板坯加热炉的递阶计算机控制

本文以作者开发的板坯加热炉离散状态空间模型为基础提出了以启发式搜索方法求解加 热炉炉温设定值最优化问题的原理,并介绍了基于上述原理的加热炉递阶计算机控制系统的 设计与实施.该系统经过一年多连续运行表明其控制准确、性能可靠,降低能耗9%,明显提 高钢坯的加热质量,直接经济效益可达100万元/年以上.     

板坯加热炉的递阶计算机控制

本文以作者开发的板坯加热炉离散状态空间模型为基础提出了以启发式搜索方法求解加热炉炉温设定值最优化问题的原理,并介绍了基于上述原理的加热炉递阶计算机控制系统的设计与实施.该系统经过一年多连续运行表明其控制准确、性能可靠,降低能耗9％,明显提高钢坯的加热质量,直接经济效益可达100万元/年以上.     

宽厚板辊底式常化炉热处理优化控制研究

以某钢厂辊底式常化炉为研究对象,在详细分析其传热机理的基础上,建立了钢板各点在炉内运动的温度变化数学模型;并以该模型预测的钢温为依据,按照工艺要求动态实时修正炉温和钢板的运行速度.针对炉型紧凑、工艺复杂和不同规格钢板混装现象的情况,系统可以有效地模拟钢板在炉内加热升温的全过程,并对炉每块钢板的各自速度和总体炉区温度进行...     

步进加热炉经济燃烧操作的研究开发和实现

本文给出了一种以线性规划搜索来求解加热炉操作中的非线性多约束优化问题及基于以上算法和辅以动态反馈所实现的加热炉递阶控制系统。本文所提出的优化算法具有计算量小、收敛速度快、且稳定可靠的优点,故易于在线实时运行.动态反馈又充分考虑了炉子复杂多变的加热环境.实时后的控制效果表明可提高出炉钢坯加热的均匀性而使生产工况趋于平稳,并有较大的节能和节约钢原材料的潜力.     

一种具有在线自学习能力的步进式加热炉计算机优化控制专家系统

本文针对鞍钢线材厂加热炉现场情况，提出计算机在线自学习获取加热经验的思想，建立了一种基于专家知识的炉温优化设定模型；以此模型为核心，开发了上位机优化运行软件，实现了加热炉计算机优化控制．在工程投运之前，完成了仿真研究，验证了所建模型的可行性．     

加热炉多模式动态优化控制策略

针对加热炉优人控制存在的缺陷,提出一种加热炉多模式动态优化控制策略。该控制策略包括稳态优化炉温设定值的求解和炉漫设定的动态补偿。在稳取优化中采用了单纯形法,而动态补偿则采用了以ＰＩＤ调节为主、以专家经验为辅的控制手段。仿真研究表明控制策略效果良好,既节约了大量能源又提高了产品质量。     

高炉布料设定值优化控制

高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素.为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要.本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制.针对不同运行环境,建立不同的料面优化设定值,构成多模型集合.当工况环境发生大的变化时,采用切换机制,对比多模型集合,选择最优料面设定值,并在此基础上对布料进行自适应控制,计算布料矩阵,提高布料过程的快速性和准确性.最后对整个高炉动态优化控制系统做了总体分析,基于现场数据,对高炉布料模型进行了仿真和验证.     

基于热轧钢坯温度优化的综合优化控制方法的研究

提出了热轧生产过程的综合集成控制策略．实现了将轧制生产的过程参数信息反馈到加热生产工序，对加热炉炉温设定进行基于轧制参数信息的动态调节．仿真结果表明，采用该策略能够有效地降低热轧生产能耗，保证轧制生产的顺利进行．     

热轧过程加热炉能源监测系统的开发

加热炉是钢铁、冶金、化工等工业部门中重要的加热设备,热轧过程加热炉的能源消耗在冶金行业中占有很大比重.利用计算机的精准运算能力来监测加热炉能源消耗情况,为能源优化策略提供有效的数据,实现低空气过剩的燃烧控制,提高了燃烧效率.     

工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略

为降低工业大系统模型预测控制(Model predictive control,MPC)在线计算复杂度,同时保证系统的全局优化性能,提出一种集中优化、分散控制的双层结构预测控制策略.在稳态目标计算层(Steady-state target calculation, SSTC),基于全局过程模型对系统进行集中优化,将优化结果作为设定值传递给动态控制层;在动态控制层,将大系统划分为若干个子系统,每个子系统分别由基于各自子过程模型的模型预测控制进行控制,为减少各子系统之间的相互干扰,在各个子系统之间添加前馈控制器对扰动进行补偿,提高系统的总体动态控制性能.该策略的优点在于能确保系统全局最优性的同时降低了在线计算量,提高了工业大系统双层结构预测控制方法的实时性.仿真实例验证该方法的有效性.     

环形加热炉最优炉温分布与控制

本文给出一种根据管坯传热模型确定以管坯出炉温度最佳和燃耗最低为综合最优性能指标的最优炉温分布的方法,建立了加热炉的过程模型,并在此模型基础上提出了用广义最小方差控制策略实现最优炉温分布的方法。本文还给出了一组加热炉炉温的广义最小方差控制的计算机仿真结果。     

蓄热式加热炉钢温预报与炉温优化设定研究

在分析新型蓄热式钢坯加热炉的炉型结构与炉温制度特点的基础上,基于钢坯在炉内 受热辐射和钢坯内热传导的机理,设计了二维非稳态导热钢温预报模型,并给出了适用该模型 的炉温优化策略.该模型能够对出炉钢坯进行网格化钢温预报,具有精度高,通用性强,能够实 现炉内钢坯温度分布的在线预报的特点.仿真研究表明,所提出的炉温优化策略能较大地提高 钢坯的加热质量.     

钢坯加热炉计算机控制动态数学模型的开发

本文论述了一个应用于加热炉计算机控制和优化操作的离散状态空间模型的开发.模型 基于描述钢坯不稳定导热的两维偏微分方程的相应的边界条件,应用系统分解和离散化方法, 最终转化为由一系列相互关联的子系统组成的大规模离散状态方程.根据加热炉的可测炉段 温度和钢坯的几何尺寸、钢种、移动速度等有关操作条件,模型实时地给出钢坯在炉内任意位 置温度分布的动态响应. 由大型加热炉工业试验数据表明,模型的精度能满足工程应用的要求. 本文还提出了应用数学模型实现加热炉递阶计算机空子的策略.     

步进梁加热炉神经网络模型预测控制

针对步进梁式连续加热炉燃烧过程控制的温度分布非线性和滞后性,提出了一种基于非线性优化技术的神经网络模型预测控制算法。神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力,把神经网络预测模型和非线性优化器整合为一个温度控制器,通过神经网络预测模型描述温度控制对象的动态行为,根据加热炉当前温度和出钢温度预测未来时刻的温度输出值,实现加热炉温度控制。实验结果表明,通过对网络模型进行大样本训练和对模型预测控制参数的优化,加热炉温度控制系统能快速达到控制要求,具有良好的抗干扰能力和温度跟随性能。     

基于Elman型回归神经网络的空燃配比优化控制

良好的空燃配比是提高燃烧效率、实现最佳燃 烧的重要保证．本文针对如何获得最佳空燃配比这一许多企业尚未解决的难题,提出了一种 基于Elman型回归神经网络的空燃配比优化控制方案．该方案应用某一加热炉的燃烧控制中 ,取得了良好的控制效果,具有较高的推广价值．     

基于分散推理结构的加热炉钢坯温度分布模糊控制

针对钢坯加热炉系统所具有的典型分布参数特点,提出了一种基于分散推理结构的钢坯温度分布模糊控制方案．首先,将炉内钢坯温度偏差分布作为模糊推理系统的输入信息;然后,对于每一个炉温调整点,通过一组二维模糊控制器,产生一组与钢坯温度偏差分布对应的炉温补偿控制分量;最后,综合各控制分量获得各调整点处的炉温补偿量．仿真算例表明,该方案能够有效地保证钢坯按理想加热曲线完成加热过程．     

轧钢加热炉燃烧工况在线测控系统

针对某大型钢厂轧钢加热炉系统在线实时性不强,采集数据不足,现场管理不便等问题,提出了构建加热炉燃烧工况在线测控系统。利用烟道气分析仪,在加热炉加热段增设多个燃烧气氛采集点,结合PLC和上位机组态软件,可以在线测量炉内不同区段残氧量与可燃物浓度,实现空气过剩系数的在线调整优化。同时,开发了节能量与氧化烧损两个模块,可用于实时估算可实现节能量与钢坯氧化烧损量。项目实施结果表明,炉燃烧工况在线测控系统可以实现加热炉内燃烧状况精确控制,有效降低燃气消耗。     

计算机控制力学持久机炉温的数学模型

本文讨论利用现代控制理论的一个实际例子.被控制的对象是一个带有两个独立绕组的电炉,采用两个热电偶来测量两个不同点上的炉温.炉子上、下部分的温度控制精度优于 2C.将被控对象处理为具有两个变量的LQG系统.数学模型由动态数学模型,卡尔曼 (Kalman)滤波器,最佳状态反馈及自适应设置点跟踪组成. 此系统已对70多台同类型炉子实现了群控.     

基于遗传算法和罚函数法的炉温优化设定

针对钢坯温度预报模型中时变非线性参数进行了等效研究,提高了模型预报钢坯温升的精度。在分析钢坯加热过程、工艺要求、能耗与环保的基础上提出基于遗传算法和罚函数相结合的炉温优化算法。并对该算法进行了计算机仿真,仿真结果表明该优化算法能够迅速寻找到全局最优。     

加热炉最小能耗优化控制策略的研究

以某钢厂推钢式连续加热炉为背景 ,建立了加热炉的动态数学模型 ,并在此基础上解决了加热炉最小能耗优化控制问题。文中针对不同钢种 ,尤其是特种钢进行仿真计算 ,得出了各自的最佳炉温设定曲线 ,并获得了满意的效果。