения значений коэффициентов вытяжки в каж дой конкретной клети стана, участвующей в формировании кон кретного профиля. Кроме качественной оценки получено количест венное соотношение каждого фактора и вытяжки, что позволяет с высокой степенью достоверности определять информацию об изме нении скоростного режима прокатки в клетях в ответ на возмуще ния основных факторов. Данное обстоятельство позволяет повысить качество геометрии прокатываемого металла путём своевременного и правильного изменения скорости привода каждой из клетей стана. Особенно важен данный момент при оснащении стана системой регулирования минимального натяжения; - об изменении уширения металла в каждой конкретной клети в ответ на изменение значения основных технологических факторов. Важ ность данного результата состоит в том, что, имея конкретные гра фики зависимости (приложение В), можно прогнозировать измене ние ширины профиля при определенном изменении основных фак торов, или на сколько и какой параметр (фактор) следует изменить, чтобы получить требуемую ширину прокатываемого металла. Кро ме этого, опираясь на требования стандартов и технических условий в части допусков по соответствующим сортовым профилям (ГОСТ 1050, ГОСТ 10702, ГОСТ 4543, ГОСТ 1414, ГОСТ 14959, ГОСТ 535, ТУ 14-101-481-2002, ТУ 14-101-5317, ТУ 14-14170-76), были опре делены диапазоны возможных колебаний факторов, не требующих подстройки подгруппы клетей и стана в целом. Дополнительным ре зультатом является оценка демпфирующей способности калибровки при изменении основных факторов. Так, чем больше допустимый диапазон возмущений факторов, тем эффективнее рассматриваемая калибровка. Таким образом, в ходе выполнения исследований мож но осуществлять выбор наиболее предпочтительного варианта ка либровки, опираясь в том числе и на оценочный критерий «диапазо на допустимых колебаний факторов».
Описание математической модели оптимизации формы калибра
Обозначение цели и задач моделирования (см п.п. 4.1) позволило выполнить программную реализацию математического аппарата (см п.п. 4.5.2) на основе алгоритма представленного на рис. 4.5.
Рассмотренный алгоритм позволяет получить рекомендации относительно оптимальной формы калибра. В дальнейшем результаты моделирования должны быть адаптированы в соответствии с правилами построения калибров [37, 39, 40,48].
Совершенствование формы калибров проводилось итерационным методом, то есть перебором существующих вариантов и дальнейшим выбором из этого множества решений одного, удовлетворяющего условиям задачи.
Сравнение результатов, полученных таким методом, с результатами по методу Ньютона и методу сопряженных градиентов [99, 101] показало, что отклонение результатов несущественно [103] и составляет менее 1,4% (рис. 4.8, 4.9).
Однако время, затраченное на подготовку данных и настройку математического аппарата для произведения оптимизации методами Ньютона и сопряженных градиентов, в 2,5-3,0 раза больше, чем время, уходящее на процесс оптимизации по методу итераций. Кроме того, результаты расчетов бо лее сложными методами, также как и результаты расчета по методу итераций, требуют дальнейшей корректировки массива итоговых значений.
Таким образом, при фактически одинаковых результатах метод итераций, обладая достаточным быстродействием, более прост в подготовке исходных данных, так как используются специально созданные модули для выборки информации из БД. Поэтому при оптимизации использовался именно этот метод.
Модель реализована в среде Microsoft Excel [105] с применением языка программирования Visual Basic.
Расчеты, задействованные в программной реализации, имеют большой объём и занимают весьма продолжительное время, что формирует особые технические требования: - персональный компьютер типа IBM PC; - операционная система - Windows 98, Me, NT, 2000, ХР; - центральный процессор с тактовой частотой не ниже 1 ГГц; - необходимая для расчётов оперативная память не менее 128 Мб. При соблюдении указанных технических требований, двухсотвектор ном описании четверти простого калибра, заданном шаге итераций 10 и количестве оптимизируемых форм равном 6 затраченное время на выполнение всех операций будет составлять около 10-11 минут. При повышении шага итераций, увеличении числа векторов и рассмотрении большего количества клетей время расчётов существенно возрастёт. В результате совмещения достоинств структурно-матричного подхода и элементов теории оптимизации совершенствована система менеджмента качеством производства [см п.п. 2.4] для совершенствования режимов прокатки простых профилей на современных непрерывных сортовых станах. 1. Базируясь на основных принципах управления качеством ISO 9000:2000, предложен общий подход к управлению качеством сортовой продукции с помощью технических и технологических групп воздействия, заключающийся в разработке и программной реализации математической модели, позволяющей получать оптимальные формы калибров, обеспечивающие минимальное значение коэффициента неравномерности деформации при заданных ограничениях. 2. Поставлена и решена задача оптимизации контура калибров простой формы. В качестве критерия определен коэффициент неравномерности деформации, а в качестве ограничений предложено использовать заданный диапазон вытяжек и пределы варьирования векторов. 3. Математическая модель оптимизации [122, 123] формы калибров является дополнением к инструменту управления качеством сортовой продукции и процесса прокатки на этапах проектирования и производства.
