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1、在线spC空制图在热连轧生产中的应用研究刘强(安徽马鞍山钢铁股份有限公司第四钢轧总厂243000 )摘 要：针对热连轧过程品种规格连续变化的情况，运用SPC制图基本原理，探讨了数据的处理方法，并据此在热轧ME繇统中开发了在线SPC$制图用于监控热轧机组的受控状态， 在实际生产中取得了较好的效果。关键词：在线控制图 热连轧 统计过程控制Development of online control chart on hot strip lineLiuqiang(No.4 steel and rolling plant,Masteel,Maanshan,Anhui,China , 24300C)Abs
2、tr act: To develp online SPC chart for hot strip mill ,based onSPC principle ,the data normalizing method was discused,and online SPC function was develped in MES system which achieved satisified results.Key words : online control chart; hot strip mill;statistical process control0.引言热轧产品市场竞争的日益激烈，对质
3、量管理提出了更高的要求，在线工艺质量控制越来越成为质量控制的必要手段，这就需要用行之有效的先进质量管理技术来进行质量控制。实践证明，SPC控制图作为一种利用统计过程控制理论，通过掌握过程变差来帮助过程达到统 计受控状态的有效工具，发现异常，及时改进，减少波动，实现对工艺过程稳定性的实时监 控和预测，使过程在处于统计控制的状态下进行生产，保证工艺过程稳定和产品总体质量稳定可靠，减少损失之目的。SPC控制图通常的做法是采集过程数据后，应用统计工具对数据离线进行处理，再根据 结果对当时的过程状态进行判断，这种做法实时性差，不能对过程状态进行实时判断和反应。1随着信息化技术在热轧生产中的深入应用，实时
4、采集生产过程数据，并在MESK统中对数据 进行处理，生成 SPC制图用于热轧在线过程质量控制已经成为可能1. 热轧过程特点及过程参数选择对不同的生产过程来说，在建立spC$制图时，必须结合过程的具体特点选择适当的控制图类型和控制参数， 使所选择的控制图和过程参数能够表征该过程的控制状态，同时这些参数应易于实时采集和处理，以实现生产过程控制状态的实时监察，以减少和预防不合格品的产生。对于热连轧生产来说，一方面轧机的产量很高，品种规格也较为复杂；另一方面轧制过 程的控制参数也很多， 这些参数不仅影响产品质量，同时也对轧制稳定性有较大的影响，这两个方面的特点，在实现在线SPC控制图时，必须予以考虑和
5、解决 。1.1热连轧机组的生产组织：马钢四钢轧总厂2250热连轧机组根据订单情况月产量约40万吨，主要包括约 15万吨的供连退、镀锌线的冷轧基料和25万吨热轧商品材，冷轧基料品种主要包括低碳软钢、IF钢和冷轧高强钢等，热轧商品材主要包括普碳钢、低合金钢、耐候钢以及X70、X80管线钢等，这些产品规格多、力学性能差异大，下图1为某月的生产实绩，横轴为产品厚度，纵轴为产品宽度，不同数据标识代表不同钢种，可见热轧产品厚度从2.0mm至25mm宽度从1000mm 至2055mm钢种也有31个，产量总计39万吨。这些产品根据生产计划和资源情况，热轧 交替组合生产，因此生产过程中，轧制的规格、品种变化很大
6、，生成控制图时这是必须考虑的一个因素3。1.2热连轧机组的排程热连轧机组的生产是在一个换辗周期内，以轧制计划为单位逐卷进行轧制的，典型的轧制计划为棺材板形状，由烫辗材、渐宽材、主轧材等几个部份组成，各部分按照工艺要求，对宽度、厚度、钢种有不同的要求，因此在一个计划中顺序轧制的热轧卷的钢种、宽度、厚度变化很大，如下图2所示的一个热轧计划，图中横轴为轧制总长度，纵轴为宽度及厚度（乘100）。因此顺序轧制的批次的控制参数中心线和上下限也是变化的，但在同一张SPC控制图上，每个测量结果的控制中心线和上下限必须相同，这是生成控制图时必须予以解决的问题。1.3热轧产品的过程控制参数分析热轧产品主要的控制参
7、数主要包括宽度、厚度、凸度、楔度等几何尺寸以及影响产品力学性能的终轧温度、卷取温度等。不同钢种、规格的产品，其控制目标值根据工艺要求，可能各不相同，即使在钢种相同的情况下，由于规格的差异，轧机控制状态的不同，实际的结果也是不同的。如某钢种宽度为1800mrp厚度为11.75mm和5.5mm的两个产品，上述参数统计如下表1所示：表1.两个规格产品的统计结果规格（mm项目凸度楔度终轧温度卷取温度平均厚度平均宽度17.5*1800最大值0.0530.069913.000665.00011.7511817.000最小值-0.023-0.027878.000642.00011.7431807.000平均
8、值0.0120.032893.093658.20911.7481811.209标准差0.0200.0307.6095.1470.0022.2985.5*1800最大值0.0640.060895.000609.0005.5011818.000最小值0.001-0.044871.000587.0005.4941808.000平均值0.0200.014886.947597.6325.4971810.484标准差0.0100.0275.4764.7530.0021.647从统计结果可见，凸度、楔度、终轧温度三个指标5.5mm较17.5mm都要好些，卷取温度由于17.5mm控制目标值为660C, 5.5
9、mm为600 C，故平均值约有 60C的差异，但5.5mm 的标准差较17.5mm的小，表明5.5mm的卷取温度控制水平较高。由此可见，即使钢种、宽 度相同，但由于不同厚度产品的控制水平不同，按照统计结果计算出来的 SPC控制上下限和中心线也将是不同的。如果钢种、宽度也有较大差异，则各参数的控制范围差异就会更大。1.4热轧过程参数检测结果由于热轧生产并非一个连续的过程，因此对这个过程的观察不能使用某个时刻的检测结果。每个卷的轧制状态必须根据其轧制过程的全部检测结果进行评价，但每个过程参数统检测结果并不是一个值，而是沿轧制长度方向由一系列测量值形成的曲线，如下图3所示（其中FET为精轧入口温度、
10、FDT为终轧温度、CT为卷取温度）。为实现在线SPC控制图，必须 对这样的曲线进行处理。为此可把全部热轧卷的某个参数的检测结果视为总体，而把每个卷的该参数测量结果视为总体的一个子组，对于这样一个子组，根据中心极限定理， 其平均值总会趋向于正态分布，因此对于每个子组，可以使用平均值、最大值、最小值和标准差这几 个子组特性来生成控制图，并且每个子组（即每个卷）的子组特性可由热轧二级系统在轧后进行计算并上传给 MES系统，这样在热轧卷实绩上传时，MESK统就可以经过后续处理后生成实时的SPC控制图。图3.热轧在线检测结果1.5热轧过程SPC参数的选择应用SPC控制图的目的是确定热轧过程处于受控状态，
11、为此选择的质量控制特性必须对热轧产品的质量具有决定性的影响。由于热轧过程涉及工艺、装备及自动控制等诸多方面， 仅观察单一的过程特性不足以对其状态进行合理的评估，因此同时选择了与热轧过程比较密切的几个过程参数，除了上述的FET FDT CT以外，还有成品厚度、宽度、凸度、楔度等指标，每个指标的检测结果均为平均值、最大值、最小值和标准差。通过这些指标对热轧机 组的温度控制、尺寸控制和板型控制同时进行观察，可以比较全面地对热轧过程的受控状态进行评估。2. 控制图的选择和控制限的确定一般来说，凡是需要对质量进行控制的场合，均可以使用控制图，具体使用那种控制图，要根据对过程的分析和过程特性的数据类型来确
12、定，而控制限是控制图上用于决定是否需要发出采取措施的信号或判断过程是否处于“统计控制状态”的界限。根据SPC理论，常规控制图主要有两种类型，计量控制图和计数控制图。每一种类型的 控制图又有两种不同的情形：标准值未给定和标准值给定。 标准值未给定控制图的目的是发现所点绘特性（如X , R或任何其他统计量） 观测值本身的变差是否显著大于仅有偶然原因造成的变差，这种控制图完全基于子组数据，用来检测非偶然原因造成的那些变差；标准值给定控制图的目的是确定若干个子组的X等特性的观测值与其对应的标准值X）（或号）之差，是否显著大于仅由预期的偶然原因造成的差异。标准值给定情形的控制图与标准值未给定情形的控制图
13、之间的差别，在于有关过程中心位置与变差的附加要求不同，标准值可以根据通过使用无先验信息或无规定标准值的控制图而获得的经验来确定，也可以基于通过考虑服务的需要和生产的费用而建立的经济值来确定，或可以是由产品规范指定的标称值4。对于热连轧来说，所有的特性均是连续型计量型数据，因此一般来说应该使用适用于计量型数据类型的控制图，如均值一极差图或均值一标准差图、单值一移动极差图或中位数一极差图等。这类控制图的控制限公式如下表2所示4:表2.控制限计算公式标准值给定标准值未给定统计量中心线UCL与 LCL中心线UCL与 LCLX。土 Ab X 土AR或X 土ASDR、D4RS 或 CbBsS、b S注：X
14、）、R、S）、H和b0为给定的标准值X （或H 0）,然后再计算根据上述公式，在建立控制图时，需要计算出子组的特性值 出所有观测值的总平均值 X和平均标准差s,但是对于热轧生产，虽然每个轧件可以作为一个子组计算其特性值 X （或0）,但由于顺序轧制的不同轧件其钢种、宽度、厚度差异很大，每个热轧卷的特性值 X （或R s）差异很大，而且不同轧件的轧制状态也有很大的不同，所以不能简单地根据所有热轧卷的特性值来计算总体的特性值X （或R、s）,因此无法按上述公式计算出控制图的上下限，因此有必要对每个热轧卷的特性值做进一步的处理。在实际轧制过程中，每个热轧卷均是按照一组由目标值及其上下限构成的PDI参
15、数进行轧制的，这些PDI参数即是轧制过程的设定值，也是轧制控制的目标值，因此对于每个轧件来说，若轧制过程处于统计受控状态，则某参数测量结果的数学期望值应等于其设定值， 并且每个批次测量结果中的最大、最小值不应超过该参数的上下限。设轧制序列由n个轧件组成，其中第i个轧件的某一轧制参数 Xi设定值为X Ai,为控制上下限，其测量结果的平均值为Xi,标准差为S,最大值为Ximax，最小值为X imin,即该测量结果服从期望值为X,标准差为S的正态分布，并且Ximax-Xi i, Xi Ximin A i,因此对参数 X可做如下变换：x 次:设 y i，贝U yi的数学期望值 w = 0,且-1 y v 1。因此，对于整个轧制序列，即可使用yi生成SPC控制图
