·950· 北京科技大学学报 第34卷 表4变工况过程主要参数的时间序列 Table 4 Alteration of parameters in transition operating mode 时间/min 钢种 厚度/mm 黑度 工艺制度 速度/(m'min-) 说明 0 A 0.203 0.130 T-4CA 653 稳定工况 8 A 0.203 0.130 T-4CA 702 17 A 0.203 0.130 T-4CA 770 变工况过程.带钢速度的 24 A 0.203 0.130 T-4CA 800 切换在1min内完成. 27 0.237 0.235 T-3CA 545 34 B 0.237 0.235 T-3CA 582 40 B 0.237 0.235 T-3CA 583 稳定工况 如图9所示的切换过程中，带钢A、B焊缝入炉 变工况时操作参数的优化控制策略是带钢连续 时要求炉温从998K升高到1031K,所需时间约为 热处理过程参数优化的核心，该优化策略根据切换 21in.根据焊缝入炉前带钢A的速度，计算可得切 前后带钢可行工况集之间的关系，通过调整机组的 换过程带钢A的长度约为14760m.因此，当焊缝入 关键参数，如变工况开始时间、各参数变化幅度和变 炉前21min时（即带钢A剩余长度约为14760m 化时刻，使得带钢温度与目标温度之间的误差最小 时)开始升高炉温，升温速度为1.54K·min-',同时 利用本文提出的优化控制策略，对稳定工况和 按照表4调整带钢速度. 变工况过程优化的分析表明，启发式优化算法和变 1150 11000 工况控制策略是合理的，特别是变工况控制策略，能 一带钢温度…月标带温 兰1100 -一炉障温度 一带钢述度 900 够对切换过程进行有效的控制，基本解决了带钢在 带钢厚度 兰1050 800 连续热处理过程中的动态优化控制的技术难题. 1000 700 参考文献 950 600 900 Jiang D Q.Study on the Thermal Process of Vertical Annealing Fur- 500 目0329 nace in a Continuous Hot Dip Galvanizing Line [Dissertation] 0.225 是8 0.200色 Beijing:University of Science and Technology Beijing.1995 (蒋大强.带钢连续热镀锌立式退火炉及其热过程研究[学位 0 48 1216202428323640 175 时间/min 论文].北京：北京科技大学，1995) 2] Tian Y C,Hou C H.Mathematically modeling the annealing fur- 图9变工况过程的参数优化仿真结果 nace of continuous hot galvanizing.Energy Metall Ind,1995,14 Fig.9 Simulation results of the optimization strategy in the transition (3):38 operating mode (田玉楚，侯春海。连续热镀锌退火炉的数学模型开发.治金 对比图8所示的现场目前采用变工况控制策 能源，1995,14(3)：38) B] 略，可以看出现场采用带钢B和过渡卷带钢协助变 Li S Y,Qing C,Huang G B.Dynamic temperature modeling of continuous annealing fumnace using GGAP-RBF neural network. 工况操作，变工况历时82min;而采用本文的变工况 Neurocomputing,2006,69(4-6):523 控制策略，整个变工况历时32min,操作时间大大减 4] Chen Q,Fan Y F.LiS Y,et al.Modeling for the temperature in 少，同时由于省略了过渡卷带钢，因此机组能耗降 continuous annealing fumace based on a generalized growing and 低、产能提高. pruning RBF neural network /Proceedings of the 23rd Chinese Control Conference.Wuxi,2004:911 4结论 (陈庆，范玉飞，李少远，等.连续退火炉温度的广义生长一修 剪RBF神经网络建模/第二十三届中国控制会议论文集.无 本文在带钢连续热处理立式炉内热过程数学模 锡，2004：911) 型的基础上，提出了带钢连续热处理过程稳定工况 [5] Kilpatrick J A,Seeman E J.Computer control of a continuous an- 和变工况时的操作参数优化控制策略.其中稳定工 nealing line/Preprints of IS 27th Mechanical Working and Steel 况时的参数优化的主要目的是获得稳定工况热处理 Processing Conference.Cleveland,1985:71 6 机组最优操作参数集，其核心算法是启发式优化算 Yoshitani N.Optimal and adaptive control of strip temperature for a heating fumace in C.A.P.L.//Proceedings of the 5th IFAC 法.稳定工况热处理机组最优操作参数集是变工况 MMM Symposium.Tokyo,1986:380 策略实施的基础 Ueda I,Hosoda M,Taya K.Strip temperature control for heating北 京 科 技 大 学 学 报 第 34 卷 表 4 变工况过程主要参数的时间序列 Table 4 Alteration of parameters in transition operating mode 时间/min 钢种 厚度/mm 黑度 工艺制度 速度/( m·min － 1 ) 说明 0 A 0. 203 0. 130 T--4CA 653 稳定工况 8 A 0. 203 0. 130 T--4CA 702 17 A 0. 203 0. 130 T--4CA 770 变工况过程． 带钢速度的 24 A 0. 203 0. 130 T--4CA 800 切换在 1 min 内完成． 27 B 0. 237 0. 235 T--3CA 545 34 B 0. 237 0. 235 T--3CA 582 40 B 0. 237 0. 235 T--3CA 583 稳定工况 如图 9 所示的切换过程中，带钢 A、B 焊缝入炉 时要求炉温从 998 K 升高到 1 031 K，所需时间约为 21 min． 根据焊缝入炉前带钢 A 的速度，计算可得切 换过程带钢 A 的长度约为14760 m． 因此，当焊缝入 炉前 21 min 时( 即带钢 A 剩余长度约为 14 760 m 时) 开始升高炉温，升温速度为 1. 54 K·min － 1 ，同时 按照表 4 调整带钢速度． 图 9 变工况过程的参数优化仿真结果 Fig． 9 Simulation results of the optimization strategy in the transition operating mode 对比图 8 所示的现场目前采用变工况控制策 略，可以看出现场采用带钢 B 和过渡卷带钢协助变 工况操作，变工况历时 82 min; 而采用本文的变工况 控制策略，整个变工况历时 32 min，操作时间大大减 少，同时由于省略了过渡卷带钢，因此机组能耗降 低、产能提高． 4 结论 本文在带钢连续热处理立式炉内热过程数学模 型的基础上，提出了带钢连续热处理过程稳定工况 和变工况时的操作参数优化控制策略． 其中稳定工 况时的参数优化的主要目的是获得稳定工况热处理 机组最优操作参数集，其核心算法是启发式优化算 法． 稳定工况热处理机组最优操作参数集是变工况 策略实施的基础． 变工况时操作参数的优化控制策略是带钢连续 热处理过程参数优化的核心，该优化策略根据切换 前后带钢可行工况集之间的关系，通过调整机组的 关键参数，如变工况开始时间、各参数变化幅度和变 化时刻，使得带钢温度与目标温度之间的误差最小． 利用本文提出的优化控制策略，对稳定工况和 变工况过程优化的分析表明，启发式优化算法和变 工况控制策略是合理的，特别是变工况控制策略，能 够对切换过程进行有效的控制，基本解决了带钢在 连续热处理过程中的动态优化控制的技术难题． 参 考 文 献 ［1］ Jiang D Q． Study on the Thermal Process of Vertical Annealing Fur￾nace in a Continuous Hot Dip Galvanizing Line ［Dissertation］． Beijing: University of Science and Technology Beijing，1995 ( 蒋大强． 带钢连续热镀锌立式退火炉及其热过程研究［学位 论文］． 北京: 北京科技大学，1995) ［2］ Tian Y C，Hou C H． Mathematically modeling the annealing fur￾nace of continuous hot galvanizing． Energy Metall Ind，1995，14 ( 3) : 38 ( 田玉楚，侯春海． 连续热镀锌退火炉的数学模型开发． 冶金 能源，1995，14( 3) : 38) ［3］ Li S Y，Qing C，Huang G B． Dynamic temperature modeling of continuous annealing furnace using GGAP-RBF neural network． Neurocomputing，2006，69( 4--6) : 523 ［4］ Chen Q，Fan Y F，Li S Y，et al． Modeling for the temperature in continuous annealing furnace based on a generalized growing and pruning RBF neural network / / Proceedings of the 23rd Chinese Control Conference． Wuxi，2004: 911 ( 陈庆，范玉飞，李少远，等． 连续退火炉温度的广义生长—修 剪 RBF 神经网络建模/ / 第二十三届中国控制会议论文集． 无 锡，2004: 911) ［5］ Kilpatrick J A，Seeman E J． Computer control of a continuous an￾nealing line / / Preprints of ISS 27th Mechanical Working and Steel Processing Conference． Cleveland，1985: 71 ［6］ Yoshitani N． Optimal and adaptive control of strip temperature for a heating furnace in C． A． P． L． / / Proceedings of the 5th IFAC MMM Symposium． Tokyo，1986: 380 ［7］ Ueda I，Hosoda M，Taya K． Strip temperature control for heating ·950·