在现代工业生产中，特别是在钢铁热轧生产过程中，层流冷却控制系统是一个至关重要的环节。层流冷却技术通过精确控制冷却水的流量、温度和分布，以达到调整带钢的最终性能的目的。本文讨论的系统是在莱芜钢铁集团有限公司的652mm热连轧生产线上设计并应用的一套先进的热轧层流冷却自动控制系统。
带钢卷取温度是控制的核心目标，它不仅影响带钢的物理性能，还是确保带钢顺利卷取和良好成形的关键。层流冷却的基本原理是在轧制后，根据带钢的基本参数，如厚度、宽度、速度和目标温度，通过精确控制层流冷却系统中的集管开启数目、开启位置和冷却水流量等参数，实现带钢在热轧生产过程中卷取温度的精确控制。
为了实现这一目标，本文介绍的系统采用了西门子高性能控制器作为控制核心，并且集成了包括遗传神经网络温度预报模型在内的多种先进控制模型和控制策略。遗传神经网络是一种结合了遗传算法和神经网络优点的优化算法，它可以处理复杂的非线性关系，并且对模型的局部极小值不敏感。使用这种模型可以提高预报的准确性和系统的鲁棒性。
系统中还采用了前馈控制和反馈控制策略，这两种控制策略在热轧层流冷却中起到互补的作用。前馈控制是基于对影响温度变化因素的预测，提前调整控制参数，而反馈控制则是基于实际的温度测量值来调整控制参数，两者结合可以有效提高系统的响应速度和控制精度。
软件编程部分利用西门子的开发平台完成，开发了一个界面友好的人机接口系统，该系统基于西门子的Theta-II系统，实现了系统的全自动控制。人机接口系统使得操作人员能够直观地监控和调整冷却系统，保证了操作的便利性和控制的有效性。
现场的应用结果显示，该热轧层流冷却自动控制系统功能完善，性能稳定，控制精度高，有效地保证了卷取带钢的性能。这表明，通过使用先进的控制模型和策略，可以显著提高热轧生产线的自动化水平和产品质量。
在系统设计和实施过程中，除了对控制模型和策略的深入研究外，还需要考虑到诸多实际操作中可能遇到的问题。比如，热轧过程中的温度场分布的不均匀性、材料属性的波动、环境条件的变化等因素，这些都会对控制系统的性能提出挑战。因此，系统设计必须具有一定的适应性和灵活性，以应对各种不可预见的生产条件变化。
此外，自动控制系统的设计还应遵循工业自动化的一些基本原则，例如系统的可靠性、易维护性、可扩展性等。在实施过程中，可能需要与生产线其他自动化的子系统协同工作，比如轧机的传动系统、带钢跟踪系统、质量检测系统等，因此还需要考虑到系统的集成性和协调性。
热轧带钢卷取温度的控制涉及到大量的数据分析和处理，例如温度的实时监测、模型参数的在线调整、系统性能的实时评估等，这就需要构建一套高效的数据采集、处理和分析机制，以确保控制系统能够及时准确地响应各种生产需求。
1500mm热轧层流冷却自动控制系统是一个高度复杂的系统，它集成了先进的控制模型和策略，涉及电气传动、自动控制、人工智能等多个技术领域，是现代钢铁热轧技术中不可或缺的一部分。通过精确的卷取温度控制，可以显著提高带钢的物理性能和成形质量，对于提高钢铁企业的生产效率和产品质量具有非常重要的意义。
