[發明專利]一種降低軋鋼工序噸鋼能耗的方法

有效

• 申請號: 201710236313.0
• 申請日: 2017-04-12
• 公開（公告）號: CN107016509B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發明（設計）人: 黃斌;陳冬玲;張金旺;梁武三;盧敏;謝賢智;雄慶達;溫杰;謝柳軍;陳丙榮
• 申請（專利權）人: 柳州市同維達豪科技有限公司;柳州比爾特工業智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 43113 長沙正奇專利事務所有限責任公司
• 代理人: 周晟<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種降低軋鋼工序噸鋼能耗的方法，其特征在于包括以下步驟：

A、采集軋鋼工序中涉及的關鍵參數的歷史數據，采用偏最小二乘回歸方法構建出爐溫度數學模型和噸鋼能耗的數學模型；

B、采集實時生產中的關鍵參數，作為關鍵參數初始值，設置出爐溫度的目標值的范圍，設置各個關鍵參數的范圍以及循環優化次數的上限；

C、將關鍵參數分別導入出爐溫度數學模型和噸鋼能耗數學模型，分別得到出爐溫度預測值與噸鋼能耗預測值；

D、以各個關鍵參數初始值作為中間值，分別根據各關鍵參數對應的工藝參數范圍或設備參數范圍設立該關鍵參數的取值范圍，在各個關鍵參數的取值范圍內進行隨機優化后，得到關鍵參數臨時優化值，并將其分別導入出爐溫度數學模型、噸鋼能耗數學模型，分別得到出爐溫度臨時優化值與噸鋼能耗臨時優化值，并將循環優化次數加一；

如果出爐溫度臨時優化值位于出爐溫度的目標值的范圍內，且噸鋼能耗臨時優化值小于噸鋼能耗預測值，則該關鍵參數臨時優化值有效；

如果出爐溫度臨時優化值未位于出爐溫度的目標值的范圍內，但是出爐溫度臨時優化值比出爐溫度預測值更接近出爐溫度的目標值的范圍，且噸鋼能耗臨時優化值小于噸鋼能耗預測值，則該關鍵參數臨時優化值有效；

否則該關鍵參數臨時優化值無效；

E、如果關鍵參數臨時優化值有效，且當前循環優化次數未達到上限，則將該關鍵參數臨時優化值作為步驟D的關鍵參數初始值，進行步驟D的處理；

如果關鍵參數臨時優化值無效，且當前循環優化次數未達到上限，則返回步驟D，進行步驟D的處理；

如果當前循環優化次數達到上限，則將最近一次有效的關鍵參數臨時優化值作為關鍵參數調控目標值；

F、將關鍵參數調控目標值輸入軋鋼工序控制系統，根據關鍵參數調控目標值對軋鋼工序過程進行控制；

所述的軋鋼工序中涉及的關鍵參數為：鋼坯的入爐溫度、預熱段溫度及時間、一加熱段溫度及時間、二加熱段溫度及時間、三加熱段溫度及時間和均熱段溫度及時間。

2.如權利要求1所述的降低軋鋼工序噸鋼能耗的方法，其特征在于：

所述的步驟D中的關鍵參數臨時優化值的獲取詳細過程為：將關鍵參數初始值加上區間在[-5，5]的一個隨機值后，如果該關鍵參數值位于其對應的關鍵參數的范圍內，則將該關鍵參數值作為關鍵參數臨時優化值；否則，再次選擇區間在[-5，5]的一個隨機值重復上述操作，直至該加上隨機值之后的關鍵參數值位于其對應的關鍵參數的范圍內，再將其作為關鍵參數臨時優化值。

3.如權利要求1所述的降低軋鋼工序噸鋼能耗的方法，其特征在于：

所述的偏最小二乘回歸方法構建數學模型的方法如下：

a、將關鍵參數構成的自變量矩陣X＝[x₁,…,x_p]進行標準化處理，得矩陣變量E₀＝[E₀₁,…,E_0p]；將出爐溫度和噸鋼能耗構成的因變量矩陣Y＝[y₁,…,y_q]進行標準化處理，得矩陣變量F₀＝[F₀₁,…,F_0q]，其中矩陣X、矩陣變量E₀的維度均為n*p；矩陣Y、矩陣變量F₀的維度均為n*q；

b、求解矩陣E₀^TF₀F₀^TE₀的最大特征值所對應的特征向量W₁；求解矩陣F₀^TE₀E₀^TF₀的最大特征值所對應的特征向量C₁；

c、求解主成分

t₁＝E₀W₁ (1)；

u₁＝F₀C₁ (2)；

t_i和u_i則是第i次分別從自變量矩陣X和因變量矩陣Y中提取的第i對主成分，t_i是x₁,…,x_p的線性組合，u_i是y₁,…,y_q的線性組合；

d、分別求E₀和F₀對t₁的回歸方程：

E₀＝t₁G₁^T+E₁ (3)；

F₀＝t₁H₁^T+F₁ (4)；

式中

e、用殘差矩陣E₁和殘差矩陣F₁取代E₀和F₀，然后求解第二個特征向量W₂和C₂以及第二個主成分t₂和u₂：

t₂＝E₁W₂ (5)；

u₂＝F₁C₂ (6)；

f、分別求殘差矩陣E₁和殘差矩陣F₁對t₂的回歸方程；

E₁＝t₂G₂^T+E₂ (7)；

F₁＝t₂H₂^T+F₂ (8)；

式中

H₂＝F₁^Tt₂/||t₂||²；

E₂、F₂均為殘差矩陣；

g、如此利用剩下的殘差矩陣信息不斷迭代計算，直到E_m^TE_m中主對角元素為0，就退出，則F₀和E₀在t₁,…,t_m上的回歸方程為：

E₀＝t₁G₁^T+t₂G₂^T+…t_mG_m^T+E_m (9)；

F₀＝t₁H₁^T+t₂H₂^T+…t_mH_m^T+F_m (10)；

由于t_i是x₁,…,x_p的線性組合，因此，將t_i代入到公式(10)當中，再通過反標準化處理，就可以得到關于出爐溫度和噸鋼能耗的偏最小二乘回歸數學模型：

Y_k＝b_k1x₁+…+b_kpx_p+F_mk k＝1，2 (11)；

其中：

Y₁＝b₁₁x₁+…+b_1px_p+F_m1為出爐溫度的偏最小二乘回歸數學模型，b₁₁…b_1p為各個關鍵參數自變量相對于出爐溫度的回歸系數；F_m1為出爐溫度的偏最小二乘回歸數學模型的常數項；

Y₂＝b₂₁x₁+…+b_2px_p+F_m2為噸鋼能耗的偏最小二乘回歸數學模型，b₂₁…b_2p為各個關鍵參數自變量相對于噸鋼能耗的回歸系數；F_m2為噸鋼能耗的偏最小二乘回歸數學模型的常數項。