1 前言 
　　加热炉是具有强耦合，纯滞后，大惯性及慢时变等特点的典型非线性系统。目前我国大型钢铁企业的轧钢加热炉大多实行了燃烧自动控制，通过炉温控制燃料和热风的供给量，空燃比一般在初始设计的基础上人工进行调整，极少数情况根据炉子的残氧量进行修正。由于轧制节奏变化、燃料热值波动、风温变化等影响，空燃比的控制往往难以达到最佳状态，导致加热炉燃耗高、氧化烧损增加等问题。 
　　加热炉实现安全和经济运行的前提，取决于能否正确的组织燃烧过程。为提高燃烧的热效率，必须从降低燃料未完全燃烧和排热损失着手。燃烧控制是实现工业炉优化控制的基础，而燃烧控制的核心是空燃比控制。但煤气热值的波动、流量测量不准确等因素会影响空燃比的准确性。北京科技大学的谢励人[1]以上海宝钢集团的一台均热炉为研究对象，从理论上分析了影响空燃比的诸多因素，通过对宝钢初轧厂均热炉过程的分析，最终确定混合煤气热值、钢的氧化、炉子的自然状况及生产中的异常情况等4个方面作为影响空燃比的主要因素。根据这四个影响因素的特点，综合运用专家系统等方面的知识，开发建立了宝钢初轧厂均热炉群最佳空燃比寻优控制系统，在现场实际运行了6个月，实践表明空燃比寻优结果合理，实现了均热炉综合节能大于3%，氧化烧损平均减少0.3%的控制目标。刘超明工程师[2]根据多年的工业窑炉优化燃烧控制系统设计、施工和运行的经验，介绍了工业窑炉优化燃烧控制系统的设计过程，控制流程、控制系统的工作原理及在DCS中的实现方法。张元福[3]根据燃烧温度与过量空气系数呈现一个凸函数关系，求最佳的燃烧温度就转变成了求凸函数的极值问题，采用模糊的控制方法来寻找最优的空燃比值，通过自寻优模糊控制器就可以自动控制最佳空燃比。开发了空燃比自寻优模糊控制器，有效的克服了传统控制中的特点，具有搜索速度快，收敛性好等优点。马翠红[4]在加热炉的燃烧自动控制系统中，在采用双交叉限幅控制的基础上，然而由于流量测量装置的测量误差、控制器参数的调整偏差、烧嘴特性变化以及装出料时可能从炉外吸入空气等原因，可能导致空燃比不能保持在最佳值上，为了解决这个问题，在双交叉限幅燃烧控制的基础上，引入排烟含氧量对空气过剩系数进行校正，实现氧含量闭环控制。结果表明把残氧量引入加热炉的燃烧控制，可明显提高控制性能，节能降耗。葛芦生[5]将模糊控制器引入燃料回路，克服了要求系统响应速度较快的工业生产过程不能满足要求的交叉限幅方法，让燃料回路跟随空气回路动作，使系统整体响应速度提高，同时动态空燃比保持恒定。将模糊控制器引入到燃烧控制系统，通过仿真结果分析，在保证动态空燃比稳定的前提下，系统总体响应速度比双交叉限幅控制系统有明显提高。 
　　本文所述的加热炉燃烧优化控制系统主要由八支CCD高温火焰图像探测器和高性能工业控制计算机实时监控系统组成。如图1所示，系统所监视的炉内燃烧空间为钢坯上表面到燃烧室顶部之间的区域。八支火焰图像探测器全部布置在炉膛南北侧墙上。八支火焰图像探测器从不同炉室观测炉膛，得到的多幅火焰辐射图像经过视频分隔器合成一幅图像，进入工控机的图像采集卡中，合成的火焰图像在工控机进行处理，然后将检测的炉膛燃烧辐射能信号送入加热炉上位计算机控制系统，完成匹配于燃料量的最佳风量的在线搜寻，从而实现提高炉膛热效率和钢坯加热质量的目的。 
　　2 控制原理 
　　定义r是空燃比，由下式确定： 
　　（1） 
　　Fa和Famax分别是空气流量的测量值以及最大值。 
　　Ff和Ffmax分别是煤气流量的测量值以及最大值。 
　　由于Famx及Ffmax 一般为定值，为分析方便，空燃比直接可由下式确定： 
　　（2） 
　　燃烧过程质量的好坏与炉膛空燃比有着明显的关系。在实际的燃烧过程中，当空气不足以及空气过剩系数较小时，会发生燃料不完全燃烧的现象，此时的热损失比较大，而且会产生大量黑烟。当处于高过剩空气燃烧区，此时由于烟气含氧量过高，使得钢坯表面氧化现象严重，给钢坯加热的质量带来不利影响，并且由于产生大量的烟气使得整个炉膛的燃烧效率过低，同时，由于O2含量过高会产生大量的NOx和SOx，对环境造成污染。加热炉燃烧过程中，只有当空气与燃料配比恰当（最优空燃比）时，才能实现高效低排放燃烧，怎样提高加热炉燃烧过程的热效率就转化为寻找最佳空燃比的问题。 
　　然而在加热炉实际运行过程中，当燃料配比变化很大，或者轧制要求变化时，最佳过剩空气系数在变化，出口烟气最佳含氧量也在变化，要随时保持燃料和空气的恰当配比并不容易。 
　　辐射能信号从现场安装的8支火焰探测器拍摄的火焰图像中提取。首先，通过计算机将输入的火焰图像转化为数字图像；然后由计算机通过视屏采集卡提取转化后的每幅图像中各个像素点的红绿蓝颜色值ri，j，gi，j，bi，j；其中i是各个像素点在数字图像里面的横坐标，j为每个像素点在数字图像里的纵坐标；最后辐射能信号的计算步骤如下： 
　　（3） 
　　（4） 
　　（5） 
　　式中，Gi，j是每个像素的灰度值，Gtotal是N幅图像所包含的所有像素点的总灰度值，Gave是N幅图像的平均灰度值。N是炉内探头的数量，即N幅火焰图像，k代表的是第k幅图像，每一幅图像都是由M×R个像素组成，M和R代表的是每个图像沿纵向和横向的像素点的个数。λk是将不同的快门计算下的辐射能信号转化为同一个快门下的值，当快门速度不变时，λk=1。
基于辐射能信号的加热炉空燃比优化控制系统将辐射能信号引入炉膛风量控制。辐射能信号作为炉膛燃烧强度的直接反映，其最优值体现了燃料完全燃烧、火焰温度及辐射加热能力达到最大的燃烧最优化结果，其最优点即为空气与燃料达到最佳配比的工况。因此，可通过对辐射能信号的寻优，在线搜寻匹配于燃料量的最佳风量和烟气含氧量。 
　　辐射能信号在线寻优的基本原理如图2所示，在轧制要求不变、燃料量保持不变的情况下，给予送风量一个小幅度的扰动（如总风量减少2%），对整个炉内燃烧过程不会造成明显的影响，但却会使辐射能信号发生变化。如果辐射能信号上升，燃烧工况发生图2中从B向C点的变化，这是燃烧优化变化的方向，是应该实现燃烧调整的方向，可继续按相同的方向搜索燃烧优化工况。如果辐射能信号下降，燃烧工况发生图2中从C向A点的变化，这是偏离燃烧优化变化的方向，不能继续在这个方向搜索。如果辐射能信号变化不大，则表明此时燃烧工况已基本处于优化状况（C点附近），不必改变。 
　　图2辐射能E-NOx-O2关系示意图 图3辐射能信号与煤气流量的关系 
　　当燃烧工况已经优化到最佳点C附近的较小范围，如图2中的A至B点之间，从经济性角度看，A至C点之间和C至B点之间没有明显差异，都比较理想。但从氮氧化物排放的角度，显然，A至C点之间的工况明显比C至B点之间的工况有更低的氮氧化物排放水平，同时，A至C点之间的工况能实现更小的氧化烧损，是燃烧优化最理想的运行区间。 
　　3 辐射能信号分析 
　　实验在武钢集团某热轧厂一台步进式加热炉上完成。该炉子为四段步进式加热炉，沿着炉内钢坯的运动方向，可以将加热炉分为预热段、第一加热段、第二加热段、均热段。由于各加热段燃烧采用独立控制方式，这里分别对每个加热段进行辐射能信号的采集及分析，每段的辐射能信号由布置在该段的两支探测器检测的辐射能信号取平均值得到，每段的炉膛温度由布置在该段南北侧墙上的热电偶测量值取平均得到。 
　　首先分析炉膛温度、辐射能信号与煤气流量的关系，如图3所示。可以发现，在煤气热值基本不变的情况下，随着煤气流量的增加，炉膛温度、辐射能信号均逐步增加，炉膛温度、辐射能信号与煤气流量三者之间呈现很好的相关性，表明煤气流量控制将是各加热段炉温控制的主要手段。进一步可以发现，随着煤气流量的变化，热电偶测温结果波动很小，特别是煤气流量小幅变化时，热电偶测温结果基本没有变化，这是由热电偶测温的热惯性所决定的。而辐射能信号则对煤气量变化更加敏感，能够响应煤气流量的小幅调整，这是由其光学测量的特性所决定的。 
　　煤气流量的大小决定了炉膛温度的基本水平，但是在燃烧调整的局部阶段，合适的空燃比将对炉膛热效率有显著的影响。如图4中区域1所示，该时间段内煤气流量基本不变，只调整空气流量。可以发现，当空气流量先减小后增加时，炉膛温度呈现先增加后减小的变化趋势，炉膛温度变化的拐点表明该时刻对应的空气流量最匹配煤气流量，空燃比达到最佳。研究该时间段的辐射能变化如图5所示，可以发现辐射能与炉膛温度一样呈现先增加后减小的变化趋势，有所不同的是，辐射能变化与空气流量变化的拐点位置基本一致，而炉膛温度变化的拐点位置则延迟约30s左右，这同样是由热电偶测温的热惯性所决定的。 
　　研究图4及图5中的区域2可以发现，当煤气流量继续增加时，炉膛温度及辐射能基本不变，这主要是由于该时间段内空气流量在下降，炉内氧气不足，燃料发生不完全燃烧，导致送入炉膛的煤气没有发生燃烧即被烟气带走，造成了燃料的浪费。 
　　图6至图9给出了预热段，一加热段，二加热段以及均热段辐射能-炉膛温度-空燃比的变化曲线。首先分析图6中的红色区域，空燃比在快速小幅变化时，热电偶测量温度值基本不发生变化，而辐射能则表现出跟空燃比一致的变化规律。图7中的红色区域则反映出当空燃比出现拐点，炉内燃烧状况发生改变时，辐射能信号迅速响应了这一过程，而热电偶测温信号直到燃烧过程结束，热量传导完成后才显示同样地变化趋势。 
　　目前很多研究中提到采用炉膛温度来进行最佳空燃比的控制，以上的分析也证明了该种控制策略的可行性，但同时我们也发现，利用几个热电偶测量点的平均值来反映全炉膛的燃烧温度，信息不够充分，误差也较大。同时由于热电偶测温的热惯性，将很难反映空燃比快速调整过程中的炉膛燃烧状况的变化。辐射能信号由火焰图像直接转换得到，反映了全炉膛燃烧强度的变化，具有变化灵敏，响应速度快等优点，适合用于空燃比的在线调整。 
　　4 实验结果及分析 
　　通过分析辐射能，炉膛温度及空燃比三者之间的关系我们可以发现，辐射能信号与炉膛温度呈现基本一致的变化趋势，能够反映出空燃比变化下炉膛燃烧状况的改变。在煤气量保持不变的情况下，可通过对辐射能信号的寻优，在线搜寻燃料量与风量的最佳配比。 
　　在空燃比寻优过程中，我们只需要关注辐射能信号的变化量而不是其绝对数值，可采用模糊控制的方法进行辐射能信号的在线寻优。空燃比自寻优模糊控制系统如图10所示，所设计的空燃比自寻优模糊控制器是一个两输入单输出的控制器，输入量是炉膛辐射能的增量△R（△R=R（i）-R（i-1））以及上一周期的寻优步长？驻u（i-1），输出是本次的寻优步长？驻u（i）。空燃比寻优的基本逻辑是，当生产节奏、燃料配比保持稳定工况下，通过改变空气流量以改变空燃比，根据辐射能的特性，此时的辐射能将响应变化。寻优逻辑根据两个信号的同向性或背离性，分别判断加热炉配风应适当增加或减少，从而达到燃烧最佳空燃比。 
　　图10 空燃比寻优逻辑原理图 
　　试验在加热炉的第一加热段上完成，取该加热段两支热电偶测量结果的平均值作为炉膛特征温度，将安装在该加热段的两支火焰探测器检测到的辐射能的平均值引入空燃比在线寻优控制系统。初始工况下，空燃比r=2.55，保持燃料量不变，以2%的幅度增加（减小）空气流量，记录辐射能及炉膛温度的变化，如图11所示，不同空燃比下拍摄的火焰图像如图12所示。由图11及12可以发现，空燃比从r=2.55增加时，辐射能及炉膛温度均降低，炉内火焰图像变暗，表明该调整方向与最优化方向相反；当空气流量减小2%，空燃比从r=2.55减小到r=2.5时，辐射能及炉膛温度均增加，炉内火焰图像变亮，表明炉内燃烧强度得到增强，燃烧得到优化。继续减小空燃比，辐射能及炉膛温度均减小，炉内火焰图像变暗，调整方向与最优化方向相反。因此，在该工况对应的煤气流量下，保持空燃比r=2.5时，燃料量与空气量实现最佳配比，炉内燃烧强度最大，辐射能及炉膛温度达到最大。 
　　比较空燃比r=2.5与r=2.4下的炉膛温度可以发现，在同样的煤气流量下，合适的风量调整将能够使炉膛温度净增加20℃，其意义在于，当我们将炉膛温度作为控制目标时，通过基于辐射能信号的空燃比调整，就能够实现用更少的煤气量达到要求的加热温度，从而实现加热炉的节能减排。 
　　图11 空燃比调整下辐射能及炉膛温度变化曲线 
　　5 结束语 
　　在一台步进式加热炉的四个加热段各布置两支火焰探测器，拍摄炉内火焰图像，提取火焰辐射能信号，并将其用于空燃比的在线寻优控制中。实验结果表明， 辐射能信号达到最优点时，炉膛温度最高，炉内燃烧强度最大，燃烧达到最优化的状态，对应的燃料量及空气量实现最佳配比。因此，在煤气量保持不变的情况下，可通过对辐射能信号的寻优，在线搜寻匹配于燃料量的最佳风量，实现炉膛的优化燃烧，提高加热炉热效率。与传统的基于热电偶测温的空燃比优化控制策略相比，采用辐射能信号控制方式变化灵敏，响应速度快，能够减小燃烧调整的时间，减小炉膛温度波动，提高钢坯加热质量。