The present invention is a temperature control device for steel refining furnace. The temperature control device for refining furnace includes a neural network model and an expert system model. The input of the neural network model includes temperature measurement time, temperature measurement interval, electrification time, active power, slagging volume, argon blowing volume, alloy weight and carbon powder volume, and the output of the neural network model is the first temperature change amount. The input of the model is the setting point of secondary current, the degree of ladle baking, the old and new ladles, the temperature predicted by the current neural network, the smelting time and the continuous hot shutdown time, and the output of the expert system model is the second temperature change. The device can achieve high precision and high practicability, real-time and accurate temperature prediction of molten steel.
【技术实现步骤摘要】
一种精炼炉的温度控制装置及控制方法
本专利技术涉及工业控制,特别是涉及一种精炼炉的温度控制装置及控制方法。
技术介绍
钢包精炼炉需要准确的温度调节,需要在钢包炉出钢时保证一定的出钢温度。温度太高,会导致电能浪费;温度太低,难以实现连铸开浇难以得到保证。在实际操作中,工人通过一次性消耗式热电偶实现测温,根据测温值和冶炼剩余时间,调整设定输入功率。而这种传统的测温方式十分费时,且频繁测温会延长热停时间。因此,测温操作一般仅在取样期间和出钢前测温,而钢包内钢液温度是分布不均匀的,并且温度测量容易受到人工的操作习惯的影响,使得测温结果存在较大的误差。这会导致冶炼期间无法实时地了解钢液的温度值,工人操作具有盲目性,难以合理有效地操作,甚至导致误操作。例如,当测温值偏低时,错误地采用大功率加热,造成电能的浪费,出钢温度过高。现有技术中也有基于统计分析方法,通过大量数据找到预报量与各种过程变量的关系,来计算当前的工作温度。然而,这种方法只能反映线性关系,并且钢液温度与电量、合金料、时间等因素间的关系错综复杂,需要根据现场具体条件调整计算所需要的大量的参数。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术旨在提供一种精炼炉的温度控制装置及控制方法,该装置可实现高精度和高实用性,实现实时、准确的钢液温度预报。本专利技术的精炼炉的温度控制装置的具体方案为,包括神经网络模型和专家系统模型,神经网络模型的输入量包括测温时间、测温间隔、通电时间、有功功率、造渣量、吹氩量、合金重量及碳粉量;神经网络模型的输出量第一温度变化量;专家系统模型的输入量为二次电流设定点、钢包烘烤程度、钢包新旧、当前神 ...
【技术保护点】
1.一种精炼炉的温度控制装置,精炼炉的温度控制装置包括神经网络模型和专家系统模型,其特征在于:神经网络模型的输入量包括测温时间、测温间隔、通电时间、有功功率、造渣量、吹氩量、合金重量及碳粉量;神经网络模型的输出量第一温度变化量;专家系统模型的输入量为二次电流设定点、钢包烘烤程度、钢包新旧、当前神经网络预报的温度、冶炼时间、连续热停时间;专家系统模型的输出量为第二温度变化量。
【技术特征摘要】
1.一种精炼炉的温度控制装置,精炼炉的温度控制装置包括神经网络模型和专家系统模型,其特征在于:神经网络模型的输入量包括测温时间、测温间隔、通电时间、有功功率、造渣量、吹氩量、合金重量及碳粉量;神经网络模型的输出量第一温度变化量;专家系统模型的输入量为二次电流设定点、钢包烘烤程度、钢包新旧、当前神经网络预报的温度、冶炼时间、连续热停时间;专家系统模型的输出量为第二温度变化量。2.一种根据权利要求1所述的一种精炼炉的温度控制装置,其特征在于:所述造渣量为计算CaO及CaF2加入的重量WCaO+WCaF2;所述合金重量为WFeMnSi+WFeSi。3.一种根据权利要求2所述的一种精炼炉的温度控制装置,其特征在于:神经网络模型根据所述输入变量建立网络拓扑结构,网络输入量为8,以第一温度变化量为输出值建立网络,隐层单元数设定为5。4.一种根据权利要求3所述的一种精炼炉的温度控制装置,其特征在于:专家系统模型的升温规则根据钢包烘烤程度和钢液温度预报值来确定;第一阶段为缓慢升温阶段,每分钟的升温速度在1.0~1.5℃左右;第二阶段为小幅升温期,每分钟的升温速度可达1.5~3.0℃;第三阶段为快速升温阶段,每分钟的升温速度可达3.0~4.5℃。5.一种根据权利要求4所述的一种精炼炉的温度控制装...
【专利技术属性】
技术研发人员:孟青,
申请(专利权)人:广州百兴网络科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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