【技术实现步骤摘要】
一种加热炉总括热吸收率的辨识方法及装置
本专利技术涉及钢铁企业的加热炉
，尤其涉及一种加热炉总括热吸收率的辨识方法及装置。
技术介绍
在钢铁企业中，加热炉能耗占整个钢坯生产总能耗能达到25％，是钢铁企业中能耗较大的设备。从炉头的入料口至炉尾的出料口沿着炉长方向可分为热回收段、预热段、加热一段、加热二段和均热段，用来将来自保温坑的钢坯或者是直接来自于连铸机的钢坯等进行再加热或热处理，使得钢坯在出炉时刻的温度分布能够满足轧机进行轧制的生产设备。加热炉的在线炉温优化控制既要求传热过程的计算过程能够达到一定的精度要求和计算速度，所以总括热吸收率法因其算法简洁、计算量小，在加热炉在线控制数学模型中已得到广泛应用。总括热吸收率系数是加热炉在线控制数学模型中的关键参数，其计算得准确与否将直接影响加热炉在线炉温优化控制问题的求解精度。对于逆热传导模型的求解，在“黑匣子实验”测量的钢坯温度的基础上，研究方法大致可以被分成两类：基于梯度的优化算法与基于非梯度的随机智能优化算法。基于梯度的优化方法能够有效地解决传热学反演问题，但是，它们需要以初始猜测值为起点来计算目标函数的偏导数，如果给定的初始猜测值不恰当，容易陷入局部最优解而停止。非梯度的智能优化算法通常是全局搜索的算法，适应性较好，但是，此类方法往往计算成本较大，使其应用受到了一定的限制。解决总括热吸收率的辨识问题需要保证快速性和准确性，然而这两者在现有技术里存在矛盾。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术提供了一种加热炉总括热吸收...
【技术保护点】
1.一种加热炉总括热吸收率的辨识方法，其特征在于，所述总括热吸收率的辨识方法包括以下步骤：/nS1：获取加热炉内钢坯的热传导偏微分方程，及所述热传导偏微分方程的定解条件，所述定解条件包括边界条件和初始条件；/nS2：将钢坯划分为多个离散的网格点，并对所述热传导偏微分方程和所述边界条件分别进行离散化处理，获取钢坯在加热炉内不同位置时所述网格点的计算温度；/nS3：将钢坯从进加热炉到出加热炉的过程中，连续测量并记录多个所述网格点的测量温度，根据所述测量温度和所述计算温度建立目标函数逆热传导模型：/n
【技术特征摘要】
1.一种加热炉总括热吸收率的辨识方法，其特征在于，所述总括热吸收率的辨识方法包括以下步骤：
S1：获取加热炉内钢坯的热传导偏微分方程，及所述热传导偏微分方程的定解条件，所述定解条件包括边界条件和初始条件；
S2：将钢坯划分为多个离散的网格点，并对所述热传导偏微分方程和所述边界条件分别进行离散化处理，获取钢坯在加热炉内不同位置时所述网格点的计算温度；
S3：将钢坯从进加热炉到出加热炉的过程中，连续测量并记录多个所述网格点的测量温度，根据所述测量温度和所述计算温度建立目标函数逆热传导模型：
其中,k是指钢坯上的测量点，且所述测量点k所对应的所述网格点的在钢坯上的坐标为(x,y)；k∈(1,2,3...M)且M是指钢坯从加热炉炉口到加热炉炉尾的路径上选取了M个采集点；Tc(x,y,k；P)是钢坯位于所述采集点时，测量点k对应的网格点处的所述计算温度；Tm(x,y,k)是钢坯位于所述采集点时，所述测量点k的测量温度；P为辨识的总括热吸收率；
S4：利用混沌粒子群算法对所述逆热传导模型进行最优化求解，通过极小化所述逆热传导模型，得到加热炉不同炉段的总括热吸收率。
2.如权利要求1所述的加热炉总括热吸收率的辨识方法，其特征在于，在所述步骤S1中；
所述热传导偏微分方程为：
所述边界条件为：
所述初始条件为：
T(x,y,0)＝T0
其中，x∈(0，lx)，y∈(0，ly)，lx，ly分别为钢坯的宽度和厚度；分别为钢坯切面的宽度和厚度方向的微分单元；为单位时间变化量；T是温度分布，λ是导热系数；ρ是钢坯密度；c是等比热；q1、q2分别钢坯上、下表面的热流密度；q3、q4分别为钢坯左、右表面的热流密度；u1(t)、u2(t)分别为钢坯在加热炉内运行过程中的上、下表面的炉气温度；u3(t)为钢坯在加热炉内运行过程中的左、右表面的炉气温度；P1(t)、P2(t)分别为钢坯上、下表面的总括热吸收率；P3(t)为钢坯左、右表面的总括热吸收率(左、右表面的总括热吸收率相等)；T1(x,y,t)、T2(x,y,t)分别为钢坯上、下表面的计算温度；T3(x,y,t)、T4(x,y,t)分别为钢坯左、右表面的计算温度；σ为斯蒂芬—波尔茨曼常数；T0表示入炉时刻t＝0的钢坯初始温度分布值。
3.如权利要求2所述的加热炉总括热吸收率的辨识方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述热传导偏微分方程离散化得到离散方程为：
其中，将钢坯划分为多个离散的网格点，具体为将钢坯连续空间域和时间域离散为具有有限个所述网格点，所述网格点在钢坯上的空间位置坐标表示为(i，j),i∈[1,Ni],j∈[1,Nj]，Ni表示钢坯宽度方向上离散后的单元格数量，Nj表示钢坯厚度方向上离散后的单元格数量，t∈[0，Nt],Nt表示钢坯在炉内加热的总时间离散后得到的时刻数，所以离散以后的网格点对应的温度值为表示在第t时刻(i,j)对应的所述网格点温度；Δt为相邻的两个时刻的时间差，Δx为钢坯在宽度方向上，两个相邻的所述网格点的距离；Δy为钢坯在厚度方向上，两个相邻的所述网格点的距离；
对所述边界条件离散化处理得到所述离散边界方程：
其中，分别为计算钢坯上、下表面的温度时所产生的虚拟点，分别为计算钢坯左、右表面的温度时所产生的虚拟点。
4.如权利要求3所述的加热炉总括热吸收率的辨识方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
S41：混沌初始化，生成一个有f个粒子的种群，且每个粒子中都包括有n个元素；
S42：计算每个粒子的适应值fitness(I)，其中fitness(I)表示第I个粒子的适应值，求第I个粒子的适应值具体为：
首先，将第I个粒子中的前1/3的元素设置为所述P1(t)的初始解，第I个粒子中的中间的1/3的元素设置为所述P2(t)的初始解，第I个粒子中的最后的1/3的元素设置为所述P3(t)的初始解；
然后，将所述P1(t)的初始解中的元素依次代入所述离散边界方程中的P1(t)；
将所述P2(t)的初始...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。