一、研究的背景與問題

在鋼鐵產(chǎn)品（板帶材、長型材等）中，板帶材占比約為45%，是交通、能源、軍工國防等高端產(chǎn)品的基礎(chǔ)原材料。隨著我國制造業(yè)向高端化轉(zhuǎn)型，用戶對熱軋板帶的質(zhì)量要求越來越高，產(chǎn)品質(zhì)量已成為企業(yè)市場競爭力的關(guān)鍵要素。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，板帶材熱軋過程的裝備水平越來越高，自動化控制水平和數(shù)學(xué)模型設(shè)定精度也越來越高。這些技術(shù)提升雖然可以降低生產(chǎn)成本并提高生產(chǎn)率，但對于產(chǎn)品尺寸精度、板形、力學(xué)性能等質(zhì)量穩(wěn)定性也有極為嚴(yán)格的控制要求。在熱連軋生產(chǎn)過程中，換輥后首卷、產(chǎn)品換鋼種、換規(guī)格、加減速、溫度制度波動等非穩(wěn)態(tài)軋制過程的工藝控制能力不足，導(dǎo)致最終產(chǎn)品的三維尺寸、板形、溫度制度以及產(chǎn)品力學(xué)性能等關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)穩(wěn)定性差，該現(xiàn)象也成為制約我國熱軋板生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)一步提升的關(guān)鍵問題。

鋼鐵、有色等原材料產(chǎn)業(yè)是未來智能制造業(yè)發(fā)展的重點領(lǐng)域，通過智能化手段實現(xiàn)鋼鐵行業(yè)的提質(zhì)增效是迫切的現(xiàn)實需求和發(fā)展方向。2021年12月底，工信部、國家發(fā)改委等8個部門聯(lián)合印發(fā)的《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中也明確指出，智能制造是制造強國建設(shè)的主攻方向，其內(nèi)容和目標(biāo)為鋼鐵行業(yè)智能化變革指明了方向。板帶材生產(chǎn)過程迫切需要借助智能化手段解決生產(chǎn)過程質(zhì)量穩(wěn)定性差、成材率低、生產(chǎn)效率低等共性問題。

通過對國內(nèi)近百條熱連軋生產(chǎn)線的過程控制模型精度和產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)研究發(fā)現(xiàn)，造成非穩(wěn)態(tài)過程難以控制的原因，既有板帶材軋制本身的工藝因素，又受制于熱連軋自身的控制特點，長期面臨如下突出問題：

（1）熱連軋各機架存在著彈性變形和塑性變形的交叉耦合作用。熱連軋各機架與帶材直接接觸并產(chǎn)生壓下量時，軋機設(shè)備會發(fā)生彈性變形，軋件又會發(fā)生塑性變形，這種設(shè)備彈性狀態(tài)和帶鋼壓下產(chǎn)生的塑性狀態(tài)耦合到一起，導(dǎo)致傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型很難對其進(jìn)行精準(zhǔn)計算和表述，尤其在頻繁換規(guī)格或換鋼種狀態(tài)下，一種彈塑性耦合狀態(tài)下的模型未完自學(xué)習(xí)至最優(yōu)狀態(tài)，又會過渡到另外一種彈塑性狀態(tài)，導(dǎo)致整個機組形成長時間的非穩(wěn)態(tài)過渡過程。

(2)非穩(wěn)態(tài)過程難以建立高精度的熱軋數(shù)學(xué)模型。該過程具有不確定性、非線性等特點，存在潤滑狀態(tài)、設(shè)備工況等多種多樣難以表述的變化，這些對薄帶材軋制的影響遠(yuǎn)超過普通帶材。而實際控制過程采用的單一常參數(shù)模型難以滿足連續(xù)變化的要求，模型匹配性差，實際生產(chǎn)過程中軋制力、前滑等關(guān)鍵參數(shù)存在很大偏差。

(3)多工序間的過程控制參數(shù)波動的影響。熱連軋生產(chǎn)過程裝備由加熱爐、定寬壓力機、粗軋機組、精軋機組、控制冷卻及卷取機組等多個區(qū)域組成，各個工序均具有非線性、快響應(yīng)以及時變、不確定性、工藝控制模型復(fù)雜、過程變量維數(shù)高、規(guī)模大等特點，這就決定了各個工序的建模過程比一般的工業(yè)過程復(fù)雜得多。這種非穩(wěn)態(tài)下的過程參數(shù)波動，均可對下游工序產(chǎn)生很大的影響，從而導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量問題，如板形、尺寸精度以及工藝性能等。

針對熱連軋制造領(lǐng)域內(nèi)過程精準(zhǔn)控制科學(xué)問題和相關(guān)技術(shù)瓶頸，2019年河鋼集團(tuán)有限公司、華為、東北大學(xué)在深圳舉行聯(lián)合組建“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能鋼鐵智能制造聯(lián)合創(chuàng)新中心”簽約掛牌儀式。三方成立的聯(lián)創(chuàng)中心將作為鋼鐵行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造產(chǎn)學(xué)研用平臺，以鋼鐵全流程產(chǎn)線為基點，著力實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化的新鋼鐵，促進(jìn)鋼鐵產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、高質(zhì)量發(fā)展。

項目團(tuán)隊依托河鋼邯鋼公司邯寶2250mm熱連軋生產(chǎn)線，基于現(xiàn)有自動化與信息化系統(tǒng)，深度融合數(shù)據(jù)驅(qū)動模型與機理模型，首次開發(fā)了熱連軋過程動態(tài)數(shù)字孿生模型并建立了CPS控制系統(tǒng)平臺，提高了軋制工藝對復(fù)雜多變工況的原位分析能力，改善了熱連軋過程三維尺寸控制指標(biāo)。

二、解決問題的思路與技術(shù)方案

東北大學(xué)RAL板帶軋制及智能化課題組進(jìn)行了大量的現(xiàn)場調(diào)研和系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計，在現(xiàn)場工藝、模型及自動化相關(guān)人員的大力配合和支持下，開發(fā)了高精度數(shù)字孿生模型，并以現(xiàn)有控制系統(tǒng)硬件為基礎(chǔ)，利用現(xiàn)有工業(yè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，構(gòu)建了熱軋過程數(shù)字孿生控制系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)了新系統(tǒng)和原有系統(tǒng)的并行計算，并具備自組織、自配置、自優(yōu)化，形成知識庫、模型庫、資源庫，使得系統(tǒng)能夠不斷自我演進(jìn)與學(xué)習(xí)提升，實現(xiàn)了“系統(tǒng)自治”，當(dāng)數(shù)字孿生模型設(shè)定精度達(dá)到要求后，可實現(xiàn)新的數(shù)字孿生模型與原有模型的自由切換。

在數(shù)字孿生應(yīng)用平臺搭建后，需要通過雙層閉環(huán)CPS系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)字孿生系統(tǒng)的模型迭代優(yōu)化和參數(shù)提升。其中，內(nèi)環(huán)系統(tǒng)是在數(shù)字孿生系統(tǒng)運行過程中，將生產(chǎn)過程中的實時數(shù)據(jù)采集進(jìn)入數(shù)據(jù)孿生系統(tǒng)，同時規(guī)則庫、專家?guī)臁_動量及操作工干預(yù)量等信息作為輔助輸入變量，通過機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)熱軋生產(chǎn)線從加熱爐至卷取機各個工序的生產(chǎn)參數(shù)高精度設(shè)定。外環(huán)系統(tǒng)在數(shù)字孿生系統(tǒng)運行過程中，不僅僅將生產(chǎn)過程中的實時數(shù)據(jù)采集進(jìn)入數(shù)據(jù)孿生系統(tǒng)，還要將大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，通過機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)數(shù)字孿生模型系統(tǒng)的自適應(yīng)優(yōu)化、專家規(guī)則庫更新和機器學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，該CPS系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1 熱軋過程CPS系統(tǒng)框架

三、主要創(chuàng)新性成果

1、大數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)挖掘軟件開發(fā)

利用數(shù)字感知技術(shù)對熱連軋生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理和集成，并采用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)治理、分析與挖掘軟件，如圖2所示。開發(fā)了板帶軋制生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行多級清洗、異常值剔除和缺失值修復(fù)方法，針對生產(chǎn)數(shù)據(jù)常存在分布不均衡的問題，分析造成模型的局部預(yù)測性能變差原因，建立了生產(chǎn)數(shù)據(jù)分層聚類和數(shù)據(jù)均衡化模型。開發(fā)了特征自適應(yīng)融合與集成學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的特征提取，建立了多模型融合建模的集成學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建了生產(chǎn)過程指標(biāo)對運行狀態(tài)進(jìn)行綜合評價體系，實現(xiàn)板帶軋制全流程運行狀態(tài)評價。該軟件為后續(xù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型節(jié)點選擇和模型優(yōu)化提供依據(jù)，并實現(xiàn)了尺寸控制過程異常的解析、判斷與溯源。

圖2 大數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)挖掘軟件開發(fā)

2、數(shù)據(jù)驅(qū)動融合機理的動態(tài)數(shù)字孿生模型開發(fā)

利用數(shù)字感知技術(shù)對板帶軋制生產(chǎn)過程操作參數(shù)實測信息、傳感器實測邊界信息、半成品及最終產(chǎn)品的取樣離線測量等信息進(jìn)行智能處理和集成，并采用知識圖譜、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從海量數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確透視工藝、設(shè)備、質(zhì)量等關(guān)鍵參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，構(gòu)建適用于動態(tài)過程的高精度數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)質(zhì)量缺陷或過程異常的解析、判斷與溯源。融合工藝機理、生產(chǎn)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識，以數(shù)字感知技術(shù)破解鋼鐵生產(chǎn)過程“黑箱”，構(gòu)建高精度的板帶軋制過程全流程數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)過程的透明化和模型化描述。形成知識庫、模型庫和資源庫，使得系統(tǒng)能夠不斷自我演進(jìn)與學(xué)習(xí)提升，提高應(yīng)對復(fù)雜工況變化的能力。

圖3 數(shù)據(jù)驅(qū)動融合機理的動態(tài)數(shù)字孿生模型開發(fā)

3、數(shù)字孿生驅(qū)動的熱連軋三維尺寸CPS系統(tǒng)

將難測參數(shù)與儀表數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，通過多模型融合并且引入修正機制，獲取各中間工序質(zhì)量參數(shù)實時值以及終端工序質(zhì)量參數(shù)預(yù)測值。結(jié)合偏差分析與閾值決策方法，實現(xiàn)終端工序質(zhì)量異常在線預(yù)測，以及中間工序質(zhì)量異常實時診斷。開發(fā)出具有三維尺寸信息動態(tài)反饋、設(shè)定精準(zhǔn)計算、軋制過程閉環(huán)控制和模型動態(tài)優(yōu)化等特征的三維尺寸CPS系統(tǒng)。同時，搭建了SCC并行孿生系統(tǒng)平臺，可實現(xiàn)模型系統(tǒng)的并行計算、并行模型測試以及并行模型自學(xué)習(xí)等功能，實現(xiàn)了新老系統(tǒng)的一鍵式切換。

四、應(yīng)用情況與效果

基于現(xiàn)場實際需求，構(gòu)建了基于儀表數(shù)據(jù)、數(shù)值模擬數(shù)據(jù)、機理模型、機器學(xué)習(xí)模型等多源數(shù)據(jù)與多模型融合的數(shù)字孿生模型體系和CPS反饋優(yōu)化模塊軟件，提高了軋制力和三維尺寸的設(shè)定精度。上述方法已成功應(yīng)用于河鋼邯寶2250mm熱連軋生產(chǎn)線，采集近兩個月約35000噸產(chǎn)品的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析，其模型設(shè)定效果如圖4和圖5所示，換規(guī)格后首卷軋制力設(shè)定精度由91.6%提升至95.2%，軋制力綜合設(shè)定精度由93.4%提升至95.4%。為進(jìn)一步提高產(chǎn)品三維尺寸的控制精度，開發(fā)了機理與數(shù)據(jù)驅(qū)動融合的軋機彈跳、軋輥磨損和熱膨脹設(shè)定模型，并通過滾動優(yōu)化提高厚度和寬度的控制精度，厚度命中率由95%提升至97%以上，換規(guī)格首卷寬度命中率由90.5%提高至94.5%，綜合寬度命中率由92.3%提高至96.5%。上述質(zhì)量指標(biāo)提升后，產(chǎn)品因三維尺寸控制精度導(dǎo)致的二級品率下降26.3%。

圖4 數(shù)據(jù)驅(qū)動融合機理的軋制力預(yù)測

圖5 數(shù)據(jù)驅(qū)動融合機理的寬度預(yù)測

通過實際應(yīng)用表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型可明顯改善傳統(tǒng)機理模型對于復(fù)雜動態(tài)過程的適用性較差的現(xiàn)象，解決了板帶軋制過程中因機理不清、工藝過程復(fù)雜和產(chǎn)品質(zhì)量要求高等因素導(dǎo)致的模型設(shè)定精度不高的問題。在接下來的工作中，需要基于目前搭建的數(shù)字孿生模型和CPS應(yīng)用平臺，通過雙層閉環(huán)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)字孿生模型迭代優(yōu)化和參數(shù)提升。該項技術(shù)不僅可提升板帶材軋制過程的三維尺寸控制精度，對長型材及有色金屬軋制產(chǎn)線的智能化升級和提質(zhì)增效具有普適性意義。