邯宝炼钢LF炉电极调节模型研究

摘 要：随着冶金工业的发展，LF精炼技术越来越成为冶炼高品质钢材的关键技术，而LF精炼技术的核心即是电极调节模型的应用，本文详细介绍了智能电极调节器在邯宝炼钢LF炉的应用。

关键词：ROGOWSKI 线圈 热备PLC 神经元算法 智能PID 算法

随着冶金工业的发展，冶炼高品质的钢材越来越成为冶金行业的目标和追求，而在LF精炼过程中电极调节是整个过程的关键，因此世界各地的冶金企业和研究单位争相开始研究电极的智能调节模型，使得一直发展缓慢的交流电弧炉在电弧稳定性、效率和对电网短路冲击减少方面有了长足的进展。

邯宝炼钢LF炉电极调节的系统硬件设备由如下三部分组成：

·ROGOWSKI 线圈；

·二次匹配箱；

·电极调节柜。

系统功能基本描述：PLC系统能首先是为智能调节器提供初步的电极调节系统运行数据（神经元算法的学习样本）； 其外，当智能调节器发生故障时，PLC系统自动切换至在线状态，控制电极升降（PID 算法），保证生产正常进行。

1.PLC系统控制模式

1.1控制算法及操作模式

PLC系统中电极升降控制采用PID 算法，提供两种操作模式：手动、自动。

1）手动模式，以下情况可以手动操作电极：

·正常生产时通过主操台手动操作电极

·维修和事故状态下必须进行手动操作

2）自动模式，以下情况电极自动调节：

·正常生产冶炼开始，选择自动；电极自动从最高位下降，按照设定的功率/电流进行自动调节

2.智能调节器

2.1 控制算法及操作模式

智能调节器提供神经元、智能PID 及PID 三种算法。默认情况下，计算机自动选用最合适的控制算法，用户也可以强制选用某种控制算法。

2.2 特性简介

智能调节器是一种基于人工神经元网络技术（ANN）、并集合传统PID 控制及专家规则的电极调节系统。适用于精炼炉等电极调节领域。智能调节器结合了神经元网络技术与PID 控制的优点，克服了两者的不足，因而与单纯PID电极调节器相比，智能调节器具有电弧控制稳定、降低电耗、减少电极消耗、增加控制过程的平稳性等特点。

对于交流LF而言，传统的PID电极调节技术以如下的前提条件为基础：

1） 三相之间是相互解耦的，也即认为三相之间无关联，每一相的输入/输出与其它项无关；

2） 除输入电流（幅值）影响调节输出外，其它因素（如吹氩搅拌）均不考虑；

3） 调节输出建立在PID 算法的基础上。

以上这些前提在生产中实际上是不成立的，因而传统的PID 电极调节技术的实际效果并不令人满意。与此相比，神经元网络调节不需要这些前提条件，具有如下的优点：

1） 整体考虑三相间的作用，调节具有“三相意识”；

2） 除输入电流（幅值）外，其它因素也被考虑；

3） 控制算法具有非线性、容错性、自学习性等特点。

2.1.3 功能描述

智能调节器主要完成以下功能：

1）电量瞬时值检测

智能调节器通过高速数据采集卡检测钢包炉变压器原边、副边的电流电压瞬时值，每周波（20ms）采样100～110 次，反映钢包炉冶炼的非正弦、崎变波形。

2）电气参数计算

利用高速采集的电量瞬时值，计算出电压电流的有效值、相角、有功功率、无功功率、弧压、弧长、弧功率、电耗、功率因数、电弧阻抗等重要电气参数。

3）炉子仿真人工神经元网络

炉子仿真人工神经元网络建立被控对象的模型，用于预报200ms 后炉子相关状态如弧流、弧压的变化，在调节器将控制信号输出之前，预测弧流、弧压的变化情况。

4）调节器人工神经元网络

调节器人工神经元网络则根据炉子仿真人工神经元网络预报结果和优化设定值之间的误差调整人工神经元网络权值，计算电极升降控制的输出值。

该网络用来模拟PLC 调节器的响应特性。在系统投入运行前，为该网络给出调节器输出和炉况的历史数据，以及时间片N的设定点值，用这些量作为网络输入来训练该网络，使其与现有电极调节系统的响应情况相一致。这是一种安全措施，保证神经元网络一开始就能输出合理的控制信号。在线运行时，其权值可通过在线学习机制进行实时优化。

5）弧长控制

合理控制电弧弧长，对提高钢包炉热效率至关重要，本智能调节器根据弧压、弧长、弧功率等电气参数计算，与服务器预测渣厚相匹配，在保证升温速度的前提下，合理控制弧长。

6）阻抗/电弧电压/电弧电流三种控制方式

依据生产阶段的不同需求，可采用阻抗/电弧电压/电弧电流三种不同的种控制方式。

7）自学习功能

智能调节器具有在线学习的功能，这样能够不断提高电极调节的控制精度。

8）智能PID调节器

智能PID算法结合了ANN仿真器的预测控制和PID简单可靠的特点，首先，在时间片N 内，程序接收到新的数据后，先进行ANN 仿真器的在线学习。然后，启动PID算法，得到控制信号U（N+1）， U（N+1）并不馬上送出，而是经过一个微调环节。微调环节把U送入ANN 仿真器，使之得到一个预测电流^I（N+1），^I（N+1） 与电流设定点SP（N）形成误差^E（N+1），^E（N+1）返回用于调整U（N+1），如此循环，直到^E（N+1）满足给定精度或微调次数已至上限。

9）综合控制输出

为了保证控制系统的稳定可靠，我们加入部分参数可变的PID 算法与ANN 控制器并行运行，一旦ANN 控制器出现不可用的情况，就调用PID 算法进行保驾。

总 结

由于电极调节模型的应用，邯宝炼钢在LF的精炼过程中较以前缩短了冶炼时间，提高了冶炼的命中率，降低了冶炼过程中电极的消耗，减少了钢水的严重增碳。使生产效率提高，电极的消耗有了很大的改观。同时由于短路电流小，当废钢塌陷时，电极、电极臂和电缆上的电流小，因此，电极损坏的危险性小，机械磨损也少； 电极电流波动小，因而对电网的干扰也小。

参考文献：

[1] LF精炼炉电极智能控制的研究及实现 作者：张东 《西安科技大学》 2008年

[2] LF钢包精炼炉电极控制的研究与应用 作者：赵文利 《东北大学》 2011年

作者简介：马其云，河钢邯钢邯宝公司炼钢厂，电气工程师，专业从事电气工作20年。