鞍钢步进式加热炉智能控制系统的开发与应用毕业论文

1、 步进梁式加热炉智能控制系统的开发与应用该系统采用参数实时跟踪检测，结合数值计算、专家系统和智能推理，建立最佳燃烧状态、轧制节奏、钢坯轧制温度、待轧、待加热、冷热钢坯混装、空燃比、炉膛压力等辅助状态参数的在线实时专家系统主模型和基于传感器的在线实时动态优化模型。强大的统计分析功能，使生产过程更具可追溯性；信息传输自动化和智能控制系统的三位一体应用，实现了信息网络化和管理-技术-控制一体化；DNA(分布式网络应用)的三重结构使其在不同加热炉中的应用更加灵活。关键词:加热炉模块专家系统1.介绍随着现代轧机向连续、高速、高精度、多品种方向发展，对钢坯加热质量的要求越来越高，这也对加热炉的加热过程和计

2、算机自动控制提出了更高的要求。目前，计算机控制在国外高速线材加热炉中的应用较为普遍，但其控制水平大多还停留在燃烧控制的水平。数学模型在加热过程控制的在线状态估计和计算机优化中的应用尚处于研究阶段。我国高速线材加热炉的建模和计算机控制研究起步较晚，虽然取得了很大进展。但由于加热炉控制规律复杂，难以建立完整的数学模型，现场原燃料和测量仪表的检测精度难以满足要求。迄今为止，线材加热炉的控制(常规仪表控制或计算机控制)大多处于燃烧控制或半经验设定点控制阶段。为了解决加热炉过程稳定和连续优化控制的问题，开发了加热炉智能优化控制系统。鞍钢线材厂经过一年多的运行，供热质量和燃料消耗水平有了很大提高，产生了巨

3、大的市场和经济效益。2.安钢线材加热炉的特点及生产中常见的问题。2.1鞍钢线材厂加热炉的特点:采用步进梁底组合结构。加热炉的有效尺寸为2494013400mm，分为三段加热和五段控制。三线轧制，设计产量125t/h，实际产量150t/h，燃料为高焦混合气。2.2轧钢加热炉生产中的常见问题:(1)加热质量不稳定，每个班组人员根据个人经验手动加热，因为每个操作人员经验和生产节奏的动态变化，使得每个班次的供热质量和油耗都有很大差异。(2)统计分析功能不完善，影响供热质量的因素缺乏可追溯性。(3)加热炉设备劣化趋势严重。操作人员手动加热，调节滞后，造成炉压波动大，加热炉设备故障率上升，严重影响加热炉的

4、使用寿命和生产过程的连续性。(4)工人劳动强度大:操作人员在加热时采用手动调节，在仪表监控的同时，仍频繁往返于仪表间和加热炉现场之间；燃气热值波动往往导致空燃比调整不当，燃料燃烧不充分，严重影响工作环境。(5)钢坯热装潜力不能充分体现，造成能源浪费。加热炉控制系统的设计原则3.1从控制论的角度阐述了轧钢加热炉加热过程控制的复杂性:(1)“炉温控制”与“温度控制”的概念完全不同。(2)加热过程能耗的非线性导致过程控制的非线性。(3)炉温控制、炉况控制和轧制线况控制的交叉和操作。(4)实时控制和预测控制的交叉和运算。(5)控制参数、控制时间和控制强度的组合优化及控制优先级的确定。(6)加热炉加热过

5、程控制效果的统计、分析和效果评价。3.1.1离线数学模型的建立炉温控制与传统控制理论中“温度控制”概念的区别在于，炉温控制不仅与供给的能量有关，还与物理化学反应过程和流体力学过程有关。作为一个分布参数系统，连续加热炉可以用下面的偏微分方程来描述，即:=0+bt(x,)b()xt(x,)+t(x，)u(x，)类型:B-热物理参数(厚度、导热系数等。)总结为b=b(x)或b=cs/，其中C-比热；-钢材的密度；s-钢的厚度；-坯段和界面质量交换的热交换系数；T(x，)-钢坯温度随炉长坐标x随时间的变化。在加热炉入口处(x = 0)，t(x，) = t (0，)= t0()；U(x，)-在时间间隔0

6、 T内沿炉长(0 xL)分布的炉温，x轴与钢坯运动方向正相关。()-钢坯沿X轴正向的前进速度。要建立一个严格完整的加热炉理论模型，至少它必须由以下基本方程组成:=0 xi(i)+连续方程:xjxkkxji+-2月3日)+gi-xji(i)+ixi(i)xj(=动量方程:Ca普通txi(h)t(rh)=+ixj+h+（-1) 哈+Sh能量方程:rurururururuxj=1xjxjCaxjt(Ca)+jxj(Ca)=钪u+化学成分方程式:(公式中的物理意义请参考传热学和燃烧动力学的相关部分)用连续性方程和动量方程确定流场，能量方程主要确定温度场，化学成分方程主要确定浓度场，后两个方程涵盖了化学

7、反应生产率和辐射传热源。但由于加热和传热的复杂性，本系统在分析加热炉传热机理的基础上，开发了离线数学模型，重点研究加热炉各段的燃料量分配。具体表达式可以描述如下:I =(I，x1，x2，x3，x4，xn)类型:加热炉I段数(I = 1 5)为I段燃油的分配量。Xi输入变量如钢种、规格、尺寸、轧制节奏、煤气热值、热装率、钢坯轧制温度等。在此基础上，设计了加热炉离线数学模型表格格式数据库。表1给出了加热炉在各种工况下的主要工艺参数。利用表1中的数据，可以确定不同工况下加热炉各段的炉温设定、煤气流量、空燃比、空气流量等过程控制所需的调节参数。加热炉过程离线数学模型的建立，为构建加热炉专家规则库，实现

8、计算机实时在线控制和智能化奠定了基础。加热炉离线数学模型数据库简表项目滚动计划编号111 112 113 114 211 212 213 214 311左均热段气体流量/(m3 * h-1)1190 1200 1195 1170 1190 1210 1225 1215 1170浸泡段气体流量/(m3 * h-1)1200 1340 1210 1290 1500 1300 1320 1225 1900右均热段气体流量/(m3 * h-1)1200 1150 1220 1500 1200 1210 1225 1915 1200上部加热段的气体流量/(m3 * h-1)8000 8750 8900

9、7800 8000 9100 8755 8550 8200下部加热段的气体流量/(m3 * h-1)2000 2100 1900 2500 2300 1800 1995 2150 2550左均热段温度设置/1220 1225 1210 1250 1215 1220 1216 2100 1215均热段温度设置/1250 1245 1230 1260 1215 1225 1235 1240 1245右均热段温度设置/上加热段的温度设置/下加热段的温度设置/板坯出料温度/钢坯温差/轧制速度/(米*秒-1)充电温度/生成策略代码103 104 102 109 116 102 117 103 1143.

10、1.2专家知识和鉴别规则轧钢加热炉的控制仅仅依靠数学模型，与实际生产情况相差甚远。实践表明，以离线数学模型为基础，建立一系列加热过程的“专家知识”和“判别规则”，实现计算机的智能判断和计算，进而确定控制参数、控制时间、控制强度和优先级，即摆脱复杂的计算，解决加热炉控制中的时滞和多扰动问题，是高效可行的。炉温控制、炉况控制和轧线条件控制的交叉与操作:炉温控制的好坏直接导致炉况和轧线条件的变化，炉况和轧线条件的变化决定了炉温控制的方式。实时控制与预测控制的交叉与操作:正常生产下，当炉况运行平稳时，对炉温的控制比较简单，就是炉温的微调控制。但在正常生产条件下，如果不能预测和控制炉温的发展趋势，那么炉

11、温的微调控制就不能改变炉温的波动趋势，就会导致轧制停止。在该系统中，我们引入了基于专家规则的多目标操作控制和状态转换方法，很好地解决了这一问题。4.加热炉控制系统的结构及工作原理该系统以离线数学模型为基础，建立了在线实时专家系统的主控模型和基于实时传感器技术的在线实时辅助状态参数如最佳燃烧状态、轧制节奏、钢坯轧制温度、待轧、待轧温度、冷热钢坯混装、空燃比、炉膛压力等的动态优化模型。工作原理如图1所示:系统接收钢坯上料信号，根据轧制计划中的钢坯信息和模型库中的炉况信息模型，在专家库中选择相应的策略代码，根据策略代码和钢坯炉位信息，可以建立各工段相应的热工制度。基于实时传感器技术，根据专家规则进行

12、智能推理，调度各优化模块的控制参数、控制时间、控制强度和优先级，并将计算结果发送至在线实时主控模块。：系统接收到钢坯入炉信号,根据轧制计划中钢坯信息和模型数据库中的加热炉炉况信息模型在专家数据库中选择相应的策略代号,根据该策略代号和钢坯炉位置信息,可以建立各段相应的热工制度。基于实时传感器技术和依据专家规则的智能推理排定各优化模块的调控参数、调控时间、调控力度和优先级,运算结果发送至在线实时主控模块。：系统接收到钢坯入炉信号，根据轧制计划中钢坯信息和模型数据库中的加热炉炉况信息模型在专家数据库中选择相应的策略代号，根据该策略代号和钢坯炉位置信息，可以建立各段相应的热工制度。基于实时传感器技术和

13、依据专家规则的智能推理排定各优化模块的调控参数、调控时间、调控力度和优先级，运算结果发送至在线实时主控模块。模块化数据仓库模块化数据仓库轧制图解模型数据库专家数据库炉内钢坯位置跟踪炉温动态设定模块等待碾压和事故处理模块轧制温度反馈控制模块炉膛压力调节模块滚动节奏调节模块炉温跟踪调节模块示例空燃比调节模块在线主控模块智能推理机统计图书馆模型数据库优化模块图1加热炉控制系统结构图图1加热炉计算机控制系统5.效果评估(1)降低加热炉的能耗从2003年12月到2004年5月，系统运行后油耗降低了3.6%。以年加热钢坯70万吨计算，年节约燃料费用55.8万元。(2)减少氧化烧损试验后，系统的氧化烧损比投

14、运前降低了0.2%。按加热70万吨钢坯计算，年节约原材料1400吨，钢坯与秤相差1900元/吨，年节约原材料成本266万元。(3)减少特殊钢的脱碳层。经测试，与系统投运前相比，特殊钢平均脱碳层减少了40%。(4)降低了钢坯孔型棒的温差。系统投运前，棒材平均温差为80100，系统投运后，棒材平均温差为3060(这与我厂的炉型结构有关)。6.结束语该系统根据滚动作业计划实现了整个生产加热过程的自动监控，实施了合理的热力制度，解决了四班制加热作业不一致的问题，稳定了加热过程，提高了加热质量。通过监测煤气热值和残氧量的变化，实现最佳空燃比，提高燃烧效率，减少烟气对环境的污染。实时控制和预测控制的智能判断和计算，避免了因加热而造成的停轧和待轧。综合考虑轧制节奏变化、开轧温度变化、燃料热值变化、炉压变化、冷热钢坯和长钢坯混装、待轧、停轧等引起的炉温和炉况波动，保证轧制线况顺行，延长加热炉使用寿命。绘制相关参数的历史趋势；还具有按班次、批次、小时统计查询功能，完善了统计分析功能，实现了生产过程的可追溯性。该系统合理利用了加热炉温度资源，减少了自由浪费和资源消耗，充分发挥了钢坯热送的效益。实现与管理网络的远程监控和资源共享。参考B.A.