pc钢棒生产线项目可行性研究报告内容摘要:
,需要经验且调节十分繁琐,通过对该电路的深入分析和改进,大大简化负载更换后引前角调节工作,只需调节一个电位器就能决定引前角大小,并且调节是线性单调递增,极大地适应了现场调节。 ③全固态中频电源逆变控制具有逆变器定角控制功能,在负载工况变化时能保持逆变器容性工作角度不变,具有非常宽的频率适用范围。 ④采用大板结构,将控制电源和控制电路集中在一块板上,大大简化外部联线,减少故障点,极大地便于维护。 并且整流侧与逆变侧不共地,大大提高了抗干扰能力。 ⑤自激信号取样取消传统 的电压比较器 LM339,用速度更快、更灵敏的高速电压比较器 LM319 代替,保证自激信号取样的可靠性。 ⑥他激 /自激切换由电子开关完成,即减小传统由外部开关控制导致弱电信号外引导致的干扰,又保证他激频率稳定和过压保护可靠动作。 ⑦逆变控制电路采用以 MCS51系列的 89C51单片机为控制核心,完成 14 他激 /自激转换、他激频率修正、频率显示等逆变控制功能。 ⑧逆变控制具有他激频率自动跟踪能力,在加热过程中能控制他激频率跟踪自激频率的变化,保证在停机过程中不会进入感性工作状态,提高设备频繁 起动性能和可靠性。 ⑨具有他激频率和自激频率显示功能,频率显示精度为177。 50Hz,大大方便了调试和维修。 ⑩ IGBT驱动信号的重叠时间在每只 IGBT的驱动板上调节,有效地克服了器件的离散性和驱动回路延时的分散性,最大限度地保证了驱动信号的一致性和对称性。 ( 3)感应加热炉 感应加热炉主要由加热用感应器、谐振电热电容器、汇流通水母排、水分配器、高、低水压保护等部分组成。 其中感应器采用通水紫铜管绕制,内置耐高温瓷管,每台感应加热炉内由多段感应器串并联组成,每段感应器之间加装定位导向装置以保证 PC钢棒运行稳定。 感应 器外加装保护屏罩,确保生产安全,并在第一台加热炉留有排烟口,以净化生产环境。 (二)传动与自控部分 由于 PC钢棒生产线为连续化运行生产线,因此生产线传动与电源的自动控制显得尤为重要,并且将直接影响到产品的质量。 电机传动控制采用SIMENSMM440 系列变频调速器控制生产线的运行速度及在线刻痕和拉丝设备。 在主操作台上以人机界面设置和 PLC 控制为核心的自控系统可实现对生产线的自动化控制和管理。 主要具有以下功能: ( 1) 生产线启动时,自控系统能自动完成传动控制及各电源的启动,并自动实现速度与功率上升的合理匹配。 在生产线运行速度动态调整过程中,能自动调节加热电源功率,以减少淬火、回火出口温度波动。 ( 2)自控系统具有工艺参数设定、存储、调节、修改、等功能。 ( 3)由于加热电源具有电流、电压双闭环 PI 控制功能,在一定程度上实现了加热电源的恒功率控制,因此保证加热工艺参数的主要措施是生产线运行速度与加热功率大小和加热功率分配之间的协调控制,自控系统通 15 过检测生产线运行线速度,确定加热设备功率大小和功率分配,从而保证生产线按最佳工艺参数运行,使产品质量不受人工及环境因素的影响。 ( 4)自控系统具有手动 /自动剪切及换盘功能。 自动时,将接头处自动剪切并依据设定长度进行自动剪切及换盘。 ①淬火、回火温度(设定及实际值) ②线速度、长度(设定及实际值)、直径、重量 ③电源输出功率 ④故障信息显示, 10 组历史故障存储 ⑤生产线工作状态信息显示 ( 5)自控部分简要说明 采用 SIEMENS S7300 PLC 可编程控制器,配以西门子新型人机界面TP27010 ( 10 英寸彩显)进行面板操作,驱动部分采用 SIEMENS 新型变频器 MM440 系列。 SIMATIC S7300 是一种通用中型的 PLC,能适用于自动化工程中的各种应用场合 ,尤其是在生产制造工程中的应用:循环周期短 ,处理速度高;模块化结构,适合密集安装; 100%免维护;对环境要求不高。 CPU 3152DP 工作存储器 128K字节, 21K 条指令在 RAM 中,位操作 ,字操作小于 1181。 s,带 MPI、 DP 口。 采用 MIRCO 存储卡,不需后备电池。 TP27010 是 SIEMENS 的人机界面的高端产品, STN液晶显示, 256 色,基于 WINDOWSCE,功能强大,具有很好的通用性,灵活性。 MM440 是 SIEMENS采用最新的 IGBT技术,用数字微处 理器控制和高质量矢量控制系统实现的变频调速控制器,可用磁通电流控制改善动态响应,并且优化电机控制。 力矩控制方式有:恒力矩和变力矩两种。 对变频器的控制方式采用 PROFIBUSDP 的现场总线,具有以下特点: ①少量数据的高速通信和高的系统可用性; ②传输速率最大 12M bit/s,响应时间短; ③传输距离最大可达 ; ④接线简单。 16 ( 6)其控制过程分为:点动,手动,自动三种控制方式。 能方便快捷的满足生产线的各种情况的不同要求。 ①生产线启动时,能自动完成传动机构及各电源的起动,并按设定自动实现速 度与功率的匹配。 并依据工艺要求调整加热功率及线速度。 ②人机界面中文图形文本( TP270 触摸屏)可设定及实时显示以下参数:线速度、电机电流、故障信息、显示生产线工作状态信息等。 a 淬火、回火温度 b 线速度 c 电源输出电压电流 d 故障信息显示 e 生产线工作状态信息显示 (三)技术数据 ( 1)感应加热电源主要技术指标 表 4 感应加热电源主要技术指标 加热设备 500kW/10kHz 200kW/40kHz 200kW/50kHz 250kW/8kHz 供电电压 三相 380V/50Hz 三相 380V/50Hz 三相 380V/50Hz 三相 380V/50Hz 进线电流 816A 370A 370A 408A 进线铜缆 240mm22 185 mm2 185 mm2 240 mm2 额定直流电压 500V 450V 450V 500V 额定直流电流 1000A 450A 450A 500A 额定直流功率 500kW 200kW 200kW 250kW 频率范围 6~10kHz 35~40kHz 40~50kHz 5~8kHz 谐振形式 并联谐振 并联谐振 并联谐振 并联谐振 逆变器状态 10176。 容性 15176。 容性 15176。 容性 10176。 容性 最大槽路电压 570V 520V 520V 570V 设计 Q 值 3~5 12~15 16~20 3~5 整机效率 ≥ 80% ≥ 70% ≥ 72% ≥ 80% ( 2) GZP- 500kW/10kHz IGBT 中频感应加热电源 17 ①预热电源: GZP500kW/10kHz IGBT 中频感应加热电源,最大直流输出功率 500kW,运行频率 6~ 10kHz。 ②运行参数 a 预热温度: 700℃左右 b 感应加热输出功率 : 500kW(调节范围: 10- 100%) c 感应加热频率: 10kHz d 电源电压: 3相177。 10% 50/60kHz e 电源电流: 820A f 控制方式:恒压调节方式 ( 3) GCYP- 200kW/40kHz IGBT 超音频感应加热电源 ①加热电源: GCYP200kW/40kHz IGBT 超音频感应加热电源,最大直流输出功率 200kW,运行频率 35~ 40kHz。 为钢棒的加温段,完成居里点后的提温,基本达到淬火温度。 ②运行参数 a 加热温度: 880℃左右 b 感应加热输出功率: 200kW(调节范围: 10100%) c 感应加热频率: 40kHz d 电源电压: 3相177。 10% 50/60kHz e 电源电流: 360A f 控制方式:恒电压调节方式 ( 4) GCYP- 200kW/50kHz IGBT 超音频感应加热电源 ①淬火电源: GCYP200kW/50kHz IGBT 超音频感应加热电源,最大输出直流功率 200kW,运行频率 40~ 50kHz。 本台设备配备两台加热炉,第一台为快速加热段,第二台为感应保温段。 特点:可使钢棒的心表温度均匀一致,从而确保钢棒热处理后的质量。 ②运行参数 a 加热温度 :≤ 950℃左右 b 感应加热输出功率: 200kW(调节范围: 10- 100%) 18 c 感应加热频率: 50kHz e 电源电压: 3相177。 10% 50/60kHz f 电源电流: 360A g 控制方式:恒电压调节方式 ( 5) GZP- 250kW/8kHz IGBT 中频感应加热电源 ①回火电源: GZP250kW/8kHz IGBT 中频感应加热电源,最大直流输出功率 250kW,运行频率 5~ 8kHz。 本台设备配备两台加热炉,第一台为回火加热段,第二台为感应保温段。 目的:使钢棒心、表淬火组织得到充分回火。 ②运行参数 a 加热温度: ≤ 450℃ b 感应加热输出功率: 250kW(调节范围: 10100%) c 感应加热频率: 8kHz d 电源电压: 3相177。 10% 50/60kHz e 电源电流: 410A f 控制方式:恒电压调节方式 (四)测温系统 采用测温仪,测温范围 300~ 1000℃。 (五)供电电网要求 ( 1) 供电电网电压应为正弦波,谐波失真不大于 5%。 ( 2)电网输入为三相、线电压 380V交流电压,频率为。pc钢棒生产线项目可行性研究报告
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),并为检测属性设定一个动态监测的阀值。 在检测期间,模型对每个观测实例的属性值返回一个异常得分,这个得分是一个在区间 [0,1]之间的值,这个值代表了与学习阶段确定出来的 “正常” 属性的轮廓的相关性的大小。 也就是说,得分越接近 1,表示被检测的属性与“正常”属性的相关性越高,是异常的概率就越小,反之,得分越接近 0,表示越有可能是一个异常属性。 由于这多种模型分别与 Web
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