专利摘要

专利摘要

本发明公开了一种球式热风炉烧炉过程控制方法及系统，通过基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比，依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型以及基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数，解决了现有技术难以对热风炉烧炉过程进行实时精准控制的技术问题，通过分析球式热风炉烧炉过程，依据现场工艺从数据角度控制空燃比，从机理角度控制煤气流量，使两者同时达到最优，且结合匹配的最佳空燃比对最佳煤气流量实时寻优，可实现对热风炉烧炉过程的实时精准控制。

权利要求

1.一种球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，所述方法包括：

基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比；

依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型；

基于所述热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，所述温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型；

基于所述温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

2.根据权利要求1所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比包括：

对采集的热风炉烧炉历史数据进行预处理；

通过有限时间窗口，对状态参数向量和操作参数向量重新描述，从而获得符合工艺的操作模式；

基于所述操作模式和自定义的评价指标，获得优良操作模式库，并对所述优良操作模式库进行两级分类，其中一级分类依据废气温度进行分类，二级分类采用密度峰值聚类；

将当前烧炉状态与所述优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比。

3.根据权利要求2所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，将当前烧炉状态与所述优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比包括：

将当前废气温度与所述优良操作模式库进行一级匹配，获取最佳操作模式子集；

采用欧氏距离在所述一级分类中进行粗匹配，获取最大相似的聚类子类中心；

采用基于线性统计特征的聚合近似进行精匹配，并根据匹配相似度获得最佳空燃比。

4.根据权利要求3所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，根据匹配相似度获得最佳空燃比包括：

当匹配相似度大于或等于预设阈值时，设定最佳空燃比为匹配到的空燃比；

当匹配相似度小于预设阈值时，依据最相似的预设个数操作模式进行模糊推理，获取最佳空燃比。

5.根据权利要求1-4任一所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，基于所述热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立的拱顶温度预测模型具体为：

T_vt(t)＝T_r(0,0,t)＝(1-φ₃+φ₄+φ₆-ζ₂)T_r(0,0,t-Δt)+φ₄T_r(0,Δz,t-Δt)+φ₅T_r(Δr,0,t-Δt)+(φ₂+ζ₁)T_s(0,0,t-Δt)

其中，T_vt(t)表示t时刻的拱顶温度，T_r(0,0,t)表示t时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,Δz,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室Δz处蓄热球中心点处的温度，φ₂表示替换变量2，φ₃表示替换变量3，φ₄表示替换变量4，φ₅表示替换变量5，φ₆表示替换变量6，ζ₂表示线性化参数2，T_r(Δr,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球Δr处的温度，ζ₁表示线性化参数1，T_s(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层废气中心点处的温度；

且建立的废气温度预测模型具体为：

其中，T_wt(t)表示t时刻的废气温度，T_s(0,L,t)表示t时刻蓄热室最底层废气中心点处的温度，T_s(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处废气中心点处的温度，T_r(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处蓄热球中心点处的温度，m_g表示烟气质量流量，φ₁表示替换变量1，ξ₁表示线性化参数1，ζ₂表示线性化参数2。

6.根据权利要求5所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，基于所述温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数包括：

设置拱顶温度设定值和废气温度设定值；

根据拱顶温度和废气温度的实际输出值与所述温度预测模型计算出的模型输出值之间的偏差，对所述温度预测模型进行反馈修正,且修正后的温度预测模型如下：

T^*_vtp(τ+Δt)＝T_vtp(τ+Δt)+e_vt(τ)

T^*_wtp(τ+Δt)＝T_wtp(τ+Δt)+e_wt(τ)

其中，T^*_vtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的拱顶温度设定值，T_vtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的拱顶温度设定值，e_vt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的拱顶温度的差值，T^*_wtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的废气温度设定值，T_wtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的废气温度设定值，e_wt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的废气温度的差值；

基于修正后的温度预测模型，对快速燃烧期和蓄热期分别设定优化控制目标函数，通过对每个阶段的优化控制目标函数进行求解，从而实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

7.根据权利要求6所述的球式热风炉烧炉过程控制方法，其特征在于，所述控制热风炉烧炉过程的最优控制参数具体为煤气流量。

8.一种球式热风炉烧炉过程控制系统，所述系统包括：

存储器(10)、处理器(20)以及存储在存储器(10)上并可在处理器(20)上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器(20)执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一所述方法的步骤。

说明书

技术领域

本发明涉及转炉炼钢技术领域，特别涉及一种球式热风炉烧炉过程控制方法及系统。

背景技术

热风炉是高炉生产工艺中的关键设备，其提供的热风温度与时长直接影响高炉生产。球式热风炉循环周期工作，在一个工作周期内，主要分为燃烧阶段和送风阶段。燃烧阶段，高炉煤气与助燃空气按一定比例在燃烧室燃烧，燃烧产生的烟气流经蓄热室将蓄热球加热使其蓄热，然后由烟道流出，直至蓄热球的蓄热量满足蓄热要求。送风阶段，将冷风从冷风管送入热风炉，冷风流经蓄热室被蓄热球加热成热风，由热风口流出送往高炉。送风阶段的风温与时长由燃烧阶段直接决定，因此对烧炉过程精准控制是保证高炉正常生产的基础。球式热风炉工作原理是，将高炉煤气燃烧产生的热量以蓄热球为媒介送往高炉，但现有检测手段无法对炉内热量直接测量，故通过监控拱顶温度与废气温度来反映燃烧效果，进而估算炉内蓄热量。热风炉工艺要求拱顶温度维持在1350℃，废气终点温度达到350℃，但炉内环境复杂，难以使两者达到最优。故需要提供一种烧炉过程控制方法，提高烧炉阶段的蓄热量，以满足送风温度与时长。现今国内外主要以人工手动控制为主，少数大型钢铁厂采用专家系统控制或模糊控制。

高炉正常生产对送风的要求，无波动的送风时长和热风温度，故需要对煤气流量与空燃比进行合理设定。但炉内气固传热复杂，煤气热值与压力波动频繁，现有手段难以实现实时精准控制。热风炉烧炉过程控制以人工手动控制为主，现有的智能控制方法主要以数据模型为基础，调节空燃比与煤气流量，进而控制拱顶温度和废气温度，但数据模型精度低且无法描述传热机理，难以使拱顶温度与废气温度同时达到要求。

CN101881463A热风炉自动寻优智能控制方法

申请号CN201010206032.9 申请日2010.06.09

申请公布号CN101881463A 申请公布日2010.11.10

该专利提供了一种热风炉烧炉过程自动控制方法。基于总蓄热量，设定拱顶温度与废气温度，通过模糊控制对空燃比、煤气流量进行寻优；通过废气温度调节器、供热量调节器和助燃空气调节器控制助燃空气的流量，通过空燃比模糊控制器对空燃比进行调节。但仅对拱顶温度上升速率差值和空燃比变化方向进行模糊化，信息较为简单，而拱顶温度的变化受煤气热值与压力变化的影响，会使得模糊结果不准确。

CN105157057A热风炉燃烧控制方法和系统

申请号CN201510540857.7 申请日2015.08.28

申请公布号CN105157057A 申请公布日2015.12.16

该专利提供了一种热风炉燃烧控制方法和系统。首先获取燃烧期时拱顶温度、阀门开度和控制参数等，依据当前各参数是否满足最佳燃烧控制参数对阀门开度进行调整。但热风炉属于大滞后系统，当前时刻的拱顶温度与废气温度受上一刻煤气流量与空燃比直接影响，该方法无法做到实时准确调节。

CN105423334A热风炉燃烧控制方法和系统

申请号CN201511028734.1 申请日2015.12.31

申请公布号CN105423334A 申请公布日2016.03.23

该专利提供了一种热风炉燃烧过程控制系统。首先依据专家系统识别当前烧炉状态，对不同的燃烧阶段选用不同的模糊控制器，包括快速燃烧期空燃比寻优模糊控制器和拱顶温度管理期空燃比寻优模糊控制器；流量给定计算模块，计算煤气流量设定值和空气流量设定值；通过流量模糊住家控制器对干扰进行前馈补偿。但专家系统无法对所有燃烧状态进行精准控制，当存在烧炉参数异常时会出现漏解问题。

CN205803521U热风炉燃烧控制方法和系统

申请号CN201620784658.0 申请日2016.07.25

申请公布号CN205803521U 申请公布日2016.12.14

该专利提供了一种高炉热风炉煤气流量优化控制系统。设有基本煤气流量模型、单炉煤气流量修正模型、优先烧炉煤气流量修正模型、煤气流量调节器和拱顶温度保护模型，依据当前燃烧状态调节煤气阀门开度。但热风炉烧炉过程具有明显的阶段性，该专利无法实现拱顶温度快速燃烧及终点废气温度达到设定值，且模糊量简单，控制精度低。

综上所述，现有的技术都具有对应的缺陷，因此提出本发明。

发明内容

本发明提供的一种球式热风炉烧炉过程控制方法及系统，解决了现有技术难以对热风炉烧炉过程进行实时精准控制的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的一种球式热风炉烧炉过程控制方法包括：

基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比；

依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型；

基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型；

基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

进一步地，基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比包括：

对采集的热风炉烧炉历史数据进行预处理；

通过有限时间窗口，对状态参数向量和操作参数向量重新描述，从而获得符合工艺的操作模式；

基于操作模式和自定义的评价指标，获得优良操作模式库，并对优良操作模式库进行两级分类，其中一级分类依据废气温度进行分类，二级分类采用密度峰值聚类；

将当前烧炉状态与优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比。

进一步地，将当前烧炉状态与优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比包括：

将当前废气温度与优良操作模式库进行一级匹配，获取最佳操作模式子集；

采用欧氏距离在一级分类中进行粗匹配，获取最大相似的聚类子类中心；

采用基于线性统计特征的聚合近似进行精匹配，并根据匹配相似度获得最佳空燃比。

进一步地，根据匹配相似度获得最佳空燃比包括：

当匹配相似度大于或等于预设阈值时，设定最佳空燃比为匹配到的空燃比；

当匹配相似度小于预设阈值时，依据最相似的预设个数操作模式进行模糊推理，获取最佳空燃比。

进一步地，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立的拱顶温度预测模型具体为：

T_vt(t)＝T_r(0,0,t)＝(1-φ₃+φ₄+φ₆-ζ₂)T_r(0,0,t-Δt)+φ₄T_r(0,Δz,t-Δt)

+φ₅T_r(Δr,0,t-Δt)+(φ₂+ζ₁)T_s(0,0,t-Δt)

其中，T_vt(t)表示t时刻的拱顶温度，T_r(0,0,t)表示t时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,Δz,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室Δz处蓄热球中心点处的温度，φ₂表示替换变量2，φ₃表示替换变量3，φ₄表示替换变量4，φ₅表示替换变量5，φ₆表示替换变量6，ζ₂表示线性化参数2，T_r(Δr,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球Δr处的温度，ζ₁表示线性化参数1，T_s(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层废气中心点处的温度；

且建立的废气温度预测模型具体为：

其中，T_wt(t)表示t时刻的废气温度，T_s(0,L,t)表示t时刻蓄热室最底层废气中心点处的温度，T_s(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处废气中心点处的温度，T_r(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处蓄热球中心点处的温度，m_g表示烟气质量流量，φ₁表示替换变量1，ξ₁表示线性化参数1，ζ₂表示线性化参数2。

进一步地，基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数包括：

设置拱顶温度设定值和废气温度设定值；

根据拱顶温度和废气温度的实际输出值与温度预测模型计算出的模型输出值之间的偏差，对温度预测模型进行反馈修正,且修正后的温度预测模型如下：

T^*_vtp(τ+Δt)＝T_vtp(τ+Δt)+e_vt(τ)

T^*_wtp(τ+Δt)＝T_wtp(τ+Δt)+e_wt(τ)

其中，T^*_vtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的拱顶温度设定值，T_vtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的拱顶温度设定值，e_vt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的拱顶温度的差值，T^*_wtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的废气温度设定值，T_wtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的废气温度设定值，e_wt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的废气温度的差值；

基于修正后的温度预测模型，对快速燃烧期和蓄热期分别设定优化控制目标函数，通过对每个阶段的优化控制目标函数进行求解，从而实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

进一步地，控制热风炉烧炉过程的最优控制参数具体为煤气流量。

本发明提出的一种球式热风炉烧炉过程控制系统包括：

存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现本发明的球式热风炉烧炉过程控制方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明提供的球式热风炉烧炉过程控制方法及系统，通过基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比，依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型以及基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数，解决了现有技术难以对热风炉烧炉过程进行实时精准控制的技术问题，通过分析球式热风炉烧炉过程，依据现场工艺从数据角度控制空燃比，从机理角度控制煤气流量，使两者同时达到最优，且结合匹配的最佳空燃比对最佳煤气流量实时寻优，可实现对热风炉烧炉过程的实时精准控制。

附图说明

图1是本发明实施例一的球式热风炉烧炉过程控制方法的流程图；

图2是本发明实施例二的球式热风炉烧炉过程控制方法的流程图；

图3是本发明实施例二的热风炉烧炉过程最佳空燃比设定过程；

图4是本发明实施例二的热风炉烧炉过程最佳空燃比多级匹配策略；

图5是本发明实施例二的分布参数模型预测控制原理框图；

图6是本发明实施例的球式热风炉烧炉过程控制系统框图。

附图标记：

10、存储器；20、处理器。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下文将结合说明书附图和较佳的实施例对本发明作更全面、细致地描述，但本发明的保护范围并不限于以下具体的实施例。

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

实施例一

参照图1，本发明实施例一提供的球式热风炉烧炉过程控制方法，包括：

步骤S101，基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比；

步骤S102，依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型；

步骤S103，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型；

步骤S104，基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

本发明实施例提供的球式热风炉烧炉过程控制方法，通过基于热风炉烧炉历史数据，匹配获得最佳空燃比，依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型以及基于温度预测模型，实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数，解决了现有技术难以对热风炉烧炉过程进行实时精准控制的技术问题，通过分析球式热风炉烧炉过程，依据现场工艺从数据角度控制空燃比，从机理角度控制煤气流量，使两者同时达到最优，且结合匹配的最佳空燃比对最佳煤气流量实时寻优，可实现对热风炉烧炉过程的实时精准控制。

本发明的目的是提出一种球式热风炉烧炉过程控制方法，先对历史数据处理，建立优良操作模式库，并依据当前烧炉状态匹配最佳空燃比，针对漏解问题采用模糊规则推理出最佳空燃比；然后以及现场工艺及炉内传热原理建立蓄热室瞬态传热模型，并以此为基础建立温度预测模型；最后采用分布参数系统模型预测控制策略，对煤气流量进行精准控制，实现拱顶稳定快速燃烧、废气终点温度达到设定值，以增加炉内蓄热量。

实施例二

参照图2，本发明实施例二提供的球式热风炉烧炉过程控制方法，包括：

步骤S201，对采集的热风炉烧炉历史数据进行预处理。

由于干扰的存在，本实施例采集的数据存在不完整或不准确的现象，为此采用拉格朗日插值法对缺失值处理；为保留数据的形状和宽度，采用Savitzky-Golay滤波；为消除变量量纲对计算的影响，对各变量进行归一化处理。

步骤S202，通过有限时间窗口，对状态参数向量和操作参数向量重新描述，从而获得符合工艺的操作模式。

复杂工业生产过程中的数据主要包括操作参数和状态参数。τ时刻的操作参数可表示为：

P(τ)＝[p₁(τ),p₂(τ),...,p_m(τ)] (1)

其中，m为操作参数的个数。τ时刻的状态参数可表示为：

S(τ)＝[s₁(τ),s₂(τ),...,s_n(τ)] (2)

其中，n为状态参数的个数。

热风炉烧炉过程中，煤气的压力与热值频繁波动，难以用某一时刻的操作模式对热风炉工况的变化趋势进行描述，为此，提出一种适用于热风炉的操作模式描述方法。通过有限时间窗口，对状态参数向量S和操作参数向量Q重新描述，时间窗口内取值为-n_T～n_T，共2n_T+1个值，时间窗口的大小由时间步长n_T决定。 表示τ时刻的第i个状态参数，通过有限时间窗口描述为：

其中，s(-n_T)～s(n_T)为有限时间窗口内的状态参数值。 表示τ时刻的第i个操作参数，通过有限时间窗口描述为：

其中，p(-n_T)～p(n_T)为有限时间窗口内的操作参数值。

将n维的状态参数和与之对应的m维操作参数定义为操作模式，即：

本实施例采用拱顶温度、废气温度和煤气流量作为状态参数，采用空燃比作为操作参数。

步骤S203，基于操作模式和自定义的评价指标，获得优良操作模式库，并对优良操作模式库进行两级分类，其中一级分类依据废气温度进行分类，二级分类采用密度峰值聚类。

具体地，本实施例选用拱顶终点温度、废气终点温度、送风风温、送风时长和煤气总用量作为评价指标，通过熵值法对各个评价指标设定权值，进而建立综合评价指标。设有m个待评炉次(经过数据预处理)，n个评价指标，具体步骤如下：

step1计算第j项评价指标下第i炉次指标值的比重p_ij：

steo2计算第j项指标的熵值e_j：

其中k＞0，ln为自然对数，0≤e_j≤1。

step3计算第j项指标的差异性系数g_j：

g_j＝1-e_j (8)

step4定义权数：

step5计算综合经济效益指数v_i：

其中，v_i为第i个炉次的综合评价值。

本实施例对优良操作模式库进行两级分类，一级分类依据废气温度进行分类，二级分类方法采用密度峰值聚类。本发明实施例的热风炉烧炉过程最佳空燃比设定过程具体可参照图3，由图3可以看出，本发明实施例首先通过有限时间窗口，对状态参数向量和操作参数向量重新描述，从而获得符合工艺的操作模式，然后基于操作模式和自定义的评价指标，获得优良操作模式库，最后将当前烧炉状态与优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比。

步骤S204，将当前烧炉状态与优良操作模式库进行三级匹配，从而获得最佳空燃比。

参照图4，图4为本发明实施例的热风炉烧炉过程最佳空燃比多级匹配策略，从图4可以看出，本实施例实现三级匹配的过程具体为：首先依据当前废气温度进行一级匹配，其次采用欧氏距离在一级分类中进行粗匹配，最后采用基于线性统计特征的聚合近似(LSF_PAA)进行精匹配。最终的匹配结果成功时，设定最佳空燃比；当匹配结果失败时，取最相似的5个操作模式进行模糊推理，进而获取最佳空燃比。具体步骤如下：

step1获取当前时刻操作模式Q_n＝[s₁,s₂,...,s_n,p₁,p₂,...,p_m]，其中各参数u_i(τ)＝[u_i(-n_T),...,u_i(-1),u_i(0)]，0表示当前时刻。

step2依据废气温度，对下标为-n_T～-1的废气状态参数进行匹配，获取最佳操作模式子集。

step3采用欧氏距离，对下标为-n_T～-1的操作模式进行快速匹配，获取最大相似的聚类子类中心。

step4基于LSF_PAA，对下标为-n_T～-1的操作模式在子类中进行精匹配，获取匹配结果

step5匹配相似度高于0.9，即为匹配成功，设定空燃比为匹配到的 若匹配失败，依据最相似的5个操作模式进行模糊推理，获取最佳空燃比。

本实施例通过与优良操作模式库进行三级匹配不仅能精准获得最佳空燃比，还能有效地解决漏解问题，从而使得基于获得的最佳空燃比，对热风炉烧炉过程进行精准控制。

步骤S205，依据炉内气固两相传热及工艺结构，建立热风炉蓄热室瞬态传热模型。

具体地，假设蓄热室内轴向温度相同，建立烟气与蓄热球的二维瞬态传热模型。由能量守恒定律知单位时间内，微元体内烟气减少的热量等于其释放的热量，蓄热球内增加的热量等于其吸收的热量，如式(11)、(12)。

Q_s＝Q_d+Q_f (11)

Q_r＝Q_c+Q_d+Q_f (12)

式中Q_s、Q_r分别为单位时间内单个微元体内烟气释放的热量和蓄热球吸收的热量，Q_d、Q_f分别为单个微元体内烟气与蓄热球对流换热热流量和烟气辐射给蓄热球的热流量，Q_c为单个微元体内蓄热球热传导净热流量。

此模型的边界条件和初始条件为：

式中，T_s为烟气温度，T_r为蓄热球温度，T_s0、T_r0分别为蓄热室各个位置烟气与蓄热球的初始温度，T_sin为拱顶烟气温度。

蓄热室内(z,r)处微元体的烟气释放量为：

其中，m_s＝(1+η)m_g为烟气质量流量，η为空燃比，m_g为煤气的质量流量，c_s为烟气比热容。

由比热容公式知，单位时间内单个微元体蓄热球吸收的热量为：

式中V_r＝(1-μ)(π(Δr)²+2πΔr)Δz为单个微元体内蓄热体体积，μ为蓄热室孔隙率，ρ_r为蓄热球密度，c_r为蓄热球比热容。

由傅里叶定律知，单位微元体内蓄热球热传导净热流量为：

式中，λ_r为蓄热球的导热系数。

由牛顿冷却公式知，单个微元体内烟气与蓄热球的对流换热热流量为：

Q_d＝hA(T_s-T_r) (17)

式中， 为对流换热面积， 为对流换热系数，Nu＝2.0为努塞尔数。

由斯忒籓-玻尔兹曼定律知，单个微元体内烟气与蓄热球热辐射的热流量为：

式中，ε_r为蓄热球的辐射发射率，σ为热辐射常数，α_s为烟气辐射吸收率，ε_s为烟气辐射发射率。

步骤S206，基于热风炉蓄热室瞬态传热模型，建立温度预测模型，温度预测模型包括拱顶温度预测模型和废气温度预测模型。

具体地，结合式(14)～(18)，采用有限差分法实现蓄热室瞬态模型式(11)和式(12)的离散化：

为方便模型推导，对式(19)、(20)中的变量进行替换，令：

对辐射项进行线性化处理，保证处理前后数值相等。令：

其中，ξ₁、ξ₂、ζ₁和ζ₂为线性化系数，因此式(19)、(20)可以表示为：

依据式(23)建立废气温度预测模型：

其中，T_wt(t)表示t时刻的废气温度，T_s(0,L,t)表示t时刻蓄热室最底层废气中心点处的温度，T_s(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处废气中心点处的温度，T_r(0,L-Δz,t)表示t时刻蓄热室L-Δz处蓄热球中心点处的温度，m_g表示烟气质量流量，φ₁表示替换变量1，ξ₁表示线性化参数1，ζ₂表示线性化参数2。

依据式(24)建立拱顶温度预测模型：

其中，T_vt(t)表示t时刻的拱顶温度，T_r(0,0,t)表示t时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球中心点处的温度，T_r(0,Δz,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室Δz处蓄热球中心点处的温度，φ₂表示替换变量2，φ₃表示替换变量3，φ₄表示替换变量4，φ₅表示替换变量5，φ₆表示替换变量6，ζ₂表示线性化参数2，T_r(Δr,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层蓄热球Δr处的温度，ζ₁表示线性化参数1，T_s(0,0,t-Δt)表示t-Δt时刻蓄热室最上层废气中心点处的温度。

步骤S207，设置拱顶温度设定值和废气温度设定值，具体如下：

从历史数据库中寻找拱顶温度最早达到1300℃的时刻t₁，依据t₁对烧炉两阶段分别计算设定值。温度设定值由拱顶温度设定值与废气温度设定值组成，表示如下：

T_r(τ+Δt)＝[T_vtr(τ+Δt)T_wtr(τ+Δt)]^T (27)

拱顶温度设定值如下：

废气温度设定值如下：

步骤S208，根据拱顶温度和废气温度的实际输出值与温度预测模型计算出的模型输出值之间的偏差，对温度预测模型进行反馈修正：

以当前输出测量值与模型计算值之差对预测模型进行反馈修正。

e(τ)＝[e_vt(τ)e_wt(τ)]^T (30)

拱顶温度和废气温度模型修正值如下：

e_vt(τ)＝T_vt(τ)-T_vtp(τ) (31)

e_wt(τ)＝T_wt(τ)-T_wtp(τ) (32)

修正后的拱顶温度和废气温度预测模型如下：

T^*_vtp(τ+Δt)＝T_vtp(τ+Δt)+e_vt(τ) (33)

T^*_wtp(τ+Δt)＝T_wtp(τ+Δt)+e_wt(τ) (34)

其中，T^*_vtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的拱顶温度设定值，T_vtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的拱顶温度设定值，e_vt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的拱顶温度的差值，T^*_wtp(τ+Δt)表示修正后的t+Δt时刻的废气温度设定值，T_wtp(τ+Δt)表示t+Δt时刻的废气温度设定值，e_wt(τ)表示τ时刻输出测量值与模型计算值的废气温度的差值。

步骤S209，基于修正后的温度预测模型，对快速燃烧期和蓄热期分别设定优化控制目标函数，通过对每个阶段的优化控制目标函数进行求解，从而实时获得控制热风炉烧炉过程的最优控制参数。

具体地，本实施例依据热风炉烧炉特性，对快速燃烧期和蓄热期分别设定优化控制的目标函数。快速燃烧期，即τ＜t₁时的优化控制目标如下：

min J＝|T_vtr(τ+Δt)-T^*_vtp(τ+Δt)| (35)

蓄热期，即τ＞t₁时的优化控制目标如下：

通过对每个阶段的控制目标进行求解，从而获取最佳煤气的质量流量，进而计算出最佳煤气体积流量。本发明实施例采用分布参数模型对热风炉烧炉过程预测控制的原理框图具体可参照图5所示。

本实施例提出将历史数据与传热机理相结合的控制策略。首先依据历史数据，匹配出最佳空燃比；其次，建立瞬态传热模型，用于描述炉内传热机理，并在传热模型的基础上建立拱顶温度预测模型和废气温度预测模型；最后通过分布参数模型预测控制，选定空燃比为匹配出的最佳空燃比，对最佳煤气流量进行寻优。

具体地，本发明实施例分析了球式热风炉烧炉过程，依据现场工艺从数据角度控制空燃比，从机理角度控制煤气流量，使两者同时达到最优。依据当前烧炉的操作模式，实时地从优良操作模式库中匹配出最佳空燃比，针对漏解问题采用模糊规则推理出最佳空燃比。依据炉内气固两相传热，考虑烟气与蓄热球的非线性物性参数，建立蓄热室瞬态传热模型，用于描述炉内传热机理。依据传热模型，建立拱顶温度与废气温度的预测模型，通过分布参数系统模型预测控制，结合匹配的最佳空燃比对最佳煤气流量实时寻优，实现对热风炉烧炉过程实时精准控制。

本发明的关键发明点在于：

(1)通过历史数据匹配出最佳空燃比，提出新的评价指标，为提高匹配速度与精度，对优良操作模式库进行两级分类，对当前烧炉参数进行多级匹配；

(2)考虑热风炉内热传导、热对流和热辐射等传热方式，建立了蓄热室瞬态传热模型，并以传热模型为基础建立了拱顶温度预测模型和废气温度预测模型；

(3)本发明结合现场工艺要求，设定相应的拱顶温度和废气温度，采用分布参数系统模型预测控制，实时调节煤气流量，使拱顶温度与废气温度同时达到最优。

参照图6，本发明实施例提出的球式热风炉烧炉过程控制系统，包括：

存储器10、处理器20以及存储在存储器10上并可在处理器20上运行的计算机程序，其中，处理器20执行计算机程序时实现本实施例提出的球式热风炉烧炉过程控制方法的步骤。

本实施例的球式热风炉烧炉过程控制系统的具体工作过程和工作原理可参照本实施例中的球式热风炉烧炉过程控制方法的工作过程和工作原理。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

一种球式热风炉烧炉过程控制方法及系统专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。