（控制理论与控制工程专业论文）步进式加热炉炉温的优化控制方法研究.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 钢坯加热炉是热轧生产线上的一个重要设备，也是钢铁工业中的耗能大户。加热炉 的主要功能是将钢坯加热到符合轧制要求的温度，因此，开展步进式加热炉炉温优化设 定和控制方法的研究对于提高加热炉的加热效率，降低能耗，以至于钢铁工业的节能降 耗具有重要的意义。 钢坯加热过程具有复杂工业对象的大滞后、多变量、强耦合、时变、非线性、大惯 性等特点，而且炉内钢坯温度分布不能直接测量、外界扰动因素多，加热过程受多种生 产工艺因素的制约。所以，目前加热炉的优化控制策略还不成熟，真正成功的应用还不 多。存在的主要问题是：( 1 ) 精确预报被加热钢坯温度分布的数学模型存在一定困难。 ( 2 ) 在优化加热炉温度设定值时，由于目标函数包含参数较多，传统优化算法在实时性 和准确性方面存在问题。( 3 ) 由于加热炉具有大滞后特性，常规反馈控制方法对加热炉 各段炉温调整速度较慢。本文针对以上几个问题展开研究。主要研究工作概括如下： 针对加热炉生产现场环境复杂、测量设备条件有限、检测数据含有干扰或噪声的情 况，采用统计方法对采集数据进行了预处理，排除了噪声的影响，为开展仿真和建模研 究奠定了基础。 针对加热炉炉温优化设定问题，本文利用机理分析和离散空间相结合的方法建立了 加热炉内钢坯温度变化的二维模型。在综合考虑加热生产目标的基础上，提出了考虑加 热炉各炉温段的优化设定值以及钢坯在炉时间的炉温优化目标函数，并利用遗传算法获 得了最优解。仿真结果表明采用遗传算法比其它传统优化算法在求解精度和稳定性上都 有明显的提高。 为解决加热炉炉温设定值的在线调整问题，本文结合基于钢坯预报温度与理想温度 之间偏差的p i d 动态补偿策略以及基于专家经验的调整策略，考虑到系统大延迟的特点， 提出了一种基于前馈补偿的加热炉炉温动态控制策略，最后通过仿真研究，验证了所提 出的控制策略的有效性。 关键词：步进式加热炉；炉温优化设定；遗传算法；前馈控制 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ - _ _ _ - _ _ - _ - - _ - - - ，_ - _ _ l - - _ - - _ - - _ - - _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ - - _ - _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ - _ - _ _ - 一， t h e s t u d y o no p t i m a lc o n t r o lo fw a l k i n g b e a mr e h e a t i n gf u r n a c e a b s t r a c t r e h e a t i n gf u m a c ei sa ni m p o r t a n tf a c i l i t yo ns t e e l sh o t r o l l i n gp r o d u c tl i n e ，a tt h es a m e t i m ei ti st h em a i ne n e r g yc o n s u m p t i o ne q u i p m e n to ni r o na n ds t e e li n d u s t r y i tp r o v i d e s q u a l i f i e db i l l e t sf o r t h eh o t r o l l i n gp r o c e s s s oi ti se s s e n t i a la n db e n e f i tt or e s e a r c ho no p t i m a l t e m p e r a t u r es e t t i n ga n dc o n t r o l l i n go ft h er e h e a t i n gf u r n a c et oi m p r o v eh e a t i n ge f f i c i e n c ya n d r e d u c ee n e r g yc o n s u m p t i o nf o rs t e e li n d u s t r y 1 n h eb i l l e t sr e h e a t i n gf u r n a c ei sat y p i c a lc o m p l i c a t e di n d u s t r ys y s t e mw i t hs e r i o u s l y l a g 1 e a d ，m u l t i v a r i a b l e ，s e r i o u s l yc o u p l e d ，t i m e - v a r i e t y ，n o n - l i n e a r i t y ，p u r et i m ed e l a ya n d a l o to fd i s t u r b a n c ef a c t o r a n dt h eb i l l e t st e m p e r a t u r ec a nn o tb em e a s u r e do n l i n e , s ot h e a d v a n c e dc o m p u t e rc o n t r o lt h e o r yo fr e p e a t i n gf u r n a c ei ss t i l lf a rf r o mm a t u r e ，a n dt h e r ei s l i t t l es u c c e s s f u la p p l i c a t i o ne x a m p l e t h e r ea r es t i l ls o m et o u g hp r o b l e m sw h i c ha r en o t s o l v e do nr e h e a t i n gf u r n a c e so p t i m a lc o n t r 0 1 ( 1 ) i ti sd i f f i c u l tt oe s t a b l i s hb i l l e tt e m p e r a t u r e m o d e lp r e c i s e l y ( 2 ) 舡t h eo b j e c t i v ef u n c t i o ni n c l u d e st o om o r ep a r a m e t e r s ，t h et r a d i t i o n a l a l g o r i t h mi sn o tc o m p e t e n tf o rr e a l t i m ea n dp r e c i s i o n ，w h e nt oo p t i m i z et h et e m p e r a t u r e s e t t i n g ( 3 ) f e e d b a c ko fs p e e di st o os l o wi nt h er e h e a t i n gs y s t e m ，w h i c hi s w i t hp u r e t i m e d e l a y r e g a r d i n go nt h e s ep r o b l e m s ，t h i sp a p e rg i v e s s o m er e s e a r c ha c h i e v e m e n t s ： b e c a u s eo ft h ec o m p l e x i t yo fr e h e a t i n gp r o c e s sa n dl i m i t a t i o no fm e a s u r i n ge q u i p m e n t ， t h ed a t ai si n e v i t a b l et ob ed i s t u r b e d w eh a v et h ed a t at ob ep r e p r o c e s s e dt od e n o i s e ，t o e x t r a c t i o nt h eu s e f u ld a t a a i m i n ga tt h ep r o b l e m si no p t i m a lt e m p e r a t u r es e t t i n g ，t h i sp a p e re s t a b l i s h e db i l l e t st w o d i m e n s i o nt e m p e r a t u r ed i s t r i b u t i o nm o d e lb a s e do nh e a te x c h a n g et h e o r y c o n s i d e r i n g r e h e a t i n gp r o d u c t i o nt a r g e t s ，an e wt a r g e tf u n c t i o n ，w h i c hi n c l u d e sf u r n a c e st e m p e r a t u r e s e t t i n gv a l u ea n db i l l e t sh e a t i n gt i m e ，i sp r o p o s e d a n dt h i sp a p e ra d o p t sg aa l g o r i t h mt og e t t h eo p t i m u ms o l u t i o n t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h i sm e t h o di sb e t t e rt h a nt r a d i t i o n a l o p t i m i z a t i o na l g o r i t h mo nt h ep r e c i s i o na n d t h es t a b i l i t y t os o l v et h ep r o b l e mo fa d j u s t i n gf u r n a c e st e m p e r a t u r es e t t i n go n l i n e ，t h i sp a p e rg i v e sa p i da d j u s t i n gs t r a t e g yw h i c hb a s e do nt h ed e v i a t i o nb e t w e e nb i l l e t sp r e d i c t e dv a l u ea n d w a n t e dv a l u e t a k i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ed e l a yi n t oa c c o u n ti nl a r g es y s t e m s ，a f e e d f o r w a r dc o m p e n s a t i o nb a s e dd y n a m i c a lo p t i m a lc o n t r o lm e t h o do fs e tp o i n t s o f r e h e a t i n gf u r n a c ei sp r o p o s e d n er e s u l t ss h o w t h a tt h es t r a t e g yw ep r o p o s e di se f f e c t i v e k e yw o r d s ：r e h e a t i n gf u r n a c e ；b i l l e tt e m p e r a t u r e ；g a ；f e e d - f o r w a r dc o m p e n s a t e i i 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目： 作者签名： 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名： 导师签名： 型年韭月丑日 大连理工大学硕士学位论文 1绪论 随着国民经济的持续快速发展，现代化生产过程越来越复杂，规模越来越庞大，以 及原材料的短缺和能源危机的加剧，企业间的竞争日趋激烈。人们对提高生产效率，提 高产品质量，降低生产成本，减少能源消耗，强化环境保护的要求也日益提高，因此对 工业过程控制提出了更高的目标。 钢铁工业是能源消耗的大户，其中仅冶金加热炉的能耗就占整个钢铁工业总能耗的 2 5 i l l ，因此提高加热炉的加热效率，降低能耗，对整个钢铁工业的节能具有重要的意 义。轧钢厂的生产能耗主要包括两部分：钢坯加热工序的加热能耗和轧制工序的轧制能 耗。钢坯加热温度参数的合理确定，要综合考虑加热能耗与轧制能耗，随着轧制温度的 降低，轧制能耗会增加，而加热能耗要显著降低，二者之间存在一定的比例关系。生产 实际表明，两者一般是1 0 1 的关系，即降低开轧温度使轧制能耗增加1 ，则使加热 能耗降低1 0 ，基于此，低温轧制工艺在钢铁生产中得到广泛应用【2 j 。因此，提高加热 炉的加热效率、降低加热能耗，对整个钢铁工业降低生产成本和节能降耗意义重大。如 何在保证被加热钢坯能够进行有效轧制的前提下，最大限度降低加热能耗，已经成为冶 金工业控制技术研究的主要方向。 特别是随着世界能源危机的日益加深，企业越来越注重节约能源和提高产品质量。 加上现代化轧机向连续、大型、高速、高精度和多品种方向发展，对钢坯的加热质量也 提出了越来越高的要求。然而，加热炉生产过程是及其复杂的，其间包括热力学的、化 学的和物理的各种过程，其本质上是一个具有典型的多变量、时变、非线性、强耦合、 大惯性和纯滞后等特点的复杂工业生产对象。传统的燃烧控制已不能满足现代化轧制的 发展要求，必须寻找新的技术手段，进而实现炉温的优化设定，从真正意义上地降低能 源消耗。 1 1加热炉以及控制系统介绍 1 1 1 加热炉的发展简介 钢坯加热炉是用来将初轧钢坯或者连铸钢坯轧制成最终产品而对钢坯进行再加热 的生产设备。按照加热方式的不同可以分为周期式和连续式两种1 3 , 4 ，其中连续式加热 炉在目前的轧制生产中的应用最为广泛。周期式加热炉是指钢坯在炉内固定不动进行加 热的炉子，它不适用于大量生产的情况，通常情况下只应用于某些连续加热炉不能处理 的特殊材质和极厚、单重特别大的特殊尺寸的钢坯加热。连续式加热炉是指形状基本一 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 致的钢坯，在加热炉内不断的移动，从加热炉入口一直移动到其出口处，并且在此过程 中对钢坯进行加热的加热炉。 随着国际钢铁需求量的增加，轧机向着高效率和大能力发展，相应地要求板坯加热 炉提高其炉床负荷，在有限的空间增加加热能力。因此，连续式加热炉由一段式向多段 式发展，进而出现了步进式。这也是最近应用最为广泛的加热炉，它与以前经常使用的 推送式加热炉相比有如下一些优点 5 - 7 1 ： ( 1 ) 可以加热各种形状的钢坯，并且特别适合加热推送式连续加热炉不便加热的大 型板坯和异型板坯。 ( 2 ) 生产能力大，炉底强度可以达到8 0 0 1 0 0 0 堙( m 2 | i i ) ，与推送式连续加热炉相 比，加热等量的钢坯，步进式加热炉的炉长可以缩短1 0 1 5 。 ( 3 ) 炉子长度不受推送比的限制，不会产生拱料、粘连等现象。 ( 砷炉子的灵活性很大，在加热炉炉长不变的情况下，通过改变钢坯之间的距离就 可以调整炉内钢坯的数量，因而可以适应不通产量的要求；同时，由于步进周期是可调的， 故可以根据不同钢坯的不同加热要求，调整钢坯在炉内的加热时间，因而步进式加热炉 的适应性很强，可以适应不通产量和不同加热速度的要求。 ( 5 ) 由于坯料不在炉底滑道上滑动，坯料的下表面没有划痕。 ( 6 ) 当轧机出现故障而停车时，步进式加热炉可以保持踏步或者将钢坯从炉内退出， 以免钢坯长期在炉内造成氧化烧损和脱碳。 ( 7 ) 由于步进速度可以调整并可测量，因此可以准确计算和控制钢坯的加热时间， 便于实现钢坯加热过程的自动化控制。 1 1 2 步进式加热炉结构、工艺简介 目前国内钢铁企业大多采用步进式加热炉，本文以某钢厂的步进式加热炉为背景进 行研究工作，下面简要说明该加热炉的加工工艺。沿着该加热炉的炉长方向可以把加热 炉分为预热段、加热段、均热段三段。如图1 1 所示： 一2 一 大连理工大学硕士学位论文 钢坯入口 i 厂 u 王 钢坯l3l 一 u 一l 一l 一一一j 一一_ 一一i 一 n 广 n 1 、n d 卜一 $ 1 5 1 i 琐热段加热段均热段 注钢坯运动方_ 热电偶 甲 烧嘴 图1 1 三段步进式加热炉结构简图 h g 1 1 t h r e ep h a s er e h e a t i n gf u r n a o es t r u c t u r e 口 在坯料进入到加热炉后，它首先要经过预热段进行缓慢的升温，预热段温度控制在 8 5 0 - 9 5 0 ，然后再进入加热段进行强化加热使钢坯的平均温度达到轧制温度t ，加热 段温度在1 2 5 0 左右，最后钢坯进入到均热段进行均热，使钢坯内外温度趋于一致， 均热段温度在1 2 5 0 - 1 3 0 0 左右。烧嘴分布在加热段、均热段的侧面炉墙的上下部， 钢坯加热的生产过程如下： _ ， 加热炉的步进梁伸到钢坯底部的辊道之间，步进梁上升，将钢坯抬起一定高度，前 进一段距离后停止，下降将钢坯放到固定梁上，步进梁继续下降脱离钢坯，到位后再后 退回到下一原位，然后重复上述动作，如此循环往复，使得钢坯步进式前进，循环经过 加热炉的各段，最后把加热好的钢坯送到出钢端的出钢悬臂辊道上，然后由该组辊道将 其运送出炉，经过高压水除鳞处理后传送到轧机进行s l 佑t j t 4 。 加热炉的热工制度主要包括温度制度、燃料燃烧制度和炉压制度等。为了保证燃烧 的正常进行，该加热炉采用双交叉限幅燃烧控制系统与带动态补偿的炉膛压力控制系 统，同时对煤气的温度、压力与助燃空气的温度、压力以及热风放散温度分别进行控制。 加热炉的运行应该保证产量高、烧损少、热耗低、加热质量好和炉体寿命长，对步进式 加热炉来说，最关键的是要严格控制好炉子的加热制度。 1 1 3 加热炉控制系统介绍 本文研究的步进式加热炉采用的是瑞典a b b 公司的m a s t e ra f 2 0 0 加热炉控制系 统。控制系统由两部分组成：( 1 ) 加热炉优化控制系统a f 2 0 0 f o c s ，用于计算炉温设定 值和有关的设定参数；( 2 ) 作为基础级的加热炉燃烧控制系统a f 2 0 0 h c s ，用于加热炉 的燃烧控制。这两部分系统由一台过程站m p 2 0 0 1 来实现，管理级的操作站为a d v a n t s t a t i o n 5 0 0 型工控机，它们通过m b 3 0 0 总线连到一起。 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 加热炉优化控制系统a f 2 0 0 f o c s 的功能是优化加热炉的运行，主要用于各段炉温 设定值的计算，结果被传到a f 2 0 0 f i c s 系统进行设定，通过双交叉限幅燃烧控制系统 实现炉温控制，使被加热钢坯的加热状态符合轧制要求，并尽可能使燃料消耗最小。 加热炉燃烧控制系统a f 2 0 0 f i c s 由许多标准化的模块组成，实现了钢坯加热过程 中有关参数测控和管理的集中化。整个控制系统由七部分组成：炉温控制、煤气空气流 量控制、热空气压力控制、炉压控制、炉内氧量控制、废气温度控制及热空气温度控制。 1 2 加热炉炉温优化控制的研究现状、意义以及存在的问题 1 2 1加热炉炉温优化控制的研究现状 国际上对加热炉的优化控制开始于7 0 年代，盛于8 0 年代。国内从8 0 年代开始对 这方面进行研究。以前人们对加热炉优化控制研究主要集中在钢坯的升温过程的数学模 型、炉温优化设定以及燃烧控制，近年来智能控制技术正逐步被应用到加热炉炉温控制 中。 由于加热炉内的钢坯温度很难在线测量，尤其是钢坯内部的温度无法直接测量，通 常都是用计算机对钢坯在炉内的升温过程进行计算，过去这方面通常采用多元回归的方 法。例如武汉钢铁公司引进的热连轧加热炉钢坯升温控制数学模型。多元回归模型的缺 点是准确性不高，特别是生产条件与轧制节奏发生变化时。另外，有人应用分布参数理 论建立了数学模型，并通过近似集中参数模型研究加热炉的静态、动态优化。但是这种 方法的缺点是计算工作量很大，要实现计算机实时估计及控制，需要相当规模的控制计 算机。较实用的方法是通过分析加热炉内的热交换机理建立实时控制模型，t i m o t h y a v e s i o c k i 等人采用动态热传导分析的方法，通过分析钢坯各结点的热交换机理的方法 对钢坯温度进行控制【引，在被加热钢种不变的情况下，模型的稳定性较好，加之操作人 员多年的经验积累，这种方法目前大多数钢厂的加热炉控制还在使用。m i s a k a j & t a k a h a s h i r 【9 j 采用总扩括热吸收率法在日本的s i m i t o m o 金属工业公司建立了数学模型， 进行了钢坯温度的预测，取得了一定的节能效果。p i k e ，h e ，c i t r o n ，s j 1 1 0 j 运用分布式 参数理论建立加热炉数学模型，并且应用近似集中参数模型来研究加热炉的静态和动态 优化问题。w i c k ，h j 【1 1 j 应用卡尔曼滤波器技术实现对加热炉内板坯的温度分布估计， 但该法的不足是必须取得板坯在加热炉内的表面温度，限制了其进一步应用。针对多段 式结构的加热炉，a k u s t e r s 1 2 j 提出一种运用多变量参数估计的方法，建立多区段步进梁 加热炉的a r x 模型。d i r k s ，a r e n d i c 等【1 3 j 描述了现代热轧厂的一种控制系统。但是 目前生产现场采用的基本上都是简化的一维模型，多维模型因为计算量巨大目前还不能 在线应用，在一定程度上降低了模型的准确性。 大连理工大学硕士学位论文 炉温优化设定是一类典型的最优决策问题，根据已知的钢坯规格、种类、目标出炉 温度、装炉温度和轧制节奏等工况，设定各段炉温，使钢坯在合适的时间加热到合适的 温度，且能耗最小。瑞典a b b 公司与荷兰h o o g o v e n s 钢铁公司研究部门合作，成功 研制了带钢热轧机使用的在线过程模型【1 4 1 。这些模型对带钢热轧机所需要的各种控制功 能，执行预设定和优化控制，其中包括板坯加热炉最佳加热曲线的计算和燃烧控制计算 及优化控制。用过程模型确定氧化层表面的实际温度，钢离线静态和动态模型仿真推导 出对所有可用板坯确定最佳加热曲线。测量粗轧机的出口温度。对炉子的每个区段进行 反馈，然后将反馈值换算成出炉温度。此加热炉在线控制过程己成功地应用于瑞典的 d o m n r v e t 厂，加热炉实行计算机分级控制后，燃料节约6 1 【巧】。 在国内，八十年代初期才出现以微机为工具的加热炉控制系统，一些学者在此方面 做了大量的研究工作。杨永耀、吕勇哉等【1 6 - 2 0 l 提出以加热炉的离散状态空间模型和最优 控制理论为基础的计算机控制策略。文献【2 1 讲l 研究了炉温设定值的动态补偿，即基于前 馈反馈原理，根据选定的准稳态工况与当前实际工况的差异以及设定值控制的偏差对 炉温设定值进行补偿。所考虑的主要因素有轧钢节奏、预热段与加热段钢坯的。柴天佑， 王中杰等瞄。2 9 j 人对步进式加热炉的建模，控制，很多研究，提出了一种基于生产目标的 加热炉优化设定控制方法。根据连续加热炉温分段可控性和钢温的变化滞后于炉温变化 的特点，文献【3 呻2 j 运用一种新的炉温决策方法。该法以控制段( 加热段或均热段) 内的某 处钢坯的平均温度和表面温度与设定值的偏差最小为控制目标，决策出优化的炉温设定 值。另外，以钢坯的焓增过程积分为目标函数，开发合理的在线数学模型，为轧制生产 服务。具有一定的效果。 但是应该看到，目前对加热炉的计算机控制与对轧制机组的计算机控制的研究，基 本上处于彼此割离的状态，* l n 生产线上有关钢坯温度、轧制压力等信息不能及时反馈 给加热炉的计算机控制系统【3 3 j ，以便加热炉控制系统能够按照* l n 线上的实际生产情况 及时修改设定值，在降低能耗的基础上更有效地保证加热炉供坯的质量，由此可见，对 加热炉进行综合优化控制在钢铁企业技术改造中已显得十分必要。 1 2 2 加热炉炉温优化控制的研究意义 钢坯加热炉是一个典型的复杂工业过程控制系统，它几乎具备了复杂系统的所有特 性，即建模困难、干扰严重，而且具有多变量、时变、非线性、耦合、大惯性兼滞后等 特点。为了实现“自由加热”，同时考虑到坯料尺寸、形状差异以及材料等多方面因素 的影响。实践证明，对于这样一个复杂系统，常规的建模和控制方法难以取得理想的控 制效果。因此，探求新的控制方法或实现多种控制方法同时实施，已成为加热炉高级计 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 算机控制的发展趋势。研究好加热炉优化设定控制技术可以为一大类复杂工业过程的优 化控制问题提供一套可行的解决方法。同时，加热炉优化控制的研究也是对现代控制理 论和智能控制方法的实践检验。 加热炉传统的控制方法是控制炉温，由执行器自动调节，再配以空燃比，烟道残氧 量以及燃料流量与助燃空气流量的交叉限幅控制等辅助控制方法以提高热效率。其原理 是基于经验的炉温设定，可保证出炉钢坯正常轧制而不使轧机过荷受损，但是一般人工 设定炉温余量偏大，在生产工况波动的情况下，容易造成过烧，从而降低了加热质量， 反而导致钢耗上升。随着世界能源危机的日益严重，钢坯加热炉的运行在保证工艺要求 的前提下，逐渐转向注重节约能源和提高产品质量。同时，近年来，随着轧机向着大型 化、高速化发展，对产品的质量要求也越来越高。轧制工艺要求加热炉能够提供出炉表 面温度和断面温差合适的钢坯，而传统的燃烧控制或者炉温控制很难达到这一要求。为 此，必须采用先进控制技术控制钢坯的出炉表面温度和断面温差，并控制加热炉的加热 节奏与轧机的轧制节奏相配合以最大限度地减少钢坯的在炉时间和待轧时间，达到进一 步的节能降耗的目的。这对于我国的钢铁工业乃至世界钢铁行业有深远的现实意义【2 】。 1 2 3 加热炉炉温优化控制中存在的问题 加热炉控制的主要目标之一是炉温制度的动态实时最佳决策，其依据是钢坯产量的 要求和全炉的钢坯温度分布，但是目前在实际生产中在技术上不能连续全面地测量炉内 钢坯的温度分布。因此，建立能够精确计算钢坯加热炉过程中温度分布的数学模型就显 得非常必要，但是以往的工作主要集中在寻找钢坯升温过程的多元回归模型，即使用热 交换机理推算钢坯升温过程往往也都只关注一维热传导方程。而在利用状态空间方法计 算炉内钢坯温度分布时，多数模型都把钢坯的热物性参数( 包括钢坯比热和钢坯的热传 导率等) 考虑为定值，且边界条件被近似为热吸收率系数的函数，在工况变化较大时需 要做实验重新确定边界条件不仅实验难度大而且成本很高【。 在加热炉炉温优化控制中，加热炉的被优化控制指标应与生产目标一致。但实际生 产中，优化指标很难把生产目标全部包括进来，因此在优化控制过程中如何选取最重要 的指标很关键，以往的研究对这个问题没能很好的体现。 另外，基于传统算法的目标函数求解也相当困难，更多的是提成一种思想，而实际 应用成功的案例并不多。再就是由于加热炉系统是大延迟系统，所以反馈时间较长，一 旦受到扰动，在动态调整的时候需要的时间较长。 出于降低生产成本和提高生产率的要求，对作为钢铁工业耗能主体的加热炉的控制 问题的研究一直是国内外学者研究的热点，并取得了一定的进展，其中的某些技术已经 大连理工大学硕士学位论文 在实际生产中得到了应用。但是对加热炉综合优化控制技术的研究目前还存在很多不 足，控制方法还很不成熟。在国内，很多技术和设备都是从国外引进的，还没有经过很 好的消化吸收，设备的潜力没有被充分发掘，在加热炉控制技术的系统化与集成化方面 还有很长的路要走。 1 3 本文完成的主要工作 加热炉是炼钢工业中十分重要的设备，该部分板坯的受热过程直接影响到企业的产 品质量和生产成本。钢坯加热炉具有强耦合、纯滞后、大惯性、慢时变等特点，钢坯加 热过程是一个典型的复杂工业过程。传统的燃烧控制己不能满足现代化轧制的发展要 求，加热炉的优化控制是实现钢铁企业降低能耗的关键问题和研究热点，必须从整体上 分析和控制加热过程，从真正意义上地降低能源消耗，实现产品绿色生产。本文在前人 的基础上对步进式加热炉的炉温优化设定以及控制进行了一定的研究，并进行了仿真实 验。具体内容包括： ( 1 ) 由于加热炉现场环境复杂，测量设备条件有限，检测数据不可避免的含有干扰 或噪声，检测数据容易产生误差，因而对数据进行了预处理。 ( 2 ) 热轧钢坯的温度是加热炉优化设定的重要参数，本文利用机理分析和离散空间 相结合的方法建立了热轧生产过程中钢坯温度变化的二维模型。 ( 3 ) 提出了包含有加热炉各炉段的优化设定值以及钢坯在炉时间的优化目标函数。 在求解优化参数的过程中，考虑到优化目标函数的复杂性以及待优化参数维数高i 将遗 传优化算法成功应用到加热炉炉温设定值和钢坯在炉时间的优化计算中，并精确求得各 个优化参数。 ( 4 ) 针对稳态炉温设定值的动态补偿问题，提出了基于钢坯预报温度值与目标温度 值之间偏差的p d 炉温设定值动态补偿和基于专家经验的炉温设定值动态调整。 ( 5 ) 考虑到钢坯加热是一个缓慢的过程，本文提出了一种基于前馈控制的方法对炉 温设定值进行动态补偿。 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 2 加热炉炉温数据预处理 数据是进行建模工作的基础。由于加热炉现场环境复杂，测量设备条件有限，检测 数据不可避免的含有干扰或噪声，为了排除噪声，将数据中真正有用的信息提取出来， 是加热炉优化检测数据预处理需要达到的目的【3 4 1 。数据预处理包括误差处理和数据的变 换。 在优化过程中，采集了大量的加热炉炉温现场数据，而任一数据的失效都可能导致 建模整体精度或优化效果的大幅度下降，因此对过程数据的误差处理就非常重要了。在 炉温检测过程中，测量数据的误差分为随机误差( r a n d o me r r o r s ) 、系统误差( s y s t e m 锄曲 和过失误差( g r o s se r r o r s ) = 类。虽然过失误差出现的机率很小，但它的存在会严重恶化 数据的品质，因此误差处理的首要任务就是剔除这类坏数据。近年来已经形成了称作数 据一致性( d a t ar e c o n c i l i a t i o n ) 的技术用于误差的侦破、辨识和消除。 在本文中，对炉温数据采用了标度变换。炉温数据采集过程中的测量数据有着不同 的工程单位，变量之间( 如轧制力和温度) 在数值上可能相差几个数量级，而且对结果 的影响程度不同，直接使用这些数据进行计算可能会由于机器字长有限产生的截断误差 而丢失信息，或者引起算法的数值不稳定性问题。 我们共采集了3 2 4 组加热炉现场数据，并对数据进行如下的预处理。 2 1 加热炉炉温数据过失误差的剔除 过失误差出现的几率很小，但它的存在会严重恶化数据的品质，一旦出现会导致甚 至整个过程优化的全盘失败。因此，及时侦破、剔除和校正含过失误差的数据是误差处 理的首要任务。判断样本数据是否是异常数据，有两种方法进行鉴别。一类是技术判别 法，即根据物理或化学性质进行技术分析，以判别偏差较大的数据是否是异常数据；另 一类称为统计判别法，单纯的应用数学的方法作出鉴别。由于加热炉钢坯加热生产是一 个相对稳定的过程，且从现场采集的数据样本足够多，所以本文采用统计的方法，拉依 达准则( 又称3 6 准则) 来侦破和剔除过失误差，其方法如下： 以炉温为例，设样本数据为毛，屯，晶，平均值为i ，偏差为q 一一i ( f = 1 , 2 ，刀) ，按照b e s s e l 公式计算出炉温的标准偏差： 了 s = 6 = jv ：l ( 2 1 ) v 厶肛- 1 如果某一炉温样本数据的偏差岛( 1s fs 以) 满足： 大连理工大学硕士学位论文 i 乞| 筘 ( 2 2 ) 其中，6 为样本标准差。 则认为鼍是异常炉温检测数据，应予以剔除。在剔除了已找出的异常数据后，对余 下的数据按上述准则继续进行计算、判别和剔除，直到不再有异常数据为止。 在运用3 6 的判别准则进行过失误差的剔除实施过程中有以下两点需要注意： ( 1 ) 观测样本空间的确定 由于3 6 准则对样本量大的数据准确性较高，对于万墨1 0 的样本数据不宜采用。钢坯 加热过程样本空间足够大，很适合应用弱准则。 ( 2 ) 体现不同加热炉工况的处理方法 另外，为了适应钢坯加热过程的数据特点，本文对样本数据进行了分段。选取炉温 作为分段标准，即将具有相同或相近的炉温数据样本作为一组，看作是统一工况的样本 数据。然后对不同工况的样本数据分别作筘准则的过失误差的侦破和剔除工作，直到 所有数据满足： 川3 6 ( 2 3 ) ： 对样本数据进行上述分组是非常必要的，因为钢坯加热过程具有多工况，而每一工 况的样本个数不尽相同。若不进行分组处理，那么会导致一些个数较少，但真实反映加 热炉实际工况的数据被错误剔除，而一些真正具有过失误差的数据则会被保留下来。这 样处理数据的质量得不到保障。 根据以上原理，利用m a t l a b 语言，可以采用以下函数语句很方便地剔除掉样本 数据d a t a t 】【t 中的异常数据： 1 0 a dd a t a t 】【t ； m l = d a t a h ( 1 ，l ：3 ) = s t d ( r c l ( ：，1 ：3 ”； f o rj = 1 ：3 f o ri = 1 ：3 0 0 f f a b s ( r c l ( i ，j ) - m e 彻( r c l ( 1 ：3 0 0 ，j ) ) ) 3 柚( 1 ，j ) n = i ； e n d 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 e n d e n d 其中d a t a t x t 为样本数据矩阵；s t d ( x ) 函数表示求x 矩阵的标准偏差s ，a b s ( x ) 函数 表示求矩阵x 的绝对值；m e a n ( x ) 函数表示求x 矩阵每一列的平均值。该程序可以显示 粗大误差所在的行数，然后再从原数据中将误差所在的那组数据剔除。误差剔除处理中 共剔除了2 2 组异常数据，还剩下3 0 2 组数据样本。 2 2 炉温检测数据随机误差的处理 在实际加热数据测量中，除了由于测量者读数和记录的严重失误，或由于仪器仪表 的突然波动而造成的数据样本出现过失误差以外，因为加热炉现场环境下噪音的存在， 样本数据中必不可少会伴有随机误差，它的存在会使样本空间出现矛盾的样本，对建模 带来不利的影响。 加热炉现场的噪声干扰以高频噪声为主，因此我们应用线性滑动平滑方法，消除噪 声的影响。并且根据现场噪声的特点，采用三点线性滑动平滑方法，消除样本的随机误 差。 对于一组数据观测值：( 鼍，咒) ，( 吒，y ：) ，( 毛，弘) ，( 毛，儿) ，线性滑动平滑方法的工 作原理是：取第f 点及附近若干点的数据，根据最小二乘方法的原则确定一条拟合的直 线方程，然后由该直线方程计算出第f 点的因变量值作为平滑后的数据值。随着参加拟 合的点数的变化，将有不同的线性滑动平滑方法，这里给出三点线性滑动平滑的结论。 对因变量奶巾咒，咒+ 。作三点线性滑动平滑，求取咒的数据平滑值，其平滑算式为： 1 u l 一妄( y j - 1 + y i + y “1 ) ( 2 4 ) j 对于i = 1 时，鼍- 1 不存在，采用咒，m + 1 ，乃+ 2 进行平滑，其算式为： 1 峨一专( 5 y j + 2 y i + 1 - y i + 2 ) ( 2 5 ) o 对于i = 1 1 时，同理，有算式： 1 一( 一咒一2 + 2 咒一1 + 5 y f ) ( 2 6 ) o 式2 4 ，2 5 ，2 6 ，其系数可用如下方阵紧凑的表示： 大连理工大学硕士学位论文 吉一1 f u n c t i o n n ，b ，n = f i l t e r ( a ) 2 3 加热炉检测数据的归一化处理 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 准确得知，因此，本文在实际作归一化操作时，将原始信号的波动范围定为相应参数的 样本空间范围，o o m i n ( x ) ，m a x ( x ) 。这样存在一个问题是，由于样本空间只是实际操作 空间的一部分，当模型在实际中应用时，如果参数的波动范围超出该参数的归一化范围， 则模型不再有效，这在生产中是不允许的，尤其是控制模型。因此，为了减少这种情况 的出现，在对参数归一化时，参数归一化范围选择比该参数的样本空间略大。 数据归一化处理包括数据的中心化处理和数据的无量纲化处理。 ( 1 ) 数据的中心化处理： 数据的中心化处理是指平移变换，即： 葛一嘞一x j ， i 一1 ，2 ，刀 嘞。嘞一， 2 1 ，2 ，刀 _ 1 ，2 ，p( 2 8 ) 经过数据的中心化处理，可使得各变量的平均值变为0 。 ( 2 ) 数据的无量纲化处理： 由于在钢坯加热过程中，各变量的测量单位不一致，如果不经过一定处理，必然会 夸大其中大量纲数据的作用，而忽略其他小量纲变量的作用，从而不能真实反映数据本 身的变化情况。因此，要消除变量的量纲效应，使每一个变量都具有同等的表现力。数 据分析中常用的消除量纲的方法，是对不同的变量进行所谓的压缩处理，即使每个变量 的标准差均变成1 ，其数学表达式为： 弓- 善 ， z = 1 ，2 ，以 - 1 , 2 ，p( 2 9 ) 其中：s j 为变量x 的标准差。 所谓对数据的归一化处理，是对数据同时进行中心化无量纲化处理，由公式 2 8 ，2 9 可得其数学表达式为： 2 等， 吼以 j = 1 ，2 ，p ( 2 1 0 ) 经过数据的归一化处理后，可使得各变量的均值为0 ，标准差为1 ，进而消除由于 钢坯热轧数据不同特征因子量纲不同和数量级不同所带来的影响。 大连理工大学硕士学位论文 根据以上原理，利用m a t l a b ，可以通过以下几条函数语句很方便地实现该功能： f u n c t i o nd a t a 3 = u n i t e ( b ) 【m ，n l = s i z c ( b ) ； f o rj = l ：n f o ri = l ：m d a t a 3 ( i ，j ) = ( b ( i ，j ) - m e a n ( b ( ：，j ) ) ) s t d ( ：，j ) ) e n d e n d 加入了归一化和反归一化的流程图如图2 1 所示： 圈一目_ 2 4 小结 斗圉 图2 1 归一化和反归一化的流程图 f i g 2 1 n o r m a l i z a t i o n u n n o r m a l i z a t i o nf l o w c h a r t 本章利用m a t l a b 软件包对现场采集的3 2 4 组加热炉炉温数据进行了预处理。其 中利用拉依达准则进行过失误差处理，一共处理掉了2 2 组异常数据，再采用三点线性 滑动平滑对数据进行了随机误差处理，最后对数据进行了归一化处理。完成了加热炉炉 温智能建模所必需的数据预处理工作。 步进式加热炉炉温的优化控制方法研究 3 加热炉炉温优化分布的确定方法 3 1 确定加热炉炉温优化分布的必要性 钢坯由钢板厂或连铸机送来，经过测长和称重后，送入加热炉进行加热，经过预热 段、加热段、均热段，最终加热到满足轧制工艺要求的温度分布，然后出炉送往轧机。 因此，炉温控制的目的首先是保证加热出符合要求的钢坯。在满足这一前提的情况下， 炉温的分布不同，对钢坯的加热过程的升温过程也不同，能耗也是不同的。钢坯加热过 程有三种情况，如图3 1 所示【8 】。 t 1 ，1 5 0 0 1 2 0 0 9 0 0 嘲 3 0 a c r r u ) 1 5 1 2 0 0 9 0 0 枷 3 0 0 w ) 1 5 l 潮 9 0 0 6 0 0 3 as i o o5l o 咖 o5l o1 52 02 53 0 图3 1 三种不同加热方式的比较 f i g 3 1 c o m p a r i s o nb e t w e e nt h et h r e ed i f f e r e n th e a t i n gs t y l e so f b i l l e t 大连理工大学硕士学位论文 如果按照第一种方式加热，钢坯在开始阶段升温过于缓慢，而到加热后期升温梯度 很大，容易导致钢坯的内外温度不均衡，以至于出炉时刻钢坯仍然没有烧透，容易损伤 轧机。 如果按照第三种方式加热，开始阶段钢坯升温较快，断面温差也大，这样不仅浪费 大量