感应加热技术具有涡流升温快、高效和无污染等特点,已逐步成为工业领域的常规加热手段。钢管感应加热涂覆工艺涉及温度控制问题,其感应加热过程具有非线性、多变量、时滞性和强耦合性,因此需要一种高效可行的建模方法用于预测和控制。本文的主要研究内容如下:(1)钢管感应加热三维有限元建模与分析。针对目前钢管感应加热三维有限元数值仿真分析中运算时间长的问题,对钢管的运动方式提出了一种改进思路。首先,依照改进思路将钢坯的运动转化为移动载荷来实现线圈与钢坯相对运动,改进的运动方式较传统的线圈网格法具有速度快以及精度高的特点;其次,利用改进的运动方式并结合传统的有限元法进行三维温度场建模;最后,采用改进的三维有限元模型对现场工况进行实例模拟,分析了钢管感应加热过程中的温度场分布及变化规律,并对比实测数据,该方法具有较快的模拟速度和精度。(2)钢管感应加热温度预测模型的建立与验证。针对现场工况中的温度预测问题,建立了基于热力学方程的钢管温度预测模型,并将其应用于两种不同长度的钢管涂覆工艺感应加热实例中。使用FEM算法中的网格划分经验将钢管分解为若干个小段,对每一小段钢管进行温度场热力学分析,并重新组合成微分方程组,得到钢管的温度预测模型。通过对该实例的分析,验证了模型的合理性,并发现了在钢管头部位置具有一定的误差。(3)钢管感应加热温度预测模型的整定与应用。针对上一章的模型中钢管头部存在较大偏差的问题以及实际工况中的人工经验法带来的温度偏差的问题,首先对预测模型从机理分析出发,发现可以从功率转换系数、初始温度系数矩阵和钢管占空比三方面进行模型整定,利用遗传算法对其进行整定,从结果分析来看,整定后的模型具有较高的精度和更强的适用性,可运用于实际控制当中。针对温度偏差问题,运用遗传算法的自适应性特点不断调整功率控制曲线以使目标温度达到工艺要求。