冶金過程數(shù)學(xué)模型與人工智能應(yīng)用

前言

鋼鐵工業(yè)屬于混合型流程工業(yè)，兼有連續(xù)型和離散型工業(yè)流程的特點(diǎn)，其生產(chǎn)過程既包括物理過程，也包含化學(xué)過程，具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、參數(shù)不確定性等一系列特征。現(xiàn)代鋼鐵冶金工業(yè)生產(chǎn)的大型化和復(fù)雜化，對(duì)過程控制水平提出了越來(lái)越高的要求。傳統(tǒng)的優(yōu)化控制技術(shù)依賴于建立過程的精確數(shù)學(xué)模型，但是這對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)過程來(lái)說(shuō)往往難度很大，特別是生產(chǎn)過程控制參數(shù)與生產(chǎn)目標(biāo)之間的關(guān)系受到種種不可預(yù)測(cè)因素的制約，在現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)中一般依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行操作，過程參數(shù)、狀態(tài)變量和生產(chǎn)目標(biāo)之間的關(guān)系是不明確的。由于難以從生產(chǎn)機(jī)理上確定過程模型，許多工藝過程參數(shù)無(wú)法優(yōu)化獲取，僅靠操作人員的經(jīng)驗(yàn)設(shè)定。結(jié)果造成生產(chǎn)過程的不良波動(dòng)和生產(chǎn)指標(biāo)不佳。在信息化帶動(dòng)工業(yè)技術(shù)進(jìn)步受到高度重視的今天，冶金行業(yè)正在努力地利用先進(jìn)的控制理論、計(jì)算機(jī)技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。過程控制數(shù)學(xué)模型與人工智能控制系統(tǒng)是冶金信息化最直接、最有效的應(yīng)用領(lǐng)域，它對(duì)提高冶金過程的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率有著重要的理論意義和巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，是廣大冶金工作者迫切需要學(xué)習(xí)并掌握的一門關(guān)鍵技術(shù)。因此，有必要在高等學(xué)校專業(yè)教育中給予充分的體現(xiàn)。目前，安徽工業(yè)大學(xué)在冶金工程專業(yè)本科教學(xué)中設(shè)置了“冶金過程數(shù)學(xué)模型”、“冶金過程控制”、“冶金仿真軟件應(yīng)用”等課程，還包括相應(yīng)的上機(jī)實(shí)踐課，經(jīng)過幾年的實(shí)踐，取得了較好的效果。通常，冶金工程專業(yè)的學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)建模、開發(fā)人工智能控制系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，而計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生缺乏對(duì)冶金工程專業(yè)知識(shí)的了解，因此，本書以作者多年從事冶金過程數(shù)學(xué)模型與人工智能系統(tǒng)開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，將兩方面的知識(shí)融合在一起，系統(tǒng)地介紹了數(shù)學(xué)模型與人工智能的基礎(chǔ)以及常用的模型算法，并結(jié)合冶金流程分別介紹了它們?nèi)绾卧谶@些流程中應(yīng)用并解決現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際問題。在編寫過程中，作者參考了攻讀博士學(xué)位期間的導(dǎo)師及課題組的工作成果，還有很多從事冶金過程數(shù)學(xué)模型與控制系統(tǒng)開發(fā)與研究的同行們的工作成果。另外，編者還得到了目前所在課題組老師與研究生的幫助、家人的理解與鼓勵(lì)，在此一并表示誠(chéng)摯的謝意！由于作者的學(xué)識(shí)及水平所限，書中不妥之處，懇請(qǐng)同行與讀者不吝賜教，并提出寶貴的批評(píng)意見。

內(nèi)容概要

本書是關(guān)于冶金過程數(shù)學(xué)模型與人工智能控制系統(tǒng)應(yīng)用的教學(xué)用書。全書共分為5章，主要內(nèi)容包括過程控制數(shù)學(xué)模型與人工智能基礎(chǔ)、冶金主要流程的數(shù)學(xué)模型以及人工智能系統(tǒng)應(yīng)用三大部分。    本書理論知識(shí)與應(yīng)用相結(jié)合，書中既有建模、人工智能的基礎(chǔ)理論與方法，又有控制模型與系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用，內(nèi)容深入淺出，通俗易懂，突出冶金工藝技術(shù)與控制理論、計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉融合的特點(diǎn)，對(duì)冶金工作者和控制系統(tǒng)研發(fā)人員都有參考價(jià)值。    本書可作為冶金工程專業(yè)本科生、研究生的教材，也可供冶金工程設(shè)計(jì)與開發(fā)人員、冶金生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員參考。

書籍目錄

1  概述  1.1  冶金生產(chǎn)過程簡(jiǎn)述    1.1.1  煉鐵    1.1.2  煉鋼  1.2  冶金過程的特點(diǎn)與控制方法    1.2.1  冶金過程的特點(diǎn)    1.2.2  冶金過程的控制方法  1.3  冶金過程數(shù)學(xué)模型與人工智能的研究進(jìn)展2  冶金過程檢測(cè)和自動(dòng)控制基礎(chǔ)  2.1  冶金過程信息檢測(cè)    2.1.1  冶金過程自動(dòng)化體系結(jié)構(gòu)    2.1.2  冶金過程檢測(cè)  2.2  冶金過程基礎(chǔ)自動(dòng)化    2.2.1  可編程控制器(PLC)    2.2.2  基礎(chǔ)自動(dòng)化級(jí)通信    2.2.3  人機(jī)界面技術(shù)    2.2.4  分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)3  過程控制數(shù)學(xué)模型與人工智能基礎(chǔ)  3.1  數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)    3.1.1  數(shù)學(xué)模型及其特點(diǎn)    3.1.2  數(shù)學(xué)模型在冶金中的作用    3.1.3  數(shù)學(xué)模型的建立方法及步驟  3.2  人工智能基礎(chǔ)    3.2.1  人工智能概述    3.2.2  專家系統(tǒng)    3.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    3.2.4  模糊控制  3.3  過程控制常用模型及其算法    3.3.1  基于時(shí)間序列的預(yù)報(bào)模型    3.3.2  基于BP算法的預(yù)報(bào)模型    3.3.3  基于遺傳算法的最優(yōu)化模型4  冶金過程數(shù)學(xué)模型  4.1  燒結(jié)過程數(shù)學(xué)模型    4.1.1  燒結(jié)配料模型    4.1.2  燒結(jié)工藝參數(shù)優(yōu)化模型    4.1.3  燒結(jié)過程熱狀態(tài)模型    4.1.4  燒結(jié)礦性能預(yù)報(bào)模型  4.2  高爐數(shù)學(xué)模型    4.2.1  高爐無(wú)料鐘布料模型    4.2.2  軟熔帶模型    4.2.3  高爐爐缸爐底侵蝕模型    4.2.4  鐵水硅含量預(yù)報(bào)模型    4.2.5  熱風(fēng)爐蓄熱室內(nèi)溫度場(chǎng)模型  4.3  轉(zhuǎn)爐數(shù)學(xué)模型    4.3.1  靜態(tài)控制模型    4.3.2  動(dòng)態(tài)控制模型    4.3.3  合金模型  4.4  電爐數(shù)學(xué)模型    4.4.1  電弧爐煉鋼合金成分控制模型    4.4.2  電弧爐冶煉能量結(jié)構(gòu)模型  4.5  爐外精煉數(shù)學(xué)模型    4.5.1  LF爐鋼包精煉合金加料與鋼水成分預(yù)報(bào)模型    4.5.2  LF爐鋼包精煉能量損耗預(yù)報(bào)模型  4.6  連鑄數(shù)學(xué)模型    4.6.1  中間包鋼液溫度模型    4.6.2  結(jié)晶器溫度場(chǎng)模型    4.6.3  板坯連鑄二冷仿真模型5  冶金過程人工智能控制系統(tǒng)  5.1  燒結(jié)人工智能控制系統(tǒng)    5.1.1  燒結(jié)配礦專家系統(tǒng)    5.1.2  燒結(jié)過程操作優(yōu)化指導(dǎo)系統(tǒng)    5.1.3  燒結(jié)礦化學(xué)成分控制專家系統(tǒng)  5.2  高爐人工智能控制系統(tǒng)    5.2.1  高爐爐況診斷與報(bào)警專家系統(tǒng)    5.2.2  高爐綜合智能控制專家系統(tǒng)    5.2.3  熱風(fēng)爐燃燒智能控制系統(tǒng)  5.3  轉(zhuǎn)爐人工智能控制系統(tǒng)    5.3.1  基于輻射信息分析的轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)預(yù)測(cè)    5.3.2  轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制系統(tǒng)  5.4  電爐人工智能控制系統(tǒng)    5.4.1  交流電弧爐智能集成計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)    5.4.2  電爐煉鋼專家系統(tǒng)  5.5  爐外精煉人工智能控制系統(tǒng)    5.5.1  基于故障樹的RH-KTB大型真空系統(tǒng)智能故障診斷系統(tǒng)    5.5.2  智能LF控制系統(tǒng)  5.6  連鑄人工智能控制系統(tǒng)    5.6.1  結(jié)晶器液位智能控制系統(tǒng)    5.6.2  連鑄二次冷卻動(dòng)態(tài)智能優(yōu)化控制系統(tǒng)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：2.2.4分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)2.2.4.1 概述 分布式（集散型）計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)（DCS）是在20世紀(jì)70年代中期發(fā)展起來(lái)的，它是一種以集成處理器為核心的控制系統(tǒng)。它是把計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、測(cè)量技術(shù)、控制技術(shù)、通信技術(shù)、圖形顯示技術(shù)及人機(jī)接口結(jié)合在一起，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行集中監(jiān)測(cè)、操作、管理和分散控制的一種控制系統(tǒng)。DCS已經(jīng)歷了三代，1975年Honeywell公司推出的TDC 2000集散控制系統(tǒng)是一個(gè)具有多處理器的分級(jí)控制系統(tǒng)，以分散的控制設(shè)備來(lái)控制分散的過程對(duì)象，并通過數(shù)據(jù)高速公路將它們相連接相協(xié)調(diào)起來(lái)。實(shí)現(xiàn)了控制系統(tǒng)的功能分散和負(fù)荷分散，從而危險(xiǎn)性也分散。第二代產(chǎn)品在原來(lái)產(chǎn)品基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)可靠性和可擴(kuò)充性，它能實(shí)現(xiàn)過程控制、數(shù)據(jù)采集、順序控制和批量控制功能、開放化發(fā)展，一方面向上增加了更高層次的信息管理級(jí)，另一方面，隨著電子技術(shù)的發(fā)展，以微處理器為基礎(chǔ)的智能設(shè)備相繼出現(xiàn)，如智能變送器、智能調(diào)節(jié)器，再結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)，DCS向下形成一種新的、全分布式的控制系統(tǒng)，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了互聯(lián)性，提高了可靠性。DCS類分布式控制器的基本特點(diǎn)如下：（1）DCS控制器能夠獨(dú)立自主地完成自己的任務(wù)，是一個(gè)能獨(dú)立運(yùn)行的控制站；（2）DCS控制器在硬件和軟件設(shè)計(jì)上具有一定的容錯(cuò)能力，具有很高的可靠性；（3）DCS控制器采用模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可以靈活地進(jìn)行組態(tài)和配置，并可以擴(kuò)充（4）在DCS系統(tǒng)中設(shè)置圖形化人機(jī)接口；（5）通過DCS系統(tǒng)中的人機(jī)接口還可以對(duì)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，并可進(jìn)行在線排障和程序的在線修改；（6）DCS控制器之間，與上級(jí)和下級(jí)網(wǎng)絡(luò)之間能夠通過通信網(wǎng)絡(luò)連接，進(jìn)行必要的控制信息交換，通信實(shí)時(shí)可靠。2.2.4.2 DCS系統(tǒng)實(shí)例 以目前國(guó)內(nèi)較先進(jìn)的某鋼廠二期燒結(jié)機(jī)（495 m）DCS系統(tǒng)為例，介紹整個(gè)基礎(chǔ)自動(dòng)化系統(tǒng)的功能構(gòu)成、軟硬件系統(tǒng)及其特點(diǎn)。A系統(tǒng)概述及其特點(diǎn)二期燒結(jié)三電控制系統(tǒng)采用DCS+PLC+I）ata Server的配置方式，整個(gè)三電控制系統(tǒng)功能如圖2-5所示。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)分為兩層次，即信息層和控制層。信息層包括過程服務(wù)器（Proeess server ）、數(shù)據(jù)服務(wù)器（data servet）、E-SERVER、操作站以及冗錯(cuò)的以太網(wǎng)?？刂茖影―CS、PLC、ACE（application controller environment，）以及開放的Control Net網(wǎng)。過程服務(wù)器以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)核心采集并處理DCS、PLC、ACE和數(shù)據(jù)服務(wù)器的實(shí)時(shí)信息，以滿足工藝操作、監(jiān)視的需要。E-SERVER作為防火墻使生產(chǎn)、設(shè)備能進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和維護(hù)。數(shù)據(jù)服務(wù)器主要負(fù)責(zé)收集和處理來(lái)自包括二期燒結(jié)生產(chǎn)和設(shè)備狀況數(shù)據(jù)、各種分析成分?jǐn)?shù)據(jù)、臨近區(qū)域（原料和高爐）生產(chǎn)和設(shè)備狀況數(shù)據(jù)。

編輯推薦

《冶金過程數(shù)學(xué)模型與人工智能應(yīng)用》是高等學(xué)校規(guī)劃教材。

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