PDF《辊底式热处理炉钢板温度监测系统 研究》

第20卷 第1期四川理工学院学报 (自 然科 学版 ) V o

1 .

2 0 N o .1 J OURNAL OF SI CHUAN UNI VERSr r Y OF

2 0

0 7年 2月 S C I E NC E&

E NG I N E E R I N G( N A TU R AL S C I E N C E E D I T I O N ) F e b .

2 0

0 7 文章编号 :1

6 7

3 ―

1 5

4 9(

2 0

0 7)0

1 ―

0 0

0 1 ―

0 5 辊底式热处理炉钢板温度监测 系统研究 何庆 中 ,刘延龄

2 ,刘朝涛 (

1 . 四川理工学院机 电工程 系,四川 自贡

6 4

3 0

0 0 ;

2 . 重庆 大学机械工程学院,重庆

4 0

0 0

4 4 ;

3 . 重庆大学 自动化学院,重庆

4 0 O

0 4

4 ) 摘要:文章应用 B P神经网络技术,探讨辊底式连续热处理加热炉钢板温度监测 系统方案的可行 性, 提 出串行 网络设计思想和方法 , 在对各炉膛温度与被加热钢板温度之间预先寻求权值函数的基础上 , 将各炉膛 B P神经 网络 串联构成热处理加热炉的 B P神经网络监测 系统 ,进一步寻求整个热处理炉各炉 膛温度与钢板最终温度之间的权值函数 ( 数学模型 ) ,作为热处理炉钢板温度检测 系统的传递 函数.该 方案的特点是系统权值 函数的逼近速度更加快捷 , 稳定性更好 ,系统硬件构成简单 , 加之引用加热温度 的梯度预知限定条件 ,可防止权值函数掉入局部最优缺 陷的学习失败. 关键词 :加热炉 ;

温度检测;

B P神经网络 中图分类号 :T F

3 2

5 .

6 5 文献标识码 :A

1 热 处理 加热炉钢 板 温度 检测现状某厂热处理加热炉已使用近

2 0年,虽经多次改进 ,也在钢板热处理加热工艺方面探索和总结出许 多成功有效的方法 ,但对钢板加热过程 中的温度监测 ,目前还未完全满足各型钢板的热处理工艺要求. 目 前基本上采用炉温来间接的控制调节钢板温度 , 加之钢板表面存在氧化层 , 将影响出炉 口的红外线温 度传感器的检测精度 ,故其检测温度误差较大 ,使钢板热处理质量极为不稳定 ,有待进一步改进完善 , 以满足各型钢板的热处理工艺要求.由此提出针对加热过程中钢板温度监控系统的研究改造课 题. 2现有 热处理加 热炉的技 术状 态 该加热炉为辊底卧式燃气加热炉 ,以天然气为燃料.炉内有效面积

2 8

4 4

2 *2

5 5 2( 长*宽);

分四 段加热保温 ,加热保温最高温度可达

9 3

0 ~ C .加热

1 、加热 2和保温

2 内均有炉顶温度传感器和炉侧温 度传感器各

1 只, 保温

1 内则有炉顶温度传感器和炉侧温度传感器各

2 只,炉左侧 出口处有

1 红外线温 度传感器检测钢板温度 ;

辊轴组传送和摆动钢板 ,可使钢板在加热保温过程中温度具有更好的均匀性. 加热工艺过程见表

1 、加热工艺流程见图

1 . 表1加热工艺 过程徽黼加热1 顶置悔螺

1 勇 匿传感器 图1加热工艺流程 收稿 日期 :2

0 0

6 .

1 0 .

3 0 基金项目:重庆市科学技术委员会重点攻关项 目项 目(2001--6

6 9

8 #) 作者简介:何庆中 (

1 9

6 2 . ),男,四川自贡人,教授 ,硕士,主要研 究方向为机电设备现代设计与制造方法. 维普资讯 http://www.cqvip.com

2 四川理工学院学报 (自然科 学版 )

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0 7年 2月 从现有热处理加热炉的技术状态看 , 直接检测被加热钢板温度困难 , 要实现钢板温度监测的关键技 术在于如何建立炉膛温度与钢板温度的数模关系. 3钢板 温度监测 系统 的方案确定 热处理加热炉中钢板温度的监测问题 ,属典型的 黑箱问题 ,采用计算机智能控制理论 , 建立 B P 神经网络模型 , 经 自组织 、自学习建立监测系统的数模函数关系的方法 , 在加热炉监测与控制上 ,已有 许多成功的应用.故本钢板温度监测系统的方案确定也采用计算机智能控制理论与神经网络控制技术.