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高炉顺行及异常炉况预报专家系统
服务商:北京金自天正智能控制股份有限公司
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高炉顺行及异常炉况判断专家系统(以下简称MBCES)——MBCES系统由炉况判断数学模型系统(BCDMS)和炉况判断专家系统(BCDES)两部分组成。MBCES系统结构新颖,实时高效,在开发过程中,采用了一系列新技术、新方法,取得了多项技术成果。

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北京金自天正智能控制股份有限公司是由中国钢研科技集团有限公司冶金自动化研究设计院控股的大型工业自动化综合性高科技企业,是北京市科学技术委员会认定的骨干高新技术企业。公司成立于1999年12月,坐落在北京市中关村科技园丰台园区,2002年9月在上海证劵交易所上市(股票代码600560)。

公司主要从事工业自动化领域系列产品的研发、生产、销售和承接自动化工程及技术服务等,可为用户提供系统、先进、定制化、高性能价格比的工业自动化全面解决方案。主要产品有:AriCon(开放式分布控制系统)、AriDrive(电气传动系列产品)、AriSemi(高压大功率晶闸管系列产品)、AriMeter(工业检测仪表系列产品)、AriMes(流程工业制造执行系统软件产品)和冶金流程成套控制系统等。产品广泛应用于冶金、矿山、化工、石油、机械、电力、能源、环保等多个行业,客户遍及全国29个省、市、自治区,并已出口至澳洲、东南亚、欧洲和非洲等。

公司承继了冶金自动化研究设计院在工业自动化领域30年的科研成果,拥有雄厚的技术力量和丰硕的业绩,承担了多项国家重点科技攻关和863项目,获得国家发明奖、科技进步奖、省部级奖等科研成果300多项,拥有发明专利授权17项、实用新型专利授权23项、软件著作权83项。具有承接大型、复杂自动化工程的综合能力,尤其在智能控制技术、冶金工艺流程自动化成套技术和应用软件、大功率交流变频调速技术、混合流程工业CIMS系统技术、现场总线工业以太网技术、大型自动化工程规范和开发平台、高压大功率晶闸管制造及应用技术、激光检测和节能仪表技术等领域均处于国内领先水平。依靠技术创新,公司已提供了从原料到轧钢的全套冶金生产主流程的自动化成套技术服务,可以提供炼铁、炼钢、轧钢、企业信息等自动化和信息化的全面解决方案、自动化系统。

公司资质:

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 1.  新颖的系统结构

系统采用数学模型加专家系统的结构形式,发挥了它们各自的优势,总的炉况趋势判断,由数学模型系统BCDMS来完成,BCDMS系统对高炉传感器信息进行各因子,各类别的数值化计算,并从水准和变动两方面进行数值化的炉况判定。而专家系统则能从总的炉况中判定出是哪一种具体炉况,并给出具体的操作指导,在专家系统判定过程中,对如K值这样的需动态调整的参数,采用了人工神经元网络技术,使系统具有一定的自学习和自适应功能。

 

1.2 完备的炉况种类判定功能

专家系统对各种异常炉况的表象,特征进行了系统、详细的分析,与炼铁工艺专家一道建立了对应滑料、崩料、悬料、中心煤气不足、过剩等八种异常炉况的规则和参数阈值,使系统能对几乎所有炉况进行判定,这大大提高了系统的智能性和实用性。

 

1.3 良好的人机交互环境和系统维护功能

用目前流行的Visual Basic 5.0设计的人机界面,具有良好的人机交互功能,它支持鼠标操作,具有集成各系统功能选项的汉字下拉菜单系统,并有系统的连机帮助功能。专家系统的阈值和变化率维护修正由专门设计的维护表格来完成。

数学模型系统的阈值和数值由菜单系统调出相应数据库进行修正。系统良好的人机界面和维护功能,为方便操作者的使用和操作,对系统的安全高效运行提供了基础。

 

1.4 判定结果的远程显示功能

采用C/S结构方式,组成NT局域网,使数模系统和专家系统的炉况判定结果能长距离进行显示,同时具有汉字、输出结果动态再编辑功能。这样只把一台用于判定结果显示的工作站放置在主控室(工业现场),AI服务器放置在无烟、无尘、空调的计算机房内,达到主机与显示设备的分离,从而保障了系统运行可靠,同时也有利于管理。

 

1.5 多种技术综合以提高命中率

在本系统中,综合应用了工艺理论加操作经验给的数学模型/专家系统以及人工神经元网络技术 。

 

1.6 LCA(低成本自动化)结构技术

本系统采用LCA结构技术,成本低而效能高。使用奔腾Ⅱ服务器奔腾Ⅱ工作站组成局域网,而功能基本上与VAX工作站相等,但成本却低得多。

 

2.  数模系统的数据预处理技术

BCDMS系统能自动地对高炉传感器的无效或错误信息进行补偿、编辑和平滑等处理,因此炉况判定的输入数据更加可靠。

 

2.2 基于模糊逻辑的参数因子判定技术

在BCDMS系统中,通过对各类型因子的变化规律对炉况影响的趋势特征进行分析后,总结出一种用模糊逻辑方法描述各因子的变化对炉况产生的影响的对应规律,再根据工艺专家经验和大量实时数据统计,得出阀值,再对各因子的状况逐一判定。

 

2.3 人工神经元技术

应用人工神经元网络实现全压差和透气性指数的推断及动态管理。全压差和透气性指数是炉况诊断的两个重要依据,影响它们的因素很多,用计算公式准确性低,根据多元回归分析得出的经验公式计算适用性差,也不便动态管理,专家系统中建立的神经网络模型,为用户提供了大量可调节变量、适应性强,推断结果准确性高,它能根据实际生产数据:风量、风温、顶压、风口进风面积、原料条件等众多参数,给出全压差和透气性指数,并通过自学习与自组织实现全压差和透气性指数的动态管理。

 

2.4 开发大容量知识库和高效推理机的技术

BCDES系统采用框架结构描述知识;知识库细化成子系统,规则进一步细化为子规则,次子规则,使知识单元间的关系简单清淅,弱化了知识内相关性;从而产生了逐层向上的推理方法,由知识的最底层(由最小知识单元表示),利用我们选定的推理综合方法,实现由低级向高级的"判断→综合→结论→判断"循环,最终得出炉况的综合判断。模糊逻辑隶属函数法表征各参数的不确定性,运用置信度非确定性(模糊)推理技术,实现对炉况的连续推理。

知识库中存放着对应崩料、悬料、管道等各种炉况的几百条规则,规则的启动条件与高炉操作参数变化情况相关,增强系统的鲁棒性;通过对前期炉况参数趋势特征的提取、分析,强化系统未来炉况发展的预报性。

 

2.5 专家系统参数变化特征提取技术

知识库中规则的启动条件是以参数变化特征为基础的,系统推理方法是对参数变化特征进行越限报警来实现的,参数变化特征的基准点分水平和动态两种,第一种主要通过冶炼工艺专家确定,并通过在线修改和自学习得以不断完善,第二种主要是在运行时通过技术计算实时获得。

 

2.6 良好的人机接口与程序模块化设计技术

将用流行的Visual Basic 5.0设计的人机接口与Visual C++ 5.0语言设计的各独立功能模块成功地有机结合是系统的又一特征,这种方法设计人机接口操作极其简便,同时功能清淅,维护容易。而模块化结构的子知识库之间,数模系统与专家系统各功能模块之间保持较高的独立性,这样的设计使系统具有安全可靠,易于扩展等特点。

 

3.  系统结构及数据通讯

《高炉顺行及异常炉况判断专家系统(MBCES)》,采用国际最新趋向,即混合方法,以发挥各种技术的优势,实现提高预报命中率的目的。系统由两大部分,即具有理论知识和操作经验的混合型炉况判定数学模型系统BCDMS,以及以专家系统为主体兼具神经元网络的人工智能判别系统BCDES共同组成。

 

3.1 硬件结构

高炉顺行及异常炉况预报专家系统的硬件是在原有的基础自动化控制系统的基础上,附加一套网络连接设备(网卡、收发器等)、二台工业型计算机、大屏幕CRT、键盘、打印机和鼠标组成人工智能(AI)用的系统(见下图)。由作为服务器的计算机执行专家系统的推理,其所需数据经过网络从现场控制系统的上位机中读取。推断结果的输出和显示由作为客户机的计算机完成。同时,服务器负责收集供推理用的数据,组成数据库,并对数据进行更新。

 

3.2 软件环境及系统软件结构

* 操作系统:中文版 Windows NT 4.0 Server 或更高中文版 Windows NT 4.0 Workstation 或更高

* 数据库:中文版 SQL Server 6.5 for Windows NT

* 工   具:中文版 Visual Basic 5.0 for Windows NT

                中文版 Visual C 5.0 for Windows NT

 

4.  数据库结构

为提高推理机判断的准确率,高炉顺行及异常炉况预报专家系统需要大量准确和实时的数据,数据采集间隔时间根据工艺要求、监测条件及推理需要,部分为1分钟,部分为5分钟,并将这些数据分别放入各自相应的原始数据库中。

 

4.1 BCDES功能简介

数据预处理模块实现对现场传感器数据的检验、修正,并作特征提取;推理机完成从最小知识单元到总体炉况的逐级推理,实现水平和动态判定、空间一致性判定等,并将必要的推理结论(各炉况及总体炉况)输出;知识库、参数、预处理软件及其它程序的建立与维护由维护功能模块完成;推理结论图形化,语义化后,以图形方式经高炉主控室的大屏幕显示器输出;神经元网络分别完成全差压、透气性指数与风量、风温、风压、风口进风面积、原料条件等实际生产数据的关系的学习,以增强本系统对高炉的动态管理,另外,神经元网络完成对部分参数的自学习、自校正功能。

 

4.2 BCDMS功能简介

根据定量化的现场传感数据,通过二个模型(水准、变动判定)的综合判定和计算,给出数值化、可视化的高炉作业状况,并用直观的、良好的图形画面使操作人员简捷地了解高炉炉况。模型1和模型2都是对各自的单项指数和分类指数进行判定,根据各指数经预定阈值的计算获得各指数对应状况的得分。进而综合二模型结果得出总体炉况判定结果。

实时数据通讯部分完成现场传感器数据的获取和数据库管理。UCIS(人机交互系统)负责组织协调整个系统的运作。

 

5.  数学模型

5.1 BCDMS系统开发的背景

在连续生产的钢铁厂中,高炉、炼钢、轧钢各工序是直接联系在一起,只要其中一个工序停产的话,影响到全厂的生产,特别是高炉处在这个连续工序的最前面。如果高炉炉况不顺,减少出铁量,直接影响到全厂的生产量。最近随着高炉大型化,各个高炉稳定操作,越来越显得重要。

通过对高炉解体剖拆,通过活动炉喉挡板或无料钟布料装置取得的炉料装入分布控制经验和对高炉过程解析研究,可以达到稳定操作但由于不可予测的原料性状变化,难以避免高炉炉况发生变化。如果早期发现炉况恶化,尽快作出相应处理是高炉生产操作中相当重要的一个环节。

炉料下降出现异常时,操炉者谋求暂时降低风量恢复炉况。操炉者采取操作因子中,送风量是控制炉热的,不管送风温度和重油何等重要,以送风量作为直接控制因子的模型,几乎没有试验过,根据反应速度开发的数学模型,通过烧结矿还原粉化,予测送风压力变化。送风压力上升是炉料下降异常的一个原因,操作送风量时一定要考虑其余种种原因,综合判断炉况。

高炉炉况异常中,如果除了风口破损等设备故障外,那么防止炉热下降,出渣不畅,炉冷是最重要的,至于高炉操作不可改变的炉冷过程不仅仅是全体进入热量不足,是由种种原因引起炉料下降异常伴随着大规模崩料现象这样的异常早期发现采用适当风压操作等处理是不可少的。

GO-STOP系统是为了防止炉冷等重大炉况不顺开发的在线高炉操作管理系统。

 

5.2 关于炉况不顺的过程和检出方法的讨论

前面已经说过重大炉况不顺是炉冷,为了防止炉冷,操作应尽量避免异常的炉料下降现象,炉料下降是炉料自重产生的,炉料以层状下降,上升的煤气流压力损失,炉料间相互摩擦和它与炉壁摩擦,妨碍了炉料下降,如果对于这些妨碍炉料因子定量化,那么炉料下降异常可以推定和予测。

但高炉过程分析定量化不是十分充分的,炉料物理性状测定不可能连续获得测定值,所以予测炉料下降异常不能取以上某一方面。

GO-STOP 系统,不是单一方面的模型,尽可能收集各种测定数据,根据高炉工艺机理进行整理,再根据操作上经验和重要性,选择判断因子,在这个基础上再判定炉况。