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第 卷第 6 期 015 年 1 月 计算力学学报 ChnJnCmpnMhn V.,N.6 Dmb015 01407800 刘宇佳文章编号 :1007-4708015)06-080-05 辊底式热处理炉烧嘴控制仿真研究 刘宇佳 *, 李 勇, 王昭东, 王国栋 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室, 沈阳 110819) 摘 要 : 应用 Fn 软件建立了辊底式热处理的三维仿真模型 通过该模型得到了热处理炉的气体分布及变化 情况, 从而确定了烧嘴燃烧时序控制方案 采用差分进化算法对烧嘴的燃烧时间进行寻优, 从而提高烧嘴燃烧控制精度 通过现场实测温度与模拟温度的仿真实验证实了本文提出的烧嘴燃烧控制模型的有效性, 能够满足实际生产的需求 关键词 : 烧嘴控制 ; 差分进化 ; 数值模拟 ;Fn; 热处理炉中图分类号 :TG5.58;O4.1 文献标志码 :A d:10.7511/jx01506017 1 引言 在中厚板热处理过程中, 温度作为生产的主要 参数, 其变化对钢板的组织性能具有非常重要的作 用 1] 同时在实际生产过程中发现, 由于钢板加热 过程和炉门的打开都会对炉内温度产生一定的影 响, 因此, 如何更好地控制炉温并保证热处理工艺 所要求的炉温均匀分布就成至关重要的问题 如 果控制烧嘴的转换速度降低, 则炉内的漩涡效应也 会相应的降低, 同时温度炉内温度出现不平衡的可 能也会相应地增加 否则会加剧烧嘴元件的磨损 造成设备故障率的提高 因此, 选择一个合适的转 换时间就成了关键性的问题 另外由于热处理炉 炉内气体变化的瞬时性和不可重复性, 给工艺的确 定带来了困难 如果能够模拟中厚板在加热过程 中的温度演变, 从而制定更加合理的加热制度, 那 么不仅可以提高生产效率, 而且可以节约能源 -5] 计算流体动力学 CFDCmpnFd Dynm), 是以计算机为基础, 应用离散化的数 值方法对包含有流体力学的问题进行数值模拟和 分析, 以解决各种实际问题 6,7] CFD 作为目前国 际上一个重点研究领域, 是进行传热 传质 动量传 递及燃烧 多相流以及化学反应研究的核心和重要 技术, 并广泛应用于航空航天 汽车 化工处理等诸 多工程领域中 Fn 作为较为成功的 CFD 软件 收稿日期 :014-07-8; 修改稿收到日期 :014-09-10. 作者简介 : 刘宇佳 * 1980-), 男, 博士生基金项目 : E-m:yj86@16.m); 王国栋 194-), 男, 中国工程院院士 之一, 以其丰富的物理模型 先进的数值方法以及 强大的处理功能为研究工作提供了一种方便 有效 的低成本方法, 这对于热处理炉的设计和优化改进 具有十分重要的意义 8] 一方面, 在实际热处理炉 中燃气流动剧烈, 并存在因烧嘴燃烧而引起的温度 场, 而 Fn 软件可以通过构筑热处理炉的几何 模型, 模拟计算, 得到接近真实情况的模拟结果, 进 而了解热处理炉速度场 压力场及温度场的分布, 帮助分析不同情况下中厚板的生产情况, 为下一步 的优化设计提供依据 另一方面,Fn 极大降 低了研究成本, 可以在热处理炉的设计和优化中以 较低的成本获得较高的工作成效 差分进化算法 DEDnEvnA- 9] ghm) 是由 SnR 等提出的一种新兴的高 效的并行搜索进化算法 该算法以其特有的记忆 能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况, 与一般算 法相比差分进化算法具有原理简单 可调参数少 较强的全局寻优能力和鲁棒性等特点, 广泛应用于 多个领域 10,11] 本文以某钢厂正在使用的辊底式热处理炉为 研究对象, 利用 Fn 对辊底式热处理炉内状况 进行模拟计算, 得到炉内速度场分布情况, 然后根 据模拟结果确定合适的烧嘴燃烧点火时序, 最后采 用差分进化算法对烧嘴的点火时序进行优化 模型的建立和仿真.1 炉型结构 热处理炉模拟对象的有效尺寸为 90400mm 600mm 500mm, 为方便控制炉温, 沿长度方向

第6期 刘宇佳,等:辊底式热处理炉烧嘴控制仿真研究 81 划分 8 个 温 度 区 间,烧 嘴 沿 炉 长 方 向 上 下 对 称 分 式中 Gk =- ' ' j/ x),代 表 由 平 均 速 度 梯 j 模型采用 Gmb 软 件 进 行 网 格 划 分,采 用 F n 由于 浮 力 影 响 引 起 的 湍 流 动 能, YM 为 可 压 速 湍 流 布,采用脉冲燃烧控制方式,最高炉温可达 1180 软件对模拟进行计算. 数学模型 度引起的湍流动能,Gb=βg T/ x)是 μt/ρτ) 脉动 膨 胀 对 总 的 耗 散 率 的 影 响 湍 流 粘 性 系 数 ε) k/ μ =Cμ. 边界条件 由于标准k -ε 模 型 在 流 动 和 热 传 递 方 面 具 有 更加准确的性能,因此本文采用标准k -ε 模型作为 已建立的模型结构是一个典型的三维湍流模 湍流模型,其湍流动能及其耗散率具体数学模型如 型 炉体外壁材料性质根据实际使用材料设置;区 下 段温度根据现 场 实 际 情 况 设 定 计 算 方 法 采 用 有 1)根 据 质 量 守 恒 和 能 量 守 恒 建 立 的 N-S 流 动控制方程为 p 1 Dw =Y + μ +μδw D v w = + + x y 图1所示为某温度区在不同控制方式下的烧 嘴中心面速度流线 从图 1 可以看出, 1)该温度区内烧嘴为交错 1) 式分布,燃气经烧嘴高速喷出在炉内逐渐减速和扩 ) 的搅拌作用,最后从对面烧嘴的烟气出口排出 这 式中 Δ 为 拉 普 拉 斯 算 子, 为 流 体 密 度,p 为 压 力,, v 和 w 分别为时刻,在点 x, )处的速度 y, 分量, μ 为粘性系数 散,同时会带动周 围 的 气 体,对 炉 内 气 体 起 到 强 烈 种方式使热处理炉的加热更加均匀,也使中厚板的 加热更加均匀 )图 1, b)分 别 为 烧 嘴 顺 序 式 点火控制方式的速 度 流 线 和 烧 嘴 以 交 错 式 点 火 控 制方式进行的速 度 流 线,从 图 1 b)可 以 看 出 燃 气 )湍流动能k 方程为 在喷出后所形 成 的 气 体 漩 涡 这 些 漩 涡 的 形 成 对 k ùú Dk éê ε -YM μ+μ ) ) = ú+gk +Gb - D x êë σk x û )耗散率ε 方程为 ε Dε = + μ+μ ) D x σk x 力速度耦合采用 S IMPLE 方法进行求解. 4 模拟结果与分析 p 1 D =X + μ +μδ D x x p 1 Dv =Y + μ +μδv D y y 限体积法 FVM)对 控 制 方 程 进 行 离 散 化 处 理,压 对流循环,从而使炉内温差减小,炉温分布更均匀, 并且由于燃气循环 的 加 剧 也 增 加 了 燃 气 与 钢 板 之 间的相对速度,提高了传热效率,降低了燃料损耗 )相比于顺序控制方式,交错式点火方式引起的 ] ε ε C1ε Gk +CεGb)-Cε k k 炉内气体起到了强烈的搅拌作用,推动了炉内强制 4) 炉内气体流动更为有序 可控 因此本文的烧嘴控 制仿真将采取交错式点火方式进行 图 1 不同控制方式的烧嘴速度流线 F 1 B n v m n d n n md g. y

8 计算力学学报第 卷 基于 DE 算法的烧嘴优化控制模型 由于该辊底炉采用脉冲燃烧控制, 即通过控制 烧嘴点火的个数和燃烧与熄灭的时间来控制燃气 输入量, 从而达到控制炉温的目的 烧嘴点火由燃 烧控制器控制, 在点火过程中, 脉冲阀本身的动作 时间一般为 1~, 点火成功检测信号的反馈时 间约为 10~0 因此, 输出脉冲持续时间必须 大于点火成功检测信号的反馈时间 并且在较高 负荷时, 为了避免烧嘴的频繁开关, 必须保留一定 脉冲消隐时间 因此, 制定合理的烧嘴燃烧时序控 制是脉冲燃烧控制的关键性问题 1-15] 本文利用 差分进化算法对烧嘴的时序控制进行寻优, 从而提 高对烧嘴的控制精度.1 DE 算法 DE 算法中的随机扰动可独立进行, 因此 DE 算法是一个固有并行的自组织最小化方法, 与传统 方法不同,DE 算法利用种群中两个随机选择的不 同向量之间的加权差向量来干扰一个现有向量, 从 而产生新的变异向量 然后将变异向量的参数与 预先确定的目标向量参数进行混合产生测试向量 若测试向量的代价函数比目标向量的代价函数低, 则测试向量就代替目标向量, 并且种群中所有成员 均需进行这样的操作, 具体步骤如下 满足 : 求解函数 x1,x,,xn) 的最小值问题,x x)= x,1),x,),,x,n) ] 5) 式中 =1,,,M,=1,,,,mx 令 x) 是第 代的第 个个体, 则 x L j x j x U j 6) 式中 j=1,, n,n 为变量的个数,M 为群体规 模,mx 为最大的进化代数 1) 初始化 在 n 维空间里随机产生满足约束条件的 M 个 个体, 实施如下 xj 0)=x L j +nd0,1)x U j -x L j ) 7) j=1,,,,m),= 1,,,mx),nd0,1) 是 0,1] 之间服从均匀分布的随机数,x U j 和 x L j 分 别为个体的上下界 ) 变异 变异操作为差异演化的关键步骤, 是从种群中 随机选择 个个体 :x p1,x p 和 x p 且 p1 p p, 则 v j +1)=x p1 j )+ηx p j )-x p j )] 8) 式中 η 为缩放因子,x p j )-x p j ) 为差异化向 量 ) 交叉操作 ìv j +1) nd1 j CR 或 j=nd)) j +1)= í x j ) nd1 j >CR î 且 j nd)) 9) nd1 j 是在 0,1 ] 之间的随机小数,CR 为交叉概 率且 CR 0,1],nd ) 为在 1,n ] 之间的随机 整数, 这种交叉策略可确保 x +1) 至少有一分量 由 x ) 的相应分量贡献 4) 选择 为了确定 x ) 是否成为下一代的成员, 比较 向量 +1) 和目标向量 x ) 的评价函数为 { x +1) +1)] x )]) x +1)= ) 其他 ) 10) 反复执行步骤 )~4), 直至达到最大进化代 数, 或达到所要求的收敛精度为止. 仿真结果与分析 本次仿真实验分别选取加热段和保温段各一 区作为实验对象, 加热段与保温段的温度设定分别 为 900 和 1050, 测试温度则采用生产过程中 不同区域的实测温度 试验过程中, 本文利用差分 进化算法分别对烧嘴的燃烧时间进行寻优, 从而提 高对炉温的控制精度 某时间段内, 仿真实验的实 测温度与仿真模拟温度的对比结果如图 所示 本文为了保证模型的真实性, 所有区域的温度 设定均采用正常生产时的实际设定温度 检测温 度为生产过程中的实测温度, 如图 所示, 炉温设 定值在 900 和 1000 且稳定状态时, 炉内温度 分布较为均匀, 炉温的误差分布大部分在 10 以 下, 整体波动范围小于 0, 符合工艺要求 因此 本文采用差分算法优化烧嘴的时序控制模型具有 较高的温控精度和炉温分布的均匀性

第6期 刘宇佳,等:辊底式热处理炉烧嘴控制仿真研究 8 图 设定值为 900 和 1050 时,不同区域温度模拟值与实测值的比较 F Cmp n mp b w n m nd nd d g. 4 结 论 本文建立了辊底式热处理炉内流场的数学模 型,通过应用 F n 模 拟 软 件 较 好 地 模 拟 了 两 种 热处理炉烧嘴进入 时 序 控 制 时 炉 内 气 体 的 分 布 与 变化情况,从而确 定 了 烧 嘴 的 时 序 控 制;采 用 差 分 进化算法建立了烧嘴优化控制模型,并采集现场温 度实测值与实验模拟值进行比较,二者温度偏差较 小,温度较为均匀,能够满足现场生产的实际需求 因此对实际生产和 热 处 理 炉 的 进 一 步 优 化 控 制 都 具有一定的指导意义 参考文献 R n ): 1] 王彦凤,邱 常 明,张 贵 杰.耐 磨 钢 的 发 展 及 技 术 进 步 n p vy m IFRFCmb J, 005 ): 1 17. ] W k m P,B k W,B n n F.E m n h n n mp, h xnd - vh n n b nn nd h ng n by ng n nv m hd S R hin n n, 78 1): 6 70. 4] A n A, B k dyri, J n JM,.Md ng NO m n n h mb n b nd F, 00, 81 67 66. 5] 李家栋.中 厚 板 高 温 固 溶 炉 热 工 过 程 建 模 与 控 制 D].东北大学, 011. LIJ dng. ThMd ngnd Cn Th m P h P S d- S nf n w h H D].N gh Tmp h nun v 011. n )) y, 浙江冶金, 5 ): 1 16.WANG Yn ng, 6] 王婷婷,杨庆山.基于 F n 的 大 气 边 界 层 风 场 LES hn g nb n n b d qp T ng ng,yang Q nghn. L m n gddy QIU Chng-m ng, ZHANG G. D v pmn nd j Jn Zh ng M gy, 5 ): j 1 16. n )) ] R d N, B k W, J w wk M,. I n h vn m h d n b gy q ppd w h gn vy m n mp nw h nvn - 模拟 计算力学学报, 0 1, 9 7 4 7 9.WANG m ph bnd y w b dn FLUy ENT Ch n Jn Cmp n M- hn, 01, 9 74 79. n )) 7] 李 田,张 继 业,李 忠 继,等.基 于 F n 与 S mp k 的高速列车 流 固 耦 合 联 合 仿 真 计 算 力 学 学 报,

84 计算力学学报第 卷 01,9676-679.LITn,ZHANG Jȳ,LI Zhng-j,.Cmnhgh-pdndnn bd n n nd mpk ChnJn Cmpn Mhn, 01,9676-679.n)) 8] 王婧. 流场计算机模拟在热处理炉设计中的应用 D]. 上海交通大学,008.WANGJng.Appn CmpnFdDynmn Dgnng H TmnFnD].ShnghJTngUnvy,008.n)) 9] SnR,PK.Dnvn-mpnd ndpvhmgbpmnv nnpthnrp,innncmpsnin,19958):-5. 10] 刘波, 王凌, 金以慧. 差分进化算法研究进展 控制与决策,7):71-79.LIU B,WANG Lng,JIN Y-h.Advnndnvn Cnnd Dn,7):71-79.n Chn)) 11]KbgD,Okdm S.Ampndgbpmnghm ngnngpbm:dn vnghmcmpjn Tk EnEngnng,004,11):5-60. 1]KJO,BmT T,DJE,.Cmbn:hmpnhmCmbnndFm,1989,751):-44. 1]KJ O,Bm T T,Wbk C K,. Cmbn:hqnnhm CmbnndFm,1990,79):151-161. 14]Gg H,Iwn B C.Nw hngy LknSInnd SEngn,1995,7 ):5-55. 15] 兰霄, 田小果. 脉冲燃烧控制技术 钢铁技术, 00-5.LAN X,TIAN Xḡ.P mbnnhngyin&sthngy,00-5.n)) Sdynhh-mnnbnn LIU Y-j *, LIYng, WANGZh-dng, WANG G-dng SKyLbyRngndAmn,NhnUnvy,Shnyng110004,Chn) Ab:Inhpp,Dmnmdbh-mnnbhdwhh mpndmhdcfd)ndbnhgvyhn.thghhmd hdbnndvngnhh-mnngndndhbnmbn mngnhmdmnd.sndy,mpvhnpnhbnmbn,hbnngmhbnpmdbyngdnvnghm.thnm mnhwh:hppdbnnmdvbndn mhqmnpdn.th,hbnnmhdppdnhppnbdhnbh-mnpndpmndgnh-mnn. Kywd:bnn;dnvn;nmmn;Fn;h-mnn