[发明专利]一种提高自动化炼钢动态模型精度的方法

说明书

技术领域

本发明属于转炉炼钢自动控制领域，尤其涉及一种铁水和废钢较为复杂条件下提高自动化炼钢动态模型精度的方法。

背景技术

基于副枪的转炉自动化炼钢都是在副枪过程(TSC)测试结束后，过程碳含量和过程温度测试成功的前提下，启动动态模型进行冶炼控制。当铁水条件和废钢条件稳定时，动态模型启动后按照一定的速度脱碳升温控制。但在铁水、废钢条件波动较大时，直接影响自动化炼钢动态模型的控制精度，使控制精度变差，因此单一的升温脱碳速度已无法满足实际生产的需要。

发明内容

本发明的目的旨在提供一种可根据铁水的不同条件和副枪过程测试情况对转炉动态模型况自动进行分类，实现在不同情况下，启动动态模型不同的脱碳升温速度，从而提高自动化炼钢动态模型的控制精度。

为此，本发明所采取的技术解决方案是：

一种提高自动化炼钢动态模型精度的方法，自动化炼钢动态模型包括脱碳模型和升温模型，模型自学习过程主要是对脱碳模型参数和升温模型参数的自动修改；通过铁水硅含量和过程测试碳含量细化动态模型的参数分类，提高动态模型控制精度。(1)脱碳模型公式：

式中：C_cal—实时碳含量，％；C₀—碳氧平衡临界钢水碳含量，％；Ctsc—TSC测试碳含量，％；W_st—总装入量，t；V₀—TSC测试后时刻吹氧量，m³；V_0tsc—TSC测试吹氧量，m³；h_i—i类型冷却材料的单位氧含量；r_i—TSC测试后加入的冷却材料i，t；α、β—脱碳模型回归参数。

(2)升温模型公式：

式中：T—实时温度，℃T_tsc—TSC测量的熔池温度，℃；V₀—TSC测试后时刻吹氧量，m³；V_0tsc—TSC测试吹氧量，m³；W_st—总装入量，t；Ctsc—TSC测试碳含量，％；C_cal—实时碳含量，％；C₀—碳氧平衡临界钢水碳含量，％；k_i—i类型冷却材料的冷却能系数；r_i—TSC测试后加入的冷却材料i，t；γ、δ—升温模型回归参数。

(3)动态模型分类：

(4)当一炉钢水的动态模型稳定控制且冶炼工艺稳定时，该炉次进行手动自学习，并按照实际的铁水硅含量和(TSC表示什么，是指过程测试吗，是)过程测试(TSC)碳含量进行相应的动态组号的参数更新；

(5)冶炼时过程测试(TSC)结束后，动态模型启动，并按照铁水硅含量和过程测试(TSC)碳含量自动选择动态组号相应的模型参数α、β、γ、δ值，进行吹炼控制；

脱碳模型参数α、β和升温模型参数γ、δ分别对应动态参数界面中的Alfa、Beta、Gamma、Delta。

本发明的有益效果为：

本发明根据铁水的不同条件和副枪过程测试(TSC)结果对转炉动态模型自动进行分类，实现不同情况下，模型选择不同动态组号参数，启动不同的脱碳升温速度，从而提高了自动化炼钢动态模型的控制精度，缩小了单一的脱碳升温速度与实际控制的偏差，提高了自动化炼钢的碳温命中率。

具体实施方式

本发明自动化炼钢动态模型包括脱碳模型和升温模型，该模型包含自学习过程，模型自学习过程主要是对脱碳模型参数和升温模型参数的自动修改；通过铁水硅含量和过程测试碳含量细化动态模型的参数分类，提高动态模型控制精度。

(1)脱碳模型公式：

式中：C_cal—实时碳含量，％；C₀—碳氧平衡临界钢水碳含量，％；Ctsc—TSC测试碳含量，％；W_st—总装入量，t；V₀—TSC测试后时刻吹氧量，m³；V_0tsc—TSC测试吹氧量，m³；h_i—i类型冷却材料的单位氧含量；r_i—TSC测试后加入的冷却材料i，t；α、β—脱碳模型回归参数。

(2)升温模型公式：