本发明涉及一种中厚板轧机的计算机控制方法，特别是中厚板高精度轧制辊缝值的设定方法，通过实时厚度最佳分配、轧制过程自适应和轧机弹跳方程得出辊缝设定值，从而达到命中目标厚度和板形平直的目的。 由于中厚板轧制是在一个机架上经过往返多道次轧至成品厚度，而且轧制过程中温度变化大、板坯短，加上氧化铁皮和水蒸汽等影响，温度准确测量十分困难，因此，中厚板轧制过程中的轧辊辊缝值的正确设定比连轧机和可逆式冷轧机更为困难，也更为重要，本发明所涉及的中厚板轧制辊缝值的设定方法对冷、热连轧机和可逆式冷轧机是可以适用的。
轧制过程中，轧辊对轧件施加压力使其发生塑性变形，而轧件对轧辊也施加同样大小的力使其发生弹性变形，因此，给定的辊缝值与轧制时的辊缝值（即轧件厚度）是不相同的。为了得到一定的厚度，必须准确预测轧制压力和轧机的弹性变形量。其定量关系可用弹性方程描述：
hi＝Si+ (Pi-Po)/(M) +A …………………………………（1）
式中：
hi为i道次轧件出口厚度;
Si为i道次辊缝值;
Pi为i道次轧制压力值;
Po为轧辊压靠设定压力值;
M为轧机刚度;
A为常数，与零点、轧辊磨损、热膨胀及其他误差有关。
由于中厚板轧制是从坯料厚度Ho，经反复几道轧到成品厚度，第一道到成品前道的目标厚度的正确设定直接影响成品厚度、板的平直度和轧制压力值。轧制时的压力值在咬钢之后才能测量到，所以辊缝设定只能靠预报压力值运用（1）式计算，压力预报精度除受入口厚度、压下量影响外，还受轧制时的实际温度、宽度影响。中厚板轧制过程中，后三道的压下量可明显地控制板形，在调整后边三道压下量时，也能相应地调整前边道次的压下量，才能保持成品厚度不变。在具有科学、合理地压下量分配和高精确压力预报的条件下，弹跳方程的精确性就更显重要，因为存在着交互影响。本发明根据以上原理，将从厚度分配、压力预报和精确弹跳方程统一考虑来实现中厚板的高精度轧制。
国内外对厚度分配、压力预报和轧机弹跳方程等方面均有大量的研究。一、在厚度分配方面，主要应用经验分配方法。自从计算机应用于轧钢过程分析、控制以来，压下规程的制订方法有很大进步和发展。第一种是把经验的压下量分配方法规范化，提出按能耗、压力、力矩、板形条件等不同目标要求的压下量分配系数计算方法。第二种是采用最小平方和目标函数和非线性规划计算方法，把最佳压下量分配归结为求在设备约束条件下的单项或综合目标函数的最小值问题，达到各道次余量均衡。第三种是用动态规划方法求出最佳轧制规程。还有我国开发的按综合等储备原理和负荷函数计算设计最佳轧制规程的新方法。二、在压力预报上，一方面是研究高精度压力公式和各钢种变形抗力模型以及温降模型，另一方面是应用自适应方法提高压力预报精度。三、弹跳方程的重要性越来越被人们重视，日本人M.Saito在“高精度轧板厚度控制”一文中（见对比文献）中指出：“由于轧板变形抗力的变化很难得到预报误差在5%以内的轧制力（相当于200μ的板厚），考虑厚度计模型（即（1）式）可以获得远高于轧制力模型的精度，作者开发一种绝对方式AGC系统，其厚度精度只取决于厚度计模型。”MM.Saito厚度计模型中的轧机弹性变形量（P/M）由非线性函数f（P、B）来描述。西德AEG公司也将轧机的弹性变形量由二段非线性函数来描述。这种由非线性函数直接计算轧机弹性变形量的方法，无疑比传统的由轧机刚度系数M和A系数的线性方程计算方法有较高的精度。
上述方法，在厚度分配上难以进行在线、实时最佳厚度分配;自适应需要较精确测量厚度等参数;在弹跳方程上，未充分利用客观存在着的线性段和非线性段两部分。因此，设定辊缝不够精确，中厚板的异板差和板型平直度不能达到所要求的更高的水平。
本发明的目的在于进一步减小异板差，提高板型平直度，克服上述已有技术的不足，提出除将厚度分配、压力预报和弹跳方程综合利用，在降低对坯料厚度、宽度和温度测量精度的条件下，达到高精度命中目标厚度外，对上述三方面进行改进，以达到理想的异板差和板型平直度。
本发明的实质内容涉及一种中厚板轧机的计算机控制方法，特别是中厚板高精度轧制辊缝值的设定方法，通过实时厚度最佳分配、轧制过程自适应和轧机弹跳方程得出辊缝设定值，从而命中目标厚度和板形平直。其特征在于实时厚度最佳分配是由中厚板轧制影响系数计算得到的，轧制过程辊缝自适应由第二、三道实测压力与设定压力差的平均值得到，从而修正第四道至成品道的辊缝设定值，轧机弹跳方程按实测轧制力大于或小于压靠力，分别用线性方程或非线性方程计算。
实时厚度最佳分配是由标准优化轧制规程、实测的进轧机前温度差、宽度差及板型系数差，经中厚板轧制过程影响系数表计算得到，影响系数表则由综合等储备优化轧制规程计算方法得到。
因为按综合等储备方法得出的优化轧制规程，其厚度分配与所轧制的钢种、规格、开轧温度以及板型系数等因素有关，要用表格方式描述，几万个表才能接近实时计算的水平。为了减少存表数量而达到在线计算水平，开发中厚板轧制影响系数计算方法。用影响系数表实现了标准规程变换成实用规程，将规程库的表格数降低到一千个以下。
标准规程是按固定的板宽（如B＝1.8米）、开轧温度（Te＝1080℃）和板型系数（W＝0.9），对不同钢种、成品厚、板坯厚（或锭型），由综合等储备方法得出的优化轧制规程。规程库只存其中各道次厚度、压力以及条件。
实际生产时，板宽、温度和轧辊状态（板型系数）与标准条件不同，由下面公司就可由标准值得到实际值。下标“e”表示标准值。
如果几个量不同于标准条件，可用叠加法计算之，以压力计算为例：
其关键是影响系数（…）的计算。虽然冷、热连轧机的影响系数在国内外都有大量研究和应用，但没有发现关于中厚板影响系数计算的文献，这与中厚板在一个机架上往复多道次轧制的复杂性有关。中厚板不能用模型公式求偏导数，因为温度、宽度等任一个自变量单独改变时，厚度分配都在变化。应用综合等储备方法，可以得到厚度最佳分配下的中厚板影响系数。
标准条件下的优化规程计算出来之后，各道次厚度、压力等均可求得;分别改变温度、宽度以及板型系数，又可求得压力、厚度等数值，由应变量差（厚度、压力）与自变量差之比就可以求得中厚板影响系数。该方法适用于各钢种、规格的影响系数计算，表一给出A3F钢、板坯厚为35毫米，成品板厚10毫米的影响系数表。
表一
由钢种、成品厚、坯料厚即可调出标准优化轧制规程，由实测温度可求得△T，以及△B和△W，由影响系数表就可计算出实用优化规程。
虽然由进轧机前的实测温度和宽度得到实时最隹辊缝设定值，提高了厚度目标值精度，但由于温度测量误差较大，对宽度往往人为估计值，所以在轧制过程中应当有自适应功能，以进一步提高辊缝设定精确度。
在中厚板轧机上，辊缝自适应由第二、三道轧制压力实测值与设定压力之差的平均值，修正第四道至成品道的辊缝设定值，使成品厚度命中目标值的精度进一步提高。其数学表达式为：
△X＝ 0.5/(M) [（Ps2-Pe2）+（Ps3-Pe3）]…（4）
△Si＝λi△X i＝4，5，…n…（5）
式中下标“s”表示实测值，△Si为第四道至成品道辊缝校正值，M为轧机刚度值，Psi为实测压力值，Pei为设定压力值，λi为系数，可由理论分析或数值分析得出，一般取0.3～1。
中厚板轧制时的坯料厚度差比较大，所以不能采用第一道轧制压力差信号，而第二、三道的平均压力差更能反映轧件的实际温度和宽度的信息，从而得到较精确的各道次的辊缝修正值。这是与一般热连轧机上采用的头部自适应方法所不同的。
在用（4）、（5）式计算修正辊缝值时的设定压力值的精确度十分重要，为此除采用“Kμ”估计方法提高其精度外，还采用了常用的指数平滑法来提高下一块钢的压力设定精度（指数平滑法是压力自适应算法），其计算公式为：
ωj+1，i＝η·ωj，i+（1-η） (Psi)/(Pei) …（6）
Pi＝ωi·Pei…（7）
式中 j-时间序列标号
i-轧制道次标号
η-指数平滑系数，取值范围为1～0。
本发明的轧机弹跳方程是在纯轧制压力和工作辊接触时辊缝值为零点的坐标系上得出的，其改进主要有两点：其一是以纯轧制压力Px为弹跳方程中的压力值，即从实测压力值Ps中减去辊系平衡力、液压缸背压力及辊系重量等得到;其二是以压靠力Po为弹跳方程的基准点，实测压力值Ps大于压靠力Po时，用线性方程（9）计算厚度，小于压靠力Po时，用非线性方程（10）计算厚度，其数学表达式为
△P＝Ps-Po …（8）
△P＞0时 h＝s+ (△P)/(M) -A …（9）
△P＜0时 Px＝Ps-PE
h＝S-（ (Px)/(M) ）-A …（10）
其中 (Px)/(M) ＝SSo-（bPx+cPx2） …（11）
SSo＝bP′+cP′2…（12）
P′＝Po-PE…（13）
式中Px为纯轧制压力;
Ps为实测压力值;
PE为辊系平衡力、液压缸背压力及辊系重量等;
Po为压靠力。
PE对轧机弹跳方程精度的影响很大，因为它受工作辊和支持辊平衡系统力、轧辊重量以及液压压下系统背压力等影响。例如某液压压下轧机，PE在200～320吨范围内变化，相当于300板厚变化。由此可见弹跳方程中引入PE的重要性，PE可在第二道与第三道间隙内测得。
式中的M、A、b、c等系数由常规实测轧机刚度的方法得到。但数据处理时，压力要换算成纯轧制压力（轧辊间接触压力），辊缝换算成工作辊接触为零的坐标系上。在压靠力分段处，线性段要取值小于Po100吨左右;非线性段要取值大于Po100吨左右。轧机弹性变形值方程为：
SS＝a2+b2Px Px≥Po-PE…（14）
SS＝a1+b1Px+c1Px2Px＜Po-PE…（15）
某轧机的参数为：a2＝-0.0583;b2＝-0.002468;
a1＝-0.140247;b1＝-0.005559;
c1＝2.569·10-6
M、A是板宽函数，用静压铜板方法测得，表二给出一组数据，B为板宽。
表二B(mm)240019701880178016801580M(T/mm)405387384381376374A00.150.220.290.350.40
采用本发明所提供的方法，可以使异板差明显减小，提高板型平直度，从而可显著提高成材率和产值，产生明显的技术效益和社会效益，克服了现有技术的不足。
实施例：
将本发明所述的方法应用于2400mm四辊可逆式中厚板轧机上，在所轧过的四个钢种（16Mn、3C、A3F、09SiVL），五个厚度规格（22、12、10、9、6毫米）均一次命中厚度目标值。由表三可见采用本发明的技术使异板差明显减少。
表三号钢种规格异板差（毫米）备注采用本发明原先水平12316MnA3FO9SiVL10×167010×18006×1560±0.24±0.115±0.30±0.35±0.25±0.45达84％
中厚板是按计算重量交货的，异板差减少的值就代表成材率的增加值。以16Mn为例，使异板差减少0.11毫米，相对于厚度10毫米，即相当于提高成材率1.1%。年产30万吨的中板厂就可多出成品3300吨，每吨以一千元计，可增加收入330万元。另外，由于厚差减少，产品加价，生产规格可按1毫米进级，这些均可带来直接的经济效益。同时，中厚板异板差减少，自然给用户带来更大的效益。
采用本发明能减少异板差是因为实时给出最佳厚度分配，并能在开轧前给出实现厚度分配的辊缝设定值，在轧制过程中修正辊缝设定值。
通过调整板型系数W，可以明显地提高钢板平直度，因为既改变了后三道轧制压力值，也能将后三道压下量的改变量移置到前边几道上，表四给出不同的W值使后边道次压力和辊缝的改变量，即板型系数改变对后几道的影响关系。
表四W10.90.8道次P△SP△SP△S56781832.61832.61649.61466.24.43.52.01.31896.21706.61535.91315.34.42.71.81.21946.21556.91402.21245.64.42.01.61.0
减少同板差是高精度轧制的必要条件之一，可通过厚度自动控制系统（AGC）实现，AGC采用张进之发明专利（申请号88100750A）和动态设定型变刚度厚控方法。具体内容不赘述。
采用该项技术的必要条件及实施方式如下：
机电设备正常的中厚板轧机，压下系统可以是液压压下或直流电动压下，压下系统可以带钢压下，以保证测量轧机刚度曲线。从开坯轧机供给的坯料要有测温设备，即开轧前5秒以前能测得To，由温降模型估计出开轧温度，并求得△To。坯料的厚度和宽度要有估计值，允许精确度低些，其厚度误差允许±2mm，宽度误差允许±60mm。轧至成品要能测得终轧温度。轧制压力和辊缝值应能较精确地测量，液压压下的压力传感器和辊缝仪就完全可以满足对精度的要求。需要控制计算机和模型计算机各一台。控制机负责采样和数据处理，由标准规程计算实用规程，给APC辊缝设定值，实现本块钢和下块钢的自适应功能。模型机负责优化轧制规程计算、中厚板轧制过程影响系数计算和“Kμ”估计。计算出的优化规程和影响系数供控制机使用。控制机和模型机可用相同的计算机，模型机可作为控制机的备用机。它们可以是一般的微型计算机，如IBM-PC机。
上述“Kμ”估计方法是由正常工况下实测数据，估计出各钢种数学模型及参数。将其用于模型计算机上计算优化规程及影响系数，相当于长期自适应功能，其正常工况数据由控制机提供，“Kμ”估计在模型机上进行。一般规程库标准规程半年左右修正一次。