【摘 要】
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加热炉是轧制过程中重要的耗能设施,在钢坯加热质量满足要求的情况下,精确控制炉温、改善燃料利用率、减少废气的排放已成为当前主要的研讨课题。目前在实现加热炉控制上仍存在许多问题:钢坯温度的测量困难,加热质量无法确保,且易出现过度燃烧现象;加热炉燃料利用率较低,不能通过热值的变动准确调整对应的流量。因此加热炉优化燃烧控制的研究对轧钢行业的发展十分重要。在某钢厂连续式加热炉为研究背景的基础上,确立了基于双
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加热炉是轧制过程中重要的耗能设施,在钢坯加热质量满足要求的情况下,精确控制炉温、改善燃料利用率、减少废气的排放已成为当前主要的研讨课题。目前在实现加热炉控制上仍存在许多问题:钢坯温度的测量困难,加热质量无法确保,且易出现过度燃烧现象;加热炉燃料利用率较低,不能通过热值的变动准确调整对应的流量。因此加热炉优化燃烧控制的研究对轧钢行业的发展十分重要。在某钢厂连续式加热炉为研究背景的基础上,确立了基于双交叉限幅燃烧控制的炉温流量串级双闭环控制系统。使用线上收集到的数据,确立了预测钢坯出炉温度的模型,同时以此模型为基础,使用算法优化炉膛温度设定值。通过将炉温设定值优化应用到加热炉炉温控制系统,达到加热炉优化燃烧控制的目的,同时提高钢坯的加热效率。经过MATLAB仿真出的结果与采集的数据比较,得到较为符合的钢坯温度预测模型以及炉膛温度的优化设定模型。加热炉燃烧控制系统中,对双交叉限幅控制进行了改良,经过仿真得出,改进后的系统响应速度加快。钢坯出炉温度预测建模,通过BP（Back Propagation）神经网络建立,又采用了蚁群算法优化其网络结构,构建出新型的BP神经网络结构,经过对两种网络模型仿真得出,改进的BP神经网络模型准确度要优于原BP神经网络,于是,采用蚁群算法优化的BP神经网络模型预测钢坯出炉温度。炉温的设定值优化,采用了人工蜂群算法和遗传算法进行寻优,仿真后得出,使用人工蜂群算法优化后的炉温设定值,比实际值和遗传算法优化后的温度值均低,而且,相对较低的设定值更能优化加热炉的燃烧控制,故选取人工蜂群算法优化炉温设定值。图32幅;表5个;参56篇。
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