一种智能热风炉优化控制系统及方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110205427A(43)申请公布日2019.09.06(21)申请号201910537759.6(22)申请日2019.06.20(71)申请人东北大学地址110169辽宁省沈阳市浑南区创新路195号(72)发明人刘晓志王一男杨英华(74)专利代理机构北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙)11613代理人韩国胜白鹤(51)Int.Cl.C21B9/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种智能热风炉优化控制系统及方法(57)摘要本发明属于冶金行业热风炉燃烧技术领域，尤其涉及一种智能热风炉优化控制系统及方法。该系统包括：剩余送风时间预测模块：用于基于第一LSTM网络，根据混风阀开度参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余送风时间；剩余燃烧时间预测模块：用于基于第二LSTM网络，根据煤气流量参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余燃烧时间；优化模块：用于根据获得的剩余送风时间和剩余燃烧时间，动态调整煤气流量；其中，预先选取混风阀开度、废气温度和煤气流量的历史数据，经BP算法训练获得第一LSTM网络和第二LSTM网络的结构参数。该系统基于LSTM网络，使得热风炉的燃烧与送风时间相匹配，提高高炉炼铁的生产效率。CN110205427ACN110205427A权利要求书1/2页1.一种智能热风炉优化控制系统，热风炉在燃烧过程中包括快速升温阶段、顶温稳定阶段和剩余燃烧时间调整阶段，将该系统应用于剩余燃烧时间调整阶段，其特征在于，该系统包括：剩余送风时间预测模块：用于基于第一LSTM网络，根据混风阀开度参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余送风时间；剩余燃烧时间预测模块：用于基于第二LSTM网络，根据煤气流量参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余燃烧时间；优化模块：用于根据获得的剩余送风时间和剩余燃烧时间，动态调整煤气流量；其中，预先选取混风阀开度、废气温度和煤气流量的历史数据，经BP算法训练获得第一LSTM网络和第二LSTM网络的结构参数。2.一种智能热风炉优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：A1、基于第一LSTM网络，根据混风阀开度参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余送风时间；A2、基于第二LSTM网络，根据煤气流量参数和废气温度参数，获得热风炉的剩余燃烧时间；A3、根据获得的剩余送风时间和剩余燃烧时间，动态调整煤气流量；其中，预先选取混风阀开度、废气温度和煤气流量的历史数据，经BP算法训练获得第一LSTM网络和第二LSTM网络的结构参数。3.根据权利要求2所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，在所述步骤A1中，周期间隔获取混风阀开度参数和废气温度参数，所述间隔的时间为1-2s；在所述步骤A2中，周期间隔获取煤气流量参数和废气温度参数，所述间隔的时间为1-2s。4.根据权利要求2所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，在所述步骤A3中，当剩余燃烧时间和剩余送风时间的差值的绝对值小于120s，不调整煤气流量；当剩余燃烧时间和剩余送风时间的差值的绝对值大于等于120s，调整煤气流量。5.根据权利要求4所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，当剩余燃烧时间和剩余送风时间的差值的绝对值大于等于120s，调整煤气流量，包括：当剩余送风时间大于剩余燃烧时间，减小当前煤气流量的5％；当剩余送风时间小于剩余燃烧时间，增大当前煤气流量的5％。6.根据权利要求2所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，在所述步骤A3中，动态调整煤气流量的间隔时间为20-40s。7.根据权利要求2所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，所述第一LSTM网络和第二LSTM网络均包括输入层和全连接层；将获取的混风阀开度参数和废气温度参数输入第一LSTM网络的输入层，第一LSTM网络的全连接层输出剩余送风时间；将获取的煤气流量参数和废气温度参数输入第二LSTM网络的输入层，第二LSTM网络的全连接层输出剩余燃烧时间；2CN110205427A权利要求书2/2页8.根据权利要求7所述的智能热风炉优化控制方法，其特征在于，分别向第一LSTM网络和第二LSTM网络的全连接层引入dropout的优化方法。3CN110205427A说明书1/5页一种智能热风炉优化控制系统及方法技术领域[0001]本发明属于冶金行业热风炉燃烧技术领域，尤其涉及一种智能热风炉优化控制系统及方法。背景技术[0002]钢铁号称工业的粮食，是人类使用最多的金属材料，其强度高，机械性能好，资源丰富，成本低，适合于大规模生产，在社会生产生活的各个领域都有着广泛的应用，是不可或缺的战略性基础工业品，在国民经济发展占有重要地位。[0003]热风炉是高炉高风温的载体，按照“蓄热”原理工作把鼓风加热到要求的温度