本发明提供一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，步骤包括：S1.建立预测模型回归方程表达式；S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。本发明提供的模型能够提高产品质量，对优化无取向硅钢连续退火工艺具有指导意义。
基本信息
申请号：CN202111285810.2
申请日期：20211102
公开号：CN202111285810.2
公开日期：20220304
申请人：江苏沙钢集团有限公司;张家港扬子江冷轧板有限公司;江苏省沙钢钢铁研究院有限公司
申请人地址：215625 江苏省苏州市张家港市锦丰镇沙钢科技大楼
发明人：秦强波;马允敏;李冉;曾学彬
当前权利人：江苏沙钢集团有限公司
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司 32200
代理人：孙昱
主权利要求
1.一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.建立预测模型回归方程表达式，其中(W/Kg)是无取向硅钢的铁损预测值，Si（%）是硅元素的质量百分比，Mn（%）是锰元素的质量百分比，Al（%）是铝元素的质量百分比，V（m/min）是无取向硅钢退火时的运行速度，T（℃）是退火温度；S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。
权利要求
1.一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.建立预测模型回归方程表达式
，其中
(W/Kg)是无取向硅钢的铁损预测值，Si（%）是硅元素的质量百分比，Mn（%）是锰元素的质量百分比，Al（%）是铝元素的质量百分比，V（m/min）是无取向硅钢退火时的运行速度， T（℃）是退火温度；
S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；
S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。
2.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.7~1.6%、Mn:0.1~0.5%、Al:0.15~0.55%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。
3.根据权利要求2所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.89~1.45%、Mn:0.19~0.41%、Al:0.29~0.0.34%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。
4.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述退火温度为830~1000℃。
5.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述无取向硅钢的厚度为0.4~0.6mm。
6.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述无取向硅钢的宽度为1000~1450mm。
7.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S3所述目标值的误差范围是偏差率的绝对值小于4%。
说明书
一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法
技术领域
本发明属于无取向硅钢退火工艺技术领域，具体涉及一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法。
背景技术
退火工序是生产无取向硅钢的最终工序，是影响无取向硅钢磁性能的重要工序。在影响无取向硅钢磁性能的主要因素有化学成分、板坯厚度、热轧温度、晶粒大小和晶体织构等。在化学成分、板坯厚度和热轧温度一定的情况下，退火工艺是直接影响晶粒大小和晶体织构的关键工艺，因此在实际生产中通过优化退火工艺可以达到优化无取向硅钢磁性能的目的。本发明提供了一种用于优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，对优化无取向硅钢连续退火工艺具有指导意义。
发明内容
为了克服现有技术中无取向硅钢退火工艺不可预测的技术问题，本发明提供一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法。
本发明采用如下技术方案：
一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，包括以下步骤：
S1.建立预测模型回归方程表达式
，其中
(W/Kg)是无取向硅钢的铁损预测值，Si（%）是硅元素的质量百分比，Mn（%）是锰元素的质量百分比，Al（%）是铝元素的质量百分比，V（m/min）是无取向硅钢退火时的运行速度，T（℃）是退火温度；
S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；
S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。
进一步地，步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.7~1.6%、Mn:0.1~0.5%、Al:0.15~0.55%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。
进一步地，步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.89~1.45%、Mn:0.19~0.41%、Al:0.29~0.0.34%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。
进一步地，步骤S1所述退火温度为830~1000℃。
进一步地，步骤S1所述无取向硅钢的厚度为0.4~0.6mm。
进一步地，步骤S1所述无取向硅钢的宽度为1000~1450mm。
进一步地，步骤S3所述目标值的误差范围是偏差率的绝对值小于4%。
本发明的有益效果：
（1）本发明提供一种无取向硅钢退火工艺的铁损预测模型，通过退火速度和退火温度预测铁损，提高产品质量，对优化无取向硅钢连续退火工艺具有指导意义；
（2）本发明采用多元线性回归分析方法建立力学性能预测模型，能够预报不同退火工艺条件下的无取向硅钢的铁损值，进而提高冷轧退火钢带的工艺控制水平和性能的稳定性，降低生产成本。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的说明。
一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，包括以下步骤：
S1.建立预测模型回归方程表达式
，其中
(W/Kg)是无取向硅钢的铁损预测值，Si（%）是硅元素的质量百分比，Mn（%）是锰元素的质量百分比，Al（%）是铝元素的质量百分比，V（m/min）是无取向硅钢退火时的运行速度，T（℃）是退火温度，取值范围为830-1000℃
S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；
S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。
对不同组分进行预测，具体实施例中的钢带主要化学成分、退火速度、退火温度以及铁损实际值和预测值如下表1所示，以下实施例所使用的无取向硅钢的厚度为0.4-0.6mm，宽度为1000-1450mm。
表1 各实施例的工艺参数及预测结果值
由上面的计算数据可知，预测值与实测值偏差率的绝对值最大为3.07%，最小为0.37%，均小于4%，由此可见通过本发明提供的铁损预测模型能够预测铁损值，并将铁损值与目标值进行偏差计算后，偏差率绝对值小于4%的可以进行后续生产，符合阈值要求，具备实用意义，通过对比预报值与生产后实验测得的铁损参数，可以进一步验证模型的准确性。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
