基于数据驱动参数预测模型的炉温交叉控制方法研究

作者：何可; 汪洋; 邹汉强; 张兴辉

来源：装备维修技术, 2023, (01): 12-18.

DOI：10.16648/j.cnki.1005-2917.2023.1.012

• 无氧化炉
• 预测模型
• 神经网络
• 交叉控制
• 炉温

针对某钢厂热处理段天然气无氧化炉炉温控制参数库不足、炉温达到稳定工艺温度时间长、温度稳定性难以控制的问题，建立了基于数据驱动的炉温控制参数预测模型；结合快速调整交叉控制模式，实现炉温的快速稳定控制。开发了各段炉温、燃气与助燃气体流量监测软件，利用监测软件获得的稳定工艺数据构建工艺参数库，并建立了基于神经网络的炉温控制参数预测模型。通过工艺参数库结合预测模型，匹配或预测所需工艺参数，将获得的工艺参数输入单交叉与双交叉结合控制模型，实现炉温的快速稳定控制。经过长时间使用发现，该方法能有效提升炉温稳定速度与控制精度，提高生产效率、保证产品质量。