加热炉是轧钢生产线上的重要设备之一,合理控制炉内钢坯温度分布可以提高产品质量、降低加热炉燃料的消耗。而在实际的工业生产中,炉内钢坯温度的检测是一类典型的工业过程质量参数难测量问题。改善钢坯加热质量并降低加热炉能耗最有效的方法是采用先进的建模和控制技术,建立钢坯温度预报数学模型对炉内钢坯温度实施软测量,进而通过数学模型建立最佳的炉温制度,对钢坯在炉内的升温过程实施最优化控制。本文以蓄热式加热炉为研究背景,首先基于加热炉传热机理建立了钢坯温度预报数学模型,然后重点讨论了模型的离散求解方法,并对比分析了模型显式差分和C-N差分求解的优缺点。模型求解过程中进行了变物性处理,即考虑了钢坯热物性参数随钢坯温度的变化规律,进一步提高了模型的预报精度。炉膛总括热吸收率对于保证模型计算的准确性至关重要,为了克服总括热吸收率的时变性,提高模型对炉内工况变化的自适应能力,本文引入了粗轧机组出口钢坯实测温度,利用模糊推理方法对稳态工况下的总括热吸收率进行了在线补偿修正,补偿后模型计算结果更加准确。最后,在所建立的钢温预报模型基础上,进一步探讨了蓄热式加热炉炉温优化设定方法。首先根据加热炉生产目标的要求,建立了炉温优化目标函数,然后利用遗传算法进行寻优计算,获得加热炉稳态最优炉温设定值和钢坯理想加热曲线,最后利用段末温度控制法对稳态炉温设定值作动态补偿修正,从而保证了炉内工况变化时钢坯实际升温过程的最优化,即实现了加热炉炉温动态优化设定。仿真结果表明,本文建立的钢坯温度预报模型能够比较准确地计算出炉内钢坯温度分布,经过总括热吸收率在线补偿修正后钢坯出炉温度计算误差基本控制在±10℃范围内,能够满足工艺要求。经过炉温优化设定后,在保证轧制工艺正常进行的前提下,钢坯的加热质量得到了改善,并且最大限度的降低了加热炉能耗,从而验证了炉温优化设定方法的有效性。