基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2017.03.012

东北大学学报:自然科学版 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (3): 361-365.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2017.03.012

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

陈树宗，李旭，彭文，张殿华

(东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室，辽宁沈阳110819)

收稿日期:2015-10-10 修回日期:2015-10-10 出版日期:2017-03-15 发布日期:2017-03-24
通讯作者: 陈树宗
作者简介:陈树宗(1986- ) ，男，山东潍坊人，东北大学博士后研究人员；张殿华(1963-)，男，内蒙古赤峰人，东北大学教授，博士生导师．
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N140704001)；辽宁省科学技术基金博士启动基金资助项目(20131033).

Motor Power Model of Cold Rolling Based on Numerical Integration and Power Loss Test

CHEN Shu-zong， LI Xu， PENG Wen， ZHANG Dian-hua

State Key Laboratory of Rolling Technology & Automation， Northeastern University， Shenyang 110819， China.

Received:2015-10-10 Revised:2015-10-10 Online:2017-03-15 Published:2017-03-24
Contact: CHEN Shu-zong
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 为提高冷轧电机功率的计算精度，提出了一种新型的电机功率在线计算模型，模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中，轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得，而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构，通过对某1450mm五机架冷连轧机组的现场测试，回归得到了功率损耗模型中的系数，并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内，证明该模型具有较高的计算精度，符合现场控制要求，具有广泛的应用前景.

关键词: 冷轧, 轧制力矩, 轧制功率, 简易有限元, 功率损耗测试, 数学模型

Abstract: A new online motor power model was put forward to improve the motor power calculation accuracy. In the model， the motor power was divided into two parts: rolling power and mechanical power loss. The rolling power was calculated by the simple finite element numerical integration method， and the mechanical power loss of the motor was obtained through field test and the regression method. Based on the proposed test scheme and model structure， the coefficients of the power loss model were obtained by using the actual test data of a 1450mm 5- stand tandem cold mill. The proposed power model was applied to the 5-stand tandem cold mill. The application results showed that this model is accurate and the relative error of motor power prediction is within ±5%， which can meet the requirement of online process control and has a good application prospect.

Key words: cold rolling, rolling torque, rolling power, simple finite element, power loss test, mathematical model

中图分类号:

TG335.56

陈树宗，李旭，彭文，张殿华. 基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(3): 361-365.

CHEN Shu-zong， LI Xu， PENG Wen， ZHANG Dian-hua. Motor Power Model of Cold Rolling Based on Numerical Integration and Power Loss Test[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2017, 38(3): 361-365.

参考文献

[1]Fiebig E，Zander H.Automation of cold-rolling tandem mills［J］.Metallurgical Plant and Technology，1982，5(3):88-97.
[2]Lin S，Nan Y R.Optimization of rolling schedule in tandem cold mill based on QPSO algorithm［J］.Advanced Materials Research，2011，145:165-170.
[3]Wang D D，Tieu A K，de Boer F G，et al.Toward a huristic optimum design of rolling schedules for tandem cold rolling mills［J］.Engineering Applications of Artificial Intelligence，2000，13(4):397-406.
[4]Avila Pires de C T，Ferreira H C，Sales R M.Adaptation for tandem cold mill models［J］.Journal of Materials Processing Technology，2009，209(7):3592-3596.
[5]李维刚，谭树彬，李家波，等.热连轧机轧制力和轧制力矩模型研究［J］.东北大学学报(自然科学版)，2011，32(5):622-625.(Li Wei-gang，Tan Shu-bin，Li Jia-bo，et al.Modelling rolling force and rolling torque in a hot strip mill［J］.Journal of Northeastern University(Natural Science)，2011，32(5):622-625.)
[6]白金兰，李东辉，王国栋，等.可逆冷轧机过程控制功率计算及其自适应学习［J］.冶金设备，2006，157(3):1-4.(Bai Jin-lan，Li Dong-hui，Wang Guo-dong，et al.Power calculation and adaptive learning of process control in reversible cold rolling mill［J］.Metallurgical Equipment，2006，157(3):1-4.)
[7]Datta A K，Das G，De P K，et al.Finite element modeling of rolling process and optimization of process parameter［J］.Materials Science and Engineering:A，2006，426(1/2):11-20.
[8]Chen S Z，Zhang D H，Sun J，et al．Online calculation model of rolling force for cold rolling mill based on numerical integration［C］// Proceedings of the 2012 24th Chinese Control and Decision Conference.Taiyuan，2012:3951-3955.
[9]Stone M D.Rolling of thin strip［J］.Iron and Steel Engineer，1956，29(12):34-38.
[10]Bland D R，Ford H.An approximate treatment of the elastic compression of the strip in rolling mills ［J］.Journal of the Iron and Steel Institute，1952，172:245-249.

[1]	左玉波，凌放，韩友，朱庆丰. 固溶后冷轧变形量对2195铝锂合金组织和力学性能的影响[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2023, 44(2): 199-205.
[2]	黄雪驰，李宝宽，段怡如，刘中秋. 电渣重熔过程钢中氧含量预测及控制[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(4): 524-534.
[3]	陈兵，韩烬阳，唐晓垒，夏搏然. 基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(2): 236-242.
[4]	叶翠丽，王娜，庞硕，闫航. 基于改进遗传算法的秸秆还田机刀片功耗优化[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(9): 1290-1298.
[5]	祖国胤，张影，魏振雄，满婷. Fe-Al微叠层复合材料的制备及界面表征[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(11): 1554-1561.
[6]	宋红宇，刘海涛，王国栋. 薄带连铸因瓦合金的组织、织构及力学性能研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(5): 723-728.
[7]	张镭，赵鑫. 金属链式无级变速器动力特性的研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(3): 361-366.
[8]	刘后龙，刘玲玲，李兴，陈礼清. 冷轧工艺对铁素体不锈钢成形性能的影响[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(8): 1099-1104.
[9]	陈敬琪，刘相华，闫述，于庆波. 铜/钢/铜冷轧复合薄带弯曲性能实验研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(5): 647-652.
[10]	李志红，任家宽，霍建生，李建平. 冷轧低合金高强钢再结晶和析出行为研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(3): 339-344.
[11]	齐凤升，王子松，李宝宽. 基于加热炉多场耦合传热的板坯加热均匀性[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(10): 1413-1418.
[12]	郁肖兵，倪文杰，邹宗树. 富氧高炉综合模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(9): 1248-1253.
[13]	杨磊，邱景平，孙晓刚，邢军. 双暴露面的阶段充填体孤柱需求强度模型及影响因素[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(9): 1327-1331.
[14]	陈红星，李建中，于子涵，刘常升. IF钢冷轧板表面元素富集行为及其耐蚀性[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(6): 803-807.
[15]	周晓光，陈其源，刘振宇，吴思炜. Ti微合金化汽车大梁钢510L动态再结晶行为[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(5): 624-629.

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

Motor Power Model of Cold Rolling Based on Numerical Integration and Power Loss Test

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价