一、连续加热炉运行状态非线性融合分析（论文文献综述）
刘云鹏[1]（2021）在《蓄热式推钢加热炉炉内流场分布与传热过程数值模拟》文中指出轧钢加热炉是钢坯轧制前重要的加热设备,其主要性能的优劣性决定着轧钢生产的生产成本、产品质量、生产线的正常运转等,因此轧钢加热炉内温度场、流场、烟气排放物以及钢坯的传热过程温度场的研究对提高钢坯的轧制质量和钢铁企业的生产效益具有重要的价值。本文以蓄热式推钢加热炉作为研究对象原型,研究了加热钢坯材料属性及其在炉内传热过程等。首先,针对钢坯在蓄热式推钢式加热炉的变节奏烧钢传热过程做了有限元模拟分析。将流场作为边界条件和初始条件,详细分析了钢坯的对流换热系数、辐射换热系数;同时考虑实际工况,以辐射传热为主,换算为等效热吸收系数,进行了三维瞬态温度场的有限元分析,可为加热炉炉内流场优化设定奠定理论基础。其次,以钢坯和炉膛温度互为边界条件,耦合换热过程和燃烧热交换规律,建立了该蓄热式推钢加热炉内的燃料燃烧、炉气分布、温度分布的数学模型。在Fluent中采用k-ε双方程湍流模型、P-1辐射传热模型、PDF燃烧模型、NOx生成机理模型,对炉膛内部进行了流场分析,得到了温度场和流场的可视化分布。另外,研究了加热炉烟气排放物的污染气体排放规律。综合流场分布、温度场分布以及烟气排放物规律,对加热炉喷口角度、空气和燃气预热温度、空燃比等操作参数进行了改进,为现场生产操作参数改进提供了实际理论指导。最后,参考黑匣子实测数据,分析了加热炉钢坯温度变化与炉内气氛的级联关系,仿真结果与实例规律基本相符,验证了仿真模型数值分析的可靠性。这可为蓄热式推钢加热炉的钢坯加热工艺优化和加热制度优化提供参考依据,根据仿真模拟结果,改进了加热炉喷口角度、空气和燃气预热温度、空燃比等参数,分析了改后的蓄热式推钢加热炉各项指标的增优程度,以达到节能降耗的目的。
刘波[2]（2017）在《加热炉燃烧系统先进控制策略的设计与实现》文中指出近年来我国钢铁行业持续低迷,钢铁企业竞争激烈。加热炉作为冶金工业中重要的能耗设备,其稳定、经济的运行是提高钢厂经济效益和竞争力的基础。但加热炉燃烧系统复杂,被控变量较多,常规控制策略常常难以达到满意的控制效果。为了提高加热炉的控制品质,有必要研究加热炉的先进控制策略。本文在分析加热炉燃烧系统特性的基础上,设计了加热炉先进控制策略,并在现场成功投运。投运后加热炉燃烧控制更加稳定,钢坯的氧化烧损量明显降低。在现场工作的基础上,本文提出了一种基于T-S模糊模型的加热炉炉温模糊预测控制策略,仿真结果表明了该策略的有效性。本文的主要工作内容和创新点如下:（1）设计了炉温的广义预测控制器,构建了炉温和流量的串级比值控制系统;提出了炉温和炉压的选择控制策略;设计了排烟温度PID控制器。设计先进控制软件以实现控制策略的计算、工艺指标的设定、被控变量的监测和控制方式的切换等。燃烧系统的先进控制策略在现场成功投运,投运效果显示该控制策略提高了加热炉的燃烧控制品质,降低了钢坯的氧化烧损率。（2）针对加热炉炉温对象具有一定非线性的特点,研究了基于输入输出数据的T-S模糊模型的建立方法。本文将边界混合约束的粒子群优化算法与模糊C-均值算法相结合,对T-S模型输入空间划分,采用最小二乘法辨识模型后件参数。仿真结果显示了该方法的有效性。（3）提出了一种基于加热炉历史数据的炉温模糊预测控制策略。基于加热炉历史数据建立炉温的T-S模糊模型,与广义预测控制算法相结合构成了模糊预测控制器。仿真结果显示,基于T-S模型的广义预测控制在全局范围内均具有良好的控制效果。
赵强[3]（2017）在《基于改进粒子群算法的炉温制度优化研究》文中研究指明作为轧钢生产线上的重要设备之一,加热炉的主要功能是将钢坯加热到符合轧制要求的温度。在实际的工业生产中,加热炉是钢铁工业中的耗能大户。因此,关于加热炉炉温制度优化的研究对于提高加热效率,减小钢铁行业能耗有着重要意义。加热炉控制的目的是按照轧机轧制节奏,设定加热炉各段炉温,使钢坯在炉内充分受热,在钢坯出炉时其出炉温度和均热度满足轧制要求,同时要使所消耗的燃料尽量少。目前通常是通过控制加热炉区段炉温来达到控制加热炉内钢坯温度之目的。本文主要是围绕步进式加热炉炉温优化设定展开了一些研究,主要的工作概括如下:利用机理分析和离散空间相结合的方法建立了加热过程中钢坯温度变化的一维非稳态导热模型。采用总括热吸收率法来确定钢坯表面热流密度。并基于辐射网络法对各炉段的总括热吸收率值进行了理论推导。针对标准粒子群优化算法在炉温优化应用中存在的问题,对其进行了改进研究。在标准粒子群优化算法基础上,通过引入混沌初始化、自适应调节种群规模和惯性参数以凹函数形式递减等策略,构造了一种改进的粒子群优化算法一变种群粒子群优化算法,并基于标准函数对该算法的有效性进行了验证。目前,加热炉内钢坯加热过程存在的主要问题是能耗较大,为此本文首选建立了加热炉最小能耗的目标函数,并以钢坯出炉温度、断面温差、炉内段间温度等限制作为约束条件。然后将改进后的变种群粒子群优化算法应用到加热炉炉温设定值的优化计算中。最后对优化前后的炉温、钢坯表面温度、中心温度、断面温差等进行了对比分析。
吕凤森[4]（2017）在《连续式加热炉温度建模与过程检测仿真研究》文中研究表明加热炉是钢铁冶炼过程中的重要设备,其主要作用是将钢坯加热至轧制所需要的温度。合理的炉膛与钢坯温度,不但可以提高钢材质量与产能,还能降低能源消耗,延长加热炉寿命。建立准确的连续式加热炉温度模型,可以实现对钢坯温度的软测量,进而对加热过程实施最优控制。因此建模对提高加热效率,具有重要意义。本文以某钢厂连续式加热炉为背景,首先建立了基于总括热吸收率的钢坯温度模型,该模型将加热炉内对钢坯复杂的综合传热计算归结为一个无量纲的因数,总括热吸收率。并且按照炉内燃烧状态的不同,将总括热吸收率分段描述。钢坯升温的热量主要来源于炉膛,准确的炉膛温度对于钢坯温度计算的准确性非常重要。由于炉膛温度较高,炉内热量主要以辐射的方式传递,并且辐射传热相对其他两种传热方式比较复杂,本文选用目前计算辐射传热最为精确的数学模型段法模型,来建立炉膛温度模型。段法模型以辐射直接交换面积为基础来描述高温热交换场,为了满足模型的快速性要求,将段法模型进行简化,忽略了各个模型段之间的辐射,建立了三元模型。炉膛温度建模需要将将整个加热炉热交换场划分为多个三元模型。该模型以三个段的燃气量为输入,结合实际加热炉参数,计算可得炉膛、炉围、钢坯温度。将炉膛温度模型与钢坯温度模型相结合,就可以得到完整的加热炉数学模型。采用MATLAB实现模型计算,以PLC为控制器,两者通过OPC协议通讯,建立加热炉的半实物仿真平台。进而通过仿真平台的模拟实验,获得过程数据,进行加热炉生产运行状态监测研究。通过降低燃料热值,或者改变总括热吸收率系数等方式模拟故障的发生,分别采用数据驱动的PCA和KPCA方法进行过程监测。仿真研究表明,经典的PCA方法对于该模型的检测率不高,这是由于模型是高阶次的,存在严重的非线性。KPCA对故障检测率有明显的提高。
李华卿[5]（2015）在《基于非线性多元统计理论的加热炉过程监测方法》文中指出随着科学技术的快速发展和不断进步,现代生产流程工业也获得突飞猛进的发展。当今的流程工业生产过程通常存在着大量的过程变量并且变量间相互关系复杂等特征。一旦发生故障便会影响生产的正常进行,有时甚至造成巨大的财产损失和人员伤亡。因此,复杂流程工业系统安全性和可靠性的提高成为重要问题之一,这就使设备状态监测和故障诊断的重要性更加突出。基于多元统计的过程监测和诊断方法在理论和实际应用中现如今已取得很大的进步。本论文研究内容是源于上述的这些诊断方法,但是应用这些方法对某设备运行状态参数进行的在线监测,以观测这些状态参数的变化。通过对加热炉生产过程的运行状态参数实时采集,并进行多元统计分析,以此数据作为预报生产状况、改善加热炉在线数学模型的依据,是一种面向生产运行状态评价的过程监测方法。准确的运行过程监测对建立加热炉生产过程线数学模型有着重要的意义。本文应用基于非线性多元统计理论的过程监测评价方法,通过对采集到的加热炉运行参数进行分析来验证现有的加热炉运行过程数学模型。其结果为总括热吸收率的在线校正提供依据。主要研究工作如下:（1）分析了基于总括热吸收率的加热炉数学模型并探究了数学模型的影响参数,确定了运行状态和总括吸收率的关系。将加热炉每个运行段分成上下表面分别求取总括热吸收率,使模型更加精确。（2）采用基于核主元分析（KPCA）和核独立成分分析（KICA）的过程监测方法,将加热炉生产过程看为服从高斯分布和非高斯分布,对加热炉各加热段的热工数据进行实验研究和比较分析。针对两类钢坯的监测结果验证了方法的有效性。（3）引入基于renyi熵的核熵成分分析（KECA）过程监测方法。该方法将加热炉生产过程看做是动态过程,并分别对上下表面热工数据进行KECA处理。实验结果证明该方法监测效果要优于KPCA和KICA方法。（4）以运行状态监测结果为依据,对出炉钢温有偏差钢坯的连续生产过程进行在线校正,相对于校正模型参数前,校正后的数学模型计算结果更加准确,从而验证了本论文监测方法在实际生产中具有一定的现实意义。
朱双双[6]（2015）在《基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化方法》文中进行了进一步梳理加热炉是钢铁生产过程中的重要设备。加热炉炉温优化就是在满足加热炉生产工艺和过程约束,保证加热炉内钢坯符合轧制工艺前提下,合理设定加热炉各段炉温,实现加热炉生产过程中的钢坯最少氧化损耗和能量消耗,同时实现加热炉的最优运行从而提高产品质量,降低生产成本。加热炉生产过程中钢坯初始温度、几何尺寸、钢坯种类以及轧制节奏等规格工况经常会发生改变,造成加热炉实际生产过程不确定性和动态特性。在这种情况下必须根据规格工况的切换在线滚动优化加热炉各段的炉温设定值,才能保证钢坯的出炉温度分布能够满足工艺要求,提高产品质量,降低能耗。现有文献,一般讨论在某种规格工况下的炉温优化问题,对规格切换工况下的炉温滚动优化问题研究较少。而生产现场往往依靠人工经验来调整炉温设定值,难以实现控制系统的动态优化调整,造成生产效率和产品质量等方面的问题。因此如何在规格切换工况下设定加热炉炉温对于充分利用现有资源和节能降耗具有重大意义。针对所述问题,本文首先,对规格切换工况下加热炉炉温设定过程进行分析,明确加热炉炉温设定值在线滚动优化问题,建立生产规格切换工况下加热炉炉温动态模型。其次,针对加热炉生产系统时变性、非线性、大惯性、大滞后的过程特性和生产规格切换工况下加热炉炉温优化模型中的非线性动态特性难以求解的特点,提出基于广义预测控制思想的加热炉炉温设定值滚动优化求解策略。然后,对规格不变工况加热炉炉温设定滚动优化问题开展研究。采用系统辨识的方法,建立钢坯加热炉受控自回归积分滑动平均温度预报模型;引入闭环反馈校正的结构来减少系统中由于其他不确定性扰动造成的钢坯温度模型预测误差;提出了加热钢坯温度的性能指标,形成规格不变工况下的炉温设定滚动优化算法。在上述基础上,对加热炉的工况切换生产过程进行分析和描述,建立规格工况切换条件下重量加权法的性能指标模型和加热炉运行约束模型,采用滚动优化策略对所有入炉钢坯所对应的炉温设定值进行优化。本文以实验室已建立的加热炉仿真实验系统中的加热炉过程模型和现场数据为基础,通过MATLAB对规格切换工况下加热炉炉温设定值滚动优化问题进行仿真实验。实验结果表明,本文提出的滚动优化策略和算法对生产规格切换工况下炉温设定值的优化质量高,优化时间短。此外本文方法具有较强的抗干扰性和鲁棒性,为在实际生产中实现规格切换工况下的加热炉炉温设定值优化提供一种行之有效的方法。
张廷玉[7]（2014）在《加热炉钢温建模与炉温优化设定研究》文中指出加热炉是钢坯轧制生产过程中主要的能耗设备,它的主要功能是把待轧冷钢坯加热成为轧机能够进行轧制热钢坯。但钢坯的加热是一个很复杂的过程,改善钢坯加热质量并降低加热炉能耗最有效的方法是采用先进的建模和控制技术,建立钢坯温度预报数学模型对炉内钢坯温度实施软测量,进而通过数学模型建立最佳的炉温制度,对炉温进行优化控制,使出炉钢坯的断面温差和表面温度满足生产需求,生产出优质的钢坯。本文主要研究的内容如下：（1）以蓄热式加热炉为研究背景,首先建立了加热炉内炉温的分布模型,然后分析了加热炉的传热机理,并对总括吸收率进行了推导,建立了基于总括热吸收率钢坯温度预报模型,最后重点讨论了模型的离散求解方法,提高模型的预报精度。（2）在所建立的钢温预报模型基础上,进一步探讨了蓄热式加热炉稳态炉温优化设定方法。首先根据加热炉生产目标的要求,建立了炉温优化目标函数,然后利用遗传算法进行寻优计算,获得加热炉稳态最优炉温设定值和钢坯理想加热曲线。（3）由于加热炉具有大惯性、大时滞的特点,当工况发生变化时,必须对炉温进行在线补偿,针对单坯的炉温设定值问题,采用段末温度控制法对稳态炉温设定值进行动态补偿,用迭代法和模糊控制两种方法对炉温进行动态补偿比较,实现了单坯的炉温动态优化设定。（4）设计了基于分散推理结构的综合炉温在线补偿的控制方法对炉温进行动态优化,对综合炉温的设定方法做了深入的研究,从而保证了炉内工况变化时钢坯实际升温过程的最优化,即实现了加热炉炉温动态优化设定。仿真结果表明,本文建立的钢坯温度预报模型能够比较准确地计算出炉内钢坯温度分布,经过炉温优化设定后,在保证轧制工艺正常进行的前提下,钢坯的加热质量得到了改善,并且最大限度的降低了加热炉能耗,从而验证了炉温优化设定方法的有效性。
李晓乐[8]（2014）在《面向加热炉运行状态评价的过程监测方法研究》文中研究指明随着现代工业生产过程的大型化、复杂化,一旦系统发生异常状况,将造成巨大损失。因此,研究能对生产过程实时监测、诊断显得格外重要。基于多元统计的过程监测和诊断方法在理论和实际应用中现如今已取得很大的进步。本论文所研究的内容就是源于上述的多元统计方法,但不是应用这些方法进行故障诊断而是应运这些方法对加热炉生产运行状态参数进行的在线监测,以此数据作为改善设备在线数学模型的依据,是面向生产运行状态评价的过程监测。准确的在线数学模型对加热炉生产过程有着重要的意义。其中,基于总括热吸收率法因其算法简单、计算量小,在加热炉的在线数学模型中得到了广泛应用。但模型中关键参数——总括热吸收率,易受生产过程运行状态（包括燃烧流动、热工操作参数等）影响,在实际生产中难以自动评价。本文提出基于多元统计的过程监测评价方法,为总括热吸收率的在线校正提供依据。主要研究工作如下：（1）分析了基于总括热吸收率的加热炉数学模型并探究了数学模型的影响参数,确定了运行状态和总括吸收率的关系。（2）采用基于主元分析（PCA）和独立成分分析（ICA）的过程监测方法,将加热炉生产过程看为服从高斯分布和非高斯分布,对加热炉各加热段的热工数据进行实验研究和比较分析。针对两类钢坯的监测结果验证了方法的有效性。（3）引入基于规范变量--独立主元分析（CV-ICA）过程监测方法。该方法将加热炉生产过程看做是动态过程,通过CVA将原始热工数据空间划分为主部残部规范变量空间,并分别对规范变量空间进行ICA处理。实验结果证明该方法监测效果要优于PCA和ICA方法。（4）以运行状态监测结果为依据,对出炉钢温有偏差钢坯的连续生产过程进行在线校正,相对于校正模型参数前,校正后的数学模型计算结果更加准确,从而验证了本论文监测方法在实际生产中具有一定的现实意义。
刘加新[9]（2013）在《基于差分进化算法的加热炉预测控制》文中进行了进一步梳理随着现代钢铁工业的迅速发展和能源危机问题的日益提升,能源资源的保护和有效利用成为钢铁企业生产过程中的新问题和新重心。加热炉是冶金行业生产环节中的重要设备,也是钢铁工业中的耗能大户。如何提高加热炉的加热效率,降低能耗,节约成本,提升竞争力对整个钢铁工业的节能具有重要的意义。加热炉是一个具有多变量、时变、非线性、强耦合、大惯性和纯滞后等特点的典型复杂工业被控对象,加热过程受多种生产工艺因素的制约。因此,加热炉的优化控制是一个复杂的控制与优化问题,采用常规控制技术难以取得良好的优化控制效果。为了实现加热炉炉温的优化控制,本文从钢坯加热炉生产实际和现代工业复杂化的实际出发,结合实际加热炉控制的应用与研究现状,以加热炉的炉温为主要研究对象,从以下几个方面进行分析和研究。（1）加热炉炉温预测控制。加热炉是复杂的非线性系统,难以用精确的数学模型来描述。而广义预测控制的特点是对数学模型依赖性不强,而且在工业实际生产过程中具有良好应用的效果。为了克服系统中由于其它不确定性扰动造成的模型预测误差,得到较为精确的炉温预测值,本文采用基于差分进化算法的广义预测控制算法,并取得了良好的实验效果。（2）预测控制的参数整定。由于燃气流量的变化直接影响加热炉炉温控制,所以实现对其准确控制是确保炉温优化的重要方法.本文为了实现对输入量大小的最佳控制,采用了基于差分进化算法的PID控制器参数整定方法,对控制变量进行智能优化。（3）建模仿真实验。对本文的算法模型通过C#高级编程语言以及MATLAB软件进行仿真实验,并取得了良好的实验结果。（4）实验结果有效性验证。为了验证基于差分进化算法的广义预测控制策略对加热炉炉温控制具有很好的可行性与有效性,将其与传统的经典控制策略进行了对比实验。结果表明,本文采用的方法更加的具有优越性。
陈建全[10]（2013）在《生产工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化方法研究》文中认为加热炉是热轧生产过程中的重要设备。加热炉生产过程是钢坯受热升温的过程,其机理可以由非线性热传导偏微分方程描述。加热炉生产的主要目标是在保证加热炉内钢坯的温度分布能够满足轧制工艺要求的前提条件下,实现加热炉生产过程中的钢坯最少氧化损耗和能量消耗,从而提高产品质量,降低生产成本。加热炉炉温优化就是要在满足工艺要求和加热炉生产过程约束的条件下,从生产全局优化的角度出发,优化加热炉各段的炉温,以配合加热炉的实际生产过程,实现加热炉生产的最优运行。加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类以及轧制节奏等生产工况经常会发生改变,造成加热炉实际生产过程的强不确定性和动态特性。在这种情况下必须根据生产工况的切换过程在线动态优化加热炉各段的炉温设定值,以保证钢坯的出炉温度分布能够满足工艺生产过程的要求,提高产品质量,降低能耗。现有文献一般讨论了在某种生产工况下的炉温优化控制问题,对生产工况切换下的炉温动态优化问题研究较少。而生产现场往往依靠人工经验根据生产工况的变动来调整炉温设定值,难以实现控制系统的动态优化调整,造成生产效率和产品质量等方面的问题。本文针对工况切换下加热炉炉温在线动态优化问题所涉及到的问题描述、建模和动态优化算法等问题开展研究。首先,本文对加热炉的生产过程进行了分析和描述,提出了生产工况切换下加热炉炉温在线动态优化存在的问题。针对生产工况切换下加热炉炉温优化模型中的非线性动态特性难以求解的问题,本文提出了基于滚动优化思想的解决策略；由于钢坯在加热炉炉内的温度不可测的以及在线优化对于钢坯温度计算时间的要求,本文从加热炉与钢坯之间的热传递机理出发,通过分析加热炉炉内热量的传递过程,建立了适用于在线计算的钢坯温度预报模型。其次,针对工艺生产过程对于钢坯在加热炉内温升过程的约束,本文利用钢坯入炉参数以及工艺约束等条件,通过建立基于给定工况下加热炉炉温优化模型并进行求解,根据加热炉炉温的分布,建立了钢坯理想温升曲线的求解过程。在获得钢坯最优温升曲线的基础上,建立了工况切换下的加热炉炉温在线动态优化的指标模型、加热炉运行约束模型,并利用滚动优化的思想对其求解。最后,本文通过建立加热炉炉温模型,在实际PLC控制器的基础上实现了加热炉半实物实验系统,在此加热炉半实物实验系统上验证生产工况切换下加热炉炉温在线动态优化方法的有效性。
二、连续加热炉运行状态非线性融合分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、连续加热炉运行状态非线性融合分析（论文提纲范文）
（1）蓄热式推钢加热炉炉内流场分布与传热过程数值模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 当前钢坯加热存在的问题 |
| 1.2 加热炉在钢铁行业中的地位和作用 |
| 1.3 目前蓄热式推钢加热炉存在的主要问题 |
| 1.4 流场数值模拟仿真在加热炉中的应用 |
| 1.4.1 加热炉流场数值模拟的意义 |
| 1.4.2 国内外加热炉数值模拟的研究现状 |
| 1.5 本文研究意义和研究内容 |
| 第2章 蓄热式推钢加热炉整体组成及传热机理 |
| 2.1 蓄热式推钢加热炉整体设备组成 |
| 2.1.1 蓄热燃烧基本工艺 |
| 2.1.2 加热炉炉温控制二级模型基本原理 |
| 2.1.3 加热炉推钢装置的基本功能 |
| 2.2 蓄热式推钢加热炉加热制度的制定 |
| 2.3 被加热钢坯材料的基本属性 |
| 2.4 蓄热式推钢加热炉的内部传热机理 |
| 2.4.1 蓄热式推钢加热炉存在的基本传热方式 |
| 2.4.2 蓄热式推钢加热炉耦合传热分析 |
| 2.4.3 加热炉分区域综合传热系数及传热总能量的计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 炉内流场及温度场数值仿真模拟 |
| 3.1 建模路线 |
| 3.2 加热炉和钢坯加热过程耦合模型 |
| 3.2.1 加热炉及钢坯仿真模型的建立 |
| 3.2.2 加热炉及钢坯的网格划分 |
| 3.2.3 加热炉及钢坯边界条件的确定 |
| 3.3 蓄热式推钢加热炉及钢坯仿真模拟结果分析 |
| 3.3.1 蓄热式推钢加热炉及钢坯温度场仿真结果分析 |
| 3.3.2 蓄热式推钢加热炉流场仿真结果分析 |
| 3.4 多工况下蓄热式推钢加热炉温度场及流场仿真分析 |
| 3.4.1 喷口角度对加热炉内流场及温度场的影响规律 |
| 3.4.2 空气、燃气预热温度对加热炉内温度场及流场影响规律 |
| 3.4.3 空燃比对加热炉内温度场及流场影响规律 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 流场变化对烟气排放物的影响分析 |
| 4.1 技术路线 |
| 4.2 蓄热式推钢加热炉烟气排放物国家标准 |
| 4.3 燃烧模型、辐射模型和NO_x生成模型的选取 |
| 4.3.1 燃烧模型的工作机理 |
| 4.3.2 P-1 辐射模型的工作机理 |
| 4.3.3 NO_x生成模型的工作机理 |
| 4.4 多工况蓄热式推钢加热炉烟气排放物的数值仿真结果分析 |
| 4.4.1 喷口角度对烟气排放物的影响规律 |
| 4.4.2 空燃比对烟气排放物的影响规律 |
| 4.4.3 预热温度对烟气排放物的影响规律 |
| 4.5 综合流场、温度场、排放物的变化规律进行操作参数改进 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 蓄热式推钢加热炉实验测试及结果分析 |
| 5.1 蓄热式推钢加热炉的黑匣子测试及炉温检测 |
| 5.1.1 黑匣子测试及结果分析 |
| 5.1.2 加热炉炉温检测及结果分析 |
| 5.2 蓄热式推钢加热炉操作参数的改进及结果分析 |
| 5.2.1 蓄热式推钢加热炉操作参数改进 |
| 5.2.2 蓄热式推钢加热炉操作参数改进结果分析 |
| 5.3 不同工况下操作参数改进结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研项目与主要成果 |
| 致谢 |
（2）加热炉燃烧系统先进控制策略的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究进展 |
| 1.2.1 预测控制研究现状 |
| 1.2.2 加热炉控制策略研究现状 |
| 1.2.3 实验室研究基础 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 蓄热推钢式加热炉概述 |
| 2.1 加热炉工艺及分类 |
| 2.1.1 连续式加热炉 |
| 2.1.2 推钢式加热炉 |
| 2.1.3 蓄热式加热炉 |
| 2.2 蓄热推钢式连续加热炉简介 |
| 2.2.1 炉体结构 |
| 2.2.2 控制系统 |
| 2.2.3 主要被控对象的控制策略 |
| 2.3 研究对象及亟待解决的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 加热炉先进控制策略的设计与实现 |
| 3.1 加热炉炉温控制策略的设计 |
| 3.1.1 炉温控制分析 |
| 3.1.2 广义预测控制算法简介 |
| 3.1.3 炉温先进控制策略的设计 |
| 3.1.4 炉温对象模型的建立 |
| 3.1.5 炉温广义预测控制器仿真 |
| 3.2 加热炉其他控制策略 |
| 3.2.1 炉压控制策略 |
| 3.2.2 排烟温度控制策略 |
| 3.3 先进控制策略的实现与应用 |
| 3.3.1 先进控制工作站的部署 |
| 3.3.2 先进控制软件的设计 |
| 3.3.3 控制器参数整定与其他调整 |
| 3.3.4 控制策略的投运效果与节能计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 T-S模糊模型的辨识与仿真 |
| 4.1 T-S模糊模型 |
| 4.1.1 T-S模糊模型输入输出描述形式 |
| 4.1.2 T-S模糊模型辨识 |
| 4.2 T-S模糊模型前件结构与参数的辨识与优化 |
| 4.2.1 模糊C-均值算法 |
| 4.2.2 粒子群优化算法 |
| 4.2.3 FCM辨识前件结构与参数 |
| 4.2.4 PSO-FCM辨识前件结构与参数 |
| 4.3 T-S模糊模型后件参数的辨识 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.4.1 仿真试验1 |
| 4.4.2 仿真实验2 |
| 4.4.3 仿真实验3 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于加热炉历史数据的模糊预测控制 |
| 5.1 模糊预测控制基本原理 |
| 5.2 模糊GPC结构 |
| 5.2.1 模糊模型等价转换 |
| 5.2.2 模糊模型两种结构 |
| 5.2.3 模糊预测控制仿真研究 |
| 5.3 基于加热炉历史数据的模糊GPC的设计 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 加热炉炉温T-S模型的建立 |
| 5.3.3 模糊GPC仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作内容总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（3）基于改进粒子群算法的炉温制度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 加热炉的介绍 |
| 1.2.1 加热炉的分类 |
| 1.2.2 加热炉的结构及生产工艺简介 |
| 1.3 加热炉内钢坯温度建模的研究现状 |
| 1.4 加热炉炉温优化的研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第2章 加热炉钢温预报模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钢坯温度预报模型的建立 |
| 2.3 钢坯加热过程边界条件的确定 |
| 2.4 总括热吸收率的参数辨识方法 |
| 2.4.1 辐射网络法简介 |
| 2.4.2 总括热吸收率的理论推导 |
| 2.5 结合工程实际的钢坯一维状态空间加热过程数学模型 |
| 2.5.1 模型的假设 |
| 2.5.2 钢坯热传导数学模型 |
| 2.5.3 钢坯物性参数的处理 |
| 2.5.4 数值分析 |
| 2.6 炉温分布模型的确定 |
| 2.7 数学模型仿真 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 优化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 粒子群优化算法简介 |
| 3.2.1 粒子群优化算法的基本思想 |
| 3.2.2 标准的粒子群优化算法 |
| 3.3 粒子群优化算法的各种改进方法 |
| 3.4 变种群粒子群优化算法(VPPSO) |
| 3.4.1 混沌初始化 |
| 3.4.2 自适应调整种群规模 |
| 3.4.3 惯性参数的调整 |
| 3.4.4 变种群PSO算法基本步骤 |
| 3.5 几种基准测试函数简介 |
| 3.6 改进算法的实验验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 炉温优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 目标函数 |
| 4.2.1 确定炉温优化目标的原则 |
| 4.2.2 确定炉温优化的目标函数 |
| 4.3 变种群粒子群优化算法在炉温优化中的应用 |
| 4.4 优化模型实例 |
| 4.5 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）连续式加热炉温度建模与过程检测仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 数学建模研究现状 |
| 1.3 加热炉数学模型 |
| 1.4 过程监测概述 |
| 1.4.1 过程监测方法的分类 |
| 1.4.2 基于数据驱动的过程监测方法 |
| 1.5 本文内容安排 |
| 第2章 连续式加热炉钢坯温度模型 |
| 2.1 加热炉工艺简介 |
| 2.1.1 加热炉简介 |
| 2.1.2 变物性处理 |
| 2.2 传热学基础原理 |
| 2.3 基于总括热吸收率的钢温模型 |
| 2.3.1 模型假设 |
| 2.3.2 加热炉对钢坯传热模型 |
| 2.3.3 分段的总括热吸收率 |
| 2.3.4 钢坯内部导热模型 |
| 2.3.5 钢坯温度模型的离散与求解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 连续式加热炉炉膛温度模型 |
| 3.1 段法模型与三元模型简介 |
| 3.1.1 段法模型 |
| 3.1.2 三元模型 |
| 3.2 辐射直接交换面积 |
| 3.2.1 表面段与表面段辐射直接交换面积 |
| 3.2.2 表面段与气体段辐射直接交换面积 |
| 3.2.3 气体段与气体段辐射直接交换面积 |
| 3.2.4 辐射直接交换面积的性质 |
| 3.3 辐射全交换面积 |
| 3.4 能量平衡方程组的建立 |
| 3.4.1 模型的假设 |
| 3.4.2 气体段能量平衡方程 |
| 3.4.3 炉围段能量平衡方程 |
| 3.4.4 钢坯段能量平衡方程 |
| 3.5 能量平衡方程组的求解 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 加热炉半实物仿真平台的设计 |
| 4.1 加热炉的半实物仿真概述 |
| 4.2 仿真平台总体结构设计 |
| 4.3 仿真平台的功能模块设计 |
| 4.3.1 温度计算 |
| 4.3.2 监控画面 |
| 4.3.3 过程控制 |
| 4.3.4 通讯网络 |
| 4.3.5 历史记录 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于多元统计方法的加热炉运行状态监测 |
| 5.1 数据的采集与预处理 |
| 5.2 基于PCA的过程监测 |
| 5.2.1 PCA原理 |
| 5.2.2 基于PCA的监测统计量 |
| 5.2.3 监测流程 |
| 5.3 基于KPCA的过程监测 |
| 5.3.1 KPCA原理 |
| 5.3.2 核函数的选取 |
| 5.3.3 KPCA的监测统计量 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 建立监测模型 |
| 5.4.2 基于煤气故障的监测实验 |
| 5.4.3 基于吸收率波动的监测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于非线性多元统计理论的加热炉过程监测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 加热炉工艺简介 |
| 1.2.1 加热炉的分类 |
| 1.2.2 加热炉的结构及生产工艺 |
| 1.3 过程监测方法及应用概述 |
| 1.3.1 过程监控的基本方法 |
| 1.3.2 基于多元统计方法的过程监测的应用 |
| 1.4 加热炉运行监控的发展现状 |
| 1.5 本文内容安排 |
| 第2章 加热炉运行机理分析 |
| 2.1 加热炉热交换机理分析 |
| 2.1.1 温度场传热学基础 |
| 2.1.2 对流热交换 |
| 2.1.3 辐射热交换 |
| 2.1.4 综合热交换 |
| 2.2 基于总括热吸收率的加热炉数学模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于KPCA与KICA的加热炉运行状态监测 |
| 3.1 基于KPCA的过程监测 |
| 3.1.1 KPCA原理 |
| 3.1.2 基于KPCA的监测统计量 |
| 3.1.3 监测流程 |
| 3.2 基于KICA的过程监控 |
| 3.2.1 KICA原理 |
| 3.2.2 基于KICA的监测统计量 |
| 3.2.3 监测流程 |
| 3.3 实验研究 |
| 3.3.1 稳定状态线监测模型的建立 |
| 3.3.2 钢坯样本1的监测试验 |
| 3.3.3 钢坯样本2的监测试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于KECA的加热炉运行状态监测 |
| 4.1 KECA原理 |
| 4.1.1 RENYI熵 |
| 4.1.2 KECA数据变换原理 |
| 4.2 基于KECA的监测流程 |
| 4.3 实验研究 |
| 4.3.1 稳定状态线监测模型的建立 |
| 4.3.2 运行状态1的监测试验 |
| 4.3.3 运行状态2的监测试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 过程状态监测在加热炉模型参数校正上的应用 |
| 5.1 运行状态1的在线校正 |
| 5.2 运行状态2的在线校正 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文情况 |
（6）基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 步进式加热炉及控制系统介绍 |
| 1.2.1 加热炉的发展简介 |
| 1.2.2 步进式加热炉的结构及生产过程描述 |
| 1.2.3 步进式加热炉控制系统简介 |
| 1.3 步进式加热炉炉温优化研究现状 |
| 1.4 步进式加热炉炉温优化存在的问题 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化问题描述及解决策 |
| 2.1 加热炉生产运行过程描述 |
| 2.2 基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化问题描述及其性能指标 |
| 2.2.1 基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化问题描述 |
| 2.2.2 基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化的动态非线性模型 |
| 2.3 基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化问题的解决策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 规格不变工况下加热炉炉温设定滚动优化方法 |
| 3.1 广义预测控制基本方法的介绍 |
| 3.1.1 预测模型 |
| 3.1.2 滚动优化 |
| 3.1.3 反馈校正 |
| 3.1.4 Diophantine方程的递推求解 |
| 3.2 规格不变工况下加热炉炉温设定滚动优化 |
| 3.2.1 自适应广义预测算法 |
| 3.2.2 PID式自适应广义预测控制 |
| 3.2.3 规格不变工况下加热炉炉温设定滚动优化分析 |
| 3.3 规格不变工况下加热炉炉温设定滚动优化仿真实验分析 |
| 3.3.1 实验仿真平台 |
| 3.3.2 规格不变工况下加热炉炉温设定滚动优化仿真实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 规格切换工况下加热炉炉温设定滚动优化方法 |
| 4.1 规格切换工况下步进式加热炉炉温设定滚动优化方法 |
| 4.1.1 钢坯物理位置简述 |
| 4.1.2 规格切换工况下步进式加热炉炉温设定滚动优化方法 |
| 4.1.3 规格切换工况下加热炉炉温设定滚动优化求解 |
| 4.1.4 规格切换工况下加热炉炉温设定滚动优化的计算过程 |
| 4.2 规格切换工况下步进式加热炉炉温设定滚动优化仿真结果 |
| 4.2.1 钢种厚度工况切换下加热炉炉温动态控制优化仿真实验 |
| 4.2.2 钢种厚度初始温度多种切换工况下加热炉炉温动态控制优化仿真实验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）加热炉钢温建模与炉温优化设定研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 加热炉生产工艺介绍 |
| 1.2.1 加热炉分类 |
| 1.2.2 加热炉结构及生产工艺简介 |
| 1.3 加热炉炉温优化的研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第2章 蓄热式加热炉钢温预报模型 |
| 2.1 加热炉炉温分布及导热定律 |
| 2.1.1 炉温分布模型的建立 |
| 2.1.2 总括热吸收率的机理推导 |
| 2.2 基于总括热吸收率的钢温预报模型 |
| 2.2.1 模型假设 |
| 2.2.2 钢温预报模型的建立 |
| 2.2.3 钢温预报模型的离散与求解 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 蓄热式加热炉稳态炉温优化设定 |
| 3.1 蓄热式加热炉炉温优化原理 |
| 3.1.1 加热炉炉温优化设定结构 |
| 3.1.2 炉温稳态目标函数的确定 |
| 3.2 基于遗传算法的炉温稳态优化 |
| 3.2.1 遗传算法的生物学基础及特点 |
| 3.2.2 遗传算法在炉温优化中的应用 |
| 3.3 炉温稳态优化的仿真与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 蓄热式加热炉炉温设定值动态补偿 |
| 4.1 炉温动态补偿的策略 |
| 4.2 模糊推理系统的原理及设计方法 |
| 4.2.1 模糊推理的数学基础 |
| 4.2.2 模糊规则及模糊逻辑推理 |
| 4.2.3 模糊推理系统的结构与设计 |
| 4.3 基于段末炉温控制法的单坯炉温动态补偿 |
| 4.3.1 迭代法动态补偿单坯炉温设定值 |
| 4.3.2 模糊推理决策单坯炉温设定值 |
| 4.4 炉温动态补偿仿真与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于分散推理结构的综合炉温动态补偿 |
| 5.1 钢坯温度分散模糊推理决策 |
| 5.1.1 炉温动态补偿的控制过程 |
| 5.1.2 钢温模糊推理决策 |
| 5.2 段内炉温综合补偿方法 |
| 5.3 综合炉温动态优化仿真与结构分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）面向加热炉运行状态评价的过程监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 过程监测概述 |
| 1.2.1 过程监测的基本方法 |
| 1.2.2 基于多元统计方法的过程监测的应用 |
| 1.3 加热炉运行状态与机理数学模型关系 |
| 1.4 本论文内容安排 |
| 第2章 加热炉工艺及其数学模型影响参数分析 |
| 2.1 加热炉工艺简介 |
| 2.1.1 加热炉简介 |
| 2.1.2 热工数据采集的说明 |
| 2.2 基于总括吸收率的加热炉数学模型 |
| 2.3 总括热吸收率影响参数的研究 |
| 2.3.1 燃料消耗量的影响 |
| 2.3.2 燃料低发热量的影响 |
| 2.3.3 空燃比的影响 |
| 2.3.4 火焰分布的影响 |
| 2.3.5 生产率的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于PCA与ICA的加热炉运行状态监测 |
| 3.1 基于PCA的过程监测 |
| 3.1.1 PCA原理 |
| 3.1.2 基于PCA的监测统计量 |
| 3.1.3 监测流程 |
| 3.2 基于ICA的过程监测 |
| 3.2.1 ICA原理 |
| 3.2.2 基于ICA的监测统计量 |
| 3.2.3 监测流程 |
| 3.3 实验研究 |
| 3.3.1 稳定状态线监测模型的建立 |
| 3.3.2 出炉钢温偏差较大的监测实验 |
| 3.3.3 出炉钢温偏差较小的监测实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于CV-ICA的加热炉运行状态监测 |
| 4.1 CVA原理 |
| 4.1.1 自相关和互相关 |
| 4.1.2 CVA模型的建立 |
| 4.2 基于CV-ICA的监测流程 |
| 4.2.1 离线训练 |
| 4.2.2 在线监测 |
| 4.3 实验研究 |
| 4.3.1 稳定状态线监测模型的建立 |
| 4.3.2 出炉钢温偏差较大的监测实验 |
| 4.3.3 出炉钢温偏差较小的监测实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 钢坯温度模型的过程监测反馈校正 |
| 5.1 出炉钢温偏差较大钢坯的在线校正 |
| 5.2 出炉钢温偏差较小钢坯的在线校正 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文情况 |
（9）基于差分进化算法的加热炉预测控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题背景、研究目的和意义 |
| 1.2 目前国内外的加热炉控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究对象与方法 |
| 1.4 本文主要研究思路 |
| 1.5 本文的主要工作内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 加热炉预测控制方法 |
| 2.1 预测控制的基本原理 |
| 2.1.1 预测控制的产生 |
| 2.1.2 预测控制的基本原理 |
| 2.2 广义预测控制 |
| 2.2.1 广义预测控制算法 |
| 2.2.2 广义预测控制的稳定性 |
| 2.2.3 广义预测控制算法步骤 |
| 2.3 常规控制器控制算法 |
| 2.3.1 传统PID控制算法 |
| 2.3.2 PID控制规律选择 |
| 2.3.3 PID控制器研究面临的主要问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 步进式加热炉工作机理及建模 |
| 3.1 步进式加热炉的结构 |
| 3.2 步进式加热炉的操作工艺流程 |
| 3.3 加热炉的控制要求与策略 |
| 3.3.1 加热炉的控制要求 |
| 3.3.2 加热炉的控制策略 |
| 3.4 加热炉炉温控制机理 |
| 3.4.1 加热炉炉温控制特点 |
| 3.4.2 加热炉升温曲线的选取 |
| 3.5 加热炉炉温控制模型 |
| 3.5.1 加热炉炉温控制机理模型 |
| 3.5.2 加热炉炉温控制模型建立 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于差分进化算法的加热炉预测控制 |
| 4.1 差分进化算法 |
| 4.1.1 差分进化算法的基本思想 |
| 4.1.2 经典差分进化算法的方法步骤 |
| 4.1.3 差分进化算法的参数设置及其相关应用 |
| 4.2 加热炉炉温控制的设计 |
| 4.3 基于差分进化算法的加热炉广义预测控制 |
| 4.3.1 模型参数设置 |
| 4.3.2 算法流程图 |
| 4.3.3 实验仿真结果 |
| 4.3.4 实验结果总结 |
| 4.4 基于差分进化算法的PID参数优化 |
| 4.4.1 差分进化算法优化PID参数的原理 |
| 4.4.2 模型参数设置 |
| 4.4.3 算法流程图 |
| 4.4.4 实验仿真结果 |
| 4.4.5 实验结果总结 |
| 4.5 基于差分进化算法与传统方法策略的实验测试对比 |
| 4.5.1 加热炉炉温预测控制的实验对比 |
| 4.5.2 PID控制参数优化的实验对比 |
| 4.5.3 实验结果对比总结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）生产工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 步进梁加热炉及控制系统简介 |
| 1.2.1 加热炉的发展简介 |
| 1.2.2 步进梁加热炉的结构及生产过程描述 |
| 1.2.3 步进梁加热炉控制系统简介 |
| 1.3 步进梁加热炉炉温在线动态优化的研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 步进梁加热炉炉温在线动态优化研究现状 |
| 1.3.2 步进梁加热炉炉温在线动态优化存在的问题 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化问题描述及解决策略 |
| 2.1 加热炉生产运行过程描述 |
| 2.2 工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化问题描述 |
| 2.3 工况切换下步进梁加热炉炉温动态优化问题的解决策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 步进梁加热炉钢坯温度预报模型 |
| 3.1 钢坯温度预报模型的建立 |
| 3.2 钢坯导热微分方程的定解条件 |
| 3.2.1 钢坯导热微分方程几何条件 |
| 3.2.2 钢坯导热微分方程物理条件 |
| 3.2.3 钢坯导热微分方程初始条件 |
| 3.2.4 钢坯导热微分方程边界条件 |
| 3.3 钢坯温度预报模型数值求解 |
| 3.4 钢坯物性参数的处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 工况切换下步进梁加热炉炉温的在线动态优化方法 |
| 4.1 钢坯理想温升曲线的确定 |
| 4.1.1 钢坯温升过程的工艺约束 |
| 4.1.2 钢坯理想温升曲线的确定方法 |
| 4.2 工况切换下加热炉炉温在线动态优化模型 |
| 4.2.1 工况切换下加热炉炉温在线动态优化模型的目标函数 |
| 4.2.2 工况切换下加热炉炉温在线动态优化模型的约束条件 |
| 4.3 工况切换下加热炉炉温在线动态优化模型的求解 |
| 4.3.1 钢坯传热过程模型约束的离散化 |
| 4.3.2 目标函数及其他约束的处理 |
| 4.3.3 工况切换下加热炉炉温在线动态优化的计算过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化半实物仿真实验 |
| 5.1 步进梁加热炉炉温在线动态优化半实物仿真实验系统的实现 |
| 5.1.1 半实物仿真实验系统的结构及实现过程 |
| 5.1.2 加热炉炉温模型 |
| 5.2 仿真实验及结果分析 |
| 5.2.1 实验1 |
| 5.2.2 实验2 |
| 5.2.3 实验3 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、连续加热炉运行状态非线性融合分析（论文参考文献）
- [1]蓄热式推钢加热炉炉内流场分布与传热过程数值模拟[D]. 刘云鹏. 燕山大学, 2021(01)
- [2]加热炉燃烧系统先进控制策略的设计与实现[D]. 刘波. 中国科学技术大学, 2017(01)
- [3]基于改进粒子群算法的炉温制度优化研究[D]. 赵强. 东北大学, 2017(06)
- [4]连续式加热炉温度建模与过程检测仿真研究[D]. 吕凤森. 东北大学, 2017(06)
- [5]基于非线性多元统计理论的加热炉过程监测方法[D]. 李华卿. 东北大学, 2015(01)
- [6]基于钢坯规格的加热炉炉温设定滚动优化方法[D]. 朱双双. 东北大学, 2015(01)
- [7]加热炉钢温建模与炉温优化设定研究[D]. 张廷玉. 东北大学, 2014(08)
- [8]面向加热炉运行状态评价的过程监测方法研究[D]. 李晓乐. 东北大学, 2014(08)
- [9]基于差分进化算法的加热炉预测控制[D]. 刘加新. 东北大学, 2013(03)
- [10]生产工况切换下步进梁加热炉炉温在线动态优化方法研究[D]. 陈建全. 东北大学, 2013(03)