铝箔轧制工艺中厚度控制技术的优化研究

引言：

铝箔因其轻质、高导热、可回收等优点，在电子、包装、能源等领域具有广泛应用。随着终端应用对厚度均匀性和薄厚度极限的要求不断提升，传统轧制工艺在厚度控制方面面临着诸多挑战：包括机架回弹、润滑不均、轧制张力波动等因素导致的厚度波动问题。近年来，国内外学者针对厚度测量技术与控制算法进行了大量研究，但在高速薄箔轧制领域仍存在测量滞后、反馈响应迟缓和系统辨识不准确等不足。因而，研究基于在线精确测厚与自适应控制的系统优化方法，对于提升产品质量、降低废品率及节能减排具有重要意义。

一、铝箔轧制厚度控制的理论基础

1.1 铝箔轧制过程中的厚度形成机理

在铝箔轧制过程中，带材在工作辊与轧制力的作用下发生塑性变形，材料经历应变硬化和温度效应共同影响，厚度由初始坯料厚度、轧制压下量以及轧机刚性决定。工作辊受到力矩和温度梯度影响产生变形，其接触区宽度和应力分布随轧制速度和润滑状况动态变化导致厚度形成机理复杂多变。此外，铝材的弹性回弹效应会在出辊缝后对最终厚度产生修正，在线冷却和摩擦热又会引发局部温度场变化，从而进一步影响轧制态的厚度精度控制。同时，辊缝力的瞬时波动也对机理分析提供关键支撑。

1.2 影响厚度波动的主要因素分析

厚度波动的产生主要源于机架回弹、润滑不均以及轧制张力波动等多重因素，机架回弹使得实际轧制力与设定值存在偏差，润滑条件不稳定则可能引发摩擦系数剧烈变化而影响材料通过速度。同步张力的不均衡分布会导致带材纵向应变差异，从而引起厚度非均匀。尤其是在高速度轧制中，微小的温度梯度变化或润滑剂分布不均均可能引发厚度偏差剧增。此外，轧制设备振动和传动系统滞后也会加剧误差累积，要求对各因素进行综合辨识与补偿设计。

1.3 在线测厚技术与误差来源

在线测厚系统常采用 X 射线、β射线两种技术，各有测量原理及优缺点，X 射线测量精度高但设备成本与维护要求较高，β射线系统灵敏度适中但受辐射安全限制。测量误差还源于辊缝宽度变化和传感器安装偏差，在高速轧制中信号处理滞后也会引起测厚数据显示与实际厚度存在时间差，从而影响控制精度。同时，在线测厚系统的校准周期和环境温湿度变化也会导致数据漂移，需要定期进行在线或离线校准以及算法补偿，以保证高频次测量的稳定性。

二、自适应反馈控制系统设计

2.1 控制系统架构与功能模块

自适应反馈控制系统架构一般由在线测厚传感子系统、PLC 控制器和执行机构三部分组成，其中测厚子系统负责实时采集厚度数据并传输至控制单元。PLC 控制器基于自适应算法分析数据输出轧制力或轧辊间隙调整指令，执行机构则精确调节液压缸或伺服电机，实现对轧制参数的即时修正。系统模块化设计提高了维护性并支持后续功能扩展。控制系统通常通过高速现场总线完成测厚数据与 PLC 间的实时通信，且配备人机界面用于参数监视和历史数据回放。

2.2 自适应控制算法原理

自适应控制算法基于最小二乘辨识和模型预测控制原理，可在线辨识工艺模型参数并实时更新控制律。算法通过对比实际测厚数据与目标厚度，生成误差动态模型，再利用模型预测未来误差趋势并计算最优调节量。该方法兼顾响应速度与稳定性，可自适应工况变化，同时兼容多变量耦合控制需求，显著提升厚度跟踪精度。算法的自适应性还体现在对材料性能随温度和硬度变化的在线辨识能力，通过递归最小二乘法持续更新流变模型，实现对轧制过程非线性特性的动态补偿。

2.3 系统仿真与参数优化

在 MATLAB/Simulink 环境下搭建轧制过程仿真模型，输入系统实际工艺参数与材料本构关系，对比不同控制算法对厚度的抑制效果。通过多组工况仿真优化 PID 增益与自适应算法参数，最终在仿真平台上实现厚度波动幅度降至目标范围内。在仿真过程中还引入了随机扰动和测量噪声，以验证控制算法的鲁棒性和抗干扰能力。通过蒙特卡洛仿真分析不同参数组合下的厚度稳定性，最终确定仿真模型与实际生产环境的一致性指标。仿真时间步长设置为 1 毫秒以匹配在线测量频率。

三、现场试验与工艺应用

3.1 试验方案与工艺参数设置

试验在某铝箔生产线实施，选取多工位箔轧机并设置不同压下量和张力工况，通过在线测厚系统采集数据，并记录轧机速度与温度场分布。实验前对传感器进行标定并验证测量精度，随后分批次调整控制算法参数，确保实验数据覆盖典型生产范围。试验期间保持润滑剂类型恒定，以排除其他干扰因素。实验过程中对不同轧制段进行了分段参数调整，并记录各段的能耗和设备响应情况，以便对算法性能进行多维度评估，同时应用红外测温仪监测表面温度分布，为分析温度场影响提供数据支持。

3.2 优化效果分析与数据对比

优化后现场数据表明厚度波动范围由 ±5% 缩小至 ±3% ，厚度均方根误差降低超过 60% ，轧机稳定性和生产良率显著提升。数据对比还显示控制系统响应时间由原来的 500 毫秒缩短至 200 毫秒，厚度调整精度显著提高。另外，控制系统对异常工况的自诊断能力也得到验证，当张力突变或润滑不良时，系统可快速识别并发出警报，触发保护机制，从而减少废品率并提升设备安全性。同时现场测得成品率提升超过 8% ，废品率下降近 15% ，厚度分布偏差在统计学上显示显著改进。

3.3 工程应用建议与经济效益评估

基于试验结果，可在相似生产线进行方案复制并结合设备预维护计划提高系统稳定性。建议在后续工程中引入远程监控与智能诊断模块，实现对关键参数的长期跟踪与异常预警，并通过经济性分析评估自动化投资回报率，为管理决策提供数据支撑。在经济效益方面，自动化控制系统的投入产出比预计在两年内达到盈亏平衡，减废增效幅度可超过 10% 。结合现场反馈，可进一步集成云平台和大数据分析，实现跨产线的数据共享和集群优化控制，为未来智能制造奠定基础。

四、结语

综上所述，本文针对铝箔轧制过程中的厚度控制难题，提出了一种集在线测厚与自适应反馈控制于一体的优化方案。通过理论建模与系统仿真，明确了厚度波动的关键影响因素；现场试验证明，该方案可有效抑制厚度波动，将厚度偏差大幅缩减，显著提升产品一致性与生产效率。研究成果不仅具备较高的理论价值，还为工业生产提供了可操作的技术路线。未来可在更高轧制速度及更薄规格铝箔生产中进一步推广应用，并结合人工智能算法，实现更智能化的厚度控制与质量管理。

参考文献：

[1]中厚板自动厚度控制系统分析.张涛.河南科技,2012(10).

[2]板带厚度控制系统中引起混沌的条件论证.张巍巍,王京.北京科技大学学报,2011(09).

[3]安钢炉卷轧机厚度控制系统的改进.刘建君.河南冶金,2014(04).

[4]铝箔轧制中张力的厚度调节功效.张宏昌,郗安民,刘鸿飞,杨东红.中国机械工程,2008(14).