CN108247030B - 一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法，该方法由参数设定、感应加热投入、计算自然温降、计算投入功率、投入功率输出、加权值计算、a初始值、连铸通讯数据和钢水实际温度步骤构成。模型参数设定可以选择不同钢种的浇铸温度，根据钢水的浇铸温度、钢种、与连铸通讯数据进行计算可得出钢水的自然温降与中间包感应加热投入功率。本发明可以准确控制中间包的浇铸温度，实现恒温浇铸并对钢水温降进行预判。

Description

一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法
技术领域
本发明涉及一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法。
背景技术
连铸生产中，中间包钢水温度是决定钢铸坯质量的重要因数，恒温浇铸是连铸的理想状态。实际情况是，随着浇铸时间的进行，大包和中间包的钢水不可避免地温度降低。某些钢种对温度的变化非常敏感，要求温度变化±5℃范围内。
中间包有了感应加热后，升温的手段有了，但目前对钢水的加热和温度控制还是限于人工操作，随意性较大。另外，钢水的测温设备也对感应加热和温度控制有着局限性，如采用手动一次性测温，测量的次数多，用的测温偶头多，成本增加；如采用连续测温设备，则由于测温偶头有较厚的耐材防护，其测量值有2-5min的滞后性，这样就带来了钢水温度的控制不准确性，为钢坯的质量埋下隐患。
本发明通过控制感应加热的功率与中间包、大包的钢水温降匹配，使得投入的加热功率能与温降匹配，达到自动恒温的目的。
发明内容
本发明目的在于能精确控制连铸中间包钢水浇铸温度，确保低恒温浇铸，并对温降曲线做出提前预判弥补连续测温偶头的滞后性。
一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法，其特征在于所述方法由参数设定、感应加热投入、计算自然温降、计算投入功率、投入功率输出、a初始值、连铸通讯数据和钢水实际温度Ti步骤构成；
（1）参数设定：可设定目标浇铸温度与钢种选择，目标浇铸温度为连铸浇钢时所需钢水的最佳温度，
（2）感应加热投入：钢种选择可储存多次相同钢种的感应加热模型，使加权值精度越来越接近最佳状态；
（3）连铸通讯数据：包括大包钢水重量U，连铸通钢量W，钢水热熔值λ；
（4）a初始值：初次使用初始值为1；
（5）计算自然温降：根据大包钢水重量与连铸通钢量计算出中间包内钢水的自然温降；
Figure 62313DEST_PATH_IMAGE001
测量值Ti-目标值Te=ΔT
其中a为加权值，第一次运行时默认为1；U为大包钢水重量；W为连铸通钢量；t为时间；
（6）计算投入功率：以步骤（3）得到的自然温降与步骤（1）的目标浇铸温度为基础，计算出中间包感应加热需要投入的功率P1具体数值，感应加热器投入相应功率的档位，根据计算出的自然温降值在对应的时间内改变功率档位，并将此计算得到的功率具体数值赋与中间包感应加热设备；在当前大包浇注结束时测量中间包内钢水温度，计算温度补偿的差值：测量值Ti-目标值Te=ΔT；
Figure 572929DEST_PATH_IMAGE002
其中λ为钢水热熔值，
Figure 152334DEST_PATH_IMAGE003
为自然温降， t为时间，W为连铸通钢量；
（7）投入功率输出：在多次相同钢种的生产中可以将加权值计算到最佳数值，实现自学习功能；
（8）
If -1℃＜ΔT≤1℃，则加权学习值a，不变；
If ΔT＞1℃，则加权学习值a，减小；
If ΔT≤-1℃，则加权学习值a，增大。
本发明的有益效果在于：本发明构思新颖，逻辑功能强大，并带有自学习功能。本发明可以准确控制中间包的浇铸温度，实现恒温浇铸并对钢水温降进行预判。
附图说明
图1是本发明的步骤示意图：
图中标号：该模型步骤为参数设定、为感应加热投入、为计算自然温降、为计算投入功率、为投入功率输出、为加权值计算、a初始值、为连铸通讯数据、为钢水实际温度Ti构成。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
实施例1：如图1所示，该模型步骤为参数设定、感应加热投入、计算自然温降、计算投入功率、投入功率输出、加权值计算、a初始值、连铸通讯数据、钢水实际温度Ti构成。
本发明的工作过程如下：
参数设定可设定目标浇铸温度与钢种选择，目标温度为连铸浇钢时所需钢水的最佳温度，钢种选择可储存多次相同钢种的感应加热模型使加权值精度越来越接近最佳状态；根据大包钢水重量与连铸通钢量计算出中间包内钢水的自然温降；根据连铸传送过来的大包钢水重量、连铸通钢量、钢水热熔值先计算出钢水的初始状态的自然温降，以自然温降为基础计算出钢水初始状态下的投入功率；感应加热设备运行后根据连续测温反馈过来的钢水实际温度来计算出自然温降中的加权值a，经过多次使用加权值a越来越接近最佳数值，从而达到钢水温降的预判，是整个模型的准确性越来越高。
自然温降计算公式：
Figure 281964DEST_PATH_IMAGE001
测量值Ti-目标值Te=ΔT
If -1℃＜ΔT≤1℃，则加权学习值a，不变；
If ΔT＞1℃，则加权学习值a，减小；
If ΔT≤-1℃，则加权学习值a，增大；
此模型带有自学习功能，可随着使用次数的增加提高整个模型的精准度。

Claims (1)

1.一种智能带自学习功能连铸中间包感应加热控制方法，其特征在于所述方法包括参数设定、感应加热投入、连铸通讯数据、a初始值、计算自然温降、计算投入功率、投入功率输出步骤；
（1）参数设定：设定目标浇铸温度与钢种选择，目标浇铸温度为连铸浇钢时所需钢水的最佳温度；
（2）感应加热投入：钢种选择可储存多次相同钢种的感应加热模型，使加权值精度越来越接近最佳状态；
（3）连铸通讯数据：包括大包钢水重量U，连铸通钢量W，钢水热容值λ；
（4）a初始值：初次使用初始值为1；
（5）计算自然温降：根据大包钢水重量与连铸通钢量计算出中间包内钢水的自然温降；
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中a为加权值，第一次运行时默认为1；U为大包钢水重量；W为连铸通钢量；t为时间；
（6）计算投入功率：以步骤（5）得到的自然温降与步骤（1）的目标浇铸温度为基础，计算出中间包感应加热需要投入的功率P1具体数值，感应加热器投入相应功率的档位，根据计算出的自然温降值在对应的时间内改变功率档位，并将此计算得到的功率具体数值赋予中间包感应加热设备；在当前大包浇注结束时测量中间包内钢水温度，计算温度补偿的差值：测量值Ti-目标值Te=ΔT；
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中λ为钢水热容值，△为自然温降， t为时间，W为连铸通钢量；
（7）投入功率输出：在多次相同钢种的生产中可以将加权值计算到最佳数值，实现自学习功能；
（8）If -1℃＜ΔT≤1℃，则加权值a，不变；
If ΔT＞1℃，则加权值a，减小；
If ΔT≤-1℃，则加权值a，增大；
将上述公式写入程序中，其中加权值设为智能学习参数；具体方法如下：将加权值a初始值设为1，则计算出需要补偿的功率为P1，感应加热器投入相应功率的档位，根据计算出的自然温降值在对应的时间内改变功率档位；在当前大包浇注结束时测量中间包内钢水温度，计算温度补偿的差值：测量值Ti-目标值Te=ΔT。
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