[发明专利]一种退火炉炉温预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种退火炉炉温预测方法及系统，其方法包括：首先建立基于SVR的退火炉炉温预测模型，然后采用神经网络的十折交叉验证方法和采集的原始生产数据对建立的模型进行训练，最后设定实际的生产参数并结合实时采集的现场生产数据，利用训练好的炉温预测模型对退火炉炉温进行预测。本发明的有益效果是：本发明提出的技术方案可对退火炉实际生产起到很好的预测指导作用，对退火炉板温控制提供有效的控制依据，降低退火炉生产过程中钢卷超温报警比例，改善生产环境，保障生产过程安全稳定。

主权项

1.一种退火炉炉温预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：获取退火炉原始生产数据；所述原始生产数据包括：煤气燃烧的体积N1、板厚N2、板宽N3、生产速度N4、实际进炉板温N5、设定的出炉板温N6、分配的煤气流量dn和实际炉温；其中，n＝1,2,3,…,m，m为退火炉RTF段的分区数量；S102：对获取的退火炉原始生产数据进行预处理，得到预处理后符合SVR模型的生产数据；S103：建立基于SVR的退火炉RTF段分区炉温预测模型，并利用预处理后的符合SVR模型的生产数据对模型进行训练，得到训练后的炉温预测模型；S104：设定退火炉的出路板温N6和总下发的煤气流量N1，同时获取退火炉生产过程中的实时生产数据；并根据总下发的煤气流量N1和分区煤气流量下发策略，计算得到各分区分配的煤气流量dn；所述实时生产数据包括：板厚N2、板宽N3、生产速度N4、实际进炉板温N5；S105：根据总下发的煤气流量N1、板厚N2、板宽N3、生产速度N4、实际进炉板温N5、出路板温N6和各分区分配的煤气流量dn，采用训练后的炉温预测模型对退火炉的分区炉温进行预测，得到退火炉RTF段的各分区预测炉温Tn。