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本发明提供一种加热炉多目标递进优化及预警方法，涉及冶金装备自动化领域，包括如下步骤，建立同工况条件下的炉温、坯温同步耦合机理模型；获取当前炉况参数；将当前炉况参数带入至炉温、坯温同步耦合机理模型中，将单位时间内燃耗、污染物和烧损与目标值的偏差带入至总体优化函数中，得到总优化目标函数；本发明基于机理‑智能协同的坯温、炉温耦合模型，依据温控精度、能耗、污染物排放和烧损等指标，进行各区段精确控温控耗的指标需求，实施多目标递进式的智慧设定；在此基础上进行故障或事故的样本整理和取样，实施趋势预判、事故预警和及时处理，达到稳定炉况、提高温控精度和显著改善环保节能指标的目的。

本发明提供一种基于加热炉双耦合目标加热曲线的炉温调控方法，涉及冶金装备自动化领域，该方法首先利用坯温、炉温的紧密级联关系，同步共享边界条件，设定加权因子，实现坯温、炉温的双耦合设定，形成坯温、炉温的标准加热曲线特征值，既可以通过炉温精确控制坯温，又可以监控坯温来调整炉温，既起到稳定炉内气氛提升烧钢节奏的作用，又达到降低坯料内外偏差、整体提升出炉温度精度的目标。在理论模型的基础上，结合实际工况，剥离工艺误差特征值，将其叠加至择优选择的坯温、炉温标准曲线上，形成当前工况的最优目标曲线，从而实现典型工况、突发工况以及极限工况的高精度稳定控制。

本发明涉及一种加热炉智慧温控PC端及移动端远程云测控系统，包括数据采集模块、云端存储模块、远程模型模块、PC客户端模块和移动客户端模块；数据采集模块将轧机端数据采集到加热炉控制端中，将数据传输到云端存储模块，PC客户端和移动客户端进行读取。PC客户端对现场数据进行监控并利用远程模型模块对炉温和钢温之间的耦合关系进行解耦，得到当前工况下的炉内各钢坯温度，求得钢坯达到目标出炉温度时的最佳的烧钢炉温；移动客户端只对现场工况关键数据进行显示和统计分析，对各阀进行上限设置。本发明可随时对现场加热炉参数进行观察操作，及时处理问题保证加热炉空燃比稳定，同时实现远程智慧烧钢使其达到最佳的烧钢温度避免过烧和欠烧。

本发明提供一种智慧加热炉远程大数据集控系统，涉及冶金装备自动化领域，包括集控通讯模块，所述集控通讯模块检测来料坯温、节奏、出炉温度实测数据值，同时将实测数据和预报数据集传输至本地集控中心；本地集控中心，所述本地集控中心内设置有大数据智慧温控模型，远程大数据集控中心，所述远程大数据集控中心内设置有超算中心和多产线数据集控通讯模块，本发明基于坯温、炉温耦合模型，利用机理‑智能协同的方式构建本地集控中心的核心模型，可根据当前工况进行实时预报和精准控制，满足最佳的目标升温曲线。利用远程大数据集控中心的超算能力获得当前炉况的最佳参数设定和目标优化，从而实现单个产线真正意义上的大数据智慧烧钢。