治金加热炉预测模型及其自学习系统

【摘要】加热炉是钢铁生产过程中不可缺少的热工设备,它的功能是按生产节奏均匀加热钢坯,使钢坯表面温度及内部温度分布满足轧制要求。加热炉能耗占轧制工序的50%左右,占整个钢铁生产能耗的20%左右,直接影响钢铁工业的生产成本与能耗。加热炉的优化控制,能够保证产品质量、提高钢坯加热效率、降低钢铁工业成本以及节能降耗。加热炉温度预测模型是优化控制的关键技术,模型精度将直接影响加热炉优化控制效果。本文结合钢坯加热过程的特点以及加热炉温度预测模型存在的问题,提出了加热炉温度预测模型的建立与基于不完全信息的自学习方法,研究内容主要包括：(1)建立具有高精确性的加热炉温度预测模型。模型建立过程中,以热力学基本定律作为理论基础,充分考虑加热炉内钢坯热量的传递关系,分析钢坯温度在不同维度的分布规律,建立了钢坯加热过程的多维模型。(2)设计了基于不完全信息的加热炉自学习系统。由于对流、辐射传热机理复杂,模型的边界条件中包括一些不能通过理论推导准确获取的参数,为了降低这些参数的不精确性对模型精度的影响,应用基于模型灵敏度分析的自学习算法,对加热炉温度预测模型进行实时在线自学习。(3)基于C#与Oracle数据库工具,研发加热炉二级控制系统平台。加热炉二级控制系统平台,可以实现从钢坯进入加热炉到出炉的信息跟踪收集与处理、模型温度计算、出炉温度预测等功能。
【作者】臧鑫；
【导师】褚健；吕勇哉；
【作者基本信息】浙江大学，控制工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】加热炉；预测模型；边界条件；不完全信息；模型自学习；模型灵敏度；加热炉二级控制系统平台；

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