为了提高厚板轧制产品质量精度，加热炉自动燃烧控制模型对板坯加热出炉温度为目标进行高精度管理，以适应厚板多品种少批量生产的操作特点。厚板加热炉自动燃烧控制模型的控制方法是通过炉温设定，最终满足各种坯料的出炉目标温度。整个模型包括板坯装入处理、板坯出炉处理、休止处理、周期处理和温度和节奏自学习等功能模块。坯料装入时，根据坯料表面温度实绩值推算坯料的初始温度分布，然后进行周期的计算，推算出各周期的坯料的当前温度、按预测的剩余在炉时间和坯料对加热过程的要求计算将坯料加热到目标出炉温度所必需的炉温。用RULE BASE推论出的各段的设定炉温。
　　对国内设计研究院来讲，负责厚板这样高自动化程度的大型步进式加热炉的技术总成实属首次。厚板加热炉作为厚板轧机的第一道工序，为了满足厚板轧制工艺需要，轧制板坯的加热质量的要求很高。
　　厚板步进加热炉采用了双排布料方式、全箱型结构，采用侧烧嘴和顶部烧嘴供热，分为8个控制段。在炉型结构和外形上与热轧带钢加热炉相似，但厚板的生产具有批量少、坯料较短、品种规格多的特点，相应的加热板坯的品种多、厚度变化频繁、出炉温度的变化范围大。因此，生产操作难度要更大、更复杂。
厚板步进式加热炉具有两套步进梁机构，特别重要的是，步进炉加热坯料抽出顺序需要考虑采用车底炉的加热坯料抽出顺序插入的影响，因此，步进炉加热坯料出炉节奏并不是只有步进炉的影响，模型中抽出节奏和出炉时间计算变得更为复杂。
　　现在在L2上运行的厚板加热炉优化控制模型为国内自主开发，模型框架已经构架，但模型计算仅用于开环控制，其中的模型参数全部为初始设置的经验值，并不能反映加热炉的实际情况，因此需要开展本项目的研究，调整好模型参数，使模型计算结果与实际加热温度一致，并用于闭环控制。相应的模型参数需要在实际生产中进行必要的修改和调试。
厚板加热炉自动燃烧控制模型在休炉过程中采用了先进的控制理念。但模型中休炉的温度设定实际是一个假设的数据，各温度设定值需要实际生产验证和优化。因此，在模型试投运期间必须根据生产实际，测试和收集有关生产数据，对休炉过程温度设定进行调整和优化。

　　针对宝钢宽厚板步进式加热炉的实际生产情况，本项目采取理论研究、现场实验研究和实际工程应用相结合的技术路线，先期开展如下研究工作：
　　(1) 分析模型与应用程序的接口，研究模型参数的相关性和模型的实际数据收集的功能。
　　(2) 开展典型板坯在正常加热状态下的钢坯温度分布测试实验，即"黑匣子"温度测试，为板坯加热过程优化控制数学模型提取模型参数和对控制数学模型进行实验验证。
　　(3) 开发和建立总括热吸收率离线仿真模型和软件，在此基础上对原有的数学模型参数进行修改和完善(如总括传热系数等参数的修正)，为全面实施加热炉的动态优化控制奠定坚实的实验基础。
　　(4) 对加热炉的在线优化控制数学模型进行黑匣子实验验证。
　　(5) 应用RBF网络预测板坯的出炉节奏。
　　(6) 建立坯料待轧等非正常生产条件下加热炉的休炉优化温度制度，其中待轧包括计划待轧和非计划待轧。

宝钢夜色

温度曲线测试实验坯进炉（黑匣子）

温度曲线测试实验坯出炉（黑匣子）