CN114107653A - 一种退火炉温度控制方法、装置和系统 - Google Patents

一种退火炉温度控制方法、装置和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114107653A
CN114107653A CN202111420753.4A CN202111420753A CN114107653A CN 114107653 A CN114107653 A CN 114107653A CN 202111420753 A CN202111420753 A CN 202111420753A CN 114107653 A CN114107653 A CN 114107653A
Authority
CN
China
Prior art keywords
current
temperature
gas flow
furnace temperature
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111420753.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114107653B (zh
Inventor
段树威
李国强
谢天华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
MCC Capital Engineering and Research Incorporation Ltd
CERI Technology Co Ltd
Original Assignee
MCC Capital Engineering and Research Incorporation Ltd
CERI Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by MCC Capital Engineering and Research Incorporation Ltd, CERI Technology Co Ltd filed Critical MCC Capital Engineering and Research Incorporation Ltd
Priority to CN202111420753.4A priority Critical patent/CN114107653B/zh
Publication of CN114107653A publication Critical patent/CN114107653A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114107653B publication Critical patent/CN114107653B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D11/00—Process control or regulation for heat treatments
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D1/00—General methods or devices for heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering
    • C21D1/26—Methods of annealing
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D1/00—General methods or devices for heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering
    • C21D1/34—Methods of heating
    • C21D1/52—Methods of heating with flames
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D9/00—Heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering, adapted for particular articles; Furnaces therefor
    • C21D9/52—Heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering, adapted for particular articles; Furnaces therefor for wires; for strips ; for rods of unlimited length

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Metallurgy (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Control Of Heat Treatment Processes (AREA)
  • Heat Treatment Of Strip Materials And Filament Materials (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种退火炉温度控制方法、装置和系统，方法包括：根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。

Description

一种退火炉温度控制方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，尤其涉及一种退火炉温度控制方法、装置和系统。
背景技术
随着连续退火炉的普及和应用，对退火炉的温度的控制精度和控制效率的要求也在不断提高，由于对退火炉的温度控制存在多影响因素、非线性和时滞等问题，对退火炉温度的控制难度相对较高。相关技术中，通过控制板带温度和燃气流量之间的关系，来对退火炉的温度进行控制，正常的控制逻辑是控制板带温度-退火炉温度-燃气流量之间的关系，相关技术中直接控制对板带温度和燃气流量的关系进行控制，控制难度较大，控制精度和控制效率低下。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种退火炉温度控制方法，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。本发明的另一个目的在于提供一种退火炉温度控制装置。本发明的再一个目的在于提供一种退火炉温度控制系统。本发明的还一个目的在于提供一种计算机可读介质。本发明的还一个目的在于提供一种计算机设备。
为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种退火炉温度控制方法，包括：
根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；
在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；
若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值。
优选的，在根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量之前，还包括：
对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
优选的，根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，包括：
根据当前目标温度值和当前炉内温度，生成控制温度值；
通过炉温和燃气流量关系模型，根据控制温度值，得到对应的当前燃气流量。
优选的，通过当前燃气流量进行炉内温度调节，包括：
向下级控制系统发送阀门调节指令，以使下级控制系统调节燃料阀门开口度使燃气流量为当前燃气流量。
优选的，方法还包括：
在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值；
若否，对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。
优选的，炉温和燃气流量关系模型包括控制温度矩阵，控制温度矩阵中的每个点为在当前燃气流量下对当前炉内温度的控制温度值；
对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正，包括：
通过控制温度矩阵，根据当前燃气流量和当前炉内温度，查询出校正点和对应的控制温度值；
对控制温度值、当前燃气流量、初始目标温度值、当前炉内温度、设置的模型修正系数进行计算，生成校正点校正后的控制温度值；
通过关联区域修正方式，对校正点在控制温度矩阵中的相邻点进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值；
根据校正点校正后的控制温度值和相邻点校正后的控制温度值，更新控制温度矩阵。
优选的，方法还包括：
根据计算出的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值；
在达到指定滞后时间之前，通过补偿温度值对当前炉内温度进行补偿。
本发明还公开了一种退火炉温度控制系统，包括：离线局部最优化计算模块和控制效果判定模块；
离线局部最优化计算模块用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；
控制效果判定模块用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，控制离线局部最优化计算模块重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值。
优选的，系统还包括：炉温和燃气流量关系建模模块；
炉温和燃气流量关系建模模块用于对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
优选的，系统还包括：自学习校正判定模块和模型自学习校正模块；
自学习校正判定模块用于在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值；
模型自学习校正模块用于若初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值大于或等于设置的第二阈值，对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。
优选的，系统还包括：动态反馈及补偿控制模块；
动态反馈及补偿控制模块用于根据获取的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值；在达到指定滞后时间之前，通过补偿温度值对当前炉内温度进行补偿。
本发明还公开了一种退火炉温度控制装置，包括：
第一生成单元，用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；
第一判断单元，用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，触发第一生成单元重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值。
本发明还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法。
本发明根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制系统的逻辑示意图；
图2为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的又一种退火炉温度控制方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种理想状态下模型补偿原理图；
图5为本发明实施例提供的一种实际情况下模型补偿原理图；
图6为本发明实施例提供的又一种实际情况下模型补偿原理图；
图7为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了便于理解本申请提供的技术方案，下面先对本申请技术方案的相关内容进行说明。冷轧带钢作为一种应用广泛且对生产质量有着较高要求的冷轧产品之一，提高其产品质量一直是国内外的研究热点。冷轧带钢主要生产流程包括冷轧、酸洗、镀锌、退火等工艺过程，连续退火作为冷轧带钢生产工序的重要环节之一，通过退火能够有效提高带钢的产品质量，而退火炉中的温度控制直接决定了整个退火过程的控制精度，因此提高退火过程中的温度控制精度能够有效的提高冷轧带钢的产品质量。
为克服控制过程中非线性、多影响因素、时滞等因素，本发明不研究板带温度和退火炉温度之间的关系，专注研究退火炉温度和燃气流量之间的控制关系，从而间接提高对板带温度的控制精度，针对非线性和多影响因素的影响，通过有限元模拟，以空间换取精度的方式进行解决，针对控制过程中时间滞后性，通过在线反馈控制和模型补偿的方式进行控制，提高对退火炉温度的控制精度和控制效率。
图1为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制系统的逻辑示意图，如图1所示，系统包括：炉温和燃气流量关系建模模块110、离线局部最优化计算模块120、动态反馈及补偿控制模块130和控制效果判定模块140。
炉温和燃气流量关系建模模块110用于对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
离线局部最优化计算模块120用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节。其中，当前目标温度值是上级控制系统发送的，当前炉内温度可以通过退火炉的温度传感器检测获取到。
动态反馈及补偿控制模块130用于根据获取的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值；在达到指定滞后时间之前，通过补偿温度值对当前炉内温度进行补偿。
控制效果判定模块140用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，表明不满足控制效果，控制离线局部最优化计算模块重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值；若是，表明满足控制效果，控制流程结束。
本发明实施例中，该装置还包括：自学习校正判定模块150和模型自学习校正模块160。
自学习校正判定模块150用于在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值；若初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值大于或等于设置的第二阈值，表明不满足自学习条件，控制流程结束。
模型自学习校正模块160用于若自学习校正判定模块150判定出初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值大于或等于设置的第二阈值，表明满足自学习条件，则对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。校正后的炉温和燃气流量关系模型继续应用于离线局部最优化计算模块120，以提高对退火炉温度的控制精度。
本发明实施例提供的技术方案中，根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。
值得说明的是，图1所示的退火炉温度控制系统还适用于图2或图3的退火炉温度控制方法，在此不再赘述。
下面以退火炉温度控制装置作为执行主体为例，说明本发明实施例提供的退火炉温度控制方法的实现过程。可理解的是，本发明实施例提供的退火炉温度控制方法的执行主体包括但不限于退火炉温度控制装置。
图2为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤101、根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节。
步骤102、在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值。
步骤103、若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值。
本发明实施例提供的技术方案中，根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。
图3为本发明实施例提供的又一种退火炉温度控制方法的流程图，如图3所示，该方法包括：
步骤201、对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
本发明实施例中，各步骤由退火炉温度控制装置执行。
本发明实施例中，炉温数据和燃气流量数据是预先设置的，例如：炉温数据是最大燃气量的10％，燃气流量数据为退火炉最高温度的20％。其中，最大燃气量和退货炉最高温度是预先规定的。控制周期t是预先设置的，具体指通过燃气流量数据以炉温数据为起始，在控制周期t内对退火炉进行作用。
具体地，通过炉温和燃气流量关系模型得到控制温度矩阵，控制温度矩阵中的每个点为在当前燃气流量下对当前炉内温度的控制温度值，控制温度矩阵能够表示控制周期t内燃气流量对炉内温度值的影响规律。控制温度矩阵如下所示：
Figure BDA0003376572620000081
其中，Tf为控制温度矩阵，Tf[i],g[n]为通过最大燃气量的(n×10)％，以最高温度的(i×10)％为起始，在控制周期t内对退火炉进行作用后所变化的温度，也可以称为影响规律点。
本发明实施例中，为对退火炉温度进行控制，需要构建初步的炉温和燃气流量关系模型，初步的炉温和燃气流量关系模型的精度较低，可以通过后续控制过程实际数据对炉温和燃气流量关系模型进行校正，从而提高炉温和燃气流量关系模型的精度。在分析退火炉温度和燃气流量之间的关系的过程中，多影响因素为固定值，同时主要考虑退火炉参数对炉温和燃气流量关系模型的影响，对于控制过程关于带钢和退火炉之间的温度交换造成的对炉温和燃气流量关系模型影响，后续通过控制过程实际数据对炉温和燃气流量关系模型进行校正，在有限元模拟建模过程中暂时不考虑该影响。
本发明实施例中，通过有限元模拟建模的方式解决了多影响因素和非线性难以建模的问题。
步骤202、根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节。
本发明实施例中，当前目标温度值Tftarget是上级控制系统发送的；退火炉设置有温度检测器，温度检测器能够实时检测出退火炉的当前炉内温度Tfdetection并发送至退火炉温度控制装置，以供后续处理。计算出的当前燃气流量会受到构建的炉温和燃气流量关系模型的精度限制，称为局部最优值。
本发明实施例中，步骤202具体包括：
步骤2021、根据当前目标温度值Tftarget和当前炉内温度Tfdetection，生成控制温度值。
具体地，将当前目标温度值Tftarget和当前炉内温度Tfdetection之间的差值确定为控制温度值。
步骤2022、通过炉温和燃气流量关系模型，根据控制温度值，得到对应的当前燃气流量g。
本发明实施例中，炉温和燃气流量关系模型包括控制温度矩阵，根据控制温度值，从控制温度矩阵中查询出对应的控制流量值。若控制温度矩阵中不存在对应的控制温度值，对控制温度矩阵中控制温度值的相邻点进行插值计算，得到控制温度值对应的控制流量值f(Tftarget-Tfdetection)，并将控制流量值f(Tftarget-Tfdetection)确定为当前燃气流量g。
插值点Tf[l],g[j]周围的相邻点分别为Tf[i],g[n]，Tf[i],g[k]，Tf[m],g[n]，Tf[m],g[k]，其中，m＝i+1，k＝n+1，结合相邻点与校正点之间的距离对相邻点分别进行校正。通过公式
Figure BDA0003376572620000091
Figure BDA0003376572620000092
计算相邻点之间的距离M(即欧式距离)。则对应
Figure BDA0003376572620000093
Figure BDA0003376572620000094
具体计算公式如下：
g＝f(Tftaget-Tfdetection)
其中，g为当前燃气流量，Tftarget为当前目标温度值，Tfdetection为当前炉内温度，f(Tftarget-Tfdetection)为控制流量值。
步骤2024、向下级控制系统发送阀门调节指令，以使下级控制系统调节燃料阀门开口度使燃气流量为当前燃气流量。
本发明实施例中，下级控制系统通过控制燃料阀门开口度，从而控制燃气流量的下达。
步骤203、根据计算出的初始目标温度值y1和当前炉内温度Tfdetection，生成补偿温度值Tfcompensate。
本发明实施例中，通过炉温和燃气流量关系模型得到控制温度矩阵的控制温度矩阵，根据当前燃气流量计算出初始目标温度值。初始目标温度值y1为下达当前燃气流量g后，对退热炉的理想作用效果。具体地，将初始目标温度值y1和当前炉内温度Tfdetection之间的差值确定为补偿温度值Tfcompensate。
步骤204、在达到指定滞后时间之前，通过补偿温度值对当前炉内温度进行补偿，继续执行步骤205和步骤206。
本发明实施例中，通过燃气流量对退火炉的温度控制存在较大的时间滞后性，因此预先设置一个指定滞后时间Tdelay，在达到指定滞后时间Tdelay之前，通过补偿温度值Tfcompensate对当前炉内温度进行补偿。
本发明实施例中，由于在控制过程中通过燃气流量对退火炉的温度控制存在较大的时间滞后性，且当前炉内温度是实时检测的，通过补偿温度值对实际的控制效果进行补偿，能够提高控制过程中的控制精度。图4为本发明实施例提供的一种理想状态下模型补偿原理图，如图4所示，横轴为时间，纵轴为炉内温度，t1时刻为下达当前燃气流量g的时刻，t2为下达当前燃气流量g的指定滞后时间Tdelay的时刻，加粗纵向实线部分为检测到的实际炉内温度，加粗纵向虚线部分为补偿温度值，虚线为实际炉内温度在滞后时间内的变化曲线。从t1时刻开始，当前炉内温度在持续升高，直到t2时刻达到初始目标温度值y1。在指定滞后时间Tdelay内，当前炉内温度未达到初始目标温度值y1，实时计算补偿温度值Tfcompensate并通过补偿温度值Tfcompensate对当前炉内温度进行补偿，以提高控制过程中的控制精度。
在实际情况下，在t2时刻将补偿温度值Tfcompensate置为0，以判定实际的控制效果，此时当前炉内温度与初始目标温度值y1会存在差值。图5为本发明实施例提供的一种实际情况下模型补偿原理图，如图5所示，横轴为时间，纵轴为炉内温度，t1时刻为下达当前燃气流量g的时刻，t2为下达当前燃气流量g的指定滞后时间Tdelay的时刻，点划线为实际炉内温度在滞后时间内的变化曲线，加粗纵向实线部分为检测到的实际炉内温度，加粗纵向虚线部分为补偿温度值，t2时刻补偿温度值为0。从t1时刻开始，炉内温度在持续升高，直到t2时刻达到实际炉内温度y’。实际炉内温度y’小于初始目标温度值y1，实际炉内温度y’与初始目标温度值y1质检存在差值Δy。图6为本发明实施例提供的又一种实际情况下模型补偿原理图，如图6所示，横轴为时间，纵轴为炉内温度，t1时刻为下达当前燃气流量g的时刻，t2为下达当前燃气流量g的指定滞后时间Tdelay的时刻，点划线为实际炉内温度在滞后时间内的变化曲线，加粗纵向实线部分为检测到的实际炉内温度，加粗纵向虚线部分为补偿温度值，t2时刻补偿温度值为0。从t1时刻开始，炉内温度在持续升高，直到t2时刻达到实际炉内温度y’。实际炉内温度y’大于初始目标温度值y1，实际炉内温度y’与初始目标温度值y1质检存在差值Δy。
本发明实施例中，通过动态反馈和温度补偿的方式在一定程度上解决了时滞对控制精度的影响。
步骤205、在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值，若是，流程结束；若否，执行步骤202。
本发明实施例中，第一阈值可以根据实际情况进行设置，本发明实施例对此不作限定。具体地，若当前目标温度值Tftarget与当前炉内温度Tfdetection之间的差值ΔTf小于第一阈值，表明满足控制效果，此时炉温和燃气流量关系模型达到控制精度，流程结束；若当前目标温度值Tftarget与当前炉内温度Tfdetection之间的差值大于或等于第一阈值，表明满足控制效果，此时炉温和燃气流量关系模型尚未达到控制精度，需要进一步校正，执行步骤206。
进一步地，若当前目标温度值Tftarget与当前炉内温度Tfdetection之间的差值大于或等于第一阈值，表明满足控制效果，重复执行步骤202，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足设置的控制精度条件。
进一步地，在步骤204之后还包括：
步骤206、计算出初始目标温度值。
本发明实施例中，通过炉温和燃气流量关系模型得到控制温度矩阵的控制温度矩阵，根据当前燃气流量计算出初始目标温度值。初始目标温度值为下达当前燃气流量后，对退热炉的理想作用效果。
步骤207、在指定滞后时间之后，判断初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值，若是，流程结束；若否，执行步骤208。
本发明实施例中，第二阈值可以根据实际情况进行设置，本发明实施例对此不作限定。具体地，若初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于设置的第二阈值，表明不满足自学习条件，此时炉温和燃气流量关系模型达到控制精度，流程结束；若初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于设置的第二阈值，表明满足自学习条件，此时炉温和燃气流量关系模型尚未达到控制精度，继续执行步骤208。
步骤208、对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正，继续执行步骤202。
本发明实施例中，炉温和燃气流量关系模型包括控制温度矩阵，控制温度矩阵中的每个点为在当前燃气流量下对当前炉内温度的控制温度值。
本发明实施例中，步骤208具体包括：
步骤2081、通过控制温度矩阵，根据当前燃气流量和当前炉内温度，查询出校正点和对应的控制温度值。
本发明实施例中，校正点是根据当前燃气流量和当前炉内温度确定出来的。若控制温度矩阵中不存在校正点对应的控制温度值，对控制温度矩阵中校正点的相邻点进行插值计算，得到控制温度值对应的控制流量值f(Tftarget-Tfdetection)。
步骤2082、对控制温度值、当前燃气流量、初始目标温度值、当前炉内温度、设置的模型修正系数进行计算，生成校正点校正后的控制温度值。
具体地，通过
Figure BDA0003376572620000121
对控制温度值、当前燃气流量g[j]、初始目标温度值、当前炉内温度f[l]、设置的模型修正系数进行计算，生成校正点校正后的控制温度值。其中，`Tf[l],g[j]为校正点校正后的控制温度值，Tf[l],g[j]为查询出的控制温度值，α为模型修正系数且α∈(0.5，0.9)，y1为初始目标温度值，Δy为当前炉内温度初始目标温度值y1质检存在差值Δy，g为当前燃气流量。
步骤2083、通过关联区域修正方式，对校正点在控制温度矩阵中的相邻点进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值。
具体地，取校正点周围的多个相邻点，例如：校正点Tf[l],g[j]周围的相邻点分别为Tf[i],g[n]，Tf[i],g[k]，Tf[m],g[n]，Tf[m],g[k]，其中，m＝i+1，k＝n+1，结合相邻点与校正点之间的距离对相邻点分别进行校正。通过公式
Figure BDA0003376572620000122
Figure BDA0003376572620000123
计算相邻点之间的距离M。
通过公式
Figure BDA0003376572620000124
对相邻点Tf[i],g[n]进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值，其中，
Figure BDA0003376572620000125
为相邻点校正后的控制温度值，Tf[i],g[n]为查询出的控制温度值，α为模型修正系数且α∈(0.5，0.9)，y1为初始目标温度值，Δy为当前炉内温度初始目标温度值y1质检存在差值Δy，g为当前燃气流量，M为相邻点之间的距离。
通过公式
Figure BDA0003376572620000126
对相邻点Tf[i],g[k]进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值，其中，
Figure BDA0003376572620000127
为相邻点校正后的控制温度值，Tf[i],g[k]为查询出的控制温度值，α为模型修正系数且α∈(0.5，0.9)，y1为初始目标温度值，Δy为当前炉内温度初始目标温度值y1质检存在差值Δy，g为当前燃气流量，M为相邻点之间的距离。
通过公式
Figure BDA0003376572620000128
对相邻点Tf[m],g[n]进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值，其中，
Figure BDA0003376572620000131
为相邻点校正后的控制温度值，Tf[m],g[n]为查询出的控制温度值，α为模型修正系数且α∈(0.5，0.9)，y1为初始目标温度值，Δy为当前炉内温度初始目标温度值y1质检存在差值Δy，g为当前燃气流量，M为相邻点之间的距离。
通过公式
Figure BDA0003376572620000132
对相邻点Tf[m],g[k]进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值，其中，
Figure BDA0003376572620000133
为相邻点校正后的控制温度值，Tf[m],g[k]为查询出的控制温度值，α为模型修正系数且α∈(0.5，0.9)，y1为初始目标温度值，Δy为当前炉内温度初始目标温度值y1质检存在差值Δy，g为当前燃气流量，M为相邻点之间的距离。
步骤2084、根据校正点校正后的控制温度值和相邻点校正后的控制温度值，更新控制温度矩阵。
本发明实施例中，将校正后的温度矩阵应用于炉温和燃气流量关系模型，从而提高模型精度，进而进一步提高对退火炉温度的控制精度。
本发明实施例提供的退火炉温度控制方法的技术方案中，根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。
图7为本发明实施例提供的一种退火炉温度控制装置的结构示意图，该装置用于执行上述退火炉温度控制方法，如图7所示，该装置包括：第一生成单元11和第一判断单元12。
第一生成单元11用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节。
第一判断单元12用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，触发第一生成单元重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于第一阈值。
本发明实施例中，该装置还包括建模单元13。
建模单元13用于对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
本发明实施例中，第一生成单元11具体用于根据当前目标温度值和当前炉内温度，生成控制温度值；通过炉温和燃气流量关系模型，根据控制温度值，得到对应的当前燃气流量。
本发明实施例中，第一生成单元11具体用于向下级控制系统发送阀门调节指令，以使下级控制系统调节燃料阀门开口度使燃气流量为当前燃气流量。
本发实施例中，该装置还包括：第二判断单元14和自学习单元15。
第二判断单元14用于在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值。
自学习单元15用于若第二判断单元14判断出初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值大于或等于设置的第二阈值，对炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。
本发明实施例中，自学习单元15具体用于通过控制温度矩阵，根据当前燃气流量和当前炉内温度，查询出校正点和对应的控制温度值；对控制温度值、当前燃气流量、初始目标温度值、当前炉内温度、设置的模型修正系数进行计算，生成校正点校正后的控制温度值；通过关联区域修正方式，对校正点在控制温度矩阵中的相邻点进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值；根据校正点校正后的控制温度值和相邻点校正后的控制温度值，更新控制温度矩阵。
本发明实施例中，该装置包括：第二生成单元16和补偿单元17。
第二生成单元16用于根据获取的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值。
补偿单元17用于在达到指定滞后时间之前，通过补偿温度值对当前炉内温度进行补偿。
本发明实施例的方案中，根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节；在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，重复执行根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度满足之间的差值小于第一阈值，能够提高对退火炉温度的控制精度和控制效率，从而提高冷轧带钢的产品质量。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机设备，具体的，计算机设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述退火炉温度控制方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述退火炉温度控制方法的实施例。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备600的结构示意图。
如图8所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有计算机设备600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶反馈器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口606。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种退火炉温度控制方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节；
在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；
若否，重复执行所述根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于所述第一阈值。
2.根据权利要求1所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，在所述根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量之前，还包括：
对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
3.根据权利要求1所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，所述根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，包括：
根据所述当前目标温度值和当前炉内温度，生成控制温度值；
通过所述炉温和燃气流量关系模型，根据控制温度值，得到对应的当前燃气流量。
4.根据权利要求1所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，所述通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节，包括：
向下级控制系统发送阀门调节指令，以使下级控制系统调节燃料阀门开口度使燃气流量为当前燃气流量。
5.根据权利要求1所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值；
若否，对所述炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。
6.根据权利要求5所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，所述炉温和燃气流量关系模型包括控制温度矩阵，所述控制温度矩阵中的每个点为在当前燃气流量下对当前炉内温度的控制温度值；
所述对所述炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正，包括：
通过所述控制温度矩阵，根据当前燃气流量和当前炉内温度，查询出校正点和对应的控制温度值；
对所述控制温度值、当前燃气流量、初始目标温度值、当前炉内温度、设置的模型修正系数进行计算，生成校正点校正后的控制温度值；
通过关联区域修正方式，对所述校正点在所述控制温度矩阵中的相邻点进行校正，生成相邻点校正后的控制温度值；
根据所述校正点校正后的控制温度值和相邻点校正后的控制温度值，更新所述控制温度矩阵。
7.根据权利要求1所述的退火炉温度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据计算出的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值；
在达到指定滞后时间之前，通过所述补偿温度值对所述当前炉内温度进行补偿。
8.一种退火炉温度控制系统，其特征在于，所述系统包括离线局部最优化计算模块和控制效果判定模块；
所述离线局部最优化计算模块用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节；
所述控制效果判定模块用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，控制所述离线局部最优化计算模块重复执行所述根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于所述第一阈值。
9.根据权利要求8所述的一种退火炉温度控制系统，其特征在于，所述系统还包括：炉温和燃气流量关系建模模块；
所述炉温和燃气流量关系建模模块用于对预设的炉温数据和燃气流量数据在控制周期内进行有限元模拟，构建炉温和燃气流量关系模型。
10.根据权利要求8所述的一种退火炉温度控制系统，其特征在于，所述系统还包括：自学习校正判定模块和模型自学习校正模块；
所述自学习校正判定模块用于在指定滞后时间之后，判断计算出的初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第二阈值；
所述模型自学习校正模块用于若所述初始目标温度值和当前炉内温度之间的差值大于或等于设置的第二阈值，对所述炉温和燃气流量关系模型进行自学习校正。
11.根据权利要求8所述的一种退火炉温度控制系统，其特征在于，所述系统还包括：动态反馈及补偿控制模块；
所述动态反馈及补偿控制模块用于根据获取的初始目标温度值和当前炉内温度，生成补偿温度值；在达到指定滞后时间之前，通过所述补偿温度值对所述当前炉内温度进行补偿。
12.一种退火炉温度控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一生成单元，用于根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节；
第一判断单元，用于在指定滞后时间之后，判断获取的当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值是否小于设置的第一阈值；若否，触发所述第一生成单元重复执行所述根据预先构建的炉温和燃气流量关系模型、获取的当前目标温度值和当前炉内温度，生成当前燃气流量，并通过所述当前燃气流量进行炉内温度调节，直至当前目标温度值和当前炉内温度之间的差值小于所述第一阈值。
13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的退火炉温度控制方法。
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至7任意一项所述的退火炉温度控制方法。
CN202111420753.4A 2021-11-26 2021-11-26 一种退火炉温度控制方法、装置和系统 Active CN114107653B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111420753.4A CN114107653B (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种退火炉温度控制方法、装置和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111420753.4A CN114107653B (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种退火炉温度控制方法、装置和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114107653A true CN114107653A (zh) 2022-03-01
CN114107653B CN114107653B (zh) 2023-03-21

Family

ID=80369969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111420753.4A Active CN114107653B (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种退火炉温度控制方法、装置和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114107653B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114673932A (zh) * 2022-04-07 2022-06-28 威海同天信息科技有限公司 一种通过设置流量违禁区间保障燃气安全的方法
CN116107367A (zh) * 2023-04-13 2023-05-12 成都瀚辰光翼生物工程有限公司 温度调节控制方法及装置、温度调控设备和可读存储介质
CN116437649A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 浙江德塔森特数据技术有限公司 基于区块链的机房安全运维方法、装置和可读存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000054032A (ja) * 1998-08-03 2000-02-22 Hitachi Ltd 焼鈍炉燃焼制御装置
JP2011026627A (ja) * 2009-07-21 2011-02-10 Oriental Engineering Co Ltd 表面硬化処理装置及び表面硬化処理方法
CN102382974A (zh) * 2011-10-18 2012-03-21 常州博尼特种钢管有限公司 热处理炉全自动温度控制系统
CN102409155A (zh) * 2011-11-15 2012-04-11 江苏赛福天钢索股份有限公司 热处理炉温模糊控制系统
CN103305683A (zh) * 2013-05-28 2013-09-18 首钢总公司 一种低功率下连续退火炉烧嘴燃烧的控制系统及其方法
CN109055700A (zh) * 2018-10-09 2018-12-21 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种退火炉空燃比自寻优的方法和装置
CN110343847A (zh) * 2019-08-16 2019-10-18 黄石山力科技股份有限公司 炉温控制方法和退火炉

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000054032A (ja) * 1998-08-03 2000-02-22 Hitachi Ltd 焼鈍炉燃焼制御装置
JP2011026627A (ja) * 2009-07-21 2011-02-10 Oriental Engineering Co Ltd 表面硬化処理装置及び表面硬化処理方法
CN102382974A (zh) * 2011-10-18 2012-03-21 常州博尼特种钢管有限公司 热处理炉全自动温度控制系统
CN102409155A (zh) * 2011-11-15 2012-04-11 江苏赛福天钢索股份有限公司 热处理炉温模糊控制系统
CN103305683A (zh) * 2013-05-28 2013-09-18 首钢总公司 一种低功率下连续退火炉烧嘴燃烧的控制系统及其方法
CN109055700A (zh) * 2018-10-09 2018-12-21 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种退火炉空燃比自寻优的方法和装置
CN110343847A (zh) * 2019-08-16 2019-10-18 黄石山力科技股份有限公司 炉温控制方法和退火炉

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114673932A (zh) * 2022-04-07 2022-06-28 威海同天信息科技有限公司 一种通过设置流量违禁区间保障燃气安全的方法
CN116107367A (zh) * 2023-04-13 2023-05-12 成都瀚辰光翼生物工程有限公司 温度调节控制方法及装置、温度调控设备和可读存储介质
CN116437649A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 浙江德塔森特数据技术有限公司 基于区块链的机房安全运维方法、装置和可读存储介质
CN116437649B (zh) * 2023-06-13 2023-09-22 浙江德塔森特数据技术有限公司 基于区块链的机房安全运维方法、装置和可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114107653B (zh) 2023-03-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114107653B (zh) 一种退火炉温度控制方法、装置和系统
CN106765052B (zh) 一种电站锅炉蒸汽温度的智能计算预测控制方法
CN110479776B (zh) 热轧棒线材轧后闭环控冷系统及控制方法
US9732396B2 (en) Method for operating a continuous annealing line for the processing of a rolled good
CN107390524B (zh) 一种基于双线性子空间辨识的高炉铁水质量优化控制方法
CN108167802B (zh) 低负荷下锅炉负荷的多模型智能寻优预测控制方法
JP2018024935A (ja) 溶銑温度予測方法、溶銑温度予測装置、高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置
US20220100932A1 (en) Design support method for metal material, prediction model generation method, metal material production method, and design support apparatus
CN102172641B (zh) 卷绕温度控制装置和控制方法
CN110918655A (zh) 一种精细化加热控制方法
CN110373510B (zh) 一种基于双模态切换的钢水质量窄窗口控制方法及系统
CN116434859A (zh) 高炉煤气产耗预测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110607435B (zh) 一种退火炉板温控制系统及方法
CN109062040A (zh) 基于系统嵌套优化的预测pid方法
CN104668295A (zh) 一种棒线材生产线控温轧制工艺的控制方法和装置
CN102873106B (zh) 一种平整机延伸率快速精确控制方法
CN106637026A (zh) 一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法及系统
CN103194574A (zh) 一种vod精炼终点碳含量预报模型的动态调整方法
CN113655816B (zh) 钢包底吹氩系统流量控制方法及计算机可读存储介质
CN106773646A (zh) 一种催化裂化过程中原油预热温度控制方法
KR20190136571A (ko) 전기 강판의 철손 저감 예측 장치
CN113324239A (zh) 燃气蒸汽联合循环机组汽温控制方法及装置
CN105199973B (zh) 一种基于差分进化算法的酵母培养在线自适应控制方法
CN113106243A (zh) 一种连续退火炉温度自动控制方法
KR101223808B1 (ko) 열연강판 냉각공정의 냉각수 유량설정방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant