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基于多數(shù)據(jù)源的連鑄軟測量模型校正方法研究

2015-01-13 02:04:25張曉杰紀振平
化工自動化及儀表 2015年3期
關(guān)鍵詞:測量模型

張曉杰 紀振平

(沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,沈陽 110159)

連鑄是鋼鐵生產(chǎn)過程的核心環(huán)節(jié),連鑄傳熱模型可以實現(xiàn)鑄坯的凝固狀態(tài)和溫度場分布的軟測量,是進行連鑄工藝優(yōu)化和精確控制的基礎(chǔ),對提高連鑄產(chǎn)品質(zhì)量具有重要作用。而凝固傳熱模型的準確性是模型應(yīng)用的前提[1],其中決定模型準確性的邊界條件中,二冷區(qū)各冷卻段對流換熱系數(shù)的確定是難點和關(guān)鍵[2]。

連鑄機二冷區(qū)各冷卻段對流傳熱系數(shù)主要由冷卻水流量、鑄坯表面溫度及設(shè)備結(jié)構(gòu)等因素決定[3~5]。但由于連鑄機的設(shè)備參數(shù)各異,且生產(chǎn)鋼種和噴嘴的型號不同,使得每臺連鑄機的模型邊界條件各異,因此模型的邊界條件必須結(jié)合連鑄機的具體測量數(shù)據(jù)來確定。由于對實際連鑄機各冷卻段對流換熱系數(shù)缺乏直接的檢測手段,因此通常采用間接檢測與之相關(guān)的物理量再通過反演計算的方法得到對流換熱系數(shù)。這個反演計算過程可以轉(zhuǎn)化成參數(shù)優(yōu)化問題[3,4]。

筆者通過在二冷區(qū)內(nèi)、外測量鑄坯表面溫度建立測量數(shù)據(jù)集進行傳熱模型參數(shù)修正(即傳熱逆模型求解),由于凝固傳熱模型求解過程存在相變而得不到解析解,因此采用群智能優(yōu)化算法求解。為確保模型的準確性,需結(jié)合凝固坯殼厚度的測量數(shù)據(jù)來驗證模型的準確性。

1.1 凝固傳熱數(shù)學(xué)模型

將連鑄過程中的對流換熱等效為導(dǎo)熱,凝固過程中的潛熱釋放過程等效為比熱的增加。因沿拉坯方向熱傳導(dǎo)相對較小,故忽略該方向的傳熱。建立連鑄坯二維傳熱模型[4]:

(1)

式中ceff——等效比熱容,ceff=dH/dT,J/(kg·K);

H——熱焓;

keff——等效導(dǎo)熱系數(shù),W/(m·K);

T——鑄坯溫度,℃;

ρ——鋼液密度,kg/m3。

假設(shè)ρ、H、keff是溫度和鋼種成分的函數(shù)。模型的初始條件忽略中間包到彎月面的溫降,即:

T(x,y,0)=Tc

(2)

式中Tc——中間包鋼水溫度。

結(jié)晶器邊界條件為:

(3)

式中A、B——常數(shù),通過測量結(jié)晶器進出口水溫差計算得到;

t——鑄坯自彎月面開始在結(jié)晶器中已經(jīng)歷的時間。

二冷區(qū)邊界條件為:

(Tair+273)4]

(4)

式中hi——二冷區(qū)第i冷卻段換熱系數(shù),W/(m2·K);

Twater——冷卻水溫度,℃;

Tair——環(huán)境空氣溫度,℃;

ε——輻射系數(shù);

σ——斯蒂芬-波爾茲曼常數(shù),W/(m2·K4)。

模型采用有限容積法進行離散化,并采用交差隱式算法進行求解。

1.2 傳熱系數(shù)

在凝固傳熱模型中,二冷區(qū)冷卻段傳熱系數(shù)的確定是模型計算的關(guān)鍵和難點,根據(jù)噴淋方式的差異,二冷區(qū)各冷卻段換熱系數(shù)與水流密度的關(guān)系采用不同的經(jīng)驗公式確定。噴水冷卻和氣霧冷卻時二冷區(qū)各冷卻段換熱系數(shù)的經(jīng)驗公式分別為[6]:

(5)

hi=1000wi/αi

(6)

式中wi——水流密度,L/(m2·s);

αi——與設(shè)備有關(guān)的待辨識參數(shù)。

2 凝固傳熱模型校正

2.1 凝固傳熱模型校正方法

傳熱模型校正是基于二冷區(qū)冷卻段的鑄坯表面溫度測量數(shù)據(jù)和模型計算數(shù)據(jù)的參數(shù)優(yōu)化問題,其優(yōu)化目標函數(shù)定義為:

(7)

式中Tmes,k、Tcal,k——鑄坯表面溫度測量值和根據(jù)傳熱模型得到的相應(yīng)計算值;

m——測量數(shù)據(jù)值,其最優(yōu)解作為模型參數(shù)辨識的結(jié)果。

模型校正過程就是不斷調(diào)整αi使目標函數(shù)值最小的尋優(yōu)過程。

2.2 優(yōu)化算法

粒子群算法(Particle Swam Optimization,PSO)是由Eberhart R和Kennedy J于1995年提出的一種模擬鳥類捕食行為的全局優(yōu)化算法[7],具有步驟簡潔、參數(shù)較少及易于實現(xiàn)等優(yōu)點,被廣發(fā)應(yīng)用在多維連續(xù)空間優(yōu)化問題等領(lǐng)域[8]。

PSO算法求解最優(yōu)問題時,問題的解就是搜索空間中的一只鳥的位置,稱這些鳥為“粒子”。所有的粒子都有一個被優(yōu)化函數(shù)決定的適應(yīng)值(候選解)和一個決定它們飛翔方向與距離的速度。PSO算法初始化為一群隨機粒子(隨機候選解),然后通過迭代找到最優(yōu)解。其中一個是粒子自身所找到的當(dāng)前最優(yōu)解,這個解稱為個體極值pbest;另一個是整個群體當(dāng)前找到的最優(yōu)解,這個解稱為全局極值gbest。PSO算法數(shù)學(xué)表示為:D維搜索空間中,有N個粒子,其中第i個粒子的位置是Xi=(xi1,xi2,…,xiD),其速度為Vi=(vi1,vi2,…,viD),其中,i=1,2,…,N。記第i個搜索到的最優(yōu)位置為Pi=(pi1,pi2,…,piD),也稱pbest,整個粒子群搜索到的最優(yōu)位置為Pg=(pg1,pg2,…,pgD),也稱gbest。粒子狀態(tài)更新操作為:

vid(t+1)=w×vid(t)+c1r1×[pid-xid(t)]+c2r2[pgd-

xid(t)],i=1,2,…,N,d=1,2,…,D

(8)

xid(t+1)=xid(t)+vid(t+1)

(9)

vid∈[-vmax,vmax]

式中c1、c2——學(xué)習(xí)因子,是非負常數(shù);

r1、r2——介于[0,1]之間的隨機數(shù);

t——當(dāng)前迭代次數(shù);

vmax——之前設(shè)定的最大速率(邊界值);

w——非負常數(shù),稱為慣性因子。

標準PSO存在容易早熟和陷入局部極值的缺點,為提高PSO的全局搜索能力,加快算法的收斂,筆者擬采用自適應(yīng)粒子群算法(APSO)求解連鑄傳熱逆模型[9]:

w(t+1)=4.0w(t)[1-w(t)],w(t)∈(0,1)

(10)

3 模型校正和結(jié)果分析

3.1 連鑄機結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)

研究對象為國內(nèi)某大型鋼廠方坯連鑄機,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。測試時生產(chǎn)鋼種為HPB235,連鑄機設(shè)備主要技術(shù)參數(shù)如下:

連鑄機類型 連續(xù)矯直全弧形

流數(shù) 6流

弧形半徑 10m

鑄坯斷面尺寸 160mm×160mm

結(jié)晶器長度 950mm

振動方式和曲線 全板簧、非正弦

二次冷卻段結(jié)構(gòu) 零段0.32m,水冷卻;一段1.95m,二段5.69m,三段4.55m,氣霧冷卻測溫時連鑄機的工藝參數(shù)見表1。

圖1 連鑄機結(jié)構(gòu)示意圖

表1 測溫時連鑄機的工藝參數(shù)

3.2 鑄坯表面溫度測量

在二冷區(qū)內(nèi)測溫要考慮高溫、水蒸氣及氧化鐵皮等因素的影響,因此測溫時需對測溫儀表、測量位置、測量時間和測量點數(shù)進行合理選擇。筆者采用Mikron公司生產(chǎn)的比色測溫儀M190在二冷區(qū)和出口5個測溫點處進行鑄坯表面測溫。5個測溫點300s時長的溫度如圖2所示。

圖2 鑄坯表面溫度測量曲線

3.3 模型校正結(jié)果分析

筆者采用APSO算法對模型參數(shù)進行參數(shù)辨識,算法選用參數(shù)有:ω=0.5,c1=c2=1.4962,最大迭代次數(shù)為100,粒子數(shù)Np=100,ai∈[0.1,10.0],D=1、2、3、4。參數(shù)辨識結(jié)果為:a1=2.99,a2=1.76,a3=2.15,a4=2.08。

為驗證模型計算的準確性,筆者選擇在離彎月面8.8m處對鑄坯進行射釘測量凝固坯殼厚度,射釘取樣的硫印圖如圖3所示。

圖3 射釘取樣的硫印圖

不同工況下的測量數(shù)據(jù)見表2。將測量結(jié)果與模型計算結(jié)果進行比較,從表2可以看出:校正后,模型的計算偏差小于2mm,滿足工程應(yīng)用要求。

表2 射釘測量值與模型計算值的比較

圖4為二冷區(qū)出口處測量的鑄坯表面溫度與校正后模型的計算溫度的跟蹤情況。從圖4可以看出:校正后,模型的計算誤差不大于±12℃,可用于實際連鑄機的計算分析。

圖4 鑄坯表面溫度測量值與計算值的對比

4 結(jié)束語

在鑄坯不同位置測量其表面溫度,根據(jù)測量數(shù)據(jù)和傳熱模型的計算數(shù)據(jù),采用自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法對二冷區(qū)各冷卻段對流傳熱系數(shù)進行辨識,并以此傳熱系數(shù)作為邊界條件模擬鑄坯凝固過程,結(jié)果表明:采用APSO算法進行連鑄傳熱模型校正問題的優(yōu)化求解,算法簡單、收斂速度快,具有較好的全局尋優(yōu)能力;采用校正后的模型對連鑄傳熱過程進行在線計算,溫度和坯殼厚度的計算值與測量值偏差滿足工程應(yīng)用要求,驗證了基于多數(shù)據(jù)源的模型校正方法的準確性,提高了模型的可靠性。

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[3] Stota D.Reconstruction of the Heat Transfer Coefficient on the Grounds of Experimental Data[J]. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, 2009, 34(1):63~70.

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[8] 孟紅記,鄭鵬,武榮陽,等. 基于改進PSO算法的連鑄二冷過程優(yōu)化仿真[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報,2006,18(4):866~869.

[9] Jiang C W, Bompard E. A Hybrid Method of Chaotic particle Swarm Optimization and Linear Interior for Reactive Power Optimisation[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2005, 68 (1/3) : 57~65.

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