鞍钢步进式加热炉智能控制系统的开发与应用毕业论文

....PAGE/NUMPAGES高速线材轧机装备技术专业委员会学术年会步进式加热炉智能控制系统的开发与应用摘要：本系统采用参数实时跟踪检测，将数值计算、专家系统与智能推理相结合，利用离线数学模型为基础上建立在线实时专家系统主控模型和基于传感器的在线实时最佳燃烧状态、轧制节奏、钢坯开轧温度、待轧、待温、冷热坯料混装、空燃比例、炉膛炉压等辅助状态参数动态优化模型；强大的统计分析功能，使得生产过程更具有追溯性；信息传送自动化与智能控制系统的三位一体应用，实现了信息网络化与管理－技术－控制一体化；采用DNA(DistributeNetworkApplication)的三重结构对在不同加热炉上的应用更具灵活性。关键字：加热炉模块专家系统1.前言随着现代化轧机向连续、高速、高精度和多品种方向发展，对钢坯加热质量的要求越来越高，从而对加热炉加热工艺与计算机自动控制也提出了更高的要求。目前，国外高速线材加热炉应用计算机控制已较普遍，但其控制水平多数尚停留在燃烧控制水平上。应用数学模型进行在线状态估计与计算机优化加热过程控制目前还处在研究阶段。国高速线材加热炉模型化与计算机控制的研究起步较晚，虽也取得了很大的进步，但由于加热炉控制规律十分复杂，较完备的数学模型不易建立，现场原燃料、计量仪表的检测精度也难以满足要求。迄今为止，线材加热炉的控制（常规仪表控制或计算机控制）大都处在燃烧控制，或是半经验的设定值控制阶段。为解决加热炉工艺稳定并持续优化控制问题，我们开发了加热炉智能加热过程优化控制系统。通过在鞍钢线材厂一年多的运行，加热品质与降低燃料消耗水平有了很大的提高，产生了很大的市场效益和经济效益。2.鞍钢线材加热炉特点与生产普遍存在的问题2．1鞍钢股份线材厂加热炉的特点：采用步进梁底复合式结构。加热炉有效尺寸24940×13400mm，分三段供热、五段控制。三线轧制，设计产量125t/h，实际为150t/h，燃料为高焦混和煤气。2．2轧钢加热炉生产普遍存在的问题：（1）加热质量不稳定，各班人员根据个人经验进行手动加热，由于每个操作人员经验与生产节奏的动态变化，造成各班加热质量与燃耗差别较大。（2）统计分析功能不完善，缺少对影响加热质量因素的可追溯性。（3）加热炉设备劣化趋势严重。操作人员手动加热，调节滞后，致使加热炉炉膛压力波动较大，加热炉设备故障率不断上升，严重影响了加热炉的使用寿命和生产过程的连续性。（4）工人劳动强度大：操作人员加热时采用手动调节，在借助仪器仪表监测的同时仍然频繁来往于仪表室与加热炉现场；煤气热值波动经常导致空燃比调节不与时，燃料燃烧不充分，严重影响工作环境。(5)钢坯热装潜能不能得到充分体现，造成能源的浪费。加热炉控制系统的设计原理3．1从控制论角度阐述轧钢加热炉加热过程的控制复杂性：（1）“炉温控制”完全不同于“温度控制”概念。（2）加热过程能量消耗的非线性带来过程控制的非线性。（3）炉温控制与炉况控制、轧线状况控制的交叉与运筹。（4）实时控制与预测控制的交叉与运筹。（5）调控参数、调控时间、调控力度的组合优化与调控优先级的确定。（6）加热炉加热过程控制效果的统计、分析和效果评估。3．1．1离线数学模型的建立炉温控制与传统控制理论中的“温度控制“概念不同之处在于：炉温控制不仅与提供的能量有关，而且与物理化学反应过程、流体力学过程有关。连续加热炉作为分布参数系统，炉钢坯加热过程可以用下列偏微分方程描述，即：＝0——＋bəτət（x，τ）bν（τ）əxət（x，τ）＋t（x，τ)u（x，τ)式中：b―钢坯热物理参数（厚度、导热系数等）归纳为b=b（x）或b=cρs/α，其中c－比热；ρ－钢的密度；s－钢的厚度；α－钢坯与介质交换的热交换系数；t（x，τ）－炉长坐标x随时间τ而变的钢坯温度。在加热炉入口处(x＝0)，t（x，τ）＝t（0，τ）＝t0（τ）；u（x，τ）－在时间区间0≤τ≤T，沿炉长（0≤x≤L）分布的炉膛温度。X轴以钢坯运动的方向为正。ν（τ）－钢坯沿x轴正向的推进速度。要建立严格完整的加热炉热工理论模型，至少必须由下列几个基本方程构成：＝0əτəρəxiə（ρωi）＋连续方程：əxjəρəxkəωkəxjəωi＋－2/3Óij)}＋ρgi－əxjəωiəτə（ρωi）+ωiəxiə（ρωi）əxjə{ū(＝动量方程：əCaNətəρəxiə（ρh）ətə（ρrh）＝+ωiəxjə＋əh{＋（－1）×∑ha}＋ρSh能量方程：α=1əxjəxjρruρruρruəxjəCaəxjəətə（ρCa）+ωjəxjə（ρCa）={Scu}＋ργα化学组成方程：（式中各项物理意思可参阅传热学与燃烧动力学的有关部分）连续方程和动量方程用于确定流场，能量方程则主要确定温度场，化学组成方程主要确定浓度场，后两个方程涵盖化学反应生产率和辐射传热源。但由于加热传热过问题太复杂，本系统以加热炉炉膛传热机理分析为基础，研究开发了以加热炉炉膛各段燃料量分配为主的离线数学模型，具体表示形式可描述为：Φi=ƒ(i,x1，x2，x3，x4，…，xn)式中：i加热炉的段号(i=1～5)Φi为第i段燃料的分配量xi钢坯的钢种、规格、尺寸、轧制节奏、煤气热值、热装率、钢坯开轧温度等输入变量。以此为基础设计加热炉离线数学模型表格式数据库，表1给出了加热炉各个工况下主要过程参数，应用表1的数据可以确定加热炉在不同工况下的各段炉温设定、各段煤气流量、空燃比、空气流量等过程控制所需的调节参数。加热炉热过程离线数学模型的建立，为构造加热炉专家库，实现计算机实时在线控制与智能化奠定了基础。Table1Simpleofdatabaseontheofflinemathematicmodelofreheatingfurnace项目轧制号111112113114211212213214311左均热段煤气流量/(m3*h-1)119012001195117011901210122512151170中均热段煤气流量/(m3*h-1)120013401210129015001300132012251900右均热段煤气流量/(m3*h-1)120011501220150012001210122519151200上加热段煤气流量/(m3*h-1)800087508900780080009100875585508200下加热段煤气流量/(m3*h-1)200021001900250023001800199521502550左均热段炉温设定/℃122012251210125012151220121621001215中均热段炉温设定/℃125012451230126012151225123512401245右均热段炉温设定/℃122012251210125012151220121612401215上加热段炉温设定/℃125012451230126512151235123612451235下加热段炉温设定/℃125012451230125012151235122512451225钢坯出炉温度/℃900890910915895920930880885钢坯通条温差/℃302520303530202515轧制速度/(m*s-1)••••••••••••••••••••••••••••入炉温度/℃120136216224257246221280298•••••••••生成策略代号1031041021091161021171031143．1．2专家知识和判别规则轧钢加热炉的控制仅仅依靠数学模型是远不能符合实际生产情况的。实践表明采用在离线数学模型的基础上建立一系列加热过程的“专家知识”和“判别规则“实现计算机的智能化判断和计算，进而确定调控参数、调控时间和调控力度与优先级是高效可行的，即摆脱了复杂的计算又解决了加热炉控制的时滞、多扰动等问题。炉温控制与炉况控制、轧线状况控制的交叉与运筹：炉温控制的好坏直接导致炉况和轧线状况的变动，而炉况状态和轧线状况的变动则决定炉温控制的模式。实时控制与预测控制的交叉与运筹：在正常生产下，炉况顺行时，炉温的控制相对比较单纯，是炉温的微调控制。但在正常生产情况下，如果不能预见炉温发展的趋势进行预测控制，那么炉温的微调控制无法改变炉温波动的趋势，进而引起待轧停轧。在该系统中我们引入多目标运筹控制和基于专家规则的状态转移方法，很好的解决了这一问题。4．加热炉控制系统结构与工作原理本系统在离线数学模型的基础上建立了在线实时专家系统主控模型和基于实时传感器技术的在线实时最佳燃烧状态、轧制节奏、钢坯开轧温度、待轧、待温、冷热坯料混装、空燃比例、炉膛炉压等辅助状态参数动态优化模型。工作原理如图1：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。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。模型数据仓库轧制计划模型数据库专家数据库钢坯炉内位置跟踪炉温动态设定模块待轧与事故处理模块开轧温度反馈控制模块炉膛压力调节模块轧制节奏调节模块入炉温度跟踪调节模块空燃比例调节模块在线实时主控模块智能推理机统计分析库模型数据库优化模块图1加热炉控制系统结构图Fig.1Computercontrolsystemofreheatingfurnace5．效果评价（1）降低加热炉能耗2003-12－2004-5该系统运行后降低燃耗3.6%，按年加热钢坯70万吨计算，年节约燃料费用55.8万元。（2）降低氧化烧损经测试，该系统投入后较投入前降低氧化烧损0.2%，按能加热钢坯70万吨计算，年节约原料1400吨，钢坯与氧化铁皮的差价为1900元/吨，年节约原料费用266万元。（3）降低专用钢脱炭层经测试，专用钢脱炭层较该系统投入前平均降低40％。（4）减小了钢坯通条温差系统投入前平均通条温差为80~100℃,系统投入后平均通条温差30~60℃（这与我厂加热炉的炉形结构有关）6．结束语该系统实现了按轧制作业计划自动监控整个生产加热过程，执行合理的热工制度，解决了四班加热操作不统一的问题，稳定了加热工艺，提高了加热质量。通过监测煤气热值变化与残氧含量变化，实现最佳空燃配比，提高了燃烧效率同时减少了烟气对环境的污染问题。实时控制与预测控制的智能化判断和计算，杜绝了因加热造成停轧待轧。综合考虑了轧制节奏变化、开轧温度变化，燃料热值变化、炉压变化、冷热长短坯混装、待轧、停轧引起的炉温、炉况的波动，保证了轧线状况的顺行，延长了加热炉的使用寿命。相关参数绘制历史趋势；并具有按班、批、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。该系统合理利用加热炉入炉温度资源，减少了无偿的浪费与资源的消耗，使钢坯热送的效益充分得到发挥。实现了与管理网的远程监控和资源共享。参考文献B.A.马科夫斯基著，高家锐译，《加热炉控制算法》，冶金工业1985石纯一、黄昌宁著，《人工智能原理》，清华大学1993施妙根、顾丽珍著，《科学和工程计算基础》，清华大学1999晔、宝钢热轧厂步进式加热炉计算机过程控制与优化，冶金能源1995.9吴彬、海耿等，连续加热炉三元在线控制数学模型，工业炉1999.21(1)义科、任雁秋等，加热炉计算机控制系统的研究与开发（I），钢铁学院学报2002.12董伟、加热炉热过程动态操作数学模型，工程物理学报，2003.3