CN102637020B - 一种轧钢加热炉集成型控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种轧钢加热炉集成型控制系统，包含：监控计算机系统[101]、工程师控制机[102]、操作员计算机[103]、计算机网关[104]、监控网络[105]、现场总线接口[106]、现场总线网络[107]、现场总线仪表和辅助设备[108]，其特征在于，监控计算机系统还包括：炉况诊断模块、钢坯温度控制模块、炉温温升最佳控制模块，用以实现轧钢加热炉生产过程的炉况诊断、钢坯温度控制、炉温温升最佳控制，系统集成度高；本系统所提供的控制方法由多模型集成，进行信息融合，实现系统高级控制策略，并进行优化、协调控制，还可对加热炉炉况进行诊断、预报和分析，保障安全生产。根据本发明所提供的系统，在复杂情况下，能有效地对轧钢加热炉生产过程进行综合控制，提高了生产效率和钢坯加热质量，降低了能耗，保障加热炉安全稳定地运行，从而达到“优质、低耗、高产”的轧钢加热炉生产目标和“安全、稳定、均衡”的控制标准。

Description

一种轧钢加热炉集成型控制系统

技术领域

本发明涉及过程控制系统，尤其涉及轧钢加热炉生产过程控制系统，并且更具体地涉及一种轧钢加热炉集成型控制系统。

背景技术

轧钢加热炉生产过程是轧钢生产过程中一个重要环节，其钢坯加热质量的好坏，直接影响钢材成材质量。由于加热炉生产过程是一个极为复杂的工业过程，一直以来，许多专家、学者和广大工程技术人员都在致力于轧钢加热炉生产过程控制的研究，以达到掌握炉况、自动控制轧钢加热炉的生产过程，提高产品质量的目的。

目前轧钢加热炉控制系统多采用常规控制仪表和设备以及传统的工业控制器，这些传统的生产过程控制装置，采用常规的控制方法进行加热炉生产过程控制，由于其功能结构单一，可靠性、互换性差，维护困难，影响了生产过程的控制效果。而加热炉的温度控制大多采用炉温作为钢坯加热效果的衡量标准，通过炉温表示钢温，温度控制不准确，钢坯加热效果难以把握，进而影响钢坯的轧制质量，同时又根据现场操作人员的控制经验判断加热炉生产状况，无法完全有效地保障加热炉安全稳定地运行。

鉴于轧钢加热炉生产程的高度复杂性，要达到轧钢加热炉生产过程的优化控制，采用目前单一的模型信息和现有的控制方式将无法达到理想的控制效果。一个有效的轧钢加热炉集成型控制系统应当集成多组不同的控制模型，从而给出最佳的操作方案，达到增产节能安全的目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对轧钢加热炉生产过程的复杂性、不确定性等特点，及现有控制技术和方法存在的局限性，采用基于集成型的控制方法进行轧钢加热炉生产过程的控制，从而达到“优质、低耗、高产”的轧钢加热炉生产目标和“安全、稳定、均衡”的控制标准。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于集成型的轧钢加热炉生产过程控制系统FCS，FCS系统由现场总线仪表FD、现场总线网络FNET、现场总线辅助设备和现场总线接口FBI组成现场控制层，由监控计算机系统SCS、操作员计算机OS、工程师控制机ES、监控网络SNET、计算机网关CG等组成系统监控层，其特征在于，该系统现场总线控制系统FCS是一个分布式的网络控制系统，它包括：

FD现场总线仪表和设备，包含有：信号采集变送器、执行器和信号转换器，用于轧钢加热炉控制信号数据的采集、输入、输出、运算、控制和通信，并提供功能块，以便在现场总线上组成控制回路，构成一个分布式网络控制系统。

(1)信号采集变送器

信号采集变送器有轧钢加热炉常用的温度、压力、流量、液位等信号检测装置，由仪表圆卡和总线圆卡组成，仪表圆卡完成传感器信号放大和转换，并通过接口总线与总线圆卡交换信息。另外还有A/D转换以及接口电路，进行采集信号的模数转换，总线圆卡实现现场总线协议FF-H1与仪表圆卡的交换信息，通过总线接口与现场总线通信，提供变换块、资源块和功能块，采用集成电路芯片(ASIC)、CPU、总线接口电路以及与仪表圆卡组成交换信息的接口电路，通过总线圆卡内CPU软件编程来实现现场总线协议FF-H1的应用功能，由集成电路芯片(ASIC)来实现物理层和数据链路层所需的总线信号的驱动、发送、信号的接受、传输数据的串/并或并/串转换、串行数据的编码和解码、信息帧的打包和解包、帧校验序列的产生和校验等功能。

(2)执行器

执行器有电动调节阀和气动调节阀。由仪表圆卡和总线圆卡组成，仪表圆卡是用于信号转换和驱动，并通过接口总线与总线圆卡交换信息，D/A转换以及接口电路，进行控制信号的数模转换，总线圆卡是实现现场总线协议FF-H1与仪表圆卡的交换信息，通过总线接口与现场总线通信，提供变换块、资源块和功能块，采用集成电路芯片(ASIC)、CPU、总线接口电路以及与仪表圆卡组成交换信息的接口电路。

(3)信号转换器

信号转换器用于传统模拟仪表和现场总线数字仪表之间的信号的转换，主要是：a)接收4mA～20mADC电流信号，再将其转换成FF-H1适用的信号；b)接收FF-H1的数字信号，再将其转换成4mA～20mADC电流信号。通过转换器使传统的模拟仪表逐步向现场总线数字仪表过渡。

现场总线仪表有资源模块、变换模块和功能模块，资源模块包含有设备的类型、存储器大小等特性，变换模块包含有设备的I/O特性，用于从传感器读数据或向执行器发布命令，为功能模块应用提供接口。资源模块和变换模块的参数表中有系统内含参数，无输入和输出参数，不能进行控制回路的组态。功能模块包含有输入、输出、运算和控制功能块，构成参数输入、参数输出、算法、内含参数、输入事件和输出事件，由于有输入和输出参数，可以进行轧钢加热炉生产过程控制回路的组态。

现场总线控制回路的构成就是现场总线仪表内功能块之间的连接，通常用几台现场总线仪表的功能模块才能构成一个控制回路，既可以构成简单控制回路，也可以构成复杂控制回路。为此，可首先用组态软件进行功能模块之间的连接组态，形成组态文件，然后将组态文件下载到各现场总线仪表中，建立功能模块之间的连接关系；最后在现场总线上调度构成控制回路的各个功能块运行，进行功能模块之间的参数传递。

现场总线辅助设备有总线电源、电源阻抗调理器、本质安全栅、终端器、中继器和网桥。

(1)总线电源：用来为总线或现场仪表供电。

(2)电源阻抗调理器：对数字信号呈现高阻抗，防止数字信号被总线电源短路。

(3)本质安全栅：它是安全场所与危险场所的隔离器。

(4)终端器：用在传输电缆的首端和末端的阻抗匹配器，终端器可以防止传输信号失真和总线两端产生信号波反射。

(5)中继器：用来延长现场总线段。中继器是一台有源的总线供电设备或非总线供电设备。

(6)网桥：用于连接不同传输速率的现场总线段，或将不同传输介质的网段连成网络。

SCS监控计算机系统用来建立轧钢加热炉生产过程的故障诊断模型、钢坯温度控制模型、炉温温升优化控制模型，各种模型进行信息融合，数据库、知识库的建立、更新和维护，实现高级过程控制策略，系统的优化和协调控制，并可对加热炉生产过程进行炉况诊断、预报和分析，保障安全生产。

OS操作员计算机用于轧钢加热炉生产过程的操作、监视和管理。为系统提供加热炉生产过程人机界面(MMI)，为用户提供的画面分为通用画面、专用画面和管理画面等，其中通用画面有加热炉生产过程总貌画面、组画面、点画面、趋势画面、报警画面等，专用画面有加热炉生产过程主控画面、数据采集系统画面、操作指导画面、控制回路画面等，管理画面有操作员操作记录、过程点报警记录、系统设备状态记录、系统设备错误记录、系统设备状态、功能块汇总画面等。在组态软件的支持下，用户首先绘制和组态加热炉生产过程画面，再将画面文件下载到操作员计算机运行，供工艺操作员对加热炉生产过程进行操作、监视和管理。

ES工程师控制机，用于现场工程师对FCS进行系统生成和维护，提供控制工程师进行控制回路组态编程、人机界面的绘制、报表制作和特殊应用软件的编制。

FBI现场总线接口，有总线网卡和交换器，用于下接FNET现场总线、上接SNET监控网络，从而实现FNET现场总线和SNET监控网络的相互连接。

FNET现场总线网络，用于下接FD现场总线仪表和设备、上接FBI现场总线接口，进行现场信号和控制信号的交换。

SNET监控网络，用于联接FBI现场总线接口、OS操作员计算机、ES工程师控制机、SCS监控计算机和CG计算机网关，进行信号传输。

CG计算机网关，用于连接监控网络和生产管理网络，实现它们之间的相互通信。

通过网络化现场总线控制系统FCS，用以实现轧钢加热炉集成型生产过程控制。

由于FCS系统是一个分布式的网络控制系统，信号传输实现了全数字化，通过现场总线，既可以共享现场总线节点内部的数据，也可以共享现场总线节点内部的功能块，在现场总线上便于组成加热炉生产过程控制回路，实现了彻底的分散控制和现场总线的“即接即用”及信息共享。

该系统功能综合、集成度、可靠性高、互换性好、抗干扰能力强、维护容易、安装使用费用低等特点，能有效地提高轧钢加热炉生产效率，系统达到较好的控制水平。

用于轧钢加热炉集成型控制系统的控制方法，由轧钢加热炉生产过程炉况诊断模型、钢坯温度控制模型、加热炉最佳温升模型多个控制模型集成而成，包括以下步骤：

1)轧钢加热炉生产过程炉况诊断模型分析；2)钢坯温度控制模型的建立；3)加热炉最佳温升模型的运行。

技术方案：轧钢加热炉炉况诊断推理模型是本系统重要组成部分，只有在保证轧钢加热炉稳定的条件下才可能对轧钢加热炉过程进行优化控制。由于用于轧钢加热炉炉况诊断的许多操作经验多属因果性判断，因此轧钢加热炉炉况诊断模型主要采用模糊逻辑推理方法。

我们采用基于Takagi-Sugeno模糊规则的方法建立模糊推理模型，其优点是可以利用较少的规则来描述高度复杂的非线性系统，基于K条规则的一阶T-S模糊模型如下：

R_i：IFx₁isA_i1And…Andx_jisA_ijAnd…Andx_misA_im，Theny_i＝a_iz+b_i(1)

式中z＝[x₁，…，x_j，…，x_m]^T，a_i＝[a_i1，…a_ij，…a_im]，i＝1，2，...，K；j＝1，2，...，m，R_i表示第i条规则，x_j表示第j个输入变量的模糊子集，y_i表示第i条规则的输出值，a_i、b_i为未知参数.

T-S模型的输出，即T-S模糊系统解模糊器为：

$\tilde{y}=\frac{\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)y_i\left(z\right)}{\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)}=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\left(z\right)(a_{i}z+b)---\left(2\right)$

${\mathrm{\ω}}_i\left(z\right)={\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)/\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)---\left(3\right)$

其中γ_i(z)为第i条规则对于T-S模型输出的贡献率，ω_i(z)为标准贡献率。

具体步骤如下：

(1)确定模糊推理模型的输入、输出变量，即依据专家知识和计算挑选对于各个具体炉况影响较大的变量作为输入变量，具体炉况等级作为输出变量；

(2)确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子；

(3)在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集；

(4)利用T-S模型得到模型的相关参数；

(5)解模糊化得到具体的炉况等级作为输出。

至此，一个完整的模糊控制表已经建立。一旦检测出故障的高风险等级，炉况诊断系统就给出警报，同时根据专家知识给出具体的操作措施供操作人员使用。相比于神经网络等其他方法，T-S模型可以更准确地检测出故障，同时需要的运行时间更少，在实际应用中也取得了较好的效果。

而当生产正常进行时，要对轧钢加热炉生产过程温度进行优化控制，并达到理想的出炉钢坯温度的控制效果，其钢坯温度控制模型的建立，是问题的关键。

钢坯温度控制模型由基本钢坯温度控制模型和调整修正控制模型两部分构成：

(1)钢坯温度控制模型的建立。

根据热学公式，给定一个回归分析，按标准给定的炉温和各种钢坯厚度与在炉时间进行钢坯基本温度参数的计算，并用该结果进行回归分析，确定模型基本参数，由此建立基本钢坯温度控制的基本模型。

在加热炉内，被加热钢坯的温度与均热段炉温、钢坯在炉时间存在如下关系：

Q_m＝S_z-B₀e^-AX(4)

式中：Q_m-钢坯的平均温度；S_z-均热段上下炉温的平均值；X-在炉时间；

B₀-常数；A-系数。

实际上影响钢坯的温度因素，除在炉时间外，它还和钢坯厚度有关。

钢坯厚度与系数A的关系：

A＝c·hⁿ(5)

式中：h-钢坯的厚度；c、n-常数。

对(5)式两边取对数，得：

lnA＝nlnh+lnC(6)

对于回归系数A的回归式：

lnA＝α₁lnh+α₃t+α₂lnt+α₄(7)

得：

A＝h^α1·t^α3·e^α2t+α4(8)

用t表示在炉时间，S_z-Q₀代入式(4)的B₀，得到：

Q_m＝S_z-(S_z-Q₀)e^-At(9)

$e^{-\mathrm{At}}=-\frac{Q_m-S_Z}{S_z-Q_0}---\left(10\right)$

将式(8)代入式(10)得：

$\begin{array}{c}\frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}=e^{-(\mathrm{h\α}1\•t^{\mathrm{\α}3+1}}\exp ({\mathrm{\α}}_{2}t+{\mathrm{\α}}_4)\·t\\ =\exp \{-h^{\mathrm{\α}1}\·t^{\mathrm{\α}3+1}\·\exp ({\mathrm{\α}}_2\·t+{\mathrm{\α}}_4)\}\end{array}---\left(11\right)$

将式(11)两边取对数得：

$\ln \frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}=-[h^{\mathrm{\α}1}\·t^{\mathrm{\α}3+1}\·\exp ({\mathrm{\α}}_{2}t+{\mathrm{\α}}_4)]---\left(12\right)$

$\ln \left(\ln \frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}\right)=-[{\mathrm{\α}}_1\·\ln h+{\mathrm{\α}}_{2}t+({\mathrm{\α}}_3+1)\·\ln t]---\left(13\right)$

选择与具体的加热炉相适应的钢坯厚度和在炉时间进行组合，用分析模型计算出钢坯的平均温度，并以之代替(13)式中的Q_m，再以对于本加热炉合适的均热段标准炉温代替式(13)中的S_z，即可得(12)式中的系数α₁～α₄。

最后得到钢坯温度控制模型的基本部分：

Q_m＝S_z-(S_z-Q₀)·exp{-h^α1·t^α3+1·exp(α₂t+α₄)}(14)

对于模型参数的确定，要根据加热炉的特性、热工制度、板坯厚度、和钢坯的使用范围以及可能的在炉时间等现场知识进行，用回归分析方法求系数α₁～α₄，将这些系数代入(14)式，即可在给定的炉温下，计算任意厚度和在炉时间的钢坯平均温度。

(2)再根据现场实时数据库的内容，结合各种钢坯厚度与在炉时间进行组合，计算各段炉温的修正值，得出控制模型的调整和修正部分。

由于控制模型的基本部分是在某一固定的标准温度下进行钢坯温度计算的，各段温度设定值对钢坯温度有着直接影响，实际使用的模型必须适应各段炉温设定值的种种变化，并求出由此引起的钢坯温度的变化，因此必须对以上模型进行调整及修正。

因为加热炉一般由四个区段组成，而且每个区段设定温度都对钢坯温度有不同程度的影响，因此修正部分的模型必须包括对应四个区段的修正式，可采用下面的公式(15)作为模型的调整修正部分：

ΔQ_m＝ΔHZ₁(β₁+β₂·h+β₃·t+β₄·h·t)+

ΔHZ₂(β₅+β₆·h+β₇·t+β₈·h·t)+

ΔHZ₃(β₉+β₁₀·h+β₁₁·t+β₁₂·h·t)+

ΔHZ₄(β₁₃+β₁₄·h+β₁₅·t+β₁₆·h·t)+β₁₇(15)

式中：ΔQ_m-设定温度值变化后，钢坯温度的波动值；t-在炉时间；h-钢坯厚度；

ΔHZ1-预热段设定温度变化值；ΔHZ2-一加热段设定温度变化值；

ΔHZ3-二加热段设定温度变化值；ΔHZ4-均热段设定温度变化值；

β₁～β₁₇-系数。

由于调整修正部分它要调整修正因变化设定炉温引起的钢坯温度的变化，所以首先要解决炉温调整的方案，结合数据库的知识，可选择钢坯厚度和在炉时间进行不同的组合，然后进行钢坯温度的计算，再与标准炉温时对应板坯厚度与在炉时间组合时的钢坯温度求差，就得到设定温度波动时对钢坯温度的影响量，将这些方案对应的钢坯温度变化量和变化前后的设定温度代入式(15)，进行回归计算，即可得到要调整和修正部分的系数β₁～β₁₇。

(3)钢坯温度综合控制模型的形成。

钢坯温度控制模型的最终形式由上述的基本部分和调整修正部分组成，即

$\begin{array}{c}T=\frac{1}{2}(S_{\mathrm{ZU}}+S_{\mathrm{ZL}})-[\frac{1}{2}(S_{\mathrm{ZU}}+S_{\mathrm{ZL}})-Q_0]\\ \×\exp \{-H^{A1}\·t_{\mathrm{TS}}^{A2}\·\exp (A_3\·t_{\mathrm{TS}}+A_4)\\ +\mathrm{\ΔHZ}1\·({\mathrm{\β}}_1+{\mathrm{\β}}_2\·H+{\mathrm{\β}}_3\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_4\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}2\·({\mathrm{\β}}_5+{\mathrm{\β}}_6\·H+{\mathrm{\β}}_7\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_8\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}3\·({\mathrm{\β}}_9+{\mathrm{\β}}_{10}\·H+{\mathrm{\β}}_{11}\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_{12}\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}4\·({\mathrm{\β}}_{13}+{\mathrm{\β}}_{14}\·H+{\mathrm{\β}}_{15}\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_{16}\·H\·t_{\mathrm{TS}})+{\mathrm{\β}}_{17}\end{array}$

式中：S_ZU、S_ZL-均热段的上下部基准温度；Q₀-装炉时的钢坯温度；H-钢坯厚度；t_TS-在炉时间；ΔHZ1、ΔHZ2、ΔHZ3、ΔHZ4-分别为各段设定温度与基准温度之差，即：ΔHZi＝T_Ai-T_Bi，其中：T_Ai为该段的设定温度；T_Bi为该段的基准温度；i＝1～4为段号。

系统可按照轧制线要求的轧制温度，决定钢坯出炉温度，并向轧制线提供按此温度加热好的钢坯。在保证向轧制线及时提供达到的目标温度的钢坯和最大限度的节约燃料的前提下，向加热炉的各段温度控制系统输出所计算的温度设定值。加热炉温度控制系统则按此温度进行优化控制，使钢坯出炉温度达到所要求的目标值。

进行轧钢加热炉生产过程温度最佳控制，就是要炉温以最快的速度上升，一方面需要供给足够的燃料(重油和煤气)，同时要供给合适的空气，使燃料恰好能充分燃烧，燃烧过多、空气不足或燃烧少、空气过剩都不能够得到最快的温度上升速度。

在整个加热炉加热过程中，需要根据当时的燃料、空气条件去调节，使燃料/空气组合始终处于最佳状态，就能够得到较高的温升速度。

本系统调节过程中，加热炉首先根据加热炉当前的情况，寻找出使炉温上升最快的燃料量和空气量，找到后，就让加热炉在此最佳状态下工作，如果燃料、空气又发生了变化，系统又重新寻找新的最佳燃/空配比组合，这样，整个加热过程就始终处于最佳燃烧状态，炉温就以最快速度上升，直到目标温度。

从加热过程来看，温升速度总是越来越小，所以每次开始寻找时，都是先测出此刻单位时间内的温度增加ΔT作为起点去寻找目前能达到的最高温升速度，当达到目标温度温度后，就进入均热段进行钢坯保温过程，达到工艺要求的保温时间后，如果此时的出钢温度达到轧制线要求的轧制温度，就可以进行出钢了，送往轧机进行轧钢生产。

本系统有益效果和优点：利用本系统和所提供的多模型集成的控制技术，本系统与其它控制方式相比，控制系统的设备集成度高，更具实用性，能更加可靠的进行生产，达到高效节能、安全稳定的目的。

通过结合以下附图，阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特征、特点和优点将会变得更加清楚。

附图说明

图1是本发明的一种轧钢加热炉集成型控制系统结构示意图；

图2是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中炉况诊断模型流程图；

图3是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中钢坯温度控制模型建立流程图；

图4是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中钢坯温度处理程序流程图；

图5是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中最佳温升程序流程图(一)；

图6是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中最佳温升程序流程图(二)。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。

图1是本发明的一种轧钢加热炉集成型控制系统结构示意图。

包括：SCS监控计算机系统101、ES工程师控制机102、OS操作员计算机103、CG计算机网关104、SNET监控网络105、FBI现场总线接口106、FNET现场总线网络107、FD现场总线仪表和辅助设备108。

SCS监控计算机系统101用来建立轧钢加热炉生产过程的故障诊断模型、钢坯温度控制模型、炉温温升优化控制模型，各种模型进行信息融合，数据库、知识库的建立、更新和维护，实现高级过程控制策略，系统的优化和协调控制，并可对加热炉生产过程进行炉况诊断、预报和分析，保障安全生产。

ES工程师控制机102，用于现场工程师对FCS进行系统生成和维护，提供控制工程师进行控制回路组态编程、人机界面的绘制、报表制作和特殊应用软件的编制。

OS操作员计算机103，用于轧钢加热炉生产过程的操作、监视和管理。为系统提供轧钢加热炉生产过程人机界面(MMI)，为用户提供轧钢加热炉生产过程的画面分为通用画面、专用画面和管理画面等，其中通用画面有轧钢加热炉生产过程总貌画面、组画面、点画面、趋势画面、报警画面等，专用画面有主控画面、数据采集系统画面、操作指导画面、控制回路画面等，管理画面有操作员操作记录、过程点报警记录、系统设备状态记录、系统设备错误记录、系统设备状态、功能块汇总画面等。在组态软件的支持下，用户首先绘制和组态轧钢加热炉生产过程画面，再将画面文件下载到操作员计算机运行，供工艺操作员对生产过程进行操作、监视和管理。

CG计算机网关104，用于连接监控网络105和生产管理网络，实现它们之间的相互通信。

SNET监控网络105，用于联接FBI现场总线接口106、OS操作员计算机103、ES工程师控制机102、SCS监控计算机101和CG计算机网关104，进行信号传输。

FBI现场总线接口106，有总线网卡和交换器，用于下接FNET现场总线网络107、上接SNET监控网络105，从而实现FNET现场总线网络107和SNET监控网络105的相互连接。

FNET现场总线网络107，用于下接FD现场总线仪表和设备108、上接FBI现场总线接口106，进行现场信号和控制信号的交换。

FD现场总线仪表和辅助设备108，包含有：信号采集变送器、执行器和信号转换器，用于轧钢加热炉控制信号数据的采集、输入、输出、运算、控制和通信，并提供功能块，以便在现场总线上组成轧钢加热炉生产过程控制回路，构成一个分布式网络控制系统。

(1)信号采集变送器

信号采集变送器有轧钢加热炉常用的温度、压力、流量、液位等信号检测装置，由仪表圆卡和总线圆卡组成，仪表圆卡完成传感器信号放大和转换，并通过接口总线与总线圆卡交换信息。另外还有A/D转换以及接口电路，进行采集信号的模数转换，总线圆卡实现现场总线协议FF-H1与仪表圆卡的交换信息，通过总线接口与现场总线通信，提供变换块、资源块和功能块，采用集成电路芯片(ASIC)、CPU、总线接口电路以及与仪表圆卡组成交换信息的接口电路，通过总线圆卡内CPU软件编程来实现现场总线协议FF-H1的应用功能，由集成电路芯片(ASIC)来实现物理层和数据链路层所需的总线信号的驱动、发送、信号的接受、传输数据的串/并或并/串转换、串行数据的编码和解码、信息帧的打包和解包、帧校验序列的产生和校验等功能。

(2)执行器

执行器有电动调节阀和气动调节阀。由仪表圆卡和总线圆卡组成，仪表圆卡是用于信号转换和驱动，并通过接口总线与总线圆卡交换信息，D/A转换以及接口电路，进行控制信号的数模转换，总线圆卡是实现现场总线协议FF-H1与仪表圆卡的交换信息，通过总线接口与现场总线通信，提供变换块、资源块和功能块，采用集成电路芯片(ASIC)、CPU、总线接口电路以及与仪表圆卡组成交换信息的接口电路。

(3)信号转换器

信号转换器用于传统模拟仪表和现场总线数字仪表之间的信号的转换，主要是：a)接收4mA～20mADC电流信号，再将其转换成FF-H1适用的信号；b)接收FF-H1的数字信号，再将其转换成4mA～20mADC电流信号。通过转换器使传统的模拟仪表逐步向现场总线数字仪表过渡。

现场总线仪表有资源模块、变换模块和功能模块，资源模块包含有设备的类型、存储器大小等特性，变换模块包含有设备的I/O特性，用于从传感器读数据或向执行器发布命令，为功能模块应用提供接口。资源模块和变换模块的参数表中有系统内含参数，无输入和输出参数，不能进行控制回路的组态。功能模块包含有输入、输出、运算和控制功能块，构成参数输入、参数输出、算法、内含参数、输入事件和输出事件，由于有输入和输出参数，可以进行轧钢加热炉生产过程控制回路的组态。

现场总线控制回路的构成就是现场总线仪表内功能块之间的连接，通常用几台现场总线仪表的功能模块才能构成一个控制回路，既可以构成简单控制回路，也可以构成复杂控制回路。为此，首先用组态软件进行功能模块之间的连接组态，形成组态文件；然后将组态文件下载到各现场总线仪表中，建立功能模块之间的连接关系；最后在现场总线上调度构成控制回路的各个功能块运行，进行功能模块之间的参数传递。

现场总线辅助设备有总线电源、电源阻抗调理器、本质安全栅、终端器、中继器和网桥。

(1)总线电源：用来为总线或现场仪表供电。

(2)电源阻抗调理器：对数字信号呈现高阻抗，防止数字信号被总线电源短路。

(3)本质安全栅：它是安全场所与危险场所的隔离器。

(4)终端器：用在传输电缆的首端和末端的阻抗匹配器，终端器可以防止传输信号失真和总线两端产生信号波反射。

(5)中继器：用来延长现场总线段。中继器是一台有源的总线供电设备或非总线供电设备。

(6)网桥：用于连接不同传输速率的现场总线段，或将不同传输介质的网段连成网络。

图2是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中炉况诊断模型流程图。

具体步骤如下：

在步骤201，模型运行开始；

在步骤202，确定模糊推理模型的输入、输出变量，即依据专家知识和计算挑选对于各个具体炉况影响较大的变量作为输入变量，具体炉况等级作为输出变量；

在步骤203，确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子；

在步骤204，在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集；

在步骤205，利用T-S模型得到模型的相关参数。

而基于K条规则的一阶T-S模糊模型如下：

R_i：IFx₁isA_i1And…Andx_jisA_ijAnd…Andx_misA_im，Theny_i＝a_iz+b_i(1)

式中z＝[x₁，…，x_j，...，x_m]^T，a_i＝[a_i1，…a_ij，…a_im]，i＝1，2，...，K；j＝1，2，...，m.R_i表示第i条规则，x_j表示第j个输入变量的模糊子集，y_i表示第i条规则的输出值，a_i、b_i为未知参数.

T-S模型的输出，即T-S模糊系统解模糊器为：

$\tilde{y}=\frac{\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)y_i\left(z\right)}{\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)}=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\left(z\right)(a_{i}z+b)---\left(2\right)$

${\mathrm{\ω}}_i\left(z\right)={\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)/\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_i\left(z\right)---\left(3\right)$

其中γ_i(z)为第i条规则对于T-S模型输出的贡献率，ω_i(z)为标准贡献率。

按该模型计算可获得所需参数。

在步骤206，解模糊化得到具体的炉况等级作为输出。

至此，一个完整的模糊控制表已经建立。一旦检测出故障的高风险等级，炉况诊断系统就给出警报，同时根据专家知识给出具体的操作措施供操作人员使用。

相比于神经网络等其他方法，T-S模型可以更准确地检测出故障，同时需要的运行时间更少，在实际应用中也取得了较好的效果。

图3是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中钢坯温度控制模型建立流程图。

钢坯温度控制模型由基本钢坯温度控制模型和调整修正控制模型两部分构成。

(1)首先根据现场专家先验知识，建立基本钢坯温度控制模型：

根据热学公式，给定一个回归分析，按标准给定的炉温和各种钢坯厚度与在炉时间进行钢坯基本温度参数的计算，并用该结果进行回归分析，确定模型基本参数，由此建立基本钢坯温度控制的基本模型。

在加热炉内，被加热钢坯的温度与均热段炉温、钢坯在炉时间存在如下式关系：

Q_m＝S_z-B₀e^-AX(4)

式中：Q_m-钢坯的平均温度；S_z-均热段上下炉温的平均值；X-在炉时间；

B₀-常数；A-系数。

实际上影响钢坯的温度因素，除在炉时间外，它还和钢坯厚度有关。

钢坯厚度与系数A的关系：

A＝c·hⁿ(5)

式中：h-钢坯的厚度；c、n-常数。

对(5)式两边取对数，得：

lnA＝nlnh+lnC(6)

对于回归系数A的回归式：

lnA＝α₁lnh+α₃t+α₂lnt+α₄(7)

得：

A＝h^α1·t^α3·e^α2t+α4(8)

用t表示在炉时间，S_z-Q₀代入式(4)的B₀，得到：

Q_m＝S_z-(S_z-Q₀)e^-At(9)

$e^{-\mathrm{At}}=-\frac{Q_m-S_Z}{S_z-Q_0}---\left(10\right)$

将式(8)代入式(10)得：

$\begin{array}{c}\frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}=e^{-(\mathrm{h\α}1\•t^{\mathrm{\α}3+1}}\exp ({\mathrm{\α}}_{2}t+{\mathrm{\α}}_4)\·t\\ =\exp \{-h^{\mathrm{\α}1}\·t^{\mathrm{\α}3+1}\·\exp ({\mathrm{\α}}_2\·t+{\mathrm{\α}}_4)\}\end{array}---\left(11\right)$

将式(11)两边取对数得：

$\ln \frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}=-[h^{\mathrm{\α}1}\·t^{\mathrm{\α}3+1}\·\exp ({\mathrm{\α}}_{2}t+{\mathrm{\α}}_4)]---\left(12\right)$

$\ln \left(\ln \frac{S_z-Q_m}{S_z-Q_0}\right)=-[{\mathrm{\α}}_1\·\ln h+{\mathrm{\α}}_{2}t+({\mathrm{\α}}_3+1)\·\ln t]---\left(13\right)$

选择与具体的加热炉相适应的钢坯厚度和在炉时间进行组合，用分析模型计算出板坯的平均温度，并以之代替(13)式中的Q_m，再以对于本加热炉合适的均热段标准炉温代替式(13)中的S_z，即可得(12)式中的系数α₁～α₄。

最后得到钢坯温度控制模型的基本部分：

Q_m＝S_z-(S_z-Q₀)·exp{-h^α1·t^α3+1·exp(α₂t+α₄)}(14)

对于模型参数的确定，要根据加热炉的特性、热工制度、板坯厚度、和钢坯的使用范围以及可能的在炉时间等现场知识进行，用回归分析方法求系数α₁～α₄，将这些系数代入(14)式，即可在给定的炉温下，计算任意厚度和在炉时间的钢坯平均温度。

(2)再根据现场实时数据库内容，结合各种钢坯厚度与在炉时间进行组合，计算各段炉温的修正值，得出控制模型的调整和修正部分：

由于控制模型的基本部分是在某一固定的标准温度下进行钢坯温度计算的，各段温度设定值对钢坯温度有着直接影响，实际使用的模型必须适应各段炉温设定值的种种变化，并求出由此引起的钢坯温度的变化，因此必须对以上模型进行调整及修正。

因为加热炉一般由四个区段组成，而且每个区段设定温度都对钢坯温度有不同程度的影响，因此修正部分的模型必须包括对应四个区段的修正式，可采用下面的公式(15)作为模型的调整修正部分：

ΔQ_m＝ΔHZ₁(β₁+β₂·h+β₃·t+β₄·h·t)+

ΔHZ₂(β₅+β₆·h+β₇·t+β₈·h·t)+

ΔHZ₃(β₉+β₁₀·h+β₁₁·t+β₁₂·h·t)+

ΔHZ₄(β₁₃+β₁₄·h+β₁₅·t+β₁₆·h·t)+β₁₇(15)

式中：ΔQ_m-设定温度值变化后，钢坯温度的波动值；t-在炉时间；h-钢坯厚度；

ΔHZ1-预热段设定温度变化值；ΔHZ2-一加热段设定温度变化值；

ΔHZ3-二加热段设定温度变化值；ΔHZ4-均热段设定温度变化值；

β₁～β₁₇-系数。

由于调整修正部分它要调整修正因变化设定炉温引起的钢坯温度的变化，所以首先要解决炉温调整的方案，结合数据库的知识，可选择钢坯厚度和在炉时间进行不同的组合，然后进行钢坯温度的计算，再与标准炉温时对应板坯厚度与在炉时间组合时的钢坯温度求差，就得到设定温度波动时对钢坯温度的影响量，将这些方案对应的钢坯温度变化量和变化前后的设定温度代入式(15)，进行回归计算，即可得到要调整和修正部分的系数β₁～β₁₇。

(3)钢坯温度综合控制模型的建立：

钢坯温度控制模型的最终形式由上述的基本部分和调整修正部分组成，即

$\begin{array}{c}T=\frac{1}{2}(S_{\mathrm{ZU}}+S_{\mathrm{ZL}})-[\frac{1}{2}(S_{\mathrm{ZU}}+S_{\mathrm{ZL}})-Q_0]\\ \×\exp \{-H^{A1}\·t_{\mathrm{TS}}^{A2}\·\exp (A_3\·t_{\mathrm{TS}}+A_4)\\ +\mathrm{\ΔHZ}1\·({\mathrm{\β}}_1+{\mathrm{\β}}_2\·H+{\mathrm{\β}}_3\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_4\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}2\·({\mathrm{\β}}_5+{\mathrm{\β}}_6\·H+{\mathrm{\β}}_7\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_8\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}3\·({\mathrm{\β}}_9+{\mathrm{\β}}_{10}\·H+{\mathrm{\β}}_{11}\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_{12}\·H\·t_{\mathrm{TS}})\\ +\mathrm{\ΔHZ}4\·({\mathrm{\β}}_{13}+{\mathrm{\β}}_{14}\·H+{\mathrm{\β}}_{15}\·t_{\mathrm{TS}}+{\mathrm{\β}}_{16}\·H\·t_{\mathrm{TS}})+{\mathrm{\β}}_{17}\end{array}$

式中：S_ZU、S_ZL-均热段的上下部基准温度；Q₀-装炉时的钢坯温度；H-钢坯厚度；t_TS-在炉时间；ΔHZ1、ΔHZ2、ΔHZ3、ΔHZ4-分别为各段设定温度与基准温度之差，即：ΔHZi＝T_Ai-T_Bi，其中：T_Ai为该段的设定温度；T_Bi为该段的基准温度；i＝1～4为段号。

由此可计算出炉钢坯温度。

图4是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中钢坯温度处理程序流程图。

在步骤401，流程开始；

在步骤402，运行炉况诊断程序，并根据结果进行系统调整；

在步骤403，调整系统，使之达到稳定；

在步骤404，进行炉温T信号采集。

在步骤405至步骤409，将采集到的温度信号T同加热段温度设定值T_设进行比较，如果小于温度设定值T_设，就将该采样温度T保存到内存中去，继续进行温度采集，完成同样的运算过程，并计算炉温变化值ΔTk。

在步骤410至步骤416，将采集到的温度信号T同加热段温度设定值T_设进行比较，如果大于温度设定值T_设，钢坯就进入均热段进行保温，并计算钢坯在均热段时间，确定出钢时刻，然后进行钢坯出炉温度计算，如果该温度满足轧制要求，就将该钢坯抽出，送往轧线进行轧制，否则加热钢坯就不合要求，钢坯重新进行加热。

图5～图6是获得图1轧钢加热炉集成型控制系统中最佳温升程序流程图。

对轧钢加热炉生产过程温度进行最佳控制，就是要炉温以最快的速度上升，一方面需要供给足够的燃料(重油和煤气)，同时要供给合适的空气，使燃料恰好能充分燃烧，燃烧过多、空气不足或燃烧少、空气过剩都不能够得到最快的温度上升速度。

在整个加热炉加热过程中，需要根据当时的燃料、空气条件去调节，使燃料/空气配比组合始终处于最佳状态，就能够得到较高的温升速度。

在本系统中，加热炉最佳温升调节过程是按如下步骤进行：

首先根据加热炉当前的情况，寻找出使炉温上升最快的燃料量和空气量，找到后，就让加热炉在此最佳状态下工作，如果燃料、空气又发生了变化，系统又重新调节燃料量和空气量，寻找新的最佳燃/空配比组合，这样，整个加热过程就始终处于最佳燃烧状态，炉温就以最快速度上升，直到目标温度。

从加热过程来看，温升速度总是越来越小，所以每次开始寻找时，都是先测出此刻单位时间内的温度增加ΔT作为起点去寻找目前能达到的最高温升速度，当达到目标温度温度后，就进入均热段进行钢坯保温过程，达到工艺要求的保温时间后，如果此时的出钢温度达到轧制线要求的轧制温度，就可以进行出钢了。

在图2至图6所示的流程图的基础上，结合本系统技术人员无需创造性的工作即可进行应用软件的开发，进行轧钢加热炉生产过程最佳控制。

本发明所提供的系统，在复杂情况下，能有效地对轧钢加热炉生产过程进行综合控制，提高了生产效率和钢坯加热质量，降低了能耗，保障加热炉安全稳定地运行，从而达到“优质、低耗、高产”的轧钢加热炉生产目标和“安全、稳定、均衡”的控制标准。

Claims (3)

1.一种轧钢加热炉集成型控制系统，包括：SCS监控计算机系统[101]、ES工程师控制机[102]、OS操作员计算机[103]、CG计算机网关[104]、SNET监控网络[105]、FBI现场总线接口[106]、FNET现场总线网络[107]、FD现场总线仪表和辅助设备[108]，其特征在于：

SCS监控计算机系统[101]用来建立轧钢加热炉生产过程的故障诊断模型、钢坯温度控制模型、炉温温升优化控制模型，各种模型进行信息融合，数据库、知识库的建立、更新和维护，实现高级过程控制策略，系统的优化和协调控制，并可对生产过程炉况进行诊断、预报和分析，保障安全生产；

ES工程师控制机[102]，用于现场工程师对现场总线系统FCS进行系统生成和维护，提供控制工程师进行轧钢加热炉生产过程控制回路组态编程、人机界面的绘制、报表制作和特殊应用软件的编制；

OS操作员计算机[103]，用于轧钢加热炉生产过程的操作、监视和管理，为系统提供轧钢加热炉生产过程的人机界面，为用户提供的轧钢加热炉生产过程的画面分为通用画面、专用画面和管理画面，其中通用画面有轧钢加热炉生产过程总貌画面、组画面、点画面、趋势画面、报警画面，专用画面有主控画面、数据采集系统画面、操作指导画面、控制回路画面，管理画面有操作员操作记录、过程点报警记录、系统设备状态记录、系统设备错误记录、系统设备状态、功能块汇总画面，在组态软件的支持下，用户首先绘制和组态轧钢加热炉生产过程的画面，再将画面文件下载到操作员计算机运行，供工艺操作员对轧钢加热炉生产过程进行操作、监视和管理；

CG计算机网关[104]，用于连接监控网络[105]和生产管理网络，实现它们之间的相互通信；

SNET监控网络[105]，用于联接FBI现场总线接口[106]、OS操作员计算机[103]、ES工程师控制机[102]、SCS监控计算机[101]和CG计算机网关[104]，进行信号传输；

FBI现场总线接口[106]，有总线网卡和交换器，用于下接FNET现场总线网络[107]、上接SNET监控网络[105]，实现FNET现场总线网络[107]和SNET监控网络[105]的相互连接；

FNET现场总线网络[107]，用于下接FD现场总线仪表和设备[108]、上接FBI现场总线接口[106]，进行现场信号和控制信号的交换；

FD现场总线仪表和辅助设备[108]，包含有：信号采集变送器、执行器和信号转换器，用于轧钢加热炉控制信号数据的采集、输入、输出、运算、控制和通信，并提供功能块，以便在现场总线上组成轧钢加热炉生产过程的控制回路，构成一个分布式网络控制系统。

2.一种用于如权利要求1所述的一种轧钢加热炉集成型控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)轧钢加热炉生产过程炉况诊断模型分析；

(2)钢坯温度控制模型的建立；

(3)加热炉最佳温升模型的运行。

3.根据权利要求2所述的一种轧钢加热炉集成型控制系统的控制方法，其特征在于加热炉最佳温升模型建立是通过执行以下步骤实现：

(1)首先根据加热炉当前的情况，寻找出使炉温上升最快的燃料量和空气量；

(2)加热炉在此燃料量和空气量组合状态下工作；

(3)如果燃料、空气又发生了变化，系统就重新调节燃料量和空气量，寻找新的最佳燃/空配比组合；

(4)加热炉根据新的燃/空配比组合，继续控制炉温加热过程，直到目标温度；

这样，整个加热过程就始终处于最佳燃烧状态，炉温就以最快速度上升。