Reingeniería del proceso de consignas y control de un tren temper mediante técnicas avanzadas de análisis de datos
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Las exigencias sobre el producto obtenido en una línea continua de galvanizado no se limitan actualmente al espesor de zinc a la uniformidad del recubrimiento, sino que se extienden también a las características mecánicas y de acabado superficial (adherencias, rugosidad, plenitud, etc). El último elemento del lazo de control de la línea que puede actuar sobre dichas características es el tren de laminación temper. Este trabajo comienza analizando el proceso de laminación, destacando la importancia de los elementos que afectan al producto (rugosidad de los rodillos, propiedades del material, fuerzas de apriete, condiciones de proceso, etc.). Posteriormente se han desarrollado dos nuevos modelos basados en la aplicación de la computación neuronal. Utilizando la existencia de datos históricos procedentes de una línea de galvanizado, se ha generado un modelo de consignas de fuerza y otro de estimación de la rugosidad obtenible. En función de los datos de entrada, el primer modelo es capaz de estimar la fuerza de apriete que los rodillos de laminación deben transferir al material. Este modelo evita la subjetividad del operador dando lugar a una importante reducción del consumo de energía reduciendo los rechazos por material defectuoso. Como complemento, el segundo modelo predice la rugosidad final de la banda, lo que permite la realimentación del sistema de fuerza para mejorar la fiabilidad del proceso y reducir los gastos de control de calidad existentes.
Las exigencias sobre el producto obtenido en una línea continua de galvanizado no se limitan actualmente al espesor de zinc a la uniformidad del recubrimiento, sino que se extienden también a las características mecánicas y de acabado superficial (adherencias, rugosidad, plenitud, etc). El último elemento del lazo de control de la línea que puede actuar sobre dichas características es el tren de laminación temper. Este trabajo comienza analizando el proceso de laminación, destacando la importancia de los elementos que afectan al producto (rugosidad de los rodillos, propiedades del material, fuerzas de apriete, condiciones de proceso, etc.). Posteriormente se han desarrollado dos nuevos modelos basados en la aplicación de la computación neuronal. Utilizando la existencia de datos históricos procedentes de una línea de galvanizado, se ha generado un modelo de consignas de fuerza y otro de estimación de la rugosidad obtenible. En función de los datos de entrada, el primer modelo es capaz de estimar la fuerza de apriete que los rodillos de laminación deben transferir al material. Este modelo evita la subjetividad del operador dando lugar a una importante reducción del consumo de energía reduciendo los rechazos por material defectuoso. Como complemento, el segundo modelo predice la rugosidad final de la banda, lo que permite la realimentación del sistema de fuerza para mejorar la fiabilidad del proceso y reducir los gastos de control de calidad existentes.
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Tesis 2003-058
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