二级系统中，数据采集及信息交流固然重要，但最具技术水准，最直接影响产品质量和产量的，是二级模型。板材二级模型主要是根据生产的及时信息(主要是轧制力)而计算轧制道次规程的。好的轧制道次规程可以：（1）充分发挥设备能力以提高产量，但又不损坏设备；（2）既能极大地保证板的长，宽，厚方向的变形均衡以保证板型，又能采用大的压下量，包括在特定的厚度区及特定的温度区，以及在精轧道次，从而极大地提高产品的力学性能；（3）在不同的尺寸，不同的钢种及不同的生产环境及设备环境而采用不同的优化措施。应用低质量的二级模型时，因担心设备损坏而采用较大的 残余变量而浪费设备能力,同时也出现板型问题，尺寸精度问题及力学性能问题。

        二级系统最初是由电气自动化工程师而非冶金学工程师所开发，故绝大多数二级系统都不能把诸如控制轧制及控制冷却以提高力学性能的精确模型融汇到轧制道次规程中去。多数二级系统甚至不能把重要的板型控制设备比如弯辊装置有效地结合到轧制道次规程中去 ，以至在板型难控制的道次，如精轧道次，特别是硬而薄的产品，只能采用小压下量因而降低轧后力学性能。在此情况下为保证性能，只好不惜加入昂贵合金而每年浪费数百万至上千万美元。更常见的浪费是因为二级系统模型质量差而导致板型问题（中浪，边浪，镰刀弯，勾头勾尾等），造成次品，降低成才率。这方面的浪费也可达 每厂每年数百万至上千万美元。

        为了解决上述问题，需对二级系统从以下几个方面进行改进：（1）精确预报轧制力；（2）优化计算轧制道次规程的逻辑，主要是根据轧制力，同时考虑板型控制设备及引入控制轧制等提高性能的措施；（3）其他弱点的改进，比如二级与一级或二级与三级的交流，或与AGC的协调，或保证数据不丢失，等等。

        精确的轧制力预报同时也优化了其它参数的预报比如温度，因为温度通常是由轧制力反算出来的。优化计算轧制道次规程的逻辑包括引进现代轧制的理念如性能控制及板型控制等，以提高质量和产量。
 

精确的轧制力预报

• 平等变形目标。二级模型结合轧辊磨削凸度，轧辊磨损，轧辊热凸度，轧辊挠度，机架挠度，轧辊压扁等，以形成一个环境使得压下量沿轧件宽度是相等的。这对于精轧道次，尤其是在带/板很薄时尤其关键。沿宽度变形不平等要么导致中心扣（如在宽度中心因变形太大而导致的延伸过大）或边缘波（由于边部变形太大）。轧辊变形对轧制力非常敏感。轧制力预报或辊变形模拟的误差很容易让平等变形目标被错过。此外，由于温度在头端和尾端通常较低，较高的轧制力导致较高的轧辊和机架变形而增大辊缝，因此，轧件头端和尾端需要较小的辊逢值以实现其头部，尾部和中部的均匀变形。同时当预报的轧制力误差较大，在AGC调辊缝时，因AGC摆动过大，使得任何轻微的不稳定因素都可被放大而导致头尾缺陷（蛇头弯或勾头勾尾甚至镰刀弯）。其中一个最糟糕的情况是，轧制过程在精轧道次由于温度预报误差而被拖进了双相区，此时正常的预报方法已不适用，将导致巨大的轧制力误差，有时甚至超过40％。这种情况多在薄带/板的精轧道次，此时极大辊变形预报误差造成非常差的产品形状。

• 冶金温度目标。轧制过程中的轧件温度受到两个相互冲突因素的影响：由于散热的热损失和从变形能而来的热增益。任何压下量和轧制速度等的改变将导致温度变化。当温度误差太大，系统将错过冶金目标如控制轧制改善钢材性能的温度目标。其结果是，产品性能将变差。

• 轧机能力和生产率目标。只要冶金温度目标和平等变形目标得到满足，二级模型将在轧机能力允许的范围内安排尽可能少的道次，以达到较高的生产率及较好的力学性能。在二级系统中，如果轧制道次太多，其原因可能是预报的轧制力太大，或 冶金温度目标或平等变形目标很难达到，或其他原因。通常情况下，小的压下量更容易实现平等变形目标。应当指出的是，很多合金钢具有较低的变形能力，为避免可能的断裂 ，其变形量不能太大。这也制约着产量及产品质量。

       如果一个或多个目标被错过，就很有可能出现产品缺陷。如果所涉参数的预报是错误的，目标就无法实现，除非非常幸运时两个或以上的错误刚好导致正确的结果。总之，一个低质量的二级模型会造成各种各样的产品缺陷，比如：

• 中心扣（板中部变形太大）

• 边缘波（板边部变形太大）

• 蛇头弯，关节，错过插槽等

• 其他类型的不良成品形状

• 道次太少（伴有设备损坏和板型缺陷的风险）

• 道次太多（伴随着低效率，较差的温度分布和较低的力学性能）

•  热轧产品性能低于预期（源于温度误差或变形不足等等）

• 几何形状不均匀（厚度，宽度和长度）

二级模型常见误差来源

• 金相学的影响。通常二级系统的设计是基于热轧考虑，但今天的轧制过程多为温轧，即再结晶不能完成。因此有部分残余应变，多至80%。二级系统对该部分残余应变的忽略导致显著的轧制力预报误差。另外，待温等阶段引起的微观组织变化也导致轧制力预报误差。

• 粗糙的材料物理性能和其他输入参数。许多材料性能数据应使用随温度变化的数值。见 www.Meta4-0.com/hit。

• 差的系统遇到难处理的生产环境（高材料强度，薄规格，低温等）。在这些苛刻的条件下，设计不当的二级模型常会出问题。

• 自学逻辑。不加指导的自适应学习有一定的局限性。在轧制力的自学过程，应变和应变速度的系数实际上不是完全独立的，这降低自学的质量。采用补充的逻辑或改进的输入数据可以去除这种局限。有些二级系统，当不用某变量（应变或应变速度）自学时则将其指数设为零而犯逻辑错误，导致系统误差。

• 模型误差。不准确的模型如辊挠度模型; 流变应力模型等狭窄的有效范围等，往往在低于10%的较小压下量的精轧道次造成很大误差。

• 板坯不均匀性（温度，尺寸）和钢板不均匀性（中部 / 头部，中部 / 尾），当模型忽视或粗糙处理该因素时。

• 调整水平过低，特别是在系统安装的初始阶段。在这个阶段，因没有足够的历史数据，自学尚未完全建立起来，因此还没有足够高的准确性。设计水平较低的二级模型需要比普通二级模型更长的时间建立自学。

• 其它许多技术问题，如果处理不当将造成极大误差。见二级模型问题（论文）。

        其中最核心的是轧制力预报模型误差。
 

优化的道次规程逻辑

        在二级系统轧制力预报模型足够精确之后，在二级系统轧制规程逻辑方面仍可能存在弱点，制约力学性能，板型及道次数。市面上的二级系统模型在制定轧制道次规程时通常不考虑力学性能的提高，不考虑金相学原理。同时在压下量分配及板型改进方面也有很多有待改进的地方。各个厂及各软件包的情况不同，以下是以某中厚板卷软件包为例的一些改进领域。

1. 在特定厚度或温度区使用大压下量

比如：

（1）在特定厚度区使用大压下量 ；
（2）在特定温度区，比如再结晶区内或再结晶区以下，使用大压下量 ；
（3）在终轧道次前3-4道次时使用大压下量 ；
（4）终轧道次压下量不能太小，比如不低于特定值；
（5）轧辊凸度优化设计从而在采用大压下量时充分抵消大挠度

       措施（1）和（2）使得厚度中部的晶粒得到细化，措施（3）和（4）改善终轧后晶粒尺寸及产品力学性能。同时，大压下量可提高产量。大压下量有时会对板型造成冲击。此时可利用二级系统中弯辊力的接口充分利用弯 辊装置。同时，精确的轧制力计算极大限度地保证轧件中部和边部压下量的均匀性，保证板型。

        在采用大压下量时，大的轧制力导致大的轧辊及机架弹曲，所以需要大的轧辊凸度来抵消弹曲。同时，大的弯辊力也可通过二级系统中弯辊力的接口来有效地控制板型。在轧制力预报的改进完成之后，模型已经足够精确，预报所需辊形（凸度）及所需弯辊力方面的高精确度可以确保板形。

2. 在选择轧制规程时考虑金相学及组织性能

        二级系统通常先算出几套轧制规程以供选择。可把金相学中关于轧后产品性能的逻辑加进来，以使得选取的轧制规程除满足现有的要求之外，能轧出高力学性能的产品。

3. 采用偶数道次的逻辑

        比如，有时候轧制道次规程的计算，7道次轧不了；而采用9道次，对于组织性能等来说，道次压下量又太小。此时是否要采用8道次，以及相关的逻辑（比如一个空道此）等等。

4. 已优化道次的存储及调用

        某些被操作工喜欢的轧制规程（或轧制规程片段）可被存储起来，以备将来相同情形下调用。此存储及调用的逻辑应加进现有二级系统中。市面上的不少模型中有此逻辑（叫作Trim 模式）。此模式深得操作工喜爱。但也有很多模型中没有此逻辑。

5. 改善压下量余量的分配

      当采用整数道次时，余量在其余道次中可按比如压下率（百分比）均匀分配，或按其他逻辑分配。有些模型采用压下量而非压下率来分配， 这是不合理的。

6. 粗轧道次初始压下量分配

        粗轧部分的初始道次通常用较小的压下量。而后的压下量应逐步上升。不适当的逻辑经常导致压下量不是逐步上升，而是或上或下，产生出不理想的轧制规程。在这方面，根据本人多年的轧制道次规程的经验可以产生出最理想的上升及下降趋势。

7. 精轧道次初始压下量分配

        有些系统制定轧制道次规程的初始尝试是假定所有道次具有相同的压下量；然后再根据板型需求微调压下量。这经常导致精轧阶段除最后道次外，各道次压下量相同。其实在初始尝试时，压下量分配的规律及常规趋势便可加以利用，以产生出道次压下量优化分配的雏形。

8. 中间尺寸优化法

        此方法在线棒材轧制规程的应用很普遍，已被证明是非常有效的，故可移植到板材的道次规程设计之中。可将板坯先轧成一系列中间尺寸（厚度，宽度），比如20至50个，再由这些中间尺寸轧成终轧尺寸。目前这些中间尺寸是随意的，无规律可循。如把它们规范化，一则更好的重复性可帮助自学系统，二则通过对比分析可找出几十个最优化的轧制规程以作从板坯到中间尺寸的最优化轧制。从中间尺寸到终轧尺寸的轧制规程也可被极大地优化。很多情况下，中间尺寸值可作为粗轧结束的尺寸。