一种高炉布料过程料面输出形状的建模方法技术

本申请公开了一种高炉布料过程料面输出形状的建模方法，包括设定布料矩阵的溜槽倾角向量和布料圈数向量，设置布料过程的输出料面形状函数，以料面输出的底部形状为水平面作为参考基准，构建输出料面形状函数的积分约束，通过设置单圈布料输出料面的基函数，来构建不同环位的布料输出函数，并根据最后环位的布料输出函数确定最终的料面输出形状，能够方便准确地获得布料矩阵输出的整个料面形状的全貌，实现了高炉布料矩阵的输出料面形状的图形可视化，降低了燃料比，节省了能耗，保证炉况稳定顺行、高炉稳产、高炉延寿，避免高炉憋风、难行、坍塌以及崩料等故障的出现，有利于实现高炉炉料输出形状的动态分布控制乃至整个高炉冶炼过程的自动化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于高炉炼铁过程控制领域，尤其涉及一种高炉布料过程料面输出形状的 建模方法。
技术介绍
高炉布料是高炉炼铁过程调节炉料在炉喉的分布的一种操作手段，炉料在炉喉的 料面分布形状的合理与否对高炉生铁产量，燃料消耗，高炉长寿以及炉况的稳定顺行有极 大的影响。布料矩阵是料面输出形状的因变量，是指布料器在布料过程中所遵循的规则，由 溜槽角度和布料圈数序列按一定的次序构成。高炉布料过程的料面输出形状是密闭冶炼环 境中的一个由内部状态参数构成的分布函数，而非单点的数据信息。鉴于高炉布料过程料 面输出形状对高炉稳定顺行的关键性作用，以及现有料面输出形状建模技术手段的缺失， 从过程控制的角度出发构建高炉布料过程输出料面函数的模型，为高炉布料过程料面输出 形状的控制提供输入输出模型仍是高炉冶炼过程中一个未攻克的难题。 公布号为CN104133945A的专利文献公开了一种建立了高炉布料控制参数对料面 的模型关系，对于描述高炉布料模型，下料过程模型有一定的积极作用，但显著缺点是需要 存在较多料面探尺高度检测数据，并对料面高度数据的准确度有较高要求，而现实中料面 实时扫描检测技术也是一个难题。与此同时，其忽略了布料矩阵中布料环数对料面输出形 状的影响，同时没有考虑恒批重下动态料面输出形状的积分约束。因此，现有的检测技术并 不能穿透炉墙获取料面的扫描分布信息，高炉布料矩阵的输出形状一直以来靠探尺检测， 并不能得到整个料面分布形状的全貌，并且不利于布料过程输出料面形状的控制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，降低了建模 过程对检测数据的要求，降低燃料比，能够方便准确地获得布料矩阵输出的整个料面形状 的全貌。 为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种高炉布料输出料面形状的建模方法， 其特征在于，包括如下步骤： 步骤1 :构建布料矩阵的溜槽倾角向量α和布料圈数向量κ a和b分别表示溜槽倾角可调范围的最小和最大值，m表示布料总环数，h为第i 环布料时在倾角ai下溜槽旋转的圈数，kaS总布料圈数； 步骤2 :根据所述溜槽倾角向量α和布料圈数向量κ，设置布料过程的输出料面 形状算法为： γ(y) =f(y，α，κ)，〇 彡y彡r，0和r分布表示高炉中心和边界炉壁；步骤3:以料面输出的底部形状为水平面作为参考基准，构建输出料面形状函数 的积分约束 步骤4 :构建单圈布料的料批体积为： Vu= V a/ Ka; 步骤5 :设置单圈布料输出料面的基函数为： g(a )为布料倾角对应的落点函数，ξ为修正参数，变量σ为形状参数； 步骤6 :构建单位基函数的积分约束 步骤7 :根据步骤6的积分约束求解步骤5的形状参数〇的迭代解； 步骤8 :由布料矩阵构建第一环布料输出函数：步骤9 :由布料矩阵构建第二环到第m环布料输出函数为：步骤10 :根据最后环位的布料输出函数确定最终的料面输出形状为：与现有技术相比，本专利技术具有以下突出的实质性特点： 方法简单，降低了建模过程对检测数据数目的要求，为料面输出形状的控制提供 了计算模型，包括设定布料矩阵的溜槽倾角向量和布料圈数向量，设置布料过程的输出料 面形状函数，以料面输出的底部形状为水平面作为参考基准，构建输出料面形状函数的积 分约束，通过设置单圈布料输出料面的基函数，来构建不同环位的布料输出函数，并根据最 后环位的布料输出函数确定最终的料面输出形状，能够方便准确地获得布料矩阵输出的整 个料面形状的全貌，实现了高炉布料矩阵的输出料面形状的图形可视化，降低了燃料比，节 省了能耗，保证炉况稳定顺行、高炉稳产、高炉延寿，避免高炉憋风、难行、坍塌以及崩料等 故障的出现，有利于实现高炉炉料输出形状的动态分布控制乃至整个高炉冶炼过程的自动 化。【附图说明】 此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术的高炉布料中的输出料面形状的示意图； 图2为本专利技术的离散α角与对应的落点x计算结果的对比关系； 图3为本专利技术的动态变形参数所对应的单位输出基函数与定值单位输出基函数 的对比关系图； 图4为本专利技术的高炉布料输出料面函数单环布料的对比图； 图5为本专利技术的高炉布料输出料面函数单环布料与多环布料的对比图； 图6为本专利技术的高炉布料矩阵输出料面函数的两个多环布料的对比图。【具体实施方式】 本专利技术的高炉布料过程料面输出形状的建模方法，包括如下步骤： 请参见图1至图6,高炉布料过程参数数据如下表： 根据高炉布料过程参数数据，将溜槽倾角在a和b区间以0. 01的精度等值离散 化，由高炉布料轨迹方程分别计算α的落点X，为炉料落点距离高炉中心的距离，α为溜槽 的布料角度： x = g ( α ) = l0sin a+xy0 将溜槽倾角在a和b区间以0. 01的精度等值离散化后，离散化的α角度对应的 落点X离散数据结果如图2所示。 1单环布料实例： 单环布料时，m= 1，构成布料矩阵的溜槽倾角向量α和布料圈数向量κ即 为标量形式，溜槽倾角可以取溜槽倾角可调范围内的任意值，为了便于仿真对比，α取 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45等7个对比值，布料环数由布料时间周期决定，由于布料时间周期 75s，每圈布料时间7. 5秒，故总布料圈数ka= 10。 给出单环布料过程的输出料面形状函数 γ(y) =f(y，α，κ)，〇 彡y彡r， 0和r分布表示高炉中心和边界炉壁。 假定ye(y) = 0,构建输出料面形状函数的积分约束 确定单圈布料的料批体积：Vu=Va/κa= 3m3 给出单圈布料输出料面的基函数g(a)由布料轨迹方程计算，修正参数ξ=1; 构建单位基函数的积分约束 由高斯赛德尔迭代方法根据积分约束求解所对应的形状参数σ的迭代解；α取 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45等7个对比值时基函数的计算机计算结果与定值形状参数σ= 0. 2的对比如图3所示。 由于单环布料第一环也是最后一环，故料面输出函数： 根据积分约束求解α在15, 20, 25, 30, 35, 40, 45等7个对比值下的形状参数〇 的迭代解；单环布料时料面输出形状函数， γ(y)=f(y,α,κ) =γ(y,α,σ), 其计算机仿真数据的对比结果如图4所示。 2多环布料计算机仿真与单环的对比实例： 单环料面输出函数关系已经计算得到，此环节重点计算多环布料的料面输出函 数；由给定布料矩阵α= ，κ= ，可知111 =5,布料总圈数ka= 3+4+1+1+1 = 10 ; 给出多环环布料过程的输出料面形状函数 γ(y) =f(y，α，κ)，〇 彡y彡r， 假定ye(y)=0,构建输出料面形状函数的积分约束 确定单圈布料的料批体积：Vu=Va/κa=3m3 给出单圈布料输出料面的基函数g(a)由布料轨迹方程计算，修正参数ξ=1; 构建单位基函数的积分约束 由高斯赛德尔迭代学习方法根据所述积分约束求解对应的形状参数σ的迭代 解；α取15, 20, 25, 30, 35, 40, 45等7个对比值时基函数的计算机计算结果与定值形状参 数〇 = 〇. 2的对比如图3所示。 由布料矩阵构建第一环布料输出函数：根据积本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高炉布料过程料面输出形状的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建布料矩阵的溜槽倾角向量α和布料圈数向量κα＝[α1,α2,…,αm]∈Rm,a≤αi≤b，κ＝[κ1,κ2,…,κm]∈Nm,a和b分别表示溜槽倾角可调范围的最小和最大值，m表示布料总环数，ki为第i环布料时在倾角αi下溜槽旋转的圈数，ka为总布料圈数；步骤2：根据所述溜槽倾角向量α和布料圈数向量κ，设置布料过程的输出料面形状算法为：γ(y)＝f(y,α,κ)，0≤y≤r；0和r分布表示高炉中心和边界炉壁；步骤3：以料面输出的底部形状为水平面作为参考基准，构建输出料面形状函数的积分约束Va=∫0r2πyγ(y)dy=∫0r2πyf(y,α,κ)dy;]]>步骤4：构建单圈布料的料批体积为：Vu＝Va/κa；步骤5：设置单圈布料输出料面的基函数为：u(y,α,σ)=ξσexp(-(y-g(α))22σ2);]]>g(α)为布料倾角对应的落点函数，ξ为修正参数，变量σ为形状参数；步骤6：构建单位基函数的积分约束F(α,σ)=∫0r2πyσexp(-(y-g(α))22σ2)dy=Vu;]]>步骤7：根据步骤6的积分约束求解步骤5的形状参数σ的迭代解；步骤8：由布料矩阵构建第一环布料输出函数：λl1(y,α1,σ1)=σ1exp(-(y-g(α1))22σ12);]]>步骤9：由布料矩阵构建第二环到第m环布料输出函数为：γl2(y)=f(y,{α1,κ1},{α2,κ2})...γlm(y)=f(y,{α1,κ1},{α2,κ2},...{αm,κm});]]>步骤10：根据最后环位的布料输出函数确定最终的料面输出形状为：γ(y)=f(y,α,κ)=γlm(y)=f(y,{α1,κ1},{α2,κ2},...,{αm,κm}).]]>...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，周平，王宏，崔桂梅，
申请(专利权)人：内蒙古科技大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15