一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法与流程

本发明涉及冶金加热炉控制领域，尤其涉及一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法。

背景技术：

在冶金工业中，加热炉是将金属钢坯加热到轧制成锻造温度的设备。加热炉是冶金钢铁中的主要耗能设备，利用燃料在炉膛内燃烧产生的热量，对炉内步进的钢坯进行加热。该过程被要求精准控制钢坯的出炉钢温、最少的能源消耗和最低的钢坯氧化烧损等。在冶金加热炉控制技术中，为满足钢坯的出炉温度达到轧钢工艺需求，必须根据生产节奏、钢坯的入炉钢温和出炉钢温，对炉膛内各加热段的温度实时调整，进行动态控制。目前大多数钢厂企业的炉温控制基本是手动控制，炉温的设定也是凭借经验人为设定，主观性较强。

在加热炉的炉温控制方面，目前采用较多的方法是数学建模、预测控制、大数据分析等。由杭州电子科技大学申请的发明专利“一种分数阶模型预测控制的加热炉温度控制方法”，申请号201510844115.3，公开号105334736A，采用一种扩展状态空间分数阶模型预测控制的加热炉温度控制方法，以维持分数阶系统的稳定性并保障良好的控制性能，但该技术仅存在于理论计算，与实际应用的结合并未提及，无法确定是否适合冶金加热炉非线性、时变、多耦合系统。首钢京唐钢铁联合有限公司申请的发明专利“一种预测加热炉内后续钢坯温度和加热炉温度的方法”，申请号201410168148.6，公开号105734263A，第一步，建立钢坯升温系数概念设立钢坯升温系数αfm的公式；第二步，统计不同钢坯温度与加热炉炉温差值下，钢坯温度升高的数据，得出钢坯升温系数αfm；第三步，根据得到的钢坯升温系数αfm计算位于加热炉内的钢坯需要达到的温度和加热炉需要达到的温度。第四步，反推计算后续钢坯需要达到的温度，算出要达到该钢坯温度时的加热炉炉温。但是目前生产现状普遍存在多种钢坯混合入炉，钢坯温差不稳定的情况，该方法需要大数据存储、查找及分析，计算结果变化剧烈，直接导致控制不稳定，影响加热炉的运行。

综上所述，在加热炉炉温控制方面还存在系统复杂，被测量缺乏，建模困难，炉温设定精确性差，现有技术仍旧存在局限性，在现实生产中难以推广应用。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法，可实现加热炉炉内温度的精确设定以及系统的稳定控制、正常生产，降低钢坯的氧化烧损。

本发明解决其技术问题采用以下技术方案：

一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法，包括如下步骤：（1）根据加热炉内部能源燃烧所产生的热量与入炉的钢坯对流换热的原理，进行机理建模，创建钢坯在加热炉内温度变化模型；（2）基于该钢坯温度变化模型，计算单根钢坯最终的出炉钢温，与设定的出炉钢温进行对比，根据钢坯温度补偿模块的自寻优功能，最终确定单根钢坯对不同加热段炉温设定值的调整量；（3）钢坯汇总模块，由物料跟踪系统，获取各加热段内的钢坯数量、种类和每根钢坯的入炉钢温，根据每种钢坯的型号、重量和大小，设定每根钢坯对加热段炉温设定点影响的权重系数，再结合加热段内的钢坯入炉钢温及数量，计算出各加热段炉温设定点的最终调整量，作为整体仿真模型的输出；（4）在钢坯出炉后，实际出炉钢温与设定值的偏差，来调整仿真模型中的参数，包括钢坯温度变化模型、钢坯温度补偿模块及其自寻优功能的相关参数，该反馈修正模块使整个仿真模型实现了实时在线功能。

所述步骤（1）中所述钢坯温度变化模型，是综合考虑加热炉内炉膛压力、排烟热损失、燃烧热量和当前炉温，建立钢坯温度变化的机理模型。

所述步骤（2）中所述钢坯温度补偿模块，是基于步骤（1）仿真模型的计算结果，与实际出炉钢温设定点对比获得偏差量，根据对各加热段炉温的补偿算法，获取各加热段炉温设定点的调整量，实现加热炉炉温的自动控制。

所述步骤（2）中所述钢坯温度补偿模块的自寻优功能，循环运用步骤（2）的钢坯温度补偿模块，以及步骤（1）的仿真模型，根据炉温的预设定点和钢坯温度参数，获取各加热段的炉温新设定点，通过比较每轮出炉钢温的计算值与设定值的偏差量，采用自寻优算法，调整下一轮钢坯温度补偿模块的补偿系数，从而获得最优的钢坯炉温补偿，作为钢坯温度补偿模块的输出。

所述步骤（3）中所述钢坯汇总模块，采用了数据统计的方法实现。

所述步骤（3）中所述仿真模型，包括了步骤（1）、步骤（2）、步骤（3）以及步骤（4），根据加热炉的工艺条件以及当前的炉温情况、热量产生和损失情况、炉内钢坯的种类和数量、入炉钢温以及出炉钢温设定值和实际值，获得各加热段炉温设定点的调节，同时对该仿真模型进行在线修正。

所述步骤（4）中所述反馈修正模块，根据实际情况来修正仿真模型的相关参数，实现仿真模型的闭环反馈环节，从而保证仿真模型的实时在线功能。

本发明基于仿真模型的加热炉炉温控制方法，采用上述技术方案，具有如下优点：（1）该仿真模型分了4个部分，加热炉的多种信息分别参与模块运算，包括加热炉工艺参数、炉内情况、热量信息、钢坯情况等，信息全面，保证系统正常生产，并对各加热段内钢坯的情况运用数据统计方法，避免了输出的频繁剧烈变化，实现稳定控制；（2）加热炉炉内钢坯数量有最大值，且自寻优功能设定了寻优时机和优化次数，保证了运算的速度，使得整个系统的实现具备可行性；（3）在反馈修正模块的作用下，保证了钢坯温度补偿模块以及钢坯温度变化模型的日趋完善，尤其钢坯温度补偿模块的自寻优功能，实现了加热炉炉温的精确控制，从而降低钢坯的氧化烧损。

附图说明

图1是本发明的控制方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

以棒线加热炉为例，炉体长20米，共分3个加热段：一加热段、二加热段和均热段；其生产规模为120t/h，所加热的钢坯规模分为5种，平均每根钢坯重3t-5t不等；炉内最多60根钢坯，一般生产节奏下，平均2分钟出钢一根；要求出炉钢温1290℃，入炉钢温分为热钢和冷钢，热钢温度在700～800℃，冷钢为常温；排烟温度控制在200℃左右。

根据综合考虑加热炉内炉膛压力、排烟热损失、燃烧热量、当前炉温和加热炉的工艺参数，根据对流换热原理，建立钢坯温度变化模型，涉及相关函数F1热量产生函数，F2热量损失函数，F3钢坯温度变化函数，

，

其中，Q_IN为产生热量，M_M为煤气流量，M_K为空气质量，为空燃配比，P为炉膛压力；

，

其中，Q_OUT为排烟热损失，T_F为烟温，为加热段炉体参数，为炉温变化量，P为炉膛压力；

，

其中，T_G为钢坯温度，T为加热段炉温，为钢坯参数（含大小、型号和重量）。

依据钢坯温度变化函数，按照钢坯在加热炉内的运动方向，依次可推算出钢坯在一加热段、二加热段、均热段的钢坯温度分别为T_G1、T_G2和T_G3

T_G1=T_G0+Y₁

T_G2=T_G1+Y₂

T_G3=T_G2+Y₃

其中，T_G0为钢坯入炉钢温；Y₁、Y₂和Y₃分别为根据F₃函数计算出钢坯在一加热段、二加热段和均热段的温度变化量；T_G3为出炉温度。

比对T_G3与钢坯出炉温度设定值T_D，获得偏差e，从而，根据钢坯温度补偿函数，对各加热段的炉温设定点分别进行调整

其中，为钢坯温度补偿各加热段炉温设定点的调整量。

按照上述结果，采用自寻优算法，重复利用函数Y、，采用不同的炉温设定点调整参数，直到炉温设定点偏差e达到设定范围内，则选用该调整参数，计算出该钢坯对炉温设定点的最终调整量。

例如，通过Y函数，预计算参数下的e1，从而根据函数推算出调整参数；再通过Y函数，预计算参数下的e2，从而根据函数推算出调整参数；比较e2与e1大小，根据，在的基础上，调整的大小和正负，若>0，则，若<0，则；再通过Y函数，预计算参数下的e3，从而根据函数推算出调整参数；根据，在的基础上，调整的大小和正负，若>0，>0则，若>0，<0则，若<0则；……；按照此自寻优方法进行循环计算，直到e在设定的范围内，寻优结束。

采用统计方法，设计钢坯汇总函数，根据自动统计系统中的物料跟踪信息，实时计算各加热段内钢坯对炉温的调整量，降低单根钢坯对系统的影响力，稳定控制过程

其中，为各加热段炉温设定点的调整量；为钢坯对各加热段炉温设定点的影响权重系数。

钢坯出炉温度的测量值T_c，设定值T_D，偏差E=T_c-T_D，根据E，运行反馈修正函数Z，调整钢坯权重系数及函数和Y函数的相关系数

（）=Z（E）。

由以上步骤，实现整个仿真模型的闭环回路和实时在线功能。