高炉热风炉燃烧过程智能优化控制策略及应用研究

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1、摘要高炉热风炉燃烧过程是一种复杂的工业过程，具有多变量、非线性、大时滞、时变、难以建立数学模型等控制难点。空燃比是影响热风炉燃烧过程的重要工艺参数，如何确定合适的煤气流量和空气流量，保证热风炉的蓄热效率，使热风炉处于最优的燃烧状态，是热风炉燃烧控制的关键性问题。本文针对国内钢铁企业热风炉送风风温不高、燃烧煤气热值低、缺乏检测设备的普遍现状，在充分分析热风炉燃烧过程拱顶温度和空燃比关系基础上，提出一种基于专家协调控制的模糊控制算法对空燃比进行智能寻优。其中，模糊控制器对空燃比进行模糊寻优，专家控制器给出相应的

2、补偿控制量协调模糊控制输出，实现了专家模糊控制算法在热风炉燃烧过程中的空燃比寻优，取得较好的寻优效果。同时，通过分析热风炉内气体流动的特点，针对不同的工况，采用模糊控制和专家控制相结合的方式，建立调节阀开度与煤气流量之间的关系模型，实时优化控制煤气流量和空气流量跟随空燃比和煤气流量的优化设定值，使热风炉处于最佳燃烧状态。在WinCC组态软件的操作平台下，以VC++为开发工具，设计开发了高炉热风炉燃烧过程智能优化控制软件。运行结果表明，所提出的控制方案在实际应用中取得了较好的控制效果，提高了热风炉蓄热量和蓄热

3、效率，降低了高炉焦比和热风炉煤气消耗，同时大大减轻了工人的劳动强度，为热风炉燃烧过程的优化控制提供了一种有效的途径。关键词：热风炉，燃烧，空燃比，模糊控制，专家控制ABSTRACTThehot—blaststovebumingprocessisacomplexindustrialprocess．Thefeaturesofmulti—variable，nonlinearty,largetime—delay,changeableparameters，andhardinmodelingarethemajorcon

4、trolchallengesincontrolofthehot．blaststoveburningprocess．Theratiobetweenairfluxandcoal-gasfluxisthekeyfactoraffectingtheburningprocess．Itisthekeyproblemtosetuppropercoal—gasfluxandairfluxtoensurethehot-blaststoveburningefficiency．Inviewofthestatethatthehot

5、．blaststoveproviding10Wtemperatureblastair,burningblastfurnacecoal—gasandlackingsensorsinIron&Steelcorporationofourcountry,analyzingtherelationbetweenthechangeofthetemperatureatthevaultofhot．blaststoveandoptimizingair／coal-gas，analyzingtherelationbetweenth

6、echangeofthetemperatureofthegasandoptimizingcoal—gasflux，acontrolarithmeticforthecombustionsysteminhot-blaststovewasdevelopedbasedonfuzzycontrolandexpertcontroltooptimizetheenactmentofcoal-gasfluxandairflux．Throughprofoundresearchonthecharactersofgasflowin

7、ginhot-blaststove，aexpertandfuzzycontrolmodelbasedontherelationshipbetweenthevalveexecutingandthegasfluxiSestablishedtoadjustvalveexecutingwhenthegasfluxvaries．Sothat，hot—blastcanbemaintainedtheoptimalbumingprocess．Inthispapeqtheintelligentoptimizationcont

8、roloffluetemperatureiSimplementedwithVC++asitsdevelopmentt001ontheplatformofWinCC．Theresultofreal—timecontroIprovesthatthealgorithmiShigh-performance．TheresultsofpracticalapplicationhaveprovedthatthemodelCanb