【摘 要】
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针对连续退火过程优化控制这一实际工业难题,设计出一种连续退火炉稳态生产下的辐射管加热段优化模型.结合神经网络模型,无论带钢的升温曲线是否给定,都可以根据产品特点确定
【机 构】
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中冶赛迪电气技术有限公司自动化部,重庆400013
【出 处】
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中国计量协会冶金分会2015年年会
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针对连续退火过程优化控制这一实际工业难题,设计出一种连续退火炉稳态生产下的辐射管加热段优化模型.结合神经网络模型,无论带钢的升温曲线是否给定,都可以根据产品特点确定辐射管的优化设定值,从而达到在保证产品质量的前提下降低能源消耗的目的.本文采用数学模型跟踪计算带钢温度，同时结合神经网络确定各辐射管对带钢出口温度差的影响因子，有利于在优化设定中确定辐射管温度分布。对优化结果进行分析，优化后比优化前可节约能源10％左右，升温速率在1-12℃/s范围内;优化前升温速率平均在5℃/s左右。对于不确定具体升温曲线的带钢，可以通过不同的约束条件进行约束，来确定最适合的辐射管温度设定值。
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