加热炉是热轧生产线上的重要设备,它担负着为轧机提供满足加热质量要求的钢坯的任务。同时它也是高能耗设备,对其节能降耗的控制一直是冶金自动化领域研究的重点。目前,在加热炉的优化控制策略方面还存在一些问题。第一是在实际生产过程中不能直接测量炉内钢坯的温度分布;第二是在炉温优化设定时的优化指标不合理;第三是由于加热过程的不确定因素较多,钢坯的加热质量不高。针对这些问题,以兆丰钢厂加热炉为研究对象研究了炉温优化设定的方法。首先,通过对钢坯加热过程的机理进行分析,与离散状态空间相结合建立用于在线控制的一维非稳态导热数学模型,并对其仿真,结果表明该模型能够反映钢坯加热的升温过程,这解决了不能直接测量钢坯内部温度分布的问题。其次,以最小化燃料消耗为目标函数,按钢坯出炉表面温度、断面温差、升温速度、以及每段炉温设定值的最大值制定约束条件,采用可变容差法对其寻优,优化钢坯升温曲线,结合炉温分布模型求解炉温的优化分布曲线。在确定炉温设定的优化指标时,忽略不太重要的指标,只保留最主要的指标,在不影响计算结果的准确性的前提下简化求解过程,提高计算速度。最后,充分考虑加热过程的不确定因素,提出用轧机电流验证钢坯的加热质量,并设计一个神经模糊控制器根据轧机电流的反馈信息在线对炉温的设定值进行动态补偿,实时优化钢坯的加热质量,提高轧机生产效率,降低整个热轧生产线的整体能耗。仿真结果表明该控制器能够对炉温的设定值进行补偿,提高钢坯的加热质量,达到节能降耗的生产目标。