大型立式淬火炉是大型高强度铝合金构件热处理的关键装备。这些构件(如飞机大梁、火箭和导弹端环等)是大型航空航天器的重要组成部分。其淬火工艺要求实现大空间范围内温度控制高精度高均匀性。但由于大型立式淬火炉体积庞大,工况复杂,温度分布呈本征非均匀性,具有非线性、时变性和强耦合特性。传统的集中参数系统控制策略难以满足其控制性能要求。本申请项目以大型立式淬火炉为研究对象,主要研究大空间范围温度场耦合建模方法,温度传感器优化配置方法,基于温度场形貌的构件温度预测方法,淬火过程操作模式智能优化技术,无穷维控制器的有限维逼近方法和智能解耦控制算法,大空间范围内温度高精度高均匀性控制策略,开发大型立式淬火炉淬火过程仿真分析平台等。项目的完成对促进控制科学与工程及相关学科的发展具有重要的理论意义,对提高产品产量和质量、降低能源消耗具有重要的实际意义。
quench furnace;soft measurement;model;optimization;control
大型立式淬火炉是高强度铝合金锻件热处理的重要设备,通过淬火工艺提高大型铝合金构件的硬度,强度,耐磨性等物理性能。淬火工艺要求对炉内温度实现高精度高均匀性控制。针对铝合金构件温度无法直接测量的问题,建立了基于EM算法和混合高斯模型的淬火炉构件温度软测量模型,实现基于工作室壁温度对构件温度进行预测估计,提高了构件温度软测量模型的泛化能力和温度预测精度。由于传感器位置影响构件温度计算准确度和温度控制精度,提出利用混沌蛙跳算法优化传感器配置位置,结合传感器数目优化问题,建立了淬火炉传感器覆盖率数学模型,以改进的混沌自适应粒子群优化算法(CAPSO)进行寻优求解,得到较优传感器数目后,以参数估计误差最小为准则,构造了与传感器位置有关与观测值无关的Fisher信息矩阵,综合考虑传感器数目和位置两个因素,得到了淬火炉传感器优化配置的结果。针对淬火炉温控系统大滞后、时变、多区段加热的特点,从炉内加热过程的机理出发,建立了分布参数系统动态模型,提出基于Haar小波的大型立式淬火炉分布参数系统辨识算法。针对大型立式淬火炉分布参数模型复杂的问题,提出利用CAS小波将分布参数模型转化成可以采用递推最小二乘参数辨识的形式,进一步提高模型辨识精度。多区加热使得大型立式淬火炉炉内存在强耦合特性,提出一种基于动态自生长神经网络的智能PID结耦控制策略,实现炉内温度场高精度高均匀性控制的目的。此外,淬火工况多变,但是淬火过程积累的生产运行数据蕴含了丰富的反映炉温调节规律和工艺参数之间关系的潜在信息,采用灰色评估原理和方法,建立了淬火炉生产工况综合评估模型;通过该模型从历史数据库中筛选出优良的、各种批次的淬火温度曲线,结合淬火过程的初始信息和电热元件的通断比,以知识规则的形式对其进行描述,形成优化操作模式库,为工况多变的淬火过程提供决策支持。