混合煤气热值实用控制系统

在钢铁联合企业的燃气厂里，为了充分利用能源及减少大气污染，把高炉煤气与焦炉煤气混合后输送给下游的各个煤气用户。混合煤气热值的控制即保持混合煤气的热值为一个恒定值十分重要，因为这直接影响到以混合煤气为燃料的加热炉的燃烧状况。但是，实际情况是在绝大多数的燃气厂中混合煤气的热值没有实现自动控制而是由人工进行配比操作，热值波动较大，导致加热炉难以实现稳定燃烧，影响产品质量：混合煤气加压站操作工人劳动强度大，本文将主要介绍实用煤气热值控制系统，着重介绍热值控制。     

专家模糊控制在煤气加压混合系统中的应用

冶金企业中大部分煤气加压站采用先混合后加压工艺,文中介绍了一种煤气先加压后混合的工艺流程,为了解决工艺流程控制中热值和压力波动大的缺陷,提出一种基于PLC的模糊和专家控制器,并详细介绍了其实现方法。经过实际应用取得了很好的效果,热值、压力控制偏差均小于4%。     

混合煤气自动控制研究与应用

本文提出了一种煤气混合加压自动控制策略,解决了热值与压力耦合问题.介绍了酒钢混合煤气加压站工艺及其计算机自动控制系统的构成及功能.实际运行效果表明,系统性能稳定,运行可靠,调节效果良好.     

混合煤气压力和热值的模糊解耦控制

论针对包钢现有高炉煤气和焦炉煤气混合调节计算机控制系统的缺陷，提出一种新的控制方法：模糊智能解耦控制，从而解决了高炉、焦炉混合煤气的压力和热值不稳定的难题。在简介煤气生产工艺的基础上，叙述了模糊控制原理和解耦控制方案，仿真结果表明了该方案的合理性与先进性。     

基于自适应模糊控制策略的加热炉燃烧优化模型

针对加热炉燃烧系统的复杂性、参数不确定性和非线性,以及某钢铁公司加热炉燃烧控制过程存在的问题,本文在分别分析炉温变化、煤气热值与煤气流量关系,以及煤气流量、煤气热值、烟道含氧量与空燃比关系的基础上,建立了加热炉燃烧优化模型,提出了基于自适应模糊控制策略的的方法;仿真结果表明,该模型的应用实现了燃烧过程的优化控制,提高了对炉温控制的性能。     

基于子空间辨识的煤气混合加压过程建模方法

本文针对高炉煤气与焦炉煤气混合加压过程,提出一种基于子空间辨识的过程状态与输出关系建模方法.通过分析过程的强耦合特性,以蝶阀前的高炉煤气压力和流量、焦炉煤气压力和流量为过程状态,混合煤气热值和压力为输出,采用子空间辨识方法建立了一个4输入2输出的关系模型.仿真实验表明,建立的模型有效地反映了过程特性,具有较高的辨识精度.     

基于智能控制策略的加热炉燃烧优化模型

加热炉燃烧系统的复杂性、参数不确定性和非线性,以及某钢铁公司加热炉燃烧控制过程存在的问题,在分别分析炉温变化、煤气热值与煤气流量关系,以及煤气流量、煤气热值、烟道含氧量与空燃比关系的基础上,本文提出了基于智能控制策略的加热炉燃烧优化模型;应用结果表明,该模型的应用实现了燃烧过程的优化控制,提高了产品的质量,节约能源,易于实现.     

煤气混合计算机控制系统

采用流量比值与计算热值相结合的调节方式,实现了混合煤气压力及热值的稳定。本文介绍了该系统的调节原理、控制系统及控制效果。     

带解耦和Smith补偿器的混合煤气热值控制

采用常规仪表对混合煤气热值进行控制，难以达到满意的控制效果，因为混合煤气热值控制是一个强耦合、大滞后控制系统。对系统的耦合和大滞后问题作了详尽分析，并采用小型DCS控制器进行控制，应用前馈补偿法对系统耦合进行了静态解耦，应用Smith补偿器对热值检测滞后进行了动态补偿。控制结果表明：混合煤气热值稳定，并且提高了系统的控制精度。     

模糊神经网络在混合煤气解耦控制中的应用

本论文基于包钢现有高炉煤气和焦炉煤气混合调节计算机控制系统的缺陷，提出一种新的控制方法模糊神经网络智能解锅控制，从而解决了当前冶金行业中高炉、焦炉混合煤气的压力和热值不稳定的难题。     

高炉和焦炉混合煤气压力及热值智能复合控制

介绍一种新型智能复合控制算法与模糊解耦相结合的方法 ,解决了冶金工业中高炉、焦炉混合煤气压力和热值不稳定的难题 .实时控制结果表明 ,该方案明显提高控制精度 ,减少压力和热值的波动 ,很好地满足了用户要求 .     

高炉、焦炉混合煤气压力和热值智能复合控制

介绍一种新型智能复合控制算法与模糊解耦相结合的方法,解决了冶金工业中高 炉、焦炉混合煤气压力和热值不稳定的难题.实时控制结果表明,该方案明显提高控制精度, 减少压力和热值的波动,很好地满足了用户要求.     

西门子PCS7系统在高炉煤气余压发电中的应用

TRT（Blast Furnace Top Gas Recovery Turbine Unit）即高炉煤气余压透平发电装置是现代钢铁企业回收剩余能量的最新技术之一。它利用高炉冶炼的副产品——高炉炉顶煤气产生的压力能及热能,使煤气通过透平膨胀机做功,将其转换为机械能,这样就可以将高炉煤气在原工艺的减压阀组中损失的能量予以回收利用,是一项高效环保新技术。     

基于自适应遗忘因子极限学习机的高炉煤气预测

高炉煤气是钢铁企业重要的二次能源,其产生量和消耗量的实时准确预测对高炉煤气系统的平衡调度具有重要作用;但由于高炉煤气系统工况多变、产消量数据波动较大,给高炉煤气产消量的准确预测带来了很大的挑战;为此,通过对煤气产消量数据特征的深入分析,提出了一种基于自适应遗忘因子极限学习机(AF-ELM)的在线预测算法;在序贯极限学习机的基础上,引入遗忘因子逐步遗忘旧样本,通过预测误差反馈机制,自适应的调节遗忘因子,从而提高预测方法对系统工况的动态变化的适应能力,提高预测精度;将该算法应用于钢铁企业的高炉煤气产消量在线预测,实验结果表明与序贯极限学习机相比,该预测方法在系统工况变化的情况下能保持较高的预测精度,更适合于高炉煤气产消量的在线预测。     

高炉喷吹焦炉煤气自动控制系统

介绍了高炉喷吹焦炉煤气的工艺、自动控制系统、控制参数及控制方法。该系统节能环保,在国内率先应用,能提高焦炉煤气价值和能量利用率,创造了可观的经济效益和社会效益。全自动化程度高,所有联锁和控制全部自动化,完全满足喷吹焦炉煤气工艺生产和安全的要求。该系统具有极大的推广应用价值,特别对于焦炉煤气放散还未合理利用的中小钢铁企业效益更加明显。     

基于知识蒸馏的钢铁高炉煤气系统建模方法

钢铁企业高炉煤气系统具有波动性大、时变性强、不确定性高等特点,对其未来产消趋势进行准确的建模预测有助于企业的高效决策与节能减排.文章提出了一种基于知识蒸馏的高炉煤气系统建模方法,为了提高训练过程中的拟合精度,在教师网络中建立了基于长短期记忆网络的序列到序列模型来提取样本的中间特征.进而,提出了融入教师模型中间特征的知识蒸馏策略,建立了考虑中间特征蒸馏损失与预测均方误差的损失函数,对知识蒸馏过程及预测偏差进行评估.通过国内大型钢铁企业高炉煤气系统实际运行数据的实验验证,表明了本文所提建模方法的有效性,可为后续的能源系统优化调度提供支撑.