基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统技术方案

本实用新型专利技术涉及一种基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统，其包括上位机、经验值数据模型、PLC控制系统、空燃比寻优调节器、空气流量调节模块PID‑01、煤气流量调节模块PID‑02；所述经验值数据模型创建于上位机的操作系统；所述PLC控制系统通过Profibus‑DP总线连接上位机；所述PLC控制系统电信号连接空气流量调节模块PID‑01和煤气流量调节模块PID‑02；所述PLC控制系统电信号连接空燃比寻优调节器；所述空气流量调节模块PID‑01、煤气流量调节模块PID‑02均电信号连接空燃比寻优调节器。本实用新型专利技术实现了热风炉煤气、空气控制回路的空燃比全自动调节优化运行，降低了煤气消耗，保证了热风炉整体运行工况的平稳性，同时也大大降低了运行人员的劳动强度，也明显延长了设备的使用寿命。

Fast optimization system of air fuel ratio of hot blast stove based on empirical value model

【技术实现步骤摘要】
基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统
本技术涉及热风炉燃烧控制
，尤其涉及一种基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统。
技术介绍
目前热风炉自动燃烧控制主要采用数学模型和人工智能两种方式。数学模型方式出现较早，现阶段仍是国外热风炉燃烧控制的主流方式，通过数学模型，保证热风炉产生的热量能够满足工艺要求，同时保证煤气的充分燃烧，减少能源的浪费，获得最大的经济效益。热风炉人工智能控制是近些年发展出来的新型控制方式，利用神经网络或者模糊控制，对各项参数进行智能优化，实现自动燃烧。但是，上述两种自动燃烧控制方式均存在一些缺陷：对于数学模型方式，理论上具有更大的优势。但是除了数学模型相当复杂外，还需设置高炉煤气成分分析仪器或者热值仪(针对混合煤气)，这些设备不仅昂贵，而且还需良好的维护和完善的基础自动化系统。因此，对于中小型高炉而言，数学模型方式成本过高，维护难度大。对于人工智能方式，神经网络控制有极强的自学习能力，但抗干扰能力较弱；模糊控制不需数学模型，且有较强的抗干扰能力，但模糊规则表及比例因子不可变，难以同时保证稳定拱顶温本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统，其特征在于：包括上位机、经验值数据模型、PLC控制系统、空燃比寻优调节器、空气流量调节模块PID-01、煤气流量调节模块PID-02；/n所述经验值数据模型创建于上位机的操作系统，且所述上位机分别采集热风炉的空气温度、空气压力、煤气温度、煤气压力、拱顶温度、尾气温度、装料比的参数输入经验值数据模型中，并输出的空燃比初始设定值；/n所述PLC控制系统通过Profibus-DP总线连接上位机；/n所述PLC控制系统电信号连接空气流量调节模块PID-01和煤气流量调节模块PID-02，分别对空气流量调节模块PID-01和煤气流量调节模块PID-02的...

【技术特征摘要】
1.一种基于经验值模型的热风炉空燃比快速寻优系统，其特征在于：包括上位机、经验值数据模型、PLC控制系统、空燃比寻优调节器、空气流量调节模块PID-01、煤气流量调节模块PID-02；
所述经验值数据模型创建于上位机的操作系统，且所述上位机分别采集热风炉的空气温度、空气压力、煤气温度、煤气压力、拱顶温度、尾气温度、装料比的参数输入经验值数据模型中，并输出的空燃比初始设定值；
所述PLC控制系统通过Profibus-DP总线连接上位机；
所述PLC控制系统电信号连接空气流量调节模块PID-01和煤气流量调节模块PID-02，分别对空气流量调节模块PID-01和煤气流量调节模块PID-02的调节阀门进行调节；
所述P...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文成，许丰，乔红立，王洪泽，孟可，余伟，
申请(专利权)人：济源国泰自动化信息技术有限公司，
类型：新型
国别省市：河南;41