热轧加热炉板坯温度自学习控制方法.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CN108687140A(43)申请公布日2018.10.23(21)申请号201810446635.2(22)申请日2018.05.11(71)申请人鞍钢股份有限公司地址114000辽宁省鞍山市铁西区环钢路1号(72)发明人赵明车志良赵勐谭学超(74)专利代理机构鞍山嘉讯科技专利事务所21224代理人张群(51)Int.Cl.B21B37/74(2006.01)G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称热轧加热炉板坯温度自学习控制方法(57)摘要本发明涉及热轧板坯加热温度控制技术领域，尤其涉及一种热轧加热炉板坯温度自学习控制方法。根据粗轧区域测得的两个粗轧机出口温度RDT,利用回归分析和计算轧机温降，反推板坯的出炉实际温度，再与板坯目标温度比较，实现板坯温度自学习，完成对加热炉二级控制模型参数的调整。本发明方法的应用不仅可以改善因为出炉温度无法准确测量造成的加热质量问题，还能优化加热炉自动燃烧模型，提高产品质量，降低燃料消耗。显著提高钢坯加热温度控制准确性，提升粗轧出口目标温度RDT指标。改善钢坯加热质量，提高成材率，减少封锁量和废品量。更重要的是实现节能降耗，通过学习调整加热炉模型可以减少加热炉多余能源浪费，经济效益可观。CN108687140ACN108687140A权利要求书1/2页1.热轧加热炉板坯温度自学习控制方法，其特征在于，根据粗轧区域测得的两个粗轧机出口温度RDT,利用回归分析和计算轧机温降，反推板坯的出炉实际温度，再与板坯目标温度比较，实现板坯温度自学习，完成对加热炉二级控制模型参数的调整，实现加热炉二级控制模型系统的优化，使加热炉燃烧模型更适合生产实际情况，提高板坯加热温度的控制准确性，具体包括如下步骤：(1)收集板坯生产实际数据，完成出炉板坯跟踪测量分析：统计汇总热轧生产线板坯温度数据，跟踪查看各个钢种层别的加热数据，找出多座加热炉粗轧出口温度与板坯出炉温度的对应关系；根据加热炉出炉后的温度实际情况，采用粗轧机仪表采集和人工测量相结合的方法，通过收集粗轧机入口板坯表面温度，并按钢种、轧制规格进行大量数据分析，分别回归分析得到加热炉出口到粗轧机R1板坯传送过程表面温度表达式，得到粗轧机R1入口到粗轧机R2出口温度表达式；推算板坯出炉实际温度，再与板坯目标温度比较，并且多座加热炉炉况存在偏差，确定偏差大小；加热炉出口到粗轧机R1板坯传送过程表面温度计算公式：θR1：板坯出炉到R1入口时刻表面温度℃θACT：板坯出加热炉时刻平均温度℃σ：斯蒂芬常数t：板坯出炉到R1入口时间间隔hCP：板坯比热kcal/kg℃γ：板坯比重kg/m3粗轧机R1入口到粗轧机R2出口温度计算公式：θR2：R1入口到R2出口时刻表面温度℃θR1：R1入口时刻表面温度℃σ：斯蒂芬常数t：板坯从R1入口到R2出口时间间隔hCP：板坯比热kcal/kg℃γ：板坯比重kg/m3；(2)以收集的数据结果为依据，确定板坯温度出炉自学习控制策略：通过板坯轧制过程表面温度测量分析，温度同粗轧出口对应钢种、规格工艺控制温度差作为基准温度，形成加热炉板坯出炉加热闭环控制回路，完成对现场加热炉二级控制模型自学习参数的初始值确定，实现对加热炉二级控制模型的调整；(3)完成程序修改：在自动燃烧控制模型中加入板坯温度自学习模块，调试程序并在线投入，实现加热炉出炉实际温度对加热炉模型动态修正功能，保证板坯出钢温度达标，粗轧出口RDT温度命中率提升，跟踪实际情况对板坯温度学习控制参数进行优化，对加热模型程2CN108687140A权利要求书2/2页序进行修改，对模型参数更改，来优化提高温度准确性；(4)收集加热模型投入学习功能后的数据，查看调整后效果：将调整前后数据进行对比，查看作用是否明显，判断是否需要继续调整。3CN108687140A说明书1/4页热轧加热炉板坯温度自学习控制方法技术领域[0001]本发明涉及热轧板坯加热温度控制技术领域，尤其涉及一种热轧加热炉板坯温度自学习控制方法。背景技术[0002]加热炉燃烧模型是加热炉过程控制系统的核心部分，是热轧加热炉自动化控制的重点所在。加热炉二级控制模型的准确性直接关系到钢坯加热质量的好坏，模型计算温度与板坯实际温度应在±12度温度差值范围，否则会影响钢坯加热质量，同时造成加热炉燃料消耗增加。随着热轧线产品开发、规格扩展和产量提升，提高产品质量的需求逐渐显现，在加热炉燃烧控制过程中，精确的炉温设定决定板坯加热质量。[0003]随着生产的不断扩展和品种钢的不断增加，加热模型的炉温控制存在的种种不完善逐渐表露出来。加热炉的模型温度控制不能满足生产现场的需求，严重影响产品质量，甚至造成了生产事故发生。另外随