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鞍鋼步進式加熱爐智能控制系統的開發與應用畢業論文-資料下載頁

2026-06-10 19:23本頁面

　　

【正文】智能推理排定各優化模塊的調控參數、調控時間、調控力度和優先級，運算結果發送至在線實時主控模塊。模型數據倉庫軋制計劃模型數據庫專家數據庫鋼坯爐內位置跟蹤爐溫動態設定模塊待軋及事故處理模塊開軋溫度反饋控制模塊爐膛壓力調節模塊軋制節奏調節模塊入爐溫度跟蹤調節模塊空燃比例調節模塊在線實時主控模塊智能推理機統計分析庫模型數據庫優化模塊圖1 加熱爐控制系統結構圖 Computer control system of reheating furnace5．效果評價（1）降低加熱爐能耗 200312－%，按年加熱鋼坯70萬噸計算。（2）降低氧化燒損經測試，%，按能加熱鋼坯70萬噸計算，年節約原料1400噸，鋼坯與氧化鐵皮的差價為1900元/噸，年節約原料費用266萬元。（3）降低專用鋼脫炭層經測試，專用鋼脫炭層較該系統投入前平均降低40％。（4）減小了鋼坯通條溫差系統投入前平均通條溫差為80~100℃,系統投入后平均通條溫差30~60℃（這與我廠加熱爐的爐形結構有關）6．結束語（1）該系統實現了按軋制作業計劃自動監控整個生產加熱過程，執行合理的熱工制度，解決了四班加熱操作不統一的問題，穩定了加熱工藝，提高了加熱質量。（2）通過監測煤氣熱值變化及殘氧含量變化，實現最佳空燃配比，提高了燃燒效率同時減少了煙氣對環境的污染問題。（3）實時控制與預測控制的智能化判斷和計算，杜絕了因加熱造成停軋待軋。（4）綜合考慮了軋制節奏變化、開軋溫度變化，燃料熱值變化、爐壓變化、冷熱長短坯混裝、待軋、停軋引起的爐溫、爐況的波動，保證了軋線狀況的順行，延長了加熱爐的使用壽命。（5）相關參數繪制歷史趨勢；并具有按班、批、小時統計、查詢功能，完善了統計分析功能，實現了生產過程的可追溯性。（6）該系統合理利用加熱爐入爐溫度資源，減少了無償的浪費及資源的消耗，使鋼坯熱送的效益充分得到發揮。（7）實現了與管理網的遠程監控和資源共享。參考文獻【1】 . 馬科夫斯基著，高家銳譯，《加熱爐控制算法》，冶金工業出版社 1985【2】石純一、黃昌寧著，《人工智能原理》，清華大學出版社 1993【3】施妙根、顧麗珍著，《科學和工程計算基礎》，清華大學出版社 1999【4】楊曄、寶鋼熱軋廠步進式加熱爐計算機過程控制與優化，冶金能源【5】吳彬、陳海耿等，連續加熱爐三元在線控制數學模型，工業爐 (1)【6】李義科、任雁秋等，加熱爐計算機控制系統的研究與開發（I），包頭鋼鐵學院學報董偉、加熱爐熱過程動態操作數學模型，工程物理學報，【7】

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