摘要：本文主要针对连续热镀锌退火炉的优化控制展开分析，思考了连续热镀锌退火炉的优化控制的具体的策略和优化控制的措施，分析了一些比较可行的对策，希望能够为今后的控制工作提供参考。
关键词：连续热镀锌退火炉，优化控制，策略
前言
针对连续热镀锌退火炉的优化控制工作，我们要考虑到优化控制的需求和要求，同时，也应该积极提高连续热镀锌退火炉的优化控制的效果，采取更加有效合理的方法。
1、连续热镀锌退火炉的优化控制的重要性
退火炉是冷轧薄板连续热镀锌生产的关键设备,用于完成冷轧带钢热镀锌前的退火工艺,对钢带的热镀锌后的性能起到至关重要的作用。它的功能归纳为同时实现完成退火处理和表面净化处理两个方面作用。完成退火和还原后的钢带在退火炉内通过快冷和均衡后,准确的控制入锌锅的温度。热镀锌的退火工艺经历了由老式熔剂法热镀锌的线外退火到森吉米尔法线内退火法,再到1965年美国阿姆柯公司研究成功改良森吉米尔法,直至目前广泛采用的美钢联法,退火工艺随着时代的进步发生了历史性的长足进步,近年来,退火炉的控制出现了许多新的技术和特点。
“L”型退火炉是镀锌生产线的重要组成部分之一，热镀锌板由于其独特的防腐和加工性能，被广泛地用于建筑业，容器制造业和家用电气，尤其是近十几年来，汽车工业大规模使用热镀锌板，世界各国陆续建成了许多连续热镀锌机组。镀锌扳要达到其各项性能指标，连续退火炉这道工序尤为关键。
带钢经过冷轧变形后，内部发生晶粒的扭曲和破碎，导致加工硬化和残余应力的产生，通常还需要经过退火处理。退火是将带钢加热到适当的温度，然后经过一段时间的保温，并按规定的速度进行冷却，以此来获得良好的工艺性能及使用性能。对冷轧卷的退火属于再结晶退火，在这一过程中带钢的内部组织将经过回复、再结晶、晶粒长大等三个主要过程。
为了完成上述工艺过程，通常采用连续退火炉对带钢进行热处理。卧式连续退火炉一般由预热段、加热段(包括加热段和保温段)、冷却段等构成。预热段一般为不供热段，主要利用从加热段流过来的高温烟气对带钢进行预热。根据带钢表面质量和加热速度的要求，加热段可以选用明火焰直接加热和辐射管间接加热两种方式。整个加热段内划分为数个独立控制区域，每一控制区域的烧嘴或辐射管可以进行单独控制。冷却段分为缓冷段和快冷段，缓冷段通常采用气体喷射冷却方式，快冷段一般采用水雾冷却和水喷射冷却，使带钢达到工艺要求的冷却速度。除上述主要工艺段之外，在炉子入口段一般都设有事故冷却段，在断带事故发生时用于冷却从炉子入口端回退的带钢。在预热段，还设有余热回收装置，用于对烟气余热的多级回收。高温烟气首先用来预热助燃空气，而后与带钢干燥用空气进行热交换，使最终排烟温度进一步降低。在最终冷却段后还设有带钢干燥段，利用热空气对带钢进行干燥。
2、稳定工况的优化控制策略
由于退火炉存在很多干扰因素，造成供热参数短时间、小范围偏离设定值，导致带钢出炉温度偏离目标温度，稳定工况控制就是针对这种现象进行的反馈补偿控制，其控制流程见图1。
图1稳态工况下退火炉的计算机控制流程简图
首先根据稳定工况控制模块计算带速vs以及带钢规格恒定不变时的炉温设定值rf，然后将此炉温下传给基础燃烧级，以控制实际炉温。其次，在线检测数据（包括带温s，炉温f）反馈给稳定工况控制模块，若带温s相对于其设定值rs的误差s在允许范围之内，则不改变炉温或者稍作调整。若s超出允许误差，则调整炉温的同时调节带速，以使带温尽快恢复到设定值rs15。此时的炉温、带速调整可参考变工况控制。
稳定工况控制是带钢退火炉过程控制的最基础的形式，也是最简单的形式。但是，随着现代带钢连续热镀锌工业向着产品多样化的趋势发展，带钢规格、钢种、热处理周期等是经常变化的，单纯采用稳定工况控制是不能满足生产需要的。这样，对全炉动态模拟和控制的需求就愈来愈迫切，变工况控制随之也成为连续退火炉优化控制系统的研究热点。
3、变工况下的优化控制策略
变工况控制是指带钢规格、钢种、退火炉产量（带速）、热处理周期等一项或多项改变时的控制。这是在退火炉全炉动态变化情况下的控制模式，仅仅靠设定炉温不能满足带温跟踪的要求。20世纪90年代初，I.Ueda建立了稳定工况和变工况控制系统，KazuhiroYahiro针对带钢连续退火炉建立炉温-带速协调优化的专家控制系统。90年代中期我国田玉楚等人根据简化的带温分布模型和带温跟踪模型建立了带钢连续热镀锌退火炉的混合智能控制系统。同时，日本学者NaoharuYoshitani10,18、AkihikoHasegawa等对带钢立式连续退火炉的控制策略进行了深入的研究，开发了基于传热模型的带温自适应控制系统。DavidO.Marlow针对带钢连续退火炉火焰直接加热段开发了变工况控制系统。由于各学者建立的控制系统均不相同，特别是所采用的控制理论以及在详细的控制程序设计上存在明显差别，但是在根本上都是基于相同的传热模型和带温响应函数，即带温对炉温、带速和带钢规格等参数变化的响应。
4、基于智能优化技术的控制策略
智能优化技术不需要对被控对象建立复杂的传输模型，特别是神经网络控制器以其强大的自学习能力，能够对不确定、不确知系统及扰动进行有效的控制。
近年来，一方面随着对神经网络理论、模糊理论研究的不断深入，智能控制器的精度和鲁棒性越来越好；另一方面随着人们对连续退火炉热态特性研究不断深入，如M.Renard等对退火炉快速喷吹冷却段的实验研究，M.M.Prieto等对带钢连续退火炉建立数学模型，并参考实验结果进行对比研究，得出了退火炉多种传热特性，这些研究使得热处理炉的传热特性日渐明晰。
上述两个方面推动了智能控制算法的应用。如ShaoyuanLi等人用GGAP-RBF神经网络对热镀锌退火炉进行了动态温度特性的系统辨识，并对GGAP、MRAN、RANEKF、RAN神经网络进行了比较研究。结论表明，GGAP网络在节点数量小于其它三种网络的同时，无论是在计算时间、训练误差还是测试误差上均优于其它网络。Shin-YenogKim等对带钢辊冷段带温控制建立了神经网络辨识模型，并建立了相应的控制系统。F.J.Martínezde-Pisón等应用人工神经网络和遗传算法对带钢连续退火炉带温优化控制系统进行了研究，并应用神经网络建立了静态参数设定模型和动态带温模型，采用遗传算法对神经网络输出数据进行炉温和带速设定值的动态优化。这些年来快速发展的各种智能控制算法，如模糊控制、神经网络和专家系统的引入等将会大大推动卧式退火炉计算机优化控制技术的进步，也会显著提高带钢卧式炉退火过程对带钢热处理质量的预测能力和控制精度及其系统的可靠性。
结束语
综上所述，本文总结了连续热镀锌退火炉的优化控制的思路，并具体思考了如何开展优化控制，提出了一些比较有效的措施和对策，可供今后的连续热镀锌退火炉的优化控制工作参考。
参考文献：
[1]蒋大强.带钢连续热镀锌立式退火炉及其热过程研究[D].北京：北京科技大学，2018.69
[2]朱立.钢材热镀锌[M].北京化学工业出版社，2017.56
论文作者:邹贵
论文发表刊物:《防护工程》2018年第31期
论文发表时间:2019/1/21
标签：带钢论文; 退火炉论文; 工况论文; 炉温论文; 热镀锌论文; 神经网络论文; 控制系统论文; 《防护工程》2018年第31期论文;