CN116428879A - 用于加热炉燃烧优化的控制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于加热炉燃烧优化的控制方法及***，包括：步骤S1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；步骤S2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；步骤S3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；步骤S4：由相关空气阀门完成空气流量控制；步骤S5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。本发明提高加热炉的燃烧稳定性，减少目前对人工操作经验的高依赖性，减少燃气消耗和氧化烧损；控制精度高、速度响应快，燃烧趋势稳定、空燃比合理，改造难度低，连接安全。
Description
技术领域
本发明涉及冶金加热炉燃烧控制领域，具体地，涉及具体涉及钢坯加热工艺流程中燃气及空气的优化控制方法，更为具体地，涉及一种用于加热炉燃烧优化的控制方法及***。
背景技术
加热炉一般是热轧产线的能耗大户，其能耗约占热轧总能耗的一半以上。实际生产过程中，由于燃气质量、燃气压力、燃气热值、空气压力波动、设备等相关因素影响，人工调节时效性差，炉气温度波动幅度较大，直接影响影响产品质量。
加热炉炉内气氛动态自动调整十分重要，炉内燃烧气氛对氧化烧损、成材率影响较大。加热炉操作人员主要根据残氧量、炉内火焰颜色变化等相关因素结合自身经验调整空燃比，操作人员的工作强度很大，而且炉内各段气氛由于欠缺检测手段及滞后很难控制好，存在较大的节能空间。
为了提高加热炉的燃烧稳定性，减少目前对人工操作经验的高依赖性，减少燃气消耗和氧化烧损，本发明提供一种加热炉燃烧优化控制方案。该方案控制精度高、速度响应快，燃烧趋势稳定、空燃比合理，改造难度低，连接安全。
传统燃烧控制通过设定温度与实际温度的偏差计算出需要增减的燃气量，再通过相关阀门的控制完成温度控制。由于燃气流量计的测量偏差及燃气炉膛内燃烧滞后，此方法控制温度一般反应较为迟缓，导致升降温控制温度超调量较大且反应较慢。
对比目前常归常规加热炉燃控***一般都是基于准确的流量检测数据，以理论空燃比为控制基础，辅助双交叉控制、前馈控制等技术手段，本发明弱化空燃比概念，直接控制阀门，提升加热炉燃控的智能化程度。
专利文献CN112178685A(申请号：CN202010892268.6)公开了一种加热炉燃烧优化控制***，其中包括：空气调节阀、燃气成分在线检测仪、燃气流量计、烟气CO2在线检测仪和控制器，控制器用于：获取所述燃气流量计检测的燃气流量，燃气成分在线检测仪检测的燃气成分，烟气CO2在线检测仪检测的加热炉内的CO2含量，以及当前获取数据的当前时间；根据燃气流量和所述燃气成分，获得第一空气流量；基于当前时间进行延时之后将空气调节阀的流量大小调节为第一空气流量；进一步的，根据第一空气流量和CO2含量，对空气调节阀进行反馈调节，获得第二空气流量；在反馈调节中进行一步的提高了调整精度。但该发明强调空燃比概念，不能直接控制阀门，加热炉燃控的智能化程度不够。
专利文献CN106468446B(申请号：CN201610793434.0)公布了一种加热炉控制与燃烧优化的方法，该方法采用先进控制算法与常规控制算法相结合的控制策略；采用O2和CO切换控制；以国标简化公式为优化目标，采用自寻优算法实现烟气含氧量的实时优化。但该发明不可对加热炉进行快捷的***修改，合理优化现有的燃烧控制程度不够。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种用于加热炉燃烧优化的控制方法及***。
根据本发明提供的一种用于加热炉燃烧优化的控制方法，包括：
步骤S1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
步骤S2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
步骤S3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
步骤S4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
步骤S5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
优选地，在所述步骤S1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
优选地，在所述步骤S2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
优选地，在所述步骤S3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
优选地，在所述步骤S4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
优选地，在所述步骤S5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
根据本发明提供的一种用于加热炉燃烧优化的控制***，包括：
模块M1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
模块M2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
模块M3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
模块M4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
模块M5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
优选地，在所述模块M1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
优选地，在所述模块M2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
优选地，在所述模块M3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
优选地，在所述模块M4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
优选地，在所述模块M5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明提高加热炉的燃烧稳定性，减少目前对人工操作经验的高依赖性，减少燃气消耗和氧化烧损；
2、本发明控制精度高、速度响应快，燃烧趋势稳定、空燃比合理，改造难度低，连接安全；
3、本发明可对加热炉进行快捷的***修改，合理优化现有的燃烧控制，更合理的燃气及空气控制，能有效的稳定温度控制、降低燃气消耗及氧化烧损；
4、本发明能有效避免燃气流量的干扰，升降温快速且稳定，超调量较小，保温较小量动作相应阀门，稳定高效；
5、本发明***运行中间参数、控制参数等直观可见，无需下装程序，方便运行调试。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为***结构图；
图2为***内部运算模块图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例1：
根据本发明提供的一种用于加热炉燃烧优化的控制方法，如图1-2，包括：
步骤S1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
步骤S2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
步骤S3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
步骤S4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
步骤S5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
具体地，在所述步骤S1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
具体地，在所述步骤S2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
具体地，在所述步骤S3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
具体地，在所述步骤S4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
具体地，在所述步骤S5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
实施例2：
实施例2为实施例1的优选例，以更为具体地对本发明进行说明。
本领域技术人员可以将本发明提供的一种用于加热炉燃烧优化的控制方法，理解为用于加热炉燃烧优化的控制***的具体实施方式，即所述用于加热炉燃烧优化的控制***可以通过执行所述用于加热炉燃烧优化的控制方法的步骤流程予以实现。
根据本发明提供的一种用于加热炉燃烧优化的控制***，包括：
模块M1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
模块M2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
模块M3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
模块M4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
模块M5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
具体地，在所述模块M1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
具体地，在所述模块M2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
具体地，在所述模块M3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
具体地，在所述模块M4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
具体地，在所述模块M5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
实施例3：
实施例3为实施例1的优选例，以更为具体地对本发明进行说明。
增加一台控制站，通过以太网使用OPC通讯协议与原加热炉燃控PLC连接，为减少对L1控制程序的修改量，降低风险，实现在原***不停机的情况完成新***上线，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换。
本控制方式在温度控制时忽略燃气流量带来的干扰因素，使用相关阀门经验数据T_Response_Fv及炉膛变化响应数据T_Response_Furnace来估算燃气阀门输出偏差量Cx计算周期T_T，来确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况优化相关参数；根据实际温度场变化数据Delta_T、温差Dlelta_SP等相关参数计算阀门开度并直接将执行信号发送至相关阀门，能有效避免燃气流量的干扰，升降温快速且稳定，超调量较小。保温较小量动作相应阀门，稳定高效。
T_Response_Fv-每个执行机构的实际响应时间，如有反馈信号，可使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；如没有反馈信号，需视现场相关流量信号变化时间；
T_Response_Furnace-段温度响应时间，即相关阀门动作至该段加热温度反应时间，此参数为燃气阀门C输出的周期T_T，此周期应大于T_Response_Fv×2；
Delta_T-为实际运行周期内加热温度的变化量；
Dlelta_SP-为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
空气量Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Ratio_AirGas-基础空燃比，一般由现场运行数据中提取，如有热值仪可参考热值变化情况；
Q_Gas-燃气量，一般需做滤波数据处理；
Coefficient_Air-人工干预系数，当出现***无法识别但人工可识别的特殊情况时，可进行人工干预；
Coefficient_K-***干预系数，当出现某些特殊工况，如热值突变、快速冷却等，需快速变化空气量时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库-根据现场实际运行数据库提取出如燃气变化量(燃气阀门变化量)、热值变化方向(变化量)等数据和炉膛内温度场变化方向(变化量)的体现数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的Coefficient_K-***干预系数。
再由相关空气阀门快速完成空气流量控制，在流量控制完成前，可在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上快速增加一个前馈参数，以确保快速合理燃烧。
***运行中间参数、控制参数等直观可见，无需下装程序，方便运行调试。
实施例4：
实施例4为实施例1的优选例，以更为具体地对本发明进行说明。
通过现有以太网增加一台控制站，将本站加入原有加热炉控制***，在控制站安装本***，通过OPC协议与原有控制***连接，接管原有PLC***的燃烧控制的燃气及控制阀门的手动通道，所有信号使用原***相关PLC信号。由***完成优化运算，再将更合理的控制信号通过OPC下发至原有PLC完成控制。
如图2，***内部运算步骤如下：
1、数据采集数据主要有：温度设定、温度实际、介质压力、介质流量、阀门开度等；
2、数据前处理的主要作用：剔除明显不合理数据(超限等)、并对相关数据进行平滑滤波处理；
3、燃烧工况跟踪分析：
(1)根据设定值和实际值的偏差判断是当前是在快速升温、慢速升温、保持、慢速降温、快速降温哪个阶段；
(2)根据工况实时计算阀门开度并下发；
4、根据实际阀门开度变化情况结合温度实际变化量及变化率，判断空煤气阀门的最优对应关系；
5、知识库里的内容主要是结合以往的项目经验及现场操作人员的一些操作经验，做成逻辑规则，以便程序调用。比如根据操作经验，某个阀门在某个区间容易卡阻，在实际控制过程要尽量规避该卡阻区间。
6、加热炉PLC控制器中要增加心跳信号，及一些报警信息，当在特殊情况下比如本***与PLC通讯中断，需要及时报警提示并切到手动模式或执行其他操作。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的***、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的***、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的***、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种用于加热炉燃烧优化的控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
步骤S2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
步骤S3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
步骤S4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
步骤S5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
2.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制方法，其特征在于，在所述步骤S1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
3.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制方法，其特征在于，在所述步骤S2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
4.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制方法，其特征在于，在所述步骤S3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
5.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制方法，其特征在于：
在所述步骤S4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
在所述步骤S5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
6.一种用于加热炉燃烧优化的控制***，其特征在于，包括：
模块M1：通过以太网将控制站与原燃控***连接，连接原燃控***的控制手动通道；
模块M2：进行温度控制，使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据确认阀门的变化量和温度变化对应关系；
模块M3：使用实际温度场变化数据进行运算判断，通过温差进行计算选择将执行信号发送至相关阀门；
模块M4：由相关空气阀门完成空气流量控制；
模块M5：将控制信号下发至原燃控***完成控制。
7.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制***，其特征在于，在所述模块M1中：
通过以太网使用OPC通讯协议与原燃控***，连接原燃控***的燃气与空气的相关控制手动通道，并增加软切换方式进行原***与本***的切换；所有信号使用原***相关信号。
8.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制***，其特征在于，在所述模块M2中：
使用相关阀门经验数据及炉膛变化响应数据估算燃气阀门输出偏差量，计算周期，确认阀门的变化量和温度变化对应关系，后续在调试过程中再根据实际调试情况变更相关参数；
相关阀门经验数据为：每个执行机构的实际响应时间；有反馈信号时，使用输出信号与反馈信号变化的实际时间差；没有反馈信号时，考虑现场相关流量信号变化时间；
炉膛变化响应数据为：段温度响应时间，所述段温度响应时间为相关阀门动作至该段加热温度反应时间，是燃气阀门输出的周期，周期大于2倍的相关阀门经验数据。
9.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制***，其特征在于，在所述模块M3中：
根据实际温度场变化数据、温差计算阀门开度并将执行信号发送至相关阀门；
实际温度场变化数据为实际运行周期内加热温度的变化量；
温差为实际加热温度与设定加热温度的实际差异；
Q_Air＝Ratio_AirGas*Q_Gas*Coefficient_Air*Coefficient_K；
Q_Air为空气量；
Ratio_AirGas为基础空燃比，由现场运行数据中提取，有热值则参考热值变化情况；
Q_Gas为燃气量，需做滤波数据处理；
Coefficient_Air为人工干预系数，当出现***无法识别但人工能识别的情况时，进行人工干预；
Coefficient_K为***干预系数，当出现预设的工况时，***通过经验数据库选取合适系数实现快速调节；
经验数据库为根据现场实际运行数据库提取出的数据和炉膛内温度场变化方向的数据及残氧检测的验证数据，不同情况排列组合得出不同的***干预系数。
10.根据权利要求1所述的用于加热炉燃烧优化的控制***，其特征在于：
在所述模块M4中：
由相关空气阀门进行空气流量控制，在流量控制完成前，在对应燃气阀门自动动作后，在其对应的空气阀门动作量上增加一个前馈参数，确保燃烧质量；
在所述模块M5中：
将控制信号通过OPC下发至原燃控***完成控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210005401.0A CN116428879A (zh) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | 用于加热炉燃烧优化的控制方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210005401.0A CN116428879A (zh) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | 用于加热炉燃烧优化的控制方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116428879A true CN116428879A (zh) | 2023-07-14 |
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ID=87086007
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210005401.0A Pending CN116428879A (zh) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | 用于加热炉燃烧优化的控制方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116428879A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117109313A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-11-24 | 凯盛君恒药玻(重庆)有限公司 | 窑炉燃气流量调整方法、***及窑炉 |
-
2022
- 2022-01-04 CN CN202210005401.0A patent/CN116428879A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117109313A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-11-24 | 凯盛君恒药玻(重庆)有限公司 | 窑炉燃气流量调整方法、***及窑炉 |
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