一种高炉热风炉优化控制系统的制作方法

本实用新型属于自动控制技术领域，特别涉及了一种高炉热风炉优化控制系统。

背景技术：

高炉是钢铁工业生产生铁的机组，它需要热风来燃烧焦炭以把铁矿石还原成铁水，热风炉的作用是把鼓风加热到要求的温度，它是按“蓄热”原理工作的热交换器。在燃烧室里燃烧煤气，高温废气通过格子砖并使之蓄热，当格子砖充分加热后，热风炉就可改为送风，冷风经格子砖被加热并送出。高炉一般装有3~4座热风炉，每个热风炉的工作过程就是燃烧、送风的重复过程。在“单炉送风”时，一座在送风，其余在加热（又称燃烧或烧炉），轮流更换；在“并联送风”时，两座在加热。由于刚送风的热风炉，输出的热风温度较高，然后逐渐下降，为保持输出的热风温度恒定，故利用旁通的热风温度调节阀，控制混入的冷风量以使热风温度恒定，对于热并联的“并联送风”，其热风温度恒定是借助于控制先行炉和后行炉的风量比例（控制其冷风调节阀开度）来达到的。

热风炉的操作主要包括两大部分，即燃烧控制和自动换炉。这两部分操作，国内外的大中型高炉的热风炉都已部分自动化了，但主要是基础自动化，还没实现自动控制，即只有煤气总管压力控制和煤气及空气调节阀位或流量自动控制，然后人工控制阀位或流量的设定值或开度。

热风炉烧炉操作的好坏直接影响风温的高低，由于煤气压力和热值是不断变化，为了达到最佳燃烧状态需不断调整空气和煤气的供给量，这样给热风炉烧炉操作带来一定的难度和较大的劳动强度，同时如果空气量不足、燃烧不充分，其燃烧效率肯定是不高的，也直接关系热风炉煤烟的排放质量，对环境造成严重污染；但空气过多也会使排烟带走的热量增加，同样也是不经济的。目前热风炉的燃烧优化主要依靠调试人员不断观察拱顶温度的变化，如果当前拱顶温度上升较快，根据经验判断认为目前配比合适，则不作调整；如果拱顶上升缓慢或下降，根据经验判断认为配比失调，这时操作人员便会调整空气或煤气量的大小，以获得最佳风煤比运行方式，这种控制方式费时费力，同时这种燃烧调整方法不能根据运行条件的变化，进行实时自动调整控制方案使热风炉处于最佳运行状况，从而造成了资源浪费。

首先，由于高炉的操作或者炉况等种种原因，造成总管网的煤气压力、热值波动，另外，预热煤气的温度和压力、预热空气的温度和压力也会波动，热风炉蓄热量可能有富裕，都需要修正煤气和空气阀位开度。其次，拱顶温度过低是影响我国热风温度进一步提高的一大障碍。另外，热风炉拱顶温度管理期的拱顶温度和烟气温度上升速率的控制是一对矛盾，如何确定合适的空燃比，在稳定拱顶温度的同时，使烟气温度迅速上升，从而使热风炉处于最优的燃烧状态，是热风炉燃烧控制的关键。

目前，国内外热风炉的空燃比控制主要有传统控制方法、数学模型方法、人工智能方法。传统控制方法主要有比例极值调节法和烟气氧含量串级比例控制法，但是由于不能及时改变空燃比，不易实现热风炉的最佳燃烧，且测氧仪器成本高、难以维护，因此，实际使用效果不太理想；数学模型法能将换炉、送风结合为一体，实现全闭环自动控制，但由于检测点多，在生产条件不够稳定、装备水平较低的热风炉中不易实现；人工智能方法主要有神经网络和模糊控制，神经网络控制对热风炉燃烧过程有极强的自学习能力，但抗干扰能力较弱，而模糊控制不需数学模型，且有较强的抗干扰能力，但模糊规则表及比例因子不可变，因此难以同时保证稳定拱顶温度的需要和烟气温度控制的要求。

至于设定的数学模型，除了相当复杂外，更需设置自动分析加热煤气各种成分的分析器，这种仪器除了昂贵以外，还需良好的维护，很多工厂难以实现。要使数学模型有效，还要求良好的完善基础自动化。当然，人工控制，不但需要专人操作，且难以在热风炉整个燃烧时期各个阶段及时设定煤气和助燃空气流量（鞍钢10号大型高炉的热风炉在整个燃烧时期煤气和助燃空气流量均不变），也难以在预热煤气和空气温度变化时、高炉所需鼓风温度和流量变化时、助燃空气压力变化时、热风炉蓄热量尚有富裕时，一一及时修正热风炉加热的煤气和空气量，因而达不到节能和优化热风炉操作的目的。

技术实现要素：

为了解决上述背景技术提出的技术问题，本实用新型旨在提供一种高炉热风炉优化控制系统，能够在不同煤气压力和热值变化下自动运行，改变了热风炉长期以来基本处于人工操作的局面，提高了热风炉的运行效率，节省了人力资源。

为了实现上述技术目的，本实用新型的技术方案为：

一种高炉热风炉优化控制系统，包括后台工控机、调试PC机、交换机、PLC控制系统和N个优化控制器，所述优化控制系统采用总线连接，后台工控机、调试PC机、交换机、PLC控制系统和N个优化控制器分别连接在总线上，所述PLC控制系统采集热风炉的运行参数并通过交换机发送给各优化控制器，各优化控制器内存储了各类优化策略，后台工控机和调试PC机根据热风炉的运行情况组合各类优化策略，生成优化控制指令，并通过交换机将优化控制指令发送给PLC控制系统，实现对热风炉的优化控制。

基于上述技术方案的优选方案，所述优化控制系统中包含的优化控制器的数量N≤5。

基于上述技术方案的优选方案，所述优化控制器采用嵌入式多核中央处理器。

基于上述技术方案的优选方案，所述嵌入式多核中央处理器的防尘等级为IP40。

基于上述技术方案的优选方案，所述嵌入式多核中央处理器的防震等级为5g。

采用上述技术方案带来的有益效果：

本实用新型克服了煤气、空气压力频繁波动的和煤气热值变化这些不利因素对热风炉的影响，使热风炉的拱顶温度稳定到设定值，实现了热风炉的稳定运行与经济燃烧。

本实用新型能够在不同煤气压力和热值变化下自动运行，它改变了热风炉长期以来基本处于人工操作的局面，提高了热风炉的运行效率和送风温度，节省了人力资源，且系统自动化程度高、可靠性好。

本实用新型采用多个优化控制器进行优化控制，每个优化控制器之间支持负载分担，从而降低了所有优化进程和安全进程在同一个优化控制器上运行的概率，有利于降低各个优化控制器的CPU负荷的差别。

附图说明

图1是本实用新型的系统组成框图。

图2是本实用新型多优化控制器的多进程、负载分摊示意图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本实用新型的技术方案进行详细说明。

如图1所示本实用新型的系统组成框图，一种高炉热风炉优化控制系统，包括后台工控机、调试PC机、交换机、PLC控制系统和N个优化控制器，所述优化控制系统采用总线连接，后台工控机、调试PC机、交换机、PLC控制系统和N个优化控制器分别连接在总线上，所述PLC控制系统采集热风炉的运行参数并通过交换机发送给各优化控制器，各优化控制器内存储了各类优化策略，后台工控机和调试PC机根据热风炉的运行情况组合各类优化策略，生成优化控制指令，并通过交换机将优化控制指令发送给PLC控制系统，实现对热风炉的优化控制。

在优化控制系统中包含的优化控制器的数量N≤5。

优化控制器支持N重冗余（N<=5），以提高系统的稳定性。

优化控制器支持多进程技术和负载分摊技术，如图2所示，只要存在一个可正常工作的优化控制器，系统就可以提供服务。一个优化控制器支持多个控制进程同时运行，分多个优化进程和安全进程，假设有3个热风炉，其中优化进程包含共用的热风炉优化进程、1#热风炉优化进程、2#热风炉优化进程、3#热风炉优化进程以及安全进程，各热风炉优化进程实现对本热风炉的优化控制，共用的热风炉优化进程对共用部分进行优化控制，如煤气总管网压力控制。

各热风炉优化进程相互不干扰，有利于组态在“在线调试”的状态下下载。如对1#热风炉控制优化组态修改不会影响2#热风炉控制优化的运行，一个程序升级时也没必要停止所有的优化进程。

各优化控制器之间支持负载分摊，从而降低了所有优化进程和安全进程在同一个优化控制器上运行的概率，有利于降低各个优化控制器的CPU负荷的差别。

在本实施例中，所述优化控制器采用嵌入式多核中央处理器，性能不应低于 Intel®Celeron®847/807UE/Corei7-2655LE,1.1GHz/1GHz/2.2GHz处理器，且能在-10-50摄氏度下稳定运行，防尘满足IP40标准，防震性能满足5g（重力加速度）。

以上实施例仅为说明本实用新型的技术思想，不能以此限定本实用新型的保护范围，凡是按照本实用新型提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本实用新型保护范围之内。