一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法

摘要

本发明公开了一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，涉及烧结过程控制技术领域；本发明包括将烧结机的多个风箱根据烧结燃烧过程顺序对应地分为若干段，在每段中选择一个风箱的烟气温度作为相应段的控制目标，根据生产要求设定每一段控制目标的目标值，根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第二段控制目标的目标值，根据调整后的倒数第二段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第三段控制目标的目标值，以此类推，最后根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值，调节烧结机的执行器，减少烧结各阶段的温度波动；本发明在保障生产的同时，提高了废气余热利用率，实现了对多个目标的协同控制。

权利要求

1.一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于，包括：将烧结机的多个风箱根据烧结燃烧过程顺序对应地分为若干段，在每段中选择一个风箱的烟气温度作为相应段的控制目标，根据生产要求设定每一段控制目标的目标值，根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第二段控制目标的目标值，根据调整后的倒数第二段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第三段控制目标的目标值，以此类推，最后根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值，调节烧结机的执行器，减少烧结各阶段的温度波动。

2.根据权利要求1所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：每个风箱中设置有至少两个用于测温的热电偶，每个热电偶信号连接有一个温度信号变送器，温度信号变送器信号连接至温度控制器，温度控制器计算出通过同一风箱的所有温度信号变送器获得的温度的平均值作为对应控制目标的实际值，并计算出其与对应目标值或调整后的目标值的差值，温度控制器根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出调整后的倒数第二段控制目标的目标值，温度控制器根据除第一段和最后一段外的每段控制目标调整后的目标值与实际值的差值计算出调整后的上一段控制目标的目标值，温度控制器根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出烧结机的执行器的待调节数值，并根据该数值调节执行器。

3.根据权利要求2所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述温度控制器设置有若干个，且与控制目标对应的风箱一一对应，同一风箱的温度信号变送器分别信号连接至对应的同一个温度控制器，相邻段的控制目标对应的温度控制器信号连接，第一段的控制目标对应的温度控制器与烧结机的执行器信号连接。

4.根据权利要求1所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述烧结燃烧过程包括烧结点火段、烧结引燃段、全面燃烧段和烧结终止段，将烧结机的多个风箱对应的分为四段。

5.根据权利要求4所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述烧结点火段对应的风箱有7个，选择第5个风箱的烟气温度作为控制目标；烧结引燃段对应的风箱有5个，选择第3个风箱的烟气温度作为控制目标；全面燃烧段和烧结终止段对应的风箱分别有3个，分别选择第2个风箱的烟气温度作为控制目标。

6.根据权利要求1、2或3所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述烧结机的执行器为烧结机主传动电机和/或其变频驱动器，待调节数值为烧结机主传动电机的转速和/或其变频驱动器的频率。

7.根据权利要求1、2或3所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述烧结机的执行器为烧结机主抽风机的电机调速机构和/或风门执行机构，待调节数值为电机调速机构的转速和/或风门执行机构的开度。

8.根据权利要求1所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述生产要求包括烧结机产量、产品质量和余热回收的要求。

9.根据权利要求2或3所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：

所述温度控制器包括处理器和存储器，二者信号连接，存储器用于存储计算程序，处理器用于执行存储器中的计算程序并实现权利要求1中所述的方法。

10.根据权利要求9所述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，其特征在于：所述处理器包括但不限于CPU、单片机、MCU、FPGA、DSP，存储器包括但不限于计算机可读存储介质、高速随机存取存储器、非易失性存储器。

说明书

一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及烧结过程控制技术领域，具体为一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法。

背景技术

[0002] 铁矿石烧结是现代钢铁冶金流程中的重要环节，其最主要生产环节是在台车式烧结机上将混合均匀的小颗粒状原料点火燃烧，使其熔合成块状烧结矿。为保证烧结矿结结块的强度和化学成分，需要原料在烧结机上得到充分燃烧。混合搅拌均匀的小颗粒状原料通过布料装置，从机头的小矿仓落到烧结机台车上，然后以带状厚料层形式均匀分布的。为保证原料的充分燃烧，烧结机会在原料层下方设置风箱并连接烧结主抽风机，通过主抽风机产生的负压，将新鲜空气带入到燃烧的原料层中，新鲜空气和原料的充分接触，是烧结机高效生产的关键因素之一。料层比较薄时，空气比较容易与原料接触，所以燃烧比较充分，但是此时烧结台车上的物料比较少，会影响烧结机的产量。而增加烧结台车上的物料厚度，会增加烧结机产量，提升效益，但是较厚的物料就会影响空气和原料的接触，造成燃烧不充分等产品质量问题。为了在充分燃烧和增加产量上找到的平衡点，就有必要对烧结过程进行精确的控制。

[0003] 近年来，烧结生产的另一个关注点在于烧结机烟气中余热资源的高效回收利用。为了提升烧结废气余热利用的效率，就需要在保障烧结生产的前提下，进一步稳定燃烧过程的温度波动，以期获取稳定供应的余热源，这就对烧结过程控制提出了更高的要求，在稳定烧结终点位置的基础上，进一步稳定烧结风箱的温度曲线。因此，有必要烧结过程采取多点多目标联合控制。

[0004] 烧结过程重要的可量化观测量有两种，一个是表征燃烧状态的风箱废气温度，另一个是表征空气流通性的风箱抽风负压。通过对这两种指标的检测，可以得到烧结过程的状态。良好的烧结过程，应该是台车上的物料在靠近烧结机尾的时候，完成燃烧过程，形成烧结矿，这个过程反应在风箱温度的变化趋势上，就是在大约倒数第2到3个风箱的位置上废气温度达到最高点，表示燃烧过程的结束，然后再留一定的冷却时间，让熔融态的物料凝结成块，形成烧结矿成品，这就表现为最后的风箱废气温度不再上升，而是稍有下降。对风箱序列的温度变化进行调节，也就可以实现对烧结过程的优化控制。

[0005] 公开号为CN113587650A，名称为一种烧结机余热监控调节方法的发明专利申请，其中公开了一种对烧结台车附近、台车炉篦条与风箱连接处以及烧结大烟道位置处的烧结时的环境温度、炉篦条下方温度、烟道温度、气氛组成以及烟气流量进行实时监测，并依次计算余热保有率的方法，根据该数值低于某一阈值判定单一风箱是否需要修理或更换，然而，烧结过程实际上是一个连续的温度变化过程，前后风箱存在物理距离上的前后顺序，也存在物料在时间轴上的先后通过顺序，所以不可以简单的对每个风箱进行独立控制，因为烧结过程周期长，独立控制反馈严重滞后。

[0006] 已有的铁矿石烧结过程控制系统，通常采用预测前馈控制结构或大滞后的反馈控制结构，这样的方法仅仅将关注点放在烧结终点(BTP)的位置控制上，而烧结机的原料从进料口到机尾出口，需要经过约30分钟以上的燃烧过程，烧结机每一段的物料的实际燃烧时间均不相同，所以存在对烧结生产的中间状态关注不够，没有对烧结矿物料变化过程的各阶段进行协同控制的问题。因此，亟需一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法来解决这个问题。

发明内容

[0007] 目前的铁矿石烧结过程的控制系统，主要存在以下几个问题：

[0008] 1.随着低碳生产指标的提高，如何提升烧结废气余热回收率成为了关注点。经典的烧结过程控制系统，其控制目标一般都设定为烧结终点位置，而不会对烧结过程的中间状态进行控制，这就造成了烧结过程的中间状态存在一定的温度波动，进而影响了废气温度的稳定，为余热回收带来了不利影响，同时烧结的整个燃烧过程对烧结生产和烧结矿质量也有很大的影响，有必要对其进行全面的优化。

[0009] 2.烧结混合原料的化学成分、含水量、颗粒度可能会有一定的波动，这就造成了烧结机上前后各段落的燃烧过程特性并不相同，传统的烧结终点控制将只针对烧结机尾部段的物料特性进行优化，而不能针对原料参数波动等问题进行全局的控制性能优化，这将进一步加剧燃烧过程温度曲线的波动，给烧结废气余热回收带来不利影响。

[0010] 3.在铁矿石烧结过程中，从混合原料到最终形成烧结矿成品，这是一个有一定时间跨度的物理化学变化过程，而各种处于不同阶段的烧结半成品也是从头至尾分布于烧结机台车上，每一段物料的燃烧状态对其前后台车上的物料，也有不可忽略的影响，如何解决烧结过程的大滞后、强耦合现象对过程控制带来的不利影响，也成为亟待解决的重点问题。

[0011] 本发明的目的在于提供一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，以解决现有对烧结机余热利用效率的控制，没有对烧结矿物料变化过程的各阶段进行协同控制的问题。

[0012] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，包括将烧结机的多个风箱根据烧结燃烧过程顺序对应地分为若干段，在每段中选择一个风箱的烟气温度作为相应段的控制目标，根据生产要求设定每一段控制目标的目标值，根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第二段控制目标的目标值，根据调整后的倒数第二段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第三段控制目标的目标值，以此类推，最后根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值，调节烧结机的执行器，减少烧结各阶段的温度波动。

[0013] 优选的，每个风箱中设置有至少两个用于测温的热电偶，每个热电偶信号连接有一个温度信号变送器，温度信号变送器信号连接至温度控制器，温度控制器计算出通过同一风箱的所有温度信号变送器获得的温度的平均值作为对应控制目标的实际值，并计算出其与对应目标值或调整后的目标值的差值，温度控制器根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出调整后的倒数第二段控制目标的目标值，温度控制器根据除第一段和最后一段外的每段控制目标调整后的目标值与实际值的差值计算出调整后的上一段控制目标的目标值，温度控制器根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出烧结机的执行器的待调节数值，并根据该数值调节执行器。

[0014] 优选的，温度控制器设置有若干个，且与控制目标对应的风箱一一对应，同一风箱的温度信号变送器分别信号连接至对应的同一个温度控制器，相邻段的控制目标对应的温度控制器信号连接，第一段的控制目标对应的温度控制器与烧结机的执行器信号连接。

[0015] 优选的，烧结燃烧过程包括烧结点火段、烧结引燃段、全面燃烧段和烧结终止段，将烧结机的多个风箱对应的分为四段。

[0016] 优选的，烧结点火段对应的风箱有7个，选择第5个风箱的烟气温度作为控制目标；烧结引燃段对应的风箱有5个，选择第3个风箱的烟气温度作为控制目标；全面燃烧段和烧结终止段对应的风箱分别有3个，分别选择第2个风箱的烟气温度作为控制目标。

[0017] 优选的，烧结机的执行器为烧结机主传动电机和/或其变频驱动器，待调节数值为烧结机主传动电机的转速和/或其变频驱动器的频率。

[0018] 优选的，烧结机的执行器为烧结机主抽风机的电机调速机构和/或风门执行机构，待调节数值为电机调速机构的转速和/或风门执行机构的开度。

[0019] 优选的，生产要求包括烧结机产量、产品质量和余热回收的要求。

[0020] 优选的，温度控制器包括处理器和存储器，二者信号连接，存储器用于存储计算程序，处理器用于执行存储器中的计算程序并实现上述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法。

[0021] 优选的，处理器包括但不限于CPU、单片机、MCU、FPGA、DSP，存储器包括但不限于计算机可读存储介质、高速随机存取存储器、非易失性存储器。

[0022] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0023] 1、该铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，将余热回收利用和烧结生产的需求相结合，在保障生产的同时，提高了废气余热利用率，实现了对多个目标的协同控制，为钢铁企业烧结过程的低碳生产提供有效技术支持。

[0024] 2、该铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，根据铁矿石烧结过程的特点及各风箱在烧结方向上的位置，将烧结过程划分为前后数个控制段进行联合调节，关注烧结燃烧过程的烟气温度变化，通过采用分段温度控制，实现对燃烧曲线的优化，减少烧结过程的温度波动，从而稳定烧结烟气温度，实现了烧结过程这种时序和空间上存在强相关性的子控制对象进行分步协同优化的效果。

[0025] 3、该铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，结合烧结燃烧过程的特点，将烧结机按照风箱位置进行划分，并采用单风箱温度采样的方式，构造了计算复杂度较低的控制方法，利于工业现场的低成本高可靠性实现。

[0026] 4、该铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，烧结风箱温度是表征烧结过程中间状态的重要参数，通过多风箱协同优化，以对风箱温度曲线的优化控制来取代对烧结终点的位置控制，以此实现对铁矿石烧结过程的全过程优化控制，增强控制系统稳定性，提升烧结过程垂直燃烧均匀性和烧结矿转鼓强度，有利于提升烧结矿产品的质量。

附图说明

[0027] 图1为本发明的实施例中风箱分段及控温点分布示意图；

[0028] 图2为本发明的实施例中烧结机各温度控制器连接方式示意图；

[0029] 图3为本发明的实施例的控制系统框图；

[0030] 图4为本发明的实施例的控制流程示意图。

具体实施方式

[0031] 一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，包括将烧结机的多个风箱根据烧结燃烧过程顺序对应地分为若干段，在每段中选择一个风箱的烟气温度作为相应段的控制目标，根据生产要求设定每一段控制目标的目标值，根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第二段控制目标的目标值，根据调整后的倒数第二段控制目标的目标值与实际值的差值调整倒数第三段控制目标的目标值，以此类推，最后根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值，调节烧结机的执行器。

[0032] 每个风箱中设置有至少两个用于测温的热电偶，每个热电偶信号连接有一个温度信号变送器，温度信号变送器信号连接至温度控制器，温度控制器计算出通过同一风箱的所有温度信号变送器获得的温度的平均值作为对应控制目标的实际值，并计算出其与对应目标值或调整后的目标值的差值，温度控制器根据最后一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出调整后的倒数第二段控制目标的目标值，温度控制器根据除第一段和最后一段外的每段控制目标调整后的目标值与实际值的差值计算出调整后的上一段控制目标的目标值，温度控制器根据调整后的第一段控制目标的目标值与实际值的差值计算出烧结机的执行器的待调节数值，并根据该数值调节执行器。

[0033] 温度控制器可以设置有若干个，且与控制目标对应的风箱一一对应，同一风箱的温度信号变送器分别信号连接至对应的同一个温度控制器，相邻段的控制目标对应的温度控制器信号连接，第一段的控制目标对应的温度控制器与烧结机的执行器信号连接；当然，若干个温度控制器也可以整合为一体，甚至采用同一个控制器的一个或多个程序对应各个控制目标亦可。

[0034] 上述的温度控制器可包括处理器和存储器，二者信号连接，存储器用于存储计算程序，处理器用于执行存储器中的计算程序并实现上述的一种铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法。

[0035] 实施例：

[0036] 本实施例提出了一种提高废气余热利用率的铁矿石烧结过程多风箱协同控制方法，该方法将烧结机根据风箱位置划分为若干控制单元，按照燃烧过程的先后顺序进行分级，构成串级控制系统。在每个控制单元中选取具有所在燃烧过程代表性特征的风箱，以此风箱的温度作为该控制单元的控制目标，通过对烧结机上多个风箱的温度进行优化，实现对烧结温度曲线的优化控制。该串级控制系统的外环以其内环为执行单元和控制对象，而该烧结过程控制的最终执行元件则是调节烧结机的执行器，具体可以为烧结机电机变频器，也可以是烧结机主抽风机变频器等影响整个烧结过程的关键操作点。通过以上控制系统的设计，实现了烧结过程的多风箱温度协同优化，在保障烧结生产的产量和质量的同时，降低烧结烟气的温度波动，以获取稳定的余热源，提升烧结废气余热回收率。

[0037] 本实施例的过程检测系统见图2，以某包含18个风箱的铁矿石烧结机为例，该烧结机烧结颗粒状原料从头轮处进入烧结机，经过烧结过程，转化为块状的烧结矿从尾部排出。由于图幅限制，该烧结机只截取了头部、尾部和中间与本发明密切相关的部分区域，其它区域省略。根据烧结燃烧过程特点，本发明将烧结机划分的四段区域，其中1～7#风箱为第一段，8～12#风箱为第二段，13～15#为第三段，6～18#风箱为第四段，分别对应烧结点火段、烧结引燃段、烧结全面燃烧段、烧结终止段这四个生产子过程。TE01～18a/b是该烧结机的1～18#风箱上安装的热电偶，用于温度检测，TI01～18a/b是温度信号变送器，用于将热电偶检测的温度信号转换为通讯信号，传输给控制器。在本实施例中，每个风箱安装两个热电偶，用a/b区分，在控制器中，通常将两个风箱温度信号取平均值，安装其他数量的温度传感器的情况也应包含在本发明的保护范围内。在本实施例中，根据烧结机的4段区域将烧结过程划分为4个控制单元，再选取第5、10、14、17#风箱的废气温度作为每个生产子过程的控制点，选取的原则是在对应子过程中较为具有代表性，例如温度变化较明显、燃烧状态变化较迅速等，一般烧结终止段选择倒数第二个风箱，通过第一至四段温度控制器对该控制点进行闭环控制。在本实施例中，以烧结机的主传动电机及其变频驱动器作为执行机构，接收第一段温度控制器的直接指令，而第二、三、四段控制器则依次接入，构成串级控制系统。在本系统中，后一段的控制器根据对应风箱的温度反馈对前一段控制器进行调节，实施了烧结过程的多风箱协同优化。

[0038] 本实施例中的风箱分段及控温点分布图见图1。图1的横坐标为风箱序号，其编号顺序即表征了风箱的位置信息。图1的纵坐标为温度信息，表示了风箱的废气温度。柱状图中的每个竖条代表一个风箱的废气平均温度，选为控制点的风箱用斜线填充。通过本图，可以看到本发明所述烧结机四段区域的划分及控制点的设定情况。

[0039] 本发明的控制原理见图3。根据4个控制单元在烧结过程的空间和时间分布顺序，将控制时间最早且空间分布接近烧结机尾部的第四段温度控制器称为该串级控制系统的最外环，其它三个温度控制器按照空间分布依次排列，构成了一个完整的烧结过程串级闭环控制系统。在本实施例中，该控制系统的控制对象为烧结机，执行器为烧结机主传动电机及其变频驱动器，也可以通过烧结主抽风机的电机调速机构或风门执行机构作为本系统的执行器。本控制系统的反馈信号是通过采集该控制单元中选定的风箱测温信号来获取的，通过风箱传感器将实时获取温度信息并分别反馈至对应的控制器。

[0040] 本实施例的控制方法流程图见图4。可以分步描述如下：

[0041] 第一步：根据烧结机产量、质量和余热回收的要求，预设烧结机17#风箱的目标温度a17，并以a17作为第四段温度控制器的目标值；

[0042] 在本例中，烧结原料燃烧的最高温度Tup(本数据由实验得到，本实施例的实验测试数据约为460℃)，单位时间产量与设计标准产量(烧结厂设计参数)的比值为j1(考虑后面工序的损耗，实际单位时间产量可以稍大于设计标准产量，所以该比值一般取稍大于1的系数，本实施例中可以取1.05)，余热回收温度与设计标准温度(烧结厂设计参数)的比值为j2(考虑漏风率等余热损耗，实际该余热回收温度可以稍大于设计标准温度，所以该比值一般取稍大于1的系数，本实施例中可以取1.1)，烧结矿检化验测试的转鼓强度与标准转鼓强度(烧结厂设计参数)的比值为j3(考虑确保烧结矿质量要求，实际转鼓强度可以稍大于标准转鼓强度，所以该比值一般取稍大于1的系数，本实施例中可以取1.1)，则目标温度a17可以设定为：

[0043] a17＝Tup*(k1*(1‑j1)+k2*(1‑j2)+k3*(1‑j3))

[0044] 式中k1、k2、k3为权重系数，k1∈[‑1，0]，k2∈[0，1]，k3∈[0，1]。

[0045] 第二步：由17#风箱温度热电偶TE17a/b，计算17#风箱烟气的平均温度p17作为第四段温度控制器的反馈值，计算17#风箱温度的误差值e17作为第四段温度控制器反馈误差，计算方法如下：

[0046] 误差值e17＝a17‑p17，平均温度p17＝(t17a+t17b)/2，t17a为热电偶TE17a经变送后的测温数据，t17b为热电偶TE17b经变送后的测温数据。

[0047] 第三步：根据17#风箱温度的误差值e17，修正14#风箱温度的目标值a14，并以a14作为第三段温度控制器的目标值。a14可以通过设定在第四段温度控制器中的程序计算获得，本实施例中采用函数a14＝Gδ(e17)进行计算，其中，y＝Gδ(x)为第四段温度控制器的传递函数，该传递函数可以采用以下时域形式的表达式：

[0048]

[0049] 式中kδ1、kδ2为误差和误差变化率系数，kδ1＜0，kδ2≤0，用于根据误差值进行调节，具体可根据经验及现场实际情况调整，一般的，‑1≤kδ1＜0，例如‑0.3，‑1≤kδ2≤0，例如‑0.1；ζ为烧透补偿系数，ζ∈[0，0.1]，用于根据烧结机尾断面的烧透状态进行补偿， 为根据时序采样数据计算的误差变化率；另外，第一次修正目标值a14，即Gδ(e17)，上式中，由于
14#风箱处于倒数第4个风箱，正常状态下，该位置物料已经处于燃烧状态，但尚未达到烧结终点，为了预留系统调节余量，防止未烧透，所以该温度目标值的初始值设定为稍小于最高温度的数值，在本实施例中，a14的初始值可以取0.95Tup，第二次修正则以第一次修正的Gδ(e17)作为上式中的a14，以此类推。

[0050] 第四步：由14#风箱温度热电偶TE14a/b，计算14#风箱烟气的平均温度p14作为第四段温度控制器的反馈值，计算14#风箱温度的误差值e14作为第四段温度控制器反馈误差，计算方法如下：

[0051] 误差值e14＝a14‑p14，平均温度p14＝(t14a+t14b)/2，t14a为热电偶TE14a经变送后的测温数据，t14b为热电偶TE14b经变送后的测温数据。

[0052] 第五步：根据14#风箱温度的误差值e14，修正10#风箱温度的目标值a10，并以a10作为第二段温度控制器的目标值。a10可以通过设定在第三段温度控制器中的程序计算获得，本例中采用函数a10＝Gγ(e14)进行计算，其中，y＝Gγ(x)为第三段温度控制器的传递函数，该传递函数可以采用以下时域形式的表达式：

[0053]

[0054] 式中kγ1、kγ2为误差和误差变化率系数，kγ1＜0，kγ2≤0，用于根据误差值进行调节，具体可根据经验及现场实际情况调整，一般的，‑1≤kγ1＜0，例如‑0.1，‑1≤kγ2≤0，例如‑0.2， 为根据时序采样数据计算的误差变化率；另外，第一次修正目标值a10，即Gγ(e14)，上式中，由于10#风箱处于烧结机中段，正常状态下，该位置物料正处于尚未完全燃烧状态，温度偏低，但是为了预留系统调节余量，防止未烧透，所以该温度目标值的初始值设定为开始燃烧后的温度数值，在本实施例中，a10的初始值可以取0.6Tup，第二次修正则以第一次修正的Gγ(e14)作为上式中的a10，以此类推。

[0055] 第六步：由10#风箱温度热电偶TE10a/b，计算10#风箱烟气的平均温度p10作为第四段温度控制器的反馈值，计算10#风箱温度的误差值e10作为第四段温度控制器反馈误差，计算方法如下：

[0056] 误差值e10＝a10‑p10，平均温度p10＝(t10a+t10b)/2，t10a为热电偶TE10a经变送后的测温数据，t10b为热电偶TE10b经变送后的测温数据。

[0057] 第七步：根据10#风箱温度的误差值e10，修正5#风箱温度的目标值a5，并以a5作为第一段温度控制器的目标值。a5可以通过设定在第二段温度控制器中的程序计算获得，本实施例采用函数a5＝Gβ(e10)进行计算，其中，y＝Gβ(x)为第二段温度控制器的传递函数，该传递函数可以采用以下时域形式的表达式：

[0058]

[0059] 式中kβ1、kβ2为误差和误差变化率系数，kβ1＜0，kβ2≤0，用于根据误差值进行调节，具体可根据经验及现场实际情况调整，一般的，‑1≤kβ1＜0，例如‑0.2，‑1≤kβ2≤0，例如‑0.1， 为根据时序采样数据计算的误差变化率；另外，第一次修正目标值a5，即Gβ(e10)，上式中，由于5#风箱处于烧结机前段，正常状态下，该位置物料尚处于点火完毕，尚未完全燃烧状态，所以该温度接近烧结点火温度，但是为了预留系统调节余量，目标值的初始值可以设定为稍大于点火温度，在本实施例中，a5的初始值可以取1.05Tf，Tf为烧结机点火温度，第二次修正则以第一次修正的Gβ(e10)作为上式中的a5，以此类推。

[0060] 第八步：由5#风箱温度热电偶TE5a/b，计算5#风箱烟气的平均温度p5作为第四段温度控制器的反馈值，计算5#风箱温度的误差值e5作为第四段温度控制器反馈误差，计算方法如下：

[0061] 误差值e5＝a5‑p5，平均温度p5＝(t5a+t5b)/2，t5a为热电偶TE05a经变送后的测温数据，t5b为热电偶TE05b经变送后的测温数据。

[0062] 第九步：以烧结机电机的变频驱动器为控制系统执行器，根据5#风箱温度的误差值e5，修正烧结机主电机变频器频率f。f＝Gα(e5)，其中，y＝Gα(x)为第一段温度控制器的传递函数，f∈[0，50]为烧结机主电机变频器频率设定值，f可以通过设定在第一段温度控制器中的程序计算获得，本实施例采用函数f＝Gα(e5)进行计算，其中，y＝Gα(x)为第一段温度控制器的传递函数，该传递函数可以采用以下时域形式的表达式：

[0063]

[0064] 式中kα1、kα2为输出响应和误差区间系数，kα1＜0，kα2∈[‑1.5，‑0.5]，用于根据误差值进行调节，具体可根据经验及现场实际情况调整，一般的，‑1≤kα1＜0，例如‑0.6；e为自然常数；另外，第一次修正烧结机主电机变频器频率f，即Gα(e5)，上式中f的初始值可以取设计额定频率，第二次修正则以第一次修正的Gα(e5)作为上式中的f，以此类推。

[0065] 在本实施例中，以烧结机电机的变频驱动器为控制系统执行器，以烧结主抽风机调速机构或主抽风机风门执行机构为控制系统执行器的情况，本步骤的修正量就应该是主抽风机速度设定值或主抽风门开度设定值，以上诸如此类的简单变化也应该包含在本发明的保护范围内。

[0066] 第十一步：通过改变烧结机主电机变频器频率f，调节了烧结机的运行状态，对烧结燃烧过程造成影响，从而对燃烧过程的温度曲线进行优化，减少烧结各阶段的温度波动。

[0067] 另外，上述步骤为第一轮对烧结机主电机变频器频率f的调整，调整后可以重复进行上述步骤，重复时，每段的目标值可以仍使用第一轮时依生产要求而定的目标值，从而保持燃烧过程的温度曲线一直不会发生大波动。

[0068] 通过以上步骤，本发明提出的控制方法已经完成了对烧结燃烧过程进行的多风箱协同优化，并通过对特征点的控制和合适的控制策略，减少了烧结各阶段的温度波动，在确保烧结生产的产量，提升烧结矿质量的同时，有效提升了烧结废气余热回收率。

[0069] 上述实施方式中的处理器可以采用数字信号处理器(Digital  Signal Processor，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现，也可采用单片机、MCU等。处理器也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器(Central Processing Unit，CPU)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器可以集成有图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器还可以包括人工智能(Artificial Intelligence，AI)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

[0070] 存储器可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。存储器至少用于存储以下计算机程序，其中，该计算机程序被处理器加载并执行之后，能够实现上述实施方式中公开的多风箱协同控制方法的相关步骤。另外，存储器所存储的资源还可以包括操作系统和数据等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统可以包括Windows、Unix、Linux等。数据可以包括但不限于上述所提到的方法所涉及到的数据等。

[0071] 另外，上述的第一、三、五、七、九步中所采用的传递函数等计算公式也可以根据需要进行调整，或者加入更多新的参数，或者改变计算规则，甚至可以依据经验建立表格或图谱进行人工调整，或者由AI根据大量数据训练进行自动调整，例如利用神经网络模型训练等。

[0072] 以上仅为本发明的较佳实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

[0073] 本发明未详述之处，均为本技术领域技术人员的公知技术。