人工智能-深度学习-蓄热步进式加热炉控制系统的设计与实现.pdf

在现代工业生产中，加热炉作为关键的热处理设备，其运行效率和能耗直接影响到整个生产线的成本和产出质量。尤其是在钢铁行业中，加热炉更是生产流程的核心环节之一。宁夏电投钢铁有限公司在技术升级与节能改造的大背景下，针对其蓄热步进式加热炉进行了一系列的技术改造。本文即针对此改造项目，详细探讨了蓄热步进式加热炉控制系统的重新设计与实现过程，并通过深度学习与人工智能技术，提出了一套全新的智能控制策略。 文章首先剖析了现有加热炉存在的问题，这些问题主要集中在炉温控制不精准、能源消耗大以及钢坯加热质量波动等方面。这些问题的根源在于加热炉的控制系统操作复杂、人工干预过多以及缺乏有效的自动化调节机制。为了实现加热炉的稳定运行和节能减排目标，论文提出了一套结合人工智能技术的深度学习控制系统。 通过对煤气热值、烟气含氧量与空燃比、以及炉温变化与煤气流量之间关系的深入分析，本文提出了一套创新的燃烧控制策略。在这一策略中，模糊PID控制、改进型双交叉限幅控制以及专家控制策略被提出并加以详细讨论。这些策略被用于调节煤气与空气流量以及炉压，以确保在提高生产效率的同时降低能耗。 特别是模糊PID控制，它通过模糊逻辑处理和PID控制相结合的方式，有效地解决了传统PID控制在加热炉复杂工况下的局限性。改进型双交叉限幅控制则是对传统双交叉限幅策略的进一步完善，通过优化煤气和空气两个回路的限幅设定和控制过程，保证了空气和煤气的相互跟随，提高了系统的响应速度和稳定性。 在专家控制策略的实施中，文章强调了基于知识和经验的智能控制方法的重要性。通过对加热炉运行中的各种参数进行实时监测和分析，结合专家知识，控制系统能够实时调整燃烧策略，以确保最优的炉温控制和节能效果。 为了保障系统的运行稳定性和控制策略的高效性，本文还分析了加热炉生产过程参数，并选择了PLC系统进行控制。PLC系统的灵活性和程序的在线可调性，使得加热炉控制系统能够快速适应不同的生产需求，尤其满足了82B钢坯加热的特殊要求。 在加热炉燃烧过程的优化模型设计中，作者采用了VC++语言进行模块化程序设计，并利用OPC技术实现了应用程序与组态软件之间的通信。通过这种设计，不仅保证了控制系统的高效和稳定，还确保了系统的可扩展性和维护的便捷性。 在实际应用和仿真测试中，本文设计的控制系统有效地提升了炉温稳定性，为加热炉的燃烧优化控制提供了实用的解决方案。相比传统控制方式，新的控制策略显著降低了能耗，并提高了钢坯加热的质量。 总结而言，本文针对蓄热步进式加热炉控制系统的技术改造，不仅在理论上提出了创新的智能控制策略，而且在实际应用中得到了验证。这一改造不仅提升了加热炉的运行效率和产品质量，同时在节能减排方面也做出了显著贡献，对于推动钢铁行业智能化生产、实现可持续发展具有重要的实际意义。