基于BP神经网络的炉内工件温度互补检测

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1、内蒙古科技大学硕十学位论文摘要加热炉是钢材热轧生产线上的关键设备之一，其主要作用是把炉内钢坯按一定的升温要求加热到后续轧钢工艺所要求的范围内，以保证铡坯的正常轧制。因此，钢坯在炉内的温度分布尤其是在出炉口处钢坯表面和中心的温度对于实现加热炉的闭环最优控制和预测钢坯的轧制效果具有十分重要的意义，是加热炉运行中钢坯加热的主要质量指标。但是，在许多实际的工业生产中，对加热炉内加热状况和钢坯加热质量的判断主要依靠分布于炉体上下部的热电偶测点。为解决加热炉内钢坯加热质量不可直接检测的问题，通常通过建立合理的加热炉内钢坯温度计算的数学模型来在线估计和预测炉内钢坯温

2、度分布。但目前大多数研究者所建立的钢坯温度计算模型，在其关键边界条件的处理上，均采用根据热电偶所测的炉膛温度，通过经验公式来获得钢坯模型的边界条件。显然经验公式所获得的边界条件与实际边界条件有一定误差，并且导致了求解过程的复杂性。为了解决钢坯温度检测难所带来的上述问题，本文提出了运用CCD热像仪测温技术，直接测出钢坯表面的温度分布，并应用所测的钢坯表面温度建立钢坯温度的预测模型，对钢坯表面温度及钢坯内部温度场分布进行了深入的研究。本文的主要工作如下：1．对国内外辐射测温方法和技术进行了较为系统的论述，对其存在的问题进行了分析，并提出利用CCD热像仪测温

3、的意义和方法。2．钢坯表面温度预测模型的研究。本文选用BP神经网络建立钢坯表面温度的预测模型并对所建模型进行仿真分析。3．钢坯内部温度场模型的研究。利用有限差分法对钢坯内部温度场分布进行了计算，并对钢坯内部温度场中出现的各种情况进行了仿真分析。4．分析了钢坯自身的热物理性参数对钢坯温度测量的影响。并提出了减小钢坯热物性参数对钢坯温度计算精度影响的方法。关键词：CCD测温BP网络温度场有限差分MATLAB仿真内蒙占科技人学硕十学位论文AbstractSteelrollingreheatingfurnaceisoneofthemostimportanteq

4、uipmentintheproductionline，anditsmaineffectisputinsidethefurnacetemperaturerequiredbycertainbilletheatingtofollow-uprollingprocesswhichrequiresacertainrange，SOastoensurethenormalslabrolling．Therefore，thebillettemperaturedistributioninthefurnaceofsteelmouthoutespeciallyinsurfacea

5、ndthecenterforrealizingthefumacetemperatureclosedloopoptimalcontrolandpredictbilletrollingeffecthastheextremelyvitalsignificance，anditismainqualityindicatorsintherunningofthebilletreheatingfurnaceheating．However,inmanyoftheindustrialproductionofheatingfurnace，theheatingcondition

6、andbilletheatingqualityjudgmentrelymainlyonthethermocouplesmeasuringpointswhicharedistributinginthefurnaceupanddown．Tosolvethebilletreheatingfurnaceheatingqualitycannotdirectlywithinthedetectionproblem，usuallyweneedestablishreasonablemathematicalmodelofheatingfurnacebillettemper

7、aturetoon—lineestimateandpredictbillettemperaturedistributioninthefurnace．Butmostofthebilletheatingmodel，ondealingwithofthekeyboundaryconditionsisbasedonthefurnacetemperaturewhichismeasuredbythermocouple，throughempiricalformulagettingthebilletmodelboundaryconditions．Apparentlyem

8、piricalformulaofboundaryconditionshasacertainer