Rolling speed, roll gap, and cooling pattern in hot strip finishing mill process should be determined before inserting strip into roll. Such parameters are initially calculated by a mathematical set-up model. The technique to find adequate roll speed via a mathematical model has inherently limit because required working conditions are various and rolling process is nonlinear. To improve the accuracy of initial rolling speed for a finishing mill, this paper suggests a correction technology for initial rolling speed. The proposed method was implemented in hot strip mill process. As the results, the magnitude of width error in strip head-end part caused by excessive strip tension was decreased remarkably.
The strip temperature history of finishing mill process is one of the most important factors to stabilize the facilities and to achieve the better product quality including a better prediction of roll force etc. The ultimate goal of this study is to improve scientific understanding of the finishing mill process in the view of heat transfer science. Finishing mill cooling facilities of KwangYang $\#3$ hot rolling are introduced and heat transfer analyses from FET to FDT are particularly focused in this study Three major tasks are successfully achieved as follows: 1) The temperature Prediction Models are developed. 2) The average absolute error is found to be less then 10 Celsius degree (about $8.5^{\circ}C$). 3) Prediction rate (less then $\bar{+}20$) are $10.2\%$ improved $(80.1\;\rightarrow\;90.3\%)$.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.429-437
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1999
Width variation of the top and bottom ends of steel at finishing rolling in a plate, has been investigated. It was found that width variation after finishing rolling is affected by edging, broadside rolling ratio, longitudinal rolling ratio, width shape after broadside rolling, temperature, width-to-thickness ratio, and so on. A neural network modelling of back propagation has been conducted on the width variation during rolling. Based on these prediction models, a width control system, by which the roll opening and closing of the hydraulic AWC edger can be adjusted during edge rolling in finishing rolling passes, has been developed. Compared to conventional width model, the neural network model is much accurate in a model. The width control system is applied to a newly built production mill.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.24-30
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2008
A simulation of hot strip finishing mill automatic gauge control (AGC) system is built, which is divided into four modules such as rolling mill system, AGC module, looper system and strip model. The rolling mill system is built by mechanism modeling, the looper system and strip model are built by function modeling, and the AGC model is tried to use intelligent control of a multi-function AGC system. The target is attempted to use this simulation object to minimize finisher exit strip thickness deviation resulting from strip entry thickness disturbance and rolling force deviation. Simulation results show that the result of this AGC/LPC synthetical system module simulation is quite close to the actual result. The simulation system can also analyze most kinds of disturbance which affect the rolling process. It is proved that the system can represent practical situation of hot strip finishing mill process control, and be used as a basic platform of research and development for researcher and engineer.
In the hot strip mill, a bad threading and shape of strip strip in the finishing mill was caused by asymmetric rolling In roughing min. Mathematical analysis for camber control of roughing mill in hot strip rolling has been developed. Each equation in the camber control model was derived from geometrical characteristics of camber mechanism. The model can predict variables such as wedge, side slippage and roll force difference etc. from a measured camber value and then find an optimum roll gap condition for minimizing camber in the next pass.
This paper proposes a looperless tension control algorithm which is robust to disturbance and tensional variation in rolling process using SVR(Support Vector Regression). Hot rolling process which is global technology to coil steel after continuous finishing process for welded bars followed by roughing mill process, becomes hot issue. Finishing mill process not only makes it possible to produce ultra thin steel strip(0.8 mm) but enhance the quality of terminals of coil, which increases the productivity due to faster process. Constant tension control between stands in hot rolling process is essential to enhance the quality of steel. Sensorless tension control is under research by some advanced companies to replace the conventional tension control method because in continuous finishing mill process, it is impossible to install the looper used in conventional control system. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.47-56
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1999
New rolling speed prediction model has been developed for the precise presetting rolling speed of each finishing mill stand in the tandem hot strip mill. Those factors such as neutral point, work roll diameter, rolling torque, friction coefficient, bite angle and the thickness at each side of entry and deliver of the rolls were taken into account. To consider width effect on forward slip, calibration factors obtained from rolling torque has been added to new prediction model and refining method has also been developed to reduce the speed unbalance between adjacent stands. The application of the new model showed a good agreement in rolling speeds between the predictions and the actual measurements, and the standard deviation of prediction error has also been significantly reduced.
Studies on ski-end shape control at the top end of rolling plate in heavy thick plate mill by using FEM analysis and measuring system have been performed. Plate shape behaviour at the top-end on rolling by the two different methods in finishing rolling process has been observed. One is to minimize the height of ski-end by using pass line based on the relational model between shape factor and pick-up and the other one is to prevent turn down problem caused by the impact between table roller and down bended plate on rolling by using roll speed difference. To minimize the height of ski-end, the prediction models based on the FEM analysis and measuring data was developed. The control method of ski - end shape on finishing rolling process was applied in actual mill and the height of ski-end was reduced by about 50% compared with conventional operation.
This paper presents a neural net type process model for enhancing learning compensation function in hot strip finishing rolling mill. Adequate input and output variables of process model are chosen, the proposed model was designed as single layer neural net. Equivalent carbon content, strip thickness and rolling speed are suggested as input variables, and looper's manipulation variable is proposed as output variable. According to simulation result using process data to show the validity of the proposed process model, neural net type process model's outputs give almost similar data to process output under same input conditions.
Finishing mill (FM) is set up with rolling conditions (rolling speed, rolling force, roll gap, etc.) calculated by a FSU (Finisher Setup) model considering the temperature, qualities and size of a transfer bar and a strip at the entry and exit of FM before the transfer bar is rolled through FM. If the accuracy of setup is low mass flow unbalance occurs, so that the accuracies of the strip thickness and width become lower or rolling operation fault occurs. Therefore, to enhance the performance of the FSU model and to improve mass flow and the thickness accuracy of a strip in the 7-stand finishing mill using a hot strip speed measurement system. This study is being performed. In this paper, the speed measurement system, a developed neural network for predicting ...
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