CN102181592A - 基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法 - Google Patents

Abstract

一种根据多点雷达测量所得无料钟高炉料面数据，计算炉料分布和矿焦比分布，自动改变布料矩阵的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法。其特点在于：利用多点雷达数据和布料模型准确估计料面形状；建立矿焦比分布数学模型，以便可以利用矿焦比分布代替煤气流分布；建立期望矿焦比分布数学模型，以便根据炉况信息设置期望矿焦比分布；在基于雷达数据开发的布料模型上，设置最优的布料矩阵，以使下次布料后形成的矿焦比分布达到期望；最后，实现闭环控制及煤气流分布始终合理的目的。

Description

基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法

技术领域

本发明的高炉炉顶布料闭环控制方法属于高炉炼铁自动化控制领域。

背景技术

炼铁领域占整个冶金行业总能耗的70％，是实现节能减排的重要领域。实现炼铁领域节能减排的一个关键因素是保障高炉炉内煤气流的合理分布。炉顶布料又是调节煤气流分布的重要手段。无料钟炉顶布料方式有单环布料、多环布料、扇形布料和定点布料等四种。扇形布料和定点布料属于在特殊情况下进行手动调节的布料方式。由于多环布料相对单环布料而言，调节手段丰富，更能充分发挥无钟炉顶布料的优越性，所以多环布料得到了越来越广泛的应用。然而，到目前为止，针对当前的煤气流分布，如何选择多环布料中的调节手段(环数、溜槽倾角和布料圈数等)，即如何设置布料矩阵，一直都没有一个理论上较为严谨的选择方案。

为了提高煤气利用率、降低焦比并实现炉况长期稳定，重庆钢铁集团有限责任公司申请了专利《高炉溜槽多环布料方法》(CN101250602A)和《高炉无钟炉顶布料方法》(CN101285108A)。从这些专利中可以看出，在布料方式选择上，通常是根据炉长经验结合布料模型分析，进行布料矩阵选择的。事实上，目前我国高炉布料控制中，普遍都是采用依据现场数据、炉长经验及基于经验建立的专家系统，进行布料操作的方式。值得肯定的是，专家系统的使用在提高煤气利用率、降低焦比、避免高炉故障和保障正常生产等方面，起到了非常重要的作用。然而，使用这种方法进行布料操作，是不可能根据当前的煤气流分布信息进行实时反馈调节布料矩阵的。也就是说，高炉通常会长期采用同一个布料矩阵进行布料操作，只有当现场数据表明高炉煤气流分布趋于恶化时，炉长才会根据自身经验或专家系统进行调节。这意味着，高炉煤气流分布并不始终处于合理的状态，而是处于“合理——恶化——合理”的反复状态。

因此，有必要设计一套高炉炉顶布料闭环控制方法，根据当前煤气流分布实时调节布料矩阵，使高炉煤气流分布始终处于合理，进一步提高煤气利用率和降低焦比，最终实现节能减排的目的。

发明内容：

本发明的目的是在多点雷达数据的基础上提供一套高炉布料闭环控制系统设计方法，保障煤气流分布始终处于当前最佳的状态，实现炉况长期稳定顺行、提高煤气利用率、降低焦炭以及节能减排的目的。该设计方法可与多点雷达和布料执行机构相连，构成无料钟高炉炉顶布料闭环控制系统。

本发明的具体方案如下：

基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，包含如下步骤：

(1)基于雷达数据和布料模型准确估计料面形状；

(2)建立准确反映实际煤气流分布的矿焦比分布数学模型；

(3)建立期望矿焦比分布数学模型；

(4)根据期望矿焦比分布曲线，计算下次布料应达到的期望矿石料面形状和焦炭料面形状，然后依据布料矩阵设置策略，得到下次布料应达到的矿石布料矩阵和焦炭布料矩阵。

进一步的，所述技术方案中，所述步骤(1)中，同时利用布料模型和雷达数据，及多项式曲线拟合

f(x)＝a_ρx^ρ+a_ρ-1x^ρ-1+...+a₁x+a₀

估计料面形状；然后利用雷达数据和料面下降曲线修正模型

$\tilde{g}\left(x\right)={\mathrm{\β}}_2(\hat{g}\left(x\right)+{\mathrm{\β}}_{1}x+{\mathrm{\γ}}_1)+{\mathrm{\γ}}_2$

对料面形状进行修正，使得估计所得料面形状在满足布料规律和料面下降规律的同时尽可能与雷达数据吻合，进而达到提高料面形状估计准确性的目的。

进一步的，所述技术方案中，其特征在于从与煤气流分布吻合程度出发，构建符合实际的矿焦比分布数学模型

$O/C_N\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i\frac{{\hat{f}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{g}}_{N-m-1}\left(x\right)}{{\hat{g}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{f}}_{N-m}\left(x\right)}$

式中，

和

分别表示料柱最上面的矿石拟合料面曲线和拟合焦炭料面曲线，

表示最上层考虑料面下降后的焦炭料面曲线。

进一步的，所述技术方案中，其特征在于建立期望矿焦比数学模型

式中[0，r₁)表示炉心敞开区，[r₂，R]表示边缘抑制区，

表示大部分截面上最大程度利用煤气时的矿焦比，δ表示敞开中心煤气和抑制边缘煤气的程度。进一步的，所述技术方案中，其特征在于，所述步骤(4)具体步骤如下：

根据矿焦比数学模型和期望矿焦比数学模型，我们可计算出下次布料期望达到的矿石料面曲线

和焦炭料面曲线

然后，根据实际情况，设置下次布料应采取的矿石布料矩阵和焦炭布料矩阵；注意到一个布料矩阵由布料圈数、环数、溜槽倾角三个部分组成，我们的步骤是：

a)令矿石布料矩阵的环数，等于期望矿石料面

的堆尖的个数k；

b)设

的堆尖位置坐标为然后用堆尖计算公式反推出堆尖n_i对应的溜槽倾角φ_i；

c)利用布料模型计算料面曲线的方法，反推出每个溜槽倾角φ_i对应的布料圈数α_i，具体流程如图4所示；

d)得到下次应采取的矿石布料矩阵

e)基于同样的方法，可到下次应采用的焦炭布料矩阵。

本发明的充分利用雷达测量所得的料面数据，构建一种符合实际的矿焦比分布数学模型，从而绕开煤气流分布估计问题(即用矿焦比分布取代煤气流分布)，建立一套切实可行的“料面形状-矿焦比分布-布料矩阵-料面形状”闭环控制线路。

附图说明

图1：高炉布料闭环控制方法流程图；

图2：理想矿焦比分布曲线图；

图3：布料圈数计算流程图。

具体实施方式

以下分析是建立在安装了6点雷达的宝钢2500m³高炉上的。

1)料面形状拟合

已知此次矿石布料矩阵，对矿石料面曲线进行估计。根据布料模型，可计算矿石参考料面曲线

设该参考料面曲线有p个堆尖，且其堆尖、堆谷及曲线与炉心和炉墙的交点的坐标为

i＝1，2...，2p+1；设6点雷达测量数据为(x_i，y_i)，i＝1，2，...，6；用2p+2＝ρ次多项式来拟合料面，即设料面曲线为

f(x)＝a_ρx^ρ+a_ρ-1x^ρ-1+...+a₁x+a₀

然后，利用加权最小二乘方法，可得矿石拟合料面曲线

同样的方法，可得到焦炭拟合料面曲线为

2)料面下降对料面曲线的修正

考虑在下一次布矿前，料面下降对焦炭料面曲线g(x)的影响。经过大量炼铁专家的观察和研究，对料面下移的影响有如下两个结论：

●炉料在靠近炉墙地方炉料的下降速度较大，炉心处下降速度较慢；

●料面曲线在下降过程中渐趋平坦。

对上述结论进行数学分析，可得到如下数学模型。

$\tilde{g}\left(x\right)={\mathrm{\β}}_2(\hat{g}\left(x\right)+{\mathrm{\β}}_{1}x+{\mathrm{\γ}}_1)+{\mathrm{\γ}}_2$

式中

焦炭拟合料面曲线。假设下次布矿前所得雷达测量数据为i＝1，2，...，6，则利用最小二乘方法不难得到考虑料面下降后的焦炭料面曲线

3)矿焦比曲线数学模型

定义新的矿焦比曲线数学模型的目的，是希望矿焦比曲线能准确反映煤气流分布。炉顶布料对煤气流的影响，是整个软熔带以上固体料柱的共同作用的结果。基于这个事实，我们定义矿焦比为：

$O/C_N\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i\frac{{\hat{f}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{g}}_{N-m-1}\left(x\right)}{{\hat{g}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{f}}_{N-m}\left(x\right)}$

式中，

和

分别表示料柱最上面的矿石拟合料面曲线和拟合焦炭料面曲线，

表示最上层考虑料面下降后的焦炭料面曲线。为了让矿焦比曲线准确反映煤气流分布，我们根据温度分布T(x)和煤气成分分布W(x)信息，对O/C_N(x)中的参数进行辨识。即寻找参数m，λ_i和c，d使得如下等式的误差最小：

$\left\{\begin{array}{c}O/C_N\left(x\right)=\mathrm{cT}\left(x\right)\\ O/C_N\left(x\right)=\mathrm{dW}\left(x\right)\end{array}\right.$

4)期望矿焦比曲线数学模型

经过众多冶金专家大量的观察和研究，认为理想的煤气流分布(或矿焦比分布)的大致形状应如图2所示。其数学模型可描述为：

式中[0，r₁)表示炉心敞开区，[r₂，R]表示边缘抑制区，

表示大部分截面上最大程度利用煤气时的矿焦比，δ表示敞开中心煤气和抑制边缘煤气的程度。根据专家经验和数据挖掘方法，构建参数r₁，r₂，

和δ与当前炉况信息(温度、煤气成分、矿焦比和顶压等)的关联规则，并建立小型的专家系统。然后，便可根据当前的炉况信息(温度、煤气成分、顶压和矿焦比等)，自动设置下次应达到的期望矿焦比曲线。

5)布料矩阵设置

根据矿焦比数学模型和期望矿焦比数学模型，我们可计算出下次布料期望达到的矿石料面曲线

和焦炭料面曲线

然后，根据实际情况，设置下次布料应采取的矿石布料矩阵和焦炭布料矩阵。注意到一个布料矩阵由布料圈数、环数、溜槽倾角三个部分组成。我们的步骤是：

f)令矿石布料矩阵的环数，等于期望矿石料面的堆尖的个数k；

g)设

的堆尖位置坐标为然后用堆尖计算公式反推出堆尖n_i对应的溜槽倾角φ_i；

h)利用布料模型计算料面曲线的方法，反推出每个溜槽倾角φ_i对应的布料圈数α_i，具体流程如图3所示；

i)得到下次应采取的矿石布料矩阵

j)基于同样的方法，可到下次应采用的焦炭布料矩阵。

Claims (5)

1.基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，包含如下步骤：

1.1基于雷达数据和布料模型准确估计料面形状；

1.2建立准确反映实际煤气流分布的矿焦比分布数学模型；

1.3建立期望矿焦比分布数学模型；

1.4根据期望矿焦比分布曲线，计算下次布料应达到的期望矿石料面形状和焦炭料面形状，然后依据布料矩阵设置策略，得到下次布料应达到的矿石布料矩阵和焦炭布料矩阵。

2.根据权利1所述的基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，其特征在于：所述步骤11中，同时利用布料模型和雷达数据，及多项式曲线拟合

f(x)＝a_ρx^ρ+a_ρ-1x^ρ-1+...+a₁x+a₀

估计料面形状；然后利用雷达数据和料面下降曲线修正模型

$\tilde{g}\left(x\right)={\mathrm{\β}}_2(\hat{g}\left(x\right)+{\mathrm{\β}}_{1}x+{\mathrm{\γ}}_1)+{\mathrm{\γ}}_2$

对料面形状进行修正，使得估计所得料面形状在满足布料规律和料面下降规律的同时尽可能与雷达数据吻合，进而达到提高料面形状估计准确性的目的。

3.根据权利1所述的基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，其特征在于从与煤气流分布吻合程度出发，构建符合实际的矿焦比分布数学模型

$O/C_N\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i\frac{{\hat{f}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{g}}_{N-m-1}\left(x\right)}{{\hat{g}}_{N-m}\left(x\right)-{\tilde{f}}_{N-m}\left(x\right)}$

式中，

和

分别表示料柱最上面的矿石拟合料面曲线和拟合焦炭料面曲线，

表示最上层考虑料面下降后的焦炭料面曲线。

4.根据权利1所述的基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，其特征在于建立期望矿焦比数学模型

式中[0，r₁)表示炉心敞开区，[r₂，R]表示边缘抑制区，

表示大部分截面上最

大程度利用煤气时的矿焦比，δ表示敞开中心煤气和抑制边缘煤气的程度。

5.根据权利1所述的基于多点雷达数据的无料钟高炉炉顶布料闭环控制方法，其特征在于，所述步骤1.4具体步骤如下：

根据矿焦比数学模型和期望矿焦比数学模型，我们可计算出下次布料期望达到的矿石料面曲线

和焦炭料面曲线

然后，根据实际情况，设置下次布料应采取的矿石布料矩阵和焦炭布料矩阵；注意到一个布料矩阵由布料圈数、环数、溜槽倾角三个部分组成，我们的步骤是：

a)令矿石布料矩阵的环数，等于期望矿石料面

的堆尖的个数k；

b)设

的堆尖位置坐标为

然后用堆尖计算公式反推出堆尖n_i对应的溜槽倾角φ_i；

c)利用布料模型计算料面曲线的方法，反推出每个溜槽倾角φ_i对应的布料圈数α_i；

d)得到下次应采取的矿石布料矩阵

e)基于同样的方法，可到下次应采用的焦炭布料矩阵。

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