中厚板加热炉人工智能控制系统的应用研究

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1、工业炉窑热工 4 Iron 2. An Shan David Metallurgical Science Reheating furnace; Artificial intelligence; Energy saving 1 前言 中厚板加热炉煤气单耗占总综合能耗的 60 70%，开发和应用先进的加热炉节能技术具有重大 意义。 这条厚板线是一条年生产能力 120 万吨的现 代化厚板生产线。2003 年，引进国外先进轧机、 矫直设备进行产品工艺升级改造，以生产桥梁、 舰船等高级别中厚板材为主。 为了提高产品质量，节能减排，降低氧化烧 损，扩展加热过程信息贮存、统计、分析、可追 溯性等管理功能，实

2、现加热工艺标准化、最优化， 自 2007 年新增一套二级计算机加热过程人工智能 控制模型，用于实现从装料、加热、出料、轧制 整个生产过程全系统工艺状况最优，获得最大的 经济效益。 2 影响加热质量与能耗的主要因素 （1）被加热板坯品种、产品多样化，特殊钢、 高强度钢增多，要求炉子温度制度大幅度频繁迅 速而严格的变化，以往那种稳定的温度制度无法 适应产品质量的提高。 （2）轧制生产节奏波动，当炉温一定时，板 坯在炉时间长短决定钢坯温度高低。 （3）冷热坯料混装，不能及时精确地跟踪入 炉钢温变化、调节炉子各段供热负荷。 （4）人工感知现场工况变化，手动经验操作 （包括人工设定值，炉温的闭环控制）本

3、身粗糙， 加之受着人为因素的影响，一人一个操作法，四 班操作难以统一执行标准的热工制度。 （5）煤气的热值、压力两个参数难以稳定保 证；因传统的煤气热值在线检测数据严重滞后、 全国能源与热工 2008 学术年会 5 空燃比例系数不能在线实时跟踪调节；加之，传 统的炉温闭环调节滞后，造成炉温、钢温波动。 （6）热工工艺可追溯性差，不利于热工制度 的改进和优化。 （7）产品开发适应性低，使产品开发难度加 大。 （8）没有利用统计分析模型，不利于加热炉 的管理。 上述因素不仅影响炉内钢温精准、均匀的控 制，而且浪费大量的能源，增加废气排放量。 3 人工智能控制系统的设计思想 所谓智能控制，就是人工智

4、能技术与自动控 制技术结合。智能控制是仿人控制，即将人的知 识、经验，融合于自动控制之中，从而解决常规 控制无法解决的难题。加热炉智能控制也是如此， 尽管加热炉自动化系统投入率很低，然而生产照 样进行，人工操作也能完成，说明操作人员脑子 里有加热炉控制模型，但这些模型更多的是经验 知识性模型。实践表明，借助计算机采用人工智 能技术归纳和描述这些知识模型，对于解决纯数 学模型（机理模型、统计模型）难以解决的控制 果然奏效，但完全用该方法解决复杂的加热生产 过程最佳状态的计算确定问题，如钢坯冷热混装、 煤气热值波动影响各炉段供应最佳燃料量确定问 题等也有一定的局限性，甚至是不可能的。 为了解决这一

5、问题，本系统采用人工智能专 家系统知识规则与数值计算相结合的方法建立加 热过程优化实时主控模型、数据库和设计若干个 辅助数学模型。即：基于传感器的在线实时最佳 燃烧、供热、轧制节奏、钢坯开轧温度、待轧、 待温、冷热坯料混装、燃气热值波动、空燃比例 以及炉膛压力、空煤气总管压力、换热器高温保 护等辅助动态优化控制数学模型。在稳定生产时， 根据适于轧制要求的钢坯热含值、钢坯在炉时间、 经历各段的时间、钢坯尺寸，离线计算、分配钢 坯经历各段应该供给的热焓值（俗称基准热值） ， 据此来确定各段的温度（热量）设定值；在不稳 定生产时（待轧、节奏变化等） ，根据在线实时检 测计算出钢坯在各炉段经历时间的递

6、增值，依次 对应递减各炉段温度设定值（热量设定值） ，从而 确保钢坯出炉时达到适于轧制规定的热焓值。 4 系统的模型组成 运用数模计算、专家系统与智能推理判断优 化相结合的方法，自动产生各段炉温供热负荷（燃 料量）设定值。即建立了加热过程在线优化控制 系统，该系统实现了加热炉加热过程在线优化控 制，它包括以下十个动态优化辅助数学模型： 1）钢坯位置跟踪模块 钢坯位置跟踪模块根据加热炉步进梁/推钢和 装出料信号，并由操作工人输入钢坯钢种、坯料 尺寸信息，在线跟踪炉内区域钢坯运动信息和在 炉时间，在上位机显示跟踪画面。 2）入炉温度跟踪模块： 入炉温度跟踪模块根据检测入炉钢坯温度（若 为连铸坯，则

7、分别引入辊道输送过程模型、保温 过程数学模型、下线冷却过程数学模型）计算入 炉板坯热焓，调整各段的供热负荷。 3）煤气热值变化调节模块 实时检测煤气热值变化，在线修正各段的煤气 流量，维持各段供热平衡。 4）空燃比例调节模块 实时采集炉温、残氧含量、空燃比例信号， 在线学习最优热效率曲面，动态寻优最佳空燃比。 5）节奏变化模块 轧制节奏变化模块根据步进梁运动或开启炉门 信号（对线材加热炉可根据红外测温传感器）计 算轧制节奏，根据轧制节奏的快慢，调整各段的 供热负荷。 6）开轧温度反馈控制模块 开轧温度反馈控制模块根据红外测温传感器测 量出钢温度是否达到轧制工艺要求的期望值，并 以此为反馈修正补

8、偿控制系统因环境变量变化等 原因产生的误差。 7）燃烧控制模块 根据各控制模块计算得出的参数，引入直线插 补法，得出各段燃料量供应的最终设定值，实时 修正。 8）智能模型优化模块 随着加热炉在生产过程中仪表设备、加热炉炉 体等硬件条件逐渐的变化，原有固化的各工况下 的过程参数将不能满足生产工艺的要求。根据统 计分析数据库中记录的现场生产数据，包括：按 钢种和规格记录的单耗、平均开轧温度、平均烟 气残氧含量等指标对控制系统原有的过程参数进 行优化。在优化过程中采用小步长试探以及状态 工业炉窑热工 6 转移的方法逐步逼进最佳控制状态，以期得到最 低的单耗、最优的开轧温度和合理的烟气残氧含 量。结果

9、经工艺工程师确认后，更新专家数据库。 9）统计分析模块 系统实现按批和按班、小时统计的功能。按 班、小时统计主要是统计一班的经济指标，比如 单耗、作业率等；按批统计主要是统计这一批钢 的热工指标，如残氧含量、开轧温度、平均燃料 流量等。 10）PLC 控制系统与上位 HMI 监控系统的网 络通讯模块 通过 PLC 控制系统与上位 HMI 监控系统的网 络通讯模块实现生产、计划数据的共享。 5 人工智能控制系统的应用 本套二级计算机加热过程智能控制模型的设 计指导思想密切结合了本厂实际工况条件，按照 “成熟、可靠、先进、实用，有利于增加产量，节 能降耗、产品质量控制和安全生产”的原则，除必 须新

10、增改进的设备和技术外，仪表、计算机、阀 门均立足于利用现有设备，节省了工程投资。 本项目具体改造内容如下： 5.1 制定合理的加热制度 通过离线数学模型计算不同的钢种、坯料尺 寸（长、宽、厚）在正常生产时（机时产量和入 炉温度一定）所需供热负荷，建立相应的供热制 度，同一钢种，相近的坯料尺寸归为一种供热制 度。在排定装钢计划时，应遵守同一钢种、相近 坯料尺寸排在一起的原则。在调试和实际生产过 程中在线修正离线计算结果，以满足实际生产。 供热负荷根据煤气热值，用煤气流量表征， 炉膛温度作为辅助测量元件，参与炉膛温度上下 限保护。 5.2 完善跟踪检测手段 1）新增入炉温度红外测温计，二级模型实现

11、 入炉温度跟踪功能。 2）引入板坯开轧温度检测信号，参与二级模 型反馈控制。 3）引入烟道残氧分析仪，参与空燃比例调节。 4）新增煤气定氧燃烧热值监控设备，检测 煤气热值变化，实时调节空燃比例和煤气流量。 5）在板坯入炉温度、尺寸、在炉位置、开轧 温度跟踪的基础上，增加板坯在炉时间跟踪功能。 5.3 完善统计分析功能 增加统计分析功能，系统按批和按班、小时 记录炉号、批号、钢号、钢种、规格、出钢温度、 产量、单耗、残氧含量、热装率等；可按月、天、 小时、班次统计查询。 5.4 实现自动烧钢 在目前燃烧控制系统（一级控制）的基础上， 增加加热过程智能控制（二级模型控制） 。系统自 动跟踪机时产量

12、、加热钢种、尺寸、坯料入炉温 度、待（停）轧时间、开轧温度等工艺条件变化， 调整各段供热负荷，使钢坯从热装热送、加热、 到轧制整个生产过程达到最优，提高加热质量、 降低能耗和氧化烧损。 6 项目效果 单耗效果：本次系统是 2007 年 12 月开始投 入使用，至今已 3 个月。对其单耗效果按两种方 式评价如下： 6.1 2#炉煤气单耗同上年同期比较： 图 1 2加热炉煤气单耗对比图 图 2 2加热炉单耗对比图 全国能源与热工 2008 学术年会 7 图 3 加热炉单耗同上年比较图 6.2 加热炉（两台加热炉）煤气单耗同上年同期比 较 由于实时热值的引入，理论上同样对 1#加热 炉空煤配比具有指

13、导作用，对两台加热炉的降耗 具有意义。计算如下： 6.3 烧损率 系统投入前后(06.12- 07.0207.12- 08.02)对 比：氧化烧损率降幅（1.038- 0.999）/1.038 3.713 统计数据小结 考虑到统计误差、品种结构，及管理因素等 对效果的影响，较系统投入前，单耗降幅大于 3， 烧损降幅大于 2.5。 图 4 系统投入前后比较图 7 结论 （1）实践表明，人工智能控制系统对于中厚 板厂提高产品质量、实现加热炉标准化管理水平 以及节能减排具有重要的意义及作用。 （2）人工智能控制系统对鞍钢厚板 1#加热炉 节能降耗同样具有指导意义。 （上接11页） 图2（a）、（b）

14、、（c）、（d）给出了净现 值法的评价结果。由图2中（a）、（d）可以看出， 随着蓄热室断面积和蓄热室蓄热体高度的增加， 净现值逐渐减少，相同蓄热室断面积和蓄热室高 度，净现值随着格孔直径的增大而减少，投资回 收期法分析的情况基本吻合，投资回收期增加， 净现值减少。由图2中（a）、（d）可以看出，蓄 热体的活面积和蓄热体的体积是相互关联的，蓄 热体的体积增加，蓄热体的活面积就减少，净现 值随着蓄热体活面积的增加而减少，相同蓄热体 体积时，净现值随着蓄热体孔直径的减少而减少。 图3（a）、（b）、（c）、（d）给出了内部收益 率法的评价结果。由图3中（a）、（d）可以看出， 随着蓄热面积和蓄热体

15、体积的增大，内部受益率 逐渐减少，在相同的蓄热室断面积和蓄热室高度 时，内部受益率随着蓄热体孔直径的增大而增加， 与上述两种分析方法得到的结论一致；并且通过 计算，内部收益率略高于2005年我国冶金企业内 部收益率，说明此投资方案具有一定的可行性。 6 结论 采用动态投资回收期法、净现值和内部受益 率这三个经济效益指标对热风炉的投资进行了热 经济学分析。分析结果表明，热风炉的蓄热面积 和蓄热体体积是决定热风炉性能的只要指标，决 定热风炉的结构，对热风炉的投资有明显的影响， 为保证热风炉取得良好的经济效益，必须选择合 适的蓄热体体积，再确定蓄热室断面积和蓄热室 的高度，使动态回收期最短，净现值最大，内部 收益率最高。综合运用以上三种方法，可以全面 正确的评价热风炉的投资效益。 参考文献 1 张润霞,肖继昌. 企业热平衡与节能技术M.石油工业出 版社,北京.1993. 2 吴应双,李友荣. 余热回收换热器性能的火用经济分析 和优化J.冶金能源,1996,6. 3 财政部会计资格评价中心编. 财务管理M.北京:中国财 政经济出版社,2005.