自校正控制炉温的研究

本文提出自校正控制炉温的硬件配置、软件及实验等问题,其中包括如何结合实际解决数据采集、参数估计、模型化及自校正实时控制等一系列软件开发的新问题.通过多次现场实验结果表明,自校正控温效果优于 PID,特别是自校正控制易于用微机实现,具有推广应用价值.     

加热炉PLC集散控制系统的研制与应用

介绍了连续推钢式加热炉控制的整体设计思想和实现方法，钢坯温度及轧制节奏的检测手段和控制算法。     

夫兰克-赫兹实验加热炉温控装置的改进

对夫兰克－赫兹实验加热炉温度控制部分作了改进，提高仪器的测量精度。     

连续加热炉运行状态非线性融合分析

利用加热炉测控系统取得的实时测量数据和炉内钢坯温度预报模型，通过网络信息融合方法，对连续加热炉的运行工况进行综合分析，其分析结果对在优化加热炉运行参数具有重要参考作用，此分析方法对类似的设备和生产线有较普遍的参考价值。     

蓄热式加热炉点火控制系统

针对硅钢退火工序中传统加热工艺的能源利用率低、污染程度高、组网复杂、监测灵活性差等问题,在充分研究蓄热式加热炉及配套的点火控制器工作原理的基础上,设计了一套可以远程监测和管理的点火控制系统。利用PT100温度传感器采集烟道温度数据,单片机C8051F060作为数据处理核心,将多台点火控制器与上位机进行组网通信,通过数码管和按键进行人机交互,配合温度检测和煤气阀门控制电路,实现控制烧嘴合理运行。结果表明,各个点火控制器能够实时与上位机通讯,吹扫、交替点火、正常燃烧等步骤能够正常进行,减少了报警状态下的人工干预,降低了劳动强度。本系统成本较低,可拓展性强,易于安装和维护,已经投入实际生产中,并取得良好的效果。     

模糊控制技术应用探究

根据某工业现场中加热炉的理想特性,结合锅炉实际运行及控制状态,模拟现场在不同工况下的人工操作过程,将模糊控制技术应用在加热炉的控制使用之中,实践应用的效果证明这是一种比较理想的控制方式.     

一种间歇式轧钢加热炉温度场的研究

钢坯由加热炉加热至轧制所需温度,加热过程中炉内的温度分布对最终钢材质量起决定性作用.以间歇式天然气轧钢加热炉为例,采用CFD(计算流体力学)方法分析加热炉内以及被加热钢坯内瞬态的三维温度场分布,用Fluent软件模拟了多种操作条件下的炉内温度分布,为提高加热炉工作效率提供了理论依据.模拟过程中考虑了更换钢坯时炉门开启引入的热损失.模拟结果可用来优化操作参数和提高出钢质量.     

基于数据特征的加热炉钢温预报模型

针对加热炉工业过程具有复杂、非线性、时滞性的特点和钢坯出炉温度预报问题,提出了一种基于数据特征的改进主元回归(PCR)加热炉钢温预报模型的建立方法.首先通过对原始数据进行同步化处理来解决各数据变量间存在的时间滞后问题;然后提取生产过程中各批次钢坯的统计特征和熵特征,并依据一定顺序将这些特征排列组合,构造等长的数据特征向量;最后通过PCR方法建立过程变量的数据特征和钢坯出炉温度之间的回归预报模型.本文以某钢厂加热炉工业过程为背景进行实验仿真,采用实际生产数据求取建模参数,并对钢坯出炉温度预报进行了测试.实验的校验与误差分析表明,该方法在预测钢坯出炉温度方面具有更好的性能,且预测误差满足工业应用的精度要求.     

组态王在加热炉燃烧过程控制系统中的应用

本文介绍了组态王组态软件的功能、特点以及它在加热炉过程检测及燃烧控制系统中的应用。     

唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

根据唐钢1700生产线加热炉的实际生产数据,提出了三种神经网络的钢温预测建模方法,即分别采用BP神经网络、RBF神经网络、RBF-BP组合神经网络建立了钢坯出炉温度的神经网络预测模型,并利用MATLAB软件分别对三种模型进行了仿真。研究表明,RBF神经网络模型相比较BP有较快的学习速度,但是识别精度稍低。而RBF-BP网络模型结合了二者优点,并具有更好的泛化能力,识别精度更高。