Cand. Sci. (Eng.), Associated Pro-fessor
кандидат технических наук, доцент
graduate student
аспирант
The article deals with a continuous wide-field hot rolling mill for a foundry and rolling complex (LPC). The goal of automation of a continuous broadband hot rolling mill is to ensure the production of high - quality hot rolled products regardless of the working staff using a self-learning neural network and huge databases in the rolling industry. The collector was designed with an innovative shape and a new cooling liquid spray scheme in the COMPASS-3D CAD. The collector is equipped with infrared sensors that read the surface temperature of the rolling roll and actuators. An open microcontroller platform Arduino UNO was chosen to implement an automatic system for purposeful cooling of rolling mill rolls. The proposed scheme of an automatic system for purposeful cooling of rolls is a classic system with negative feedback. The whole system can be divided into two circuits: the first is to regulate the amount of water supplied based on the readings of temperature sensors, one for regulating the pressure of water supplied based on the pressure sensor. This approach is proposed for the first time to automate cooling of rolling mill rolls. Analysis of the results of modeling the operation of the automated collector showed the following results: 16 transshipments per month, 2 scheduled preventive repairs, and the average roll working rate of 87%. The proposed system allows efficient use of the coolant compared to the old system. Based on the analysis of the operating time of rolling rolls under various cooling modes, the system will allow you to track roll wear and inform the staff about the upcoming transshipment dates. An artificial neural network was developed and implemented in the cooling system of rolling rolls at the 1950 LPC mill in order to increase the stability of the working rolls and improve the quality of the resulting products.
В статье рассмотрен непрерывный широкополостный стан горячей прокатки 1950 Литейно-прокатного комплекса (ЛПК). Цель автоматизации непрерывного широкополосного стана горячей прокатки - обеспечение получения высококачественного горячекатаного проката не зависимо от рабочего персонала с помощью самообучающейся нейронной сети и огромных баз данных в прокатном производстве. Был спроектирован коллектор инновационной формы и новой схемой распыления охлаждающей жидкости в САПР КОМПАС-3D. Коллектор оснащен инфракрасными датчиками, считывающими температуру поверхности прокатного валка и исполнительными механизмами. Для реализации автоматической системы целенаправленного охлаждения валков прокатного стана выбрана открытая микроконтроллерная платформа Arduino UNO. Предлагаемая схема автоматической системы целенаправленного охлаждения валков является классической системой с отрицательной обратной связью. Всю систему можно разделить на два контура: первый - для регулирования объема подаваемой воды на основании показаний температурных датчиков, второй - для регулирования давления подаваемой воды на основании показаний датчика давления. Для автоматизации охлаждения валков прокатных станов данный подход предложен впервые. Анализ результатов моделирования работы автоматизированного коллектора показал следующие результаты: 16 перевалок в месяц, 2 планово-предупредительных ремонта, средняя величина отработки валка 87%. Предлагаемая система позволяет рационально использовать охлаждающую жидкость по сравнению со старой системой. На основе анализа сроков работы прокатных валков при различных режимах охлаждения, система позволит отслеживать износ валков и информировать персонал о сроках предстоящей перевалки. Была разработана и внедрена искусственная нейронная сеть в систему охлаждения прокатных валков на стане 1950 ЛПК с целью повышения стойкости рабочих валков и повышению качества получаемой продукции.