[发明专利]加热炉燃料量决策系统及其决策方法

说明书

技术领域

本发明涉及加热炉优化控制技术领域，特别涉及基于钢坯优化加热曲线的加热炉燃料量决策方法。

背景技术

加热炉是热轧生产中的重要设备，也是热轧产线耗能较大的设备之一，随着能源供应短缺与能源需求增长、过量的资源能源消耗量与有限的资源环境承载力的矛盾的突出，加之热轧产品和工艺装备的快速升级、高附加值钢板对加热炉加热工艺要求的不断提高，使加热炉面临节能降耗及提高自身控制水平的严峻挑战。

相关领域技术人员，针对上述问题进行了大量的研究工作，尤其在加热炉优化控制数学模型开发方面，最典型的主要有两种：一是，基于数据挖掘及统计理论开发的加热炉炉温设定值优化模型，其主要包括数据采集与数据挖掘分析两个模块。数据处理主要完成实时数据采集获取加热炉当前温热制度，然后通过数据挖掘分析模块将采集的生产数据处理成分析样本并按照一定的规则存储于数据库中，生产时从数据库中获取加热炉当前状态的最优炉温设定值；二是，基于热工专业理论开发的加热炉炉温决策数学模型及加热炉内钢坯温度预测数学模型。

前者撇开了热工专业理论，样本的优劣直接影响炉温决策及钢温预报，从而影响加热炉控制效果，其用于指导实际生产显然无法合理实现加热炉最优控制及节能降耗宗旨；后者更注重加热炉炉温决策及钢温预报，其主要是通过基于热工专业理论建立的加热炉二级核心数学模型进行最优炉温设定值的计算作为决策炉温，并将其下发至一级，再由一级根据该决策炉温与加热炉内热电偶的检测炉温之间偏差的大小逐步进行燃料量的调节，直至这种偏差满足控制精度为止，这种调节近似于“收敛”的过程，显然这种炉温的决策只是实现加热炉优化控制的间接方法，鉴于加热炉“大滞后、大热惯性”的特点，这种决策并不会最大程度实现加热炉的节能降耗。

发明内容

本发明所解决的技术问题是针对上述问题提供一种基于钢坯优化加热曲线的加热炉燃料量决策方法，该方法通过加热炉二级核心数学模型直接计算加热炉燃料量决策值，并直接下发至执行机构，避免了以往一级控制系统通过二级控制系统下发的决策炉温与加热炉内热电偶检测炉温的偏差不断调节燃料量的“收敛”过程，利于实现加热炉节能降耗及最优控制。

本发明解决所述技术问题主要采取如下技术方案：加热炉燃料量决策系统，包括：计算参数初始化模块，用于对决策计算参数的初始化；优化加热曲线生成模块，用于对每块钢坯计算生成其优化加热曲线；控制方程求解模块，用于计算获得钢坯平均温度及表面温度；钢坯位置跟踪模块，用于预报钢坯当前位置；燃料量决策模块，用于计算获得燃料量决策值；上述各模块依次相连。

所述的系统，控制方程求解模块包括：能量平衡方程及炉墙导热方程求解子模块，用于获得炉气温度场及炉墙温度场；钢坯导热方程求解子模块，用于获得钢坯温度场；这两个子模块依次相连。

所述的系统，钢坯位置跟踪模块和燃料量决策模块之间还依次接有目标钢温计算模块和燃料量决策系数计算模块，目标钢温计算模块用于计算相应的钢坯目标平均温度和表面温度，燃料量决策系数计算模块用于计算燃料量决策值所需要的决策系数。

加热炉燃料量决策方法，依次包括以下步骤：

S1）通过计算参数初始化模块对钢坯信息和加热炉信息进行初始化，并将计时器初始化为零；

S2）调用优化加热曲线生成模块，对每块钢坯计算生成其优化加热曲线，即计算生成包含M个元素的钢坯位置数组POS[M]，及与其对应的包含M×N个元素的钢坯节点温度数组TEMP[M,N]；M为按加热炉炉长方向划分的位置数目，N为钢坯厚度方向的节点数目；

S3）调用控制方程求解模块，根据当前燃料量Q_fuel得到新的炉内温度场及钢坯温度场；

S4）调用钢坯位置跟踪模块，计算钢坯当前位置POS_NOW，然后利用优化加热曲线模块生成的钢坯优化加热曲线计算钢坯当前位置所对应的目标平均温度t_ave，aim及目标表面温度t_suf，aim；

S5）令燃料量Q_fuel＝Q_fuel+ζ，ζ为一个大于零的小量，控制方程求解模块按照步骤S3相同的计算方法获得燃料量为Q_fuel+ζ时的炉内温度场及钢坯温度场；

S6）调用燃料量决策模块，根据步骤S3、S4、S5计算获得的数据计算获得本决策周期的燃料量决策值。