一种步进式加热炉钢坯温度建模及在线校正方法技术

本发明专利技术提供了一种步进式加热炉钢坯温度建模及在线校正方法，首先，采用各炉区等效传热系数建立简化的步进式加热炉分炉区机理模型，在保证模型合理性的同时降低了模型参数在线优化的复杂度；然后，采集炉内钢坯表面红外测温值，并与模型温度计算值进行比较，对等效传热系数进行实时校正。校正过程从加热炉入口后第一个炉区开始，依次进行，直到出口处的最后一个炉区。与传统方法相比，本发明专利技术充分利用生产过程中的实时反馈信息对模型进行逐区校正，既独立考虑各个炉区的参数特性，又兼顾前一炉区对后一炉区的影响，减小模型与真实系统之间的误差，大幅提高模型的精度和适应性，实现钢坯在炉内加热过程的精确温度预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及钢铁生产加热炉建模与控制领域，特别涉及一种步进式加热炉钢坯温 度建模及在线校正方法。
技术介绍
加热炉是钢铁生产过程中不可缺少的热工设备，能耗占乳制工序的50%左右，占 整个钢铁生产能耗的20 %左右，是钢铁生产的耗能大户。其任务是按生产节奏加热钢坯，使 钢坯在出炉时表面温度及内部温度分布满足乳制要求，同时均匀加热，避免过热和过烧现 象，减少钢坯的氧化和脱碳，从而为乳机提供加热质量优良的钢坯，保证生产顺利进行。步 进式加热炉作为加热炉中的一种，是目前钢厂热乳前钢坯加热主要使用的设备，其中钢坯 的加热过程是一个典型的复杂非线性过程，具有强耦合、大惯性、纯滞后和慢时变等特点， 受到当前测量技术发展的限制，现阶段还不能完成对加热炉中加热钢坯温度的实时、全面 测量。因此，为了实现对炉内钢坯出炉温度预测和有效的优化控制，进而实现节能减排的目 标，需要建立预测精度高、泛化性能好的钢坯加热模型。目前步进式加热炉钢坯加热模型可 以大致分为统计模型与机理两种： (1)统计模型，是在对大量的实验、工业历史数据进行预处理、聚类的基础上，采用 SVM，偏最小二乘法等统计方法，离线训练建立反映影响加热炉加热过程的各种因素与钢坯 最终出炉温度之间关系的黑箱模型。其优点是建模过程比较简单，但该类模型无法对钢坯 内部的温度分布进行预测，不能满足钢铁生产的工艺控制要求； (2)机理模型，是基于加热炉钢坯加热的热交换机理，并通过有限差分或有限元分 析的方法实现模型离散化建立的机理模型。由于机理模型建模过程中以热交换机理为理论 基础，原理清晰，模型精确，适用性强。但由于机理模型是对理想条件下生产过程的数学抽 象，而实际生产过程受到多种外在条件的限制，无法达到建模时的理想工况条件，同时在实 际生产过程中一些模型参数容易受到外界条件的影响而发生变化，因而往往会导致模型计 算输出值与真实测量值之间的失配，进而影响优化控制系统的运行效果。 为了克服机理模型与真实系统之间的失配问题，需要对钢坯温度模型进行实时在 线校正。目前国内已有相关专利对模型及在线校正方法进行研究，如公开号CN101869915A 的专利《对热乳加热炉钢坯温度的预报方法》，利用一段时间内多块钢坯出炉温度的测量值 信息，采用遗传算法对机理模型中的热物理参数进行在线校正，上述方法使用单一的钢坯 温度模型参数来描述加热炉内各炉区钢坯升温过程，而加热炉实际生产中，步进式加热炉 各炉区内的温度和工况差异较大，采用单一温度模型参数很难对整个钢坯加热过程进行精 确描述，因此现有采用单一模型参数的加热炉机理模型及其校正方法存在预测精度较低、 参数校正效果差等缺陷，实际应用效果不佳；此外，出炉温度只能反映钢坯在加热结束时的 温度状态，随着检测技术的提高，目前大多数加热炉在各个炉区内部均安装了红外温度探 头，用于检测钢坯在炉内的表面温度，利用该温度测量信息可有效地对钢坯温度模型进行 反馈矫正，以进一步提高模型预测的精度，现有公开方法未考虑利用在线红外测量信息进 行模型的修正，从而导致预测结果与实际炉内状况存在较大偏差，不能有效地指导加热炉 实际操作。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，以解决 现有的步进式加热炉钢坯温度机理模型所存在的模型结构复杂、参数众多、温度模型缺乏 有效的在线反馈学习机制、参数校正效果较差、预测精度较低以及实际应用效果不佳的问 题。 本专利技术的第二目的在于提供，以 解决现有的步进式加热炉钢坯温度机理模型中无法充分利用炉内信息对模型进行反馈校 正等缺陷造成的模型与实际系统的匹配程度较低的问题。 为实现上述目的，本专利技术提供了一种步进式加热炉钢坯温度建模及在线校正方 法，包括以下步骤： Sl :针对步进式加热炉各个炉区运用热交换原理分别离线建立各炉区内钢坯温度 机理模型，模型中引入等效传热系数描述钢坯表面的边界传热； S2 :采集钢坯在炉内加热过程中的跟踪信息，所述跟踪信息包括： 1)已出炉的钢坯的入炉温度； 2)已出炉的钢坯在各炉区内各采样时刻的时间信息、位置信息及炉温信息，其中 所述炉温信息通过设于各炉区内的温度传感器探测得到； 3)已出炉的钢坯经过设于各炉区的红外探测点的时间信息，以及红外探测点所测 得的钢坯表面温度值； S3 :对各炉区内钢坯温度模型进行在线校正，从钢坯入炉后的第一个炉区开始， 采用优化算法，根据所述跟踪信息中的一项或多项依次校正钢坯温度模型中的等效传热系 数，直到钢坯出炉的最后一个炉区。 较佳地，所述步骤Sl具体为：以热交换原理描述钢坯内部不稳定导热方程和以相 应的边界条件为基础，建立描述钢坯在炉内加热过程的机理模型，模型中引入等效传热系 数描述钢坯表面的边界传热，再通过有限差分方法对加热炉钢坯机理模型进行空间离散化 处理，建立离散状态的钢坯温度机理模型。 较佳地，所述温度传感器为热电偶。 较佳地，所述钢坯温度机理模型为二维模型，具体为：加热炉供给的热量通过钢坯 表面由长度、宽度、厚度三个维度向钢坯内部传递，达到加热钢坯的目的，考虑到实际生产 过程中步进式加热炉内沿钢坯宽度方向的温度场分布较为均匀的特点，本专利技术采用二维模 型对钢坯加热过程进行合理简化描述，即该模型中沿钢坯宽度方向的钢坯温度处处相同， 而钢坯厚度方向及长度方向上的钢坯温度分布不同，采用上述降维处理的二维钢坯温度机 理模型既保证了预测精度，又降低了模型在线计算和校正的复杂度。 较佳地，所述二维模型中，对于炉中任意一块钢坯，其不稳定导热方程1相应的边 界条件为： 式（1)中，各变量意义如下： T(x，y，t)--钢坯的二维温度分布，x为厚度方向变量，y为长度方向变量； C⑴一一钢坯的比热系数，为钢坯温度的函数； p⑴一一钢坯的密度系数，为钢坯温度的函数； K(T) 一一钢坯的导热系数，为钢坯温度的函数； Kx(T)--钢坯沿X方向的等效导热系数，为钢坯温度的函数； Ky(T)--钢坯沿y方向的等效导热系数，为钢坯温度的函数； 1一一钢坯长度； d(y)--炉内钢坯厚度分布； tf--钢坯在该炉区内的最终时刻； T0--初始时刻钢坯的温度分布；一一分别为钢坯下、上、前、后表面等效传热系数； ub(y，t)、Utop (y，t)、Ufr (y，t)、Uba(y，t)--分别为钢还下、上、前、后表面炉温分 布。 较佳地，所述空间离散化处理具体为：将钢坯描述为是由Ny个子系统组成，每个子 系统包含N x个离散小块，对于其中任意一个子系统j，j e 1,2，···，Ny，将各离散块的温度 值T( ·，j，k)作为状态变量，将上表面炉温utop(yj，k)、下表面炉温ub( yj，k)作为输入向量 Ux (k)，前表面炉温UfJyj, k)、后表面炉温uba (yj，k)作为输入向量Uy (k)，则定义子系统j在 时刻k的温度分布Xj (k)如下： 则有子系统j在时刻k+Ι的温度分布Xj (k+Ι)如下： 其中，Aj (Xj (k)，Uj (k)，k)表示k时刻子系统j的状态对其k+1时刻状态的影响大 小，Cj (Xj (k)，k)为k时刻子系统j-Ι对子系统j在k+Ι时刻状态的影响大小，Dj (Xj (k)，k)为让时刻子系统」+1对子系统」在1^+1时刻状态的影响本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种步进式加热炉钢坯温度建模及在线校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：针对步进式加热炉各个炉区运用热交换原理分别建立各炉区内钢坯温度机理模型，模型中引入等效传热系数描述钢坯表面的边界传热；S2：采集钢坯在炉内加热过程中的跟踪信息，所述跟踪信息包括：1)已出炉钢坯的入炉温度；2)已出炉钢坯在各炉区内各采样时刻的时间信息、位置信息及炉温信息，其中所述炉温信息通过设于各炉区内的温度传感器探测得到；3)已出炉钢坯经过设于各炉区的红外探测点的时间信息，以及红外探测点所测得的钢坯表面温度值；S3：对各炉区内钢坯温度模型进行在线校正，从钢坯入炉后的第一个炉区开始，采用优化算法，根据所述跟踪信息中的一项或多项依次校正钢坯温度模型中的等效传热系数，直到钢坯出炉的最后一个炉区。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，周玄昊，吕勇哉，潘再生，施一明，臧鑫，王绍亮，
申请(专利权)人：浙江中控研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33