箱式电阻炉炉温稳定度、均匀度和偏差的不确定度评定

围绕箱式电阻炉的炉温稳定度、均匀度和偏差3个方面进行不确定度评定,计算测量结果的合成标准不确定度及扩展不确定度,为计量工作者和箱式电阻炉使用人员提供参考。

加热炉炉温智能控制系统设计与实现

加热炉作为钢铁工业生产的重要设备,对钢坯等物料加热质量有重要的影响,能够将金属物料加热到轧制所需的温度。目前,加热炉已经应用到冶金、机械、建材、轻工等多个领域。加热炉属于高耗能窖炉,资源耗费较大,在加热过程中会随着烟气损耗大量的热量,随着科技的快速发展,智能控制技术已经运用工业生产中,通过智能控制系统对加热炉炉温进行控制,可以有效对温度进行调节,符合锻造需求。综合分析加热炉的构成以及工作原理,并介绍加热炉的炉温控制重点,并提出一种加热炉的炉温智能控制系统设计方案,希望能够提升加热炉的生产效率,改善产品质量,节约资源减少环境污染问题。

焚烧炉炉温控制系统设计

焚烧炉可以将废弃固体燃料、医疗垃圾、生活废品等进行高温焚烧,进行无害化处理,减少新的污染物质产生,同时可以对所产生的热能进行充分利用用于工业化生产。焚烧炉作为工业垃圾处理的重要设备,温度控制水平是影响其工作效率的重要因素。焚烧温度必须要能够超过销毁废弃物的最低温度,温度过高或过低都会对焚烧效果产生不良的影响,高温可能导致焚烧物质过度燃烧,生成有害物质,而低温则可能导致焚烧不完全或产生大量的二氧化碳等温室气体。炉壁以及燃烧气体的温度要保持稳定,避免耐火砖出现损害。在分析焚烧炉结构以及温度控制问题的基础上介绍了一种焚烧炉炉温控制系统设计方案,希望能够保证焚烧过程的稳定性和安全性,提高焚烧质量和效率。

考虑图像颜色小波纹理特征的工业炉温度检测关键技术

工业炉温度检测对工业炉运行状态分析具有重要意义,因此提出考虑图像颜色小波纹理特征的工业炉温度检测方法。首先,结合Retinex算法和TopHat变换对工业炉图像展开增强处理,提高特征提取精度;其次,在图像颜色空间变换的基础上获取工业炉图像的颜色特征,在小波变换的基础上获取工业炉图像的颜色小波纹理特征;最后,在最小二乘支持向量机中输入颜色小波纹理特征,实现工业炉温度的检测。实验结果表明,所提方法的图像增强效果显著、温度检测精度高,且温度检测时间控制在0.3 s以内。有效提高工业炉温度检测效果,具有较高的实用性。

不平衡工况下的蓄热式燃气加热炉最佳炉温复合控制技术

为了使蓄热式燃气加热炉可以在不平衡工况下实现更稳定、精准的温度控制,提高产品质量和生产效率,提出不平衡工况下的蓄热式燃气加热炉最佳炉温复合控制技术。分析蓄热式燃气加热炉的运行方式以及运行过程中的能量守恒定律,对蓄热式燃气加热炉进行机理建模;以此为基础,通过温度传感器实时反馈蓄热式燃气加热炉的炉温信息,将监测的温度数据传递给结合模糊控制和PID控制的模糊PID复合控制器,模糊PID复合控制器接收到炉温的监测结果后,与设定的加热炉温度进行对比,运算监测温度与设定温度之间的差,并计算差异的变化速度,将得到的结果模糊化后,依据模糊规则表,不断地调节模糊PID整定参数,得出控制量,将其作为参考值,用于调节空气阀和燃气阀,实现蓄热式燃气加热炉最佳炉温复合控制。实验结果表明:该技术能够在15s内稳定地控制蓄热式燃气加热炉的炉温,具有较小的超调量;可有效地提高蓄热式燃气加热炉坯料头、中、尾部的温度均匀性,保证产品质量的同时提高了蓄热式燃气加热炉的小时产量,降低生产能耗和成本。

基于知识与数据相结合的高炉炉温融合预测

针对复杂高炉冶炼过程具有大滞后等特点,为提高高炉炉温预测精度,提出一种经验知识与数据相结合的炉温融合预测方法。首先,根据高炉经验知识,分析各变量在高炉内的滞后关系,以及在滞后时间内停留在高炉内部形成的累积关系,累积量对当前炉温造成的影响。通过累积量进行相关性分析,合理地确定输入变量。然后,将铁水温度与铁水硅含量融合来更好地表征炉温。最后,通过神经网络利用累积量作为输入建立经验知识与数据相结合的高炉炉温融合预测模型。实验中使用某钢厂高炉生产数据进行仿真,结果表明累积量模型具有良好的性能,可为高炉炉温预测提供新思路。

城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合,并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次,采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)构建基模型,同时确定训练样本的惩罚权重;最后,设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning,NCL)策略,实现基模型的鲁棒同步训练.使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据,对该方法进行测试.测试结果表明,该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势.

城市固废焚烧过程炉温非线性模型预测控制

为实现城市固废焚烧(MSWI)过程炉温的稳定控制,本文提出一种炉温非线性模型预测控制(NMPC)方法.首先,采用炉排温度与一次风温作为炉温控制的中间变量,将串级控制策略融入到NMPC中,以获得一种新的MSWI炉温控制结构.其次,利用随机配置网络(SCN)离线建立炉温静态非线性预测模型,并通过递推最小二乘法在线更新SCN隐含层神经元的输出权值,从而建立炉温动态非线性预测模型.最后,将改进的海鸥优化算法同设定值评价与学习模型相融合,得到一种改进的滚动优化策略,以提升NMPC滚动优化的求解性能.实验结果表明,炉温动态非线性预测模型可以准确预测炉温,提出的控制方法具有良好的自适应性及鲁棒性,能够实现MSWI过程炉温的平稳控制.

城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型

为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration network,MRI-SCN).首先,设计了一种并行方式增量构建SCN隐含层,通过信息叠加与跨越连接来增强隐含层映射多样性,并利用参数自适应变化的监督不等式分配隐含层参数;其次,使用F范数与L_(2,1)范数正则项建立矩阵弹性网对模型参数进行稀疏约束,以建模炉温与烟气含氧量间的相关性;接着,采用混合拉普拉斯分布作为每个目标建模误差的先验分布,通过最大后验估计重新评估SCN模型的输出权值,以增强其鲁棒性;最后,利用城市固废焚烧过程的历史数据对所提建模方法的性能进行测试.实验结果表明,所提建模方法在预测精度与鲁棒性方面具有优势.

热处理炉温场检测在装备修理过程中的应用

通过分析热处理工序中各类型热处理炉在航空装备修理过程中对金属材料或零件的作用及影响,确定了热处理过程对装备修理的重要性。结合企业热处理工作实际情况,简述了炉温均匀性对产品热处理结果的影响,以及在热处理炉炉温均匀性检测过程中遇到检测结果不符合情况的处理方法。通过技术手段确保热处理炉有效加热区炉温均匀性检测结果的符合性,提升装备修理产品的热处理质量,保障装备修理周期和修理质量。

7#焦炉炉温分析与改进

焦炉加热管理是在规定的结焦时间内,对焦炉的装煤量、入炉煤水分及加热煤气组成等影响焦饼均匀成熟的因素进行分析,并及时对焦炉加热制度进行调节和处理的过程。焦炉加热温度的管理体现在炼焦生产的全过程中,使焦炉生产过程保持均衡、低耗、稳定,并延长焦炉寿命。加强对焦炉温度的研究,可以最大限度地提高焦炉的生产能力和最高的热工效率,对焦炉生产的节能降耗、环保达标、焦炭提质起到关键作用。新钢公司7#焦炉出现热工管理方面的问题,通过对7焦炉各项温度的分析,改进了焦炉温度调节的操作方法,保障了焦炭的质量稳定生产,取得了良好的经济效益和环保效益。

热处理炉炉温均匀性和系统精度检测技术

热处理炉温度均匀性和系统精度测试技术是保证热处理工艺质量的重要手段,其发展将趋向智能化和自动化,注重精准度和实用性,促进热处理工艺的提升和工业生产的发展。在实际应用中,需要根据不同炉型和工艺条件选择合适的检测技术,并进行定期维护和校准,以确保热处理炉的稳定性和可控性。并且探讨了其在热处理行业中的重要性和现状,就某公司在开展该项目检测过程中具体的实施方案进行介绍,供相关人员参考。

基于炉体和钢坯传热模型的加热炉炉温制度优化

文章结合某钢厂现有设备和实际生产数据,提出了基于炉体传热模型和钢坯传热模型的炉温制度优化方法,通过启发式算法,确定了满足钢坯加热质量条件下加热炉能耗最低区域的炉温制度。结合现场操作的需求,在加热炉原炉温制度预热段、均热段温度前提下,经模型验证计算,加热一段和加热二段同时最多降低40℃;在优化后的炉温制度下加热炉能耗最低,加热炉能耗下降了1.17%。该炉温制度优化方法对钢厂的生产有着重大的指导意义。

基于Deltav系统判断粉煤气化炉炉温的一种新方法

某厂原设计采用蒸汽法判断粉煤气化炉反应室温度,由于煤质波动、渣流动层厚度变化、煤线稳定性、锅炉给水温度等工艺指标变化,导致蒸汽法指示炉温失效,操作人员无法控制炉温,多次出现气化炉渣口堵渣、水冷壁烧穿、烧嘴罩泄漏等工艺事故。基于Deltav控制系统以及改造原设计放射源测量水汽管线密度计的位置,某厂尝试以热负荷法判断气化炉炉温。改造完成后,操作人员能够快速判断气化炉反应室温度,运行3年以来,杜绝了气化炉炉温指示不准确引发的各种问题,极大提高了气化炉运营在线率。

智能控制的电阻炉炉温控制系统研究

电阻炉是一种常用于工业生产中的热处理设备,广泛应用于金属加工、材料烧结、玻璃制造等领域。炉温控制是电阻炉运行过程中的关键问题,对于保证产品质量、提高生产效率至关重要。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈及智能控制决策的控制方式,用来解决那些传统方法难以解决的复杂控制问题。智能控制技术和现代传感器技术的不断发展将推动电阻炉控制技术的进步。在分析电阻炉控制技术现状以及发展趋势的基础上,对智能控制的电阻炉炉温控制系统设计进行了全方位的探讨,最后介绍了电阻炉炉温控制系统测试仿真环境与调试方法,帮助调整电阻炉的加热功率和工作模式,通过精确控制温度和优化能量利用,可以降低能源成本和生产成本,提高能源利用效率。

基于PLC的加热炉炉温控制系统研究

随着全球工业的快速发展,加热炉广泛应用于金属冶炼、玻璃制造、陶瓷生产等多个行业。在这些工业过程中,对加热炉内温度的准确控制对于产品的成型、性能和质量至关重要,传统的温度控制方法已经不能满足现代工业对高精度、高效能的要求。自动化技术不断进步,基于可编程逻辑控制器的控制系统在各个领域中得到了广泛的应用。加热炉炉温控制系统对于确保生产过程的稳定性和产品质量具有重要意义。立足于探讨加热炉结构以及加热规程,分析加热炉炉温控制存在的问题,并进行温控系统设计分析,旨在通过引入先进的控制算法和技术,从而实现对加热炉炉温的精确、实时调节,以提高生产效率、减少能源浪费,并确保产品在生产过程中的一致性和质量。

工业热处理炉炉温均匀性测试新技术的应用分析

在现代工业生产中,加热炉是重要的组成部分,能够给锻件加热,避免出现金属变形、塑性改变等问题,实现更好的轧制效果。在加热炉运行中,如果温度没有均匀分布,则铸件的加热效果会受到影响,还会导致资源的浪费,在此背景下,运用新技术对热处理炉均匀性进行测试十分必要。首先,阐述工业热处理炉炉温均匀性;其次,探究工业热处理炉炉温均匀性测试新技术;最后,分析新技术在工业热处理炉炉温均匀性中的应用。

基于神经网络的GE水煤浆气化炉炉温预测研究

GE水煤浆气化炉炉温的控制难度较高,若调节不及时易导致气化炉超温,对气化炉炉体、耐火砖损耗、合成气品质及后续生产流程造成诸多危害;气化炉炉膛热电偶会频繁损坏或漂移,将导致操作工无法正确判断正常炉温。针对GE水煤浆气化炉温度建立一种基于BP神经网络模型的预测方法,根据模型现有决定因素预测气化炉炉温,及时调整气化炉温度尽量避免或降低炉温超温带来的损失,同时减少频繁更换炉膛热电偶引起的经济损失。

应用熵权-TOPSIS法的加热炉炉温在线设定模型

为解决加热炉中同时存在多块状态不同的板坯而导致加热策略不同的问题,针对每个板坯的实时情况,以单个炉区为研究对象,结合熵权法和TOPSIS法的中间过程,提出一种熵权-TOPSIS法.引入特殊钢种等级概念,对不同的钢种进行量化处理,并将其与板坯温差、当前位置和板坯厚度共同作为评价指标;结合熵权法对评价指标差异性的要求和TOPSIS法对样本方案的加权方法,把客观熵权作为TOPSIS法计算贴近度的权值,归一化后得到最终的板坯综合权重,利用此权重对控制段炉温进行最终设定.分别数值模拟了固定数值模型与熵权-TOPSIS模型,对比结果表明:与固定权值模型相比,使用本模型后,板坯平均温差下降了5.05℃,最大温差下降了7.77℃.炉温平均波动值减小了8.98℃.

提高连铸坯入炉温度改造实践

连铸坯作为轧钢轧制的原料,表面温度越高,加热炉的加热耗能成本则会越低,因此提高铸坯入炉温度对整个轧制过程的节能降耗至关重要。目前阳春新钢炼钢与轧钢之间的钢坯一般通过辊道、过跨车或者汽车3种方式进行输送。其中铸坯主要以经济、高效的辊道热送为主,此方式可以利用连铸坯本身的物理热进行轧制,不仅减少了燃料消耗和污染物的排放,而且还节省了加热炉维护的成本。但若需进一步提高铸坯表面温度,则辊道运输速度、距离、设备功率等均会影响铸坯表面温度的提高,本文通过相关改造措施,实现了铸坯入炉温度提升和加热炉煤气消耗减少。