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　　近年來(lái)，電爐/轉(zhuǎn)爐－二次精煉－連鑄短流程作為一種潮流，在煉鋼廠占據(jù)越來(lái)越重要的地位。鋼包精煉爐(LF)由于具有投資少、功能強(qiáng)的特點(diǎn)，取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，對(duì)LF的自動(dòng)控制技術(shù)既提供了機(jī)遇，又提出了挑戰(zhàn)。

　　國(guó)內(nèi)LF自動(dòng)化技術(shù)起點(diǎn)低，功能弱，一般只是用PLC進(jìn)行邏輯連鎖控制和PID回路控制，用工業(yè)計(jì)算機(jī)(IPC)監(jiān)視設(shè)備運(yùn)行，技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)低，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)的需求。電弧功率、電弧長(zhǎng)度、耐材指數(shù)等重要工藝變量無(wú)從直接檢測(cè)，實(shí)際鋼水溫度的消耗式測(cè)量、鋼水成分的取樣分析等因素制約了過(guò)程優(yōu)化技術(shù)的運(yùn)用，只能依靠操作工的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行變壓器電壓檔、二次電流等的設(shè)定，多變量非線性時(shí)變的控制對(duì)象使得傳統(tǒng)PID電極升降調(diào)節(jié)器的控制效果大打折扣。

　　為了提高我國(guó)LF自動(dòng)化的技術(shù)水平，取得節(jié)能降耗、提高生產(chǎn)率的效果，我們進(jìn)行了智能LF控制系統(tǒng)(ILF)的開(kāi)發(fā)，其原理如圖1所示。此系統(tǒng)基于復(fù)合人工智能技術(shù)，進(jìn)行熱平衡計(jì)算和鋼水溫度預(yù)報(bào)、能量輸入動(dòng)態(tài)優(yōu)化和智能電極升降控制，克服了上述傳統(tǒng)LF控制系統(tǒng)中存在的缺點(diǎn)，取得了滿意的應(yīng)用結(jié)果。

　　1　ILF的結(jié)構(gòu)和功能

　　ILF采用IPC硬件結(jié)構(gòu)，主要由兩臺(tái)IPC(調(diào)節(jié)器IPC1和服務(wù)器IPC2)構(gòu)成。兩臺(tái)IPC通過(guò)以太網(wǎng)連接。IPC1內(nèi)插有模擬量輸入輸出模板和數(shù)字量輸入輸出模板，用于信號(hào)的輸入輸出。
　　兩臺(tái)IPC各配置了一套液晶顯示器、鼠標(biāo)和鍵盤(pán)，一套放置在主控室的操作臺(tái)上供煉鋼工操作用，另一套裝在電氣室的控制柜中用于系統(tǒng)調(diào)試和檢修。系統(tǒng)還配置了必要的電量變送器、信號(hào)調(diào)理模塊、直流電源，集中放置在電氣室的控制柜中。此外，控制柜中配置了一套現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)模擬裝置和電量顯示表，用于調(diào)試和設(shè)備檢修。
　　ILF包括以下主要功能：(1)數(shù)據(jù)I/O；(2)熱平衡計(jì)算和鋼水溫度預(yù)報(bào)；(3)能量輸入設(shè)定點(diǎn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化；(4)智能電極升降控制；(5)數(shù)據(jù)庫(kù)管理和統(tǒng)計(jì)過(guò)程分析；(6)MMI；(7)網(wǎng)絡(luò)通信。

　　2　熱平衡計(jì)算和鋼水溫度預(yù)報(bào)

　　主要功能是計(jì)算鋼水初始溫度、能量輸入、能量損耗和有用能量的平衡關(guān)系，以及預(yù)報(bào)整個(gè)冶煉過(guò)程中的鋼水溫度的變化。通常有機(jī)理分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算兩種方法。

　　機(jī)理分析方法主要是建立機(jī)理模型，按冶煉階段分別建立鋼包、吹氬攪拌、冷卻水、煙塵、電弧、加料、鋼水各單元的能量平衡關(guān)系，進(jìn)一步進(jìn)行綜合計(jì)算。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是物理意義清楚，計(jì)算結(jié)果對(duì)改進(jìn)操作制度和冶煉工藝有指導(dǎo)意義，但這種機(jī)理分析需要大量的前提假設(shè)，且需現(xiàn)場(chǎng)提供大量工藝數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)在實(shí)際生產(chǎn)時(shí)是得不到的，因而制約了機(jī)理模型的在線運(yùn)行。

　　統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法是基于統(tǒng)計(jì)分析方法，如線性回歸分析，通過(guò)大量數(shù)據(jù)找到預(yù)報(bào)量與各種過(guò)程變量之間的關(guān)系。其優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，且很容易在線實(shí)現(xiàn)；但由于這些模型只能反映線性關(guān)系，而鋼水溫度與電量、合金料、時(shí)間等因素間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，統(tǒng)計(jì)模型的精度通常不高。

　　本系統(tǒng)采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合的鋼水溫度動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型，如圖2、圖3所示。

　　首先利用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)得到鋼水溫度預(yù)報(bào)初值，ILF中的模型和控制問(wèn)題，可歸結(jié)為一個(gè)時(shí)間序列的模式識(shí)別問(wèn)題。從理論上的認(rèn)識(shí)，或是從計(jì)算效率、存儲(chǔ)空間等實(shí)用的考慮，解決時(shí)間序列模式識(shí)別問(wèn)題，利用具有記憶功能的回歸型(Recurrent)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)較好，例如Elman網(wǎng)或雪崩網(wǎng)。但是經(jīng)過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練比較困難，性能不夠穩(wěn)定，在目前的條件下尚難達(dá)到實(shí)際工程應(yīng)用所要求的可靠性。經(jīng)過(guò)大量的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，目前國(guó)外在工程上獲得實(shí)際應(yīng)用的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，絕大部分仍然是基于誤差反向傳播的多層前饋型網(wǎng)絡(luò)，即BP網(wǎng)，這種網(wǎng)絡(luò)容易掌握，而且已經(jīng)過(guò)大量實(shí)踐的檢驗(yàn)，可靠性是比較高的。BP網(wǎng)本來(lái)只適用于靜態(tài)模式識(shí)別，為了將其應(yīng)用于動(dòng)態(tài)的時(shí)間序列模式識(shí)別，可以采用延時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(TDNN)，即將時(shí)序信號(hào)輸入到延時(shí)寄存器，該移位寄存器實(shí)際形成一個(gè)FIFO的隊(duì)列，隊(duì)列的長(zhǎng)度確定了從時(shí)序信號(hào)中截取的一個(gè)移動(dòng)窗口的寬度，每收到一個(gè)新的信號(hào)，它就和保存在移位寄存器中的前N－1個(gè)采樣點(diǎn)信號(hào)一起構(gòu)成移動(dòng)窗口中的一個(gè)靜態(tài)模式，再應(yīng)用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)該靜態(tài)模式進(jìn)行識(shí)別。為了提高算法的運(yùn)算速度，我們采用了廣義Delta算法。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。通過(guò)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于計(jì)算鋼水溫度初值。

　　由于冶煉過(guò)程的復(fù)雜性，新舊包、鋼水烘烤程度、熱停時(shí)間等因素對(duì)鋼水溫度都有一定影響，根據(jù)機(jī)理分析和現(xiàn)場(chǎng)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，生成了IF－THEN形式的專家規(guī)則，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用時(shí)，根據(jù)每一爐的實(shí)際情況進(jìn)行前向推理，調(diào)用相應(yīng)的專家規(guī)則對(duì)溫度預(yù)報(bào)初值進(jìn)行修正，給出準(zhǔn)確的鋼水溫度預(yù)報(bào)值。

　　鋼水溫度計(jì)算從每爐第1次鋼水測(cè)溫開(kāi)始，每分鐘計(jì)算1次。本系統(tǒng)中采用的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合的鋼水溫度動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)方法同時(shí)克服機(jī)理分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算兩種方法的缺點(diǎn)，適應(yīng)能力強(qiáng)，預(yù)報(bào)精度高。

　　3　能量輸入設(shè)定點(diǎn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化

　　能量輸入設(shè)定點(diǎn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化功能是指選擇合理的決策變量(弧壓和弧流)，在滿足一定約束的條件下，使得輸入到鋼包爐內(nèi)的電弧功率滿足工藝要求。

　　以往功率設(shè)定點(diǎn)僅根據(jù)靜態(tài)的電氣圓圖，制訂出各種電壓檔下的功率曲線，由操作工根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)選取。這種靜態(tài)分析是假定電氣線路電阻、電抗不變和三相獨(dú)立，由于冶煉工藝過(guò)程的復(fù)雜性，隨機(jī)干擾因素多，三相電氣變量間耦合嚴(yán)重，實(shí)際上這種假設(shè)并不成立。近年來(lái)，國(guó)外利用人工智能技術(shù)進(jìn)行功率設(shè)定點(diǎn)的優(yōu)化，取得了一定進(jìn)展。一般說(shuō)來(lái)，有專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)兩種方案。專家系統(tǒng)方案采用基于經(jīng)驗(yàn)的方法，把從生產(chǎn)實(shí)踐總結(jié)出來(lái)的功率設(shè)定點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)，以專家系統(tǒng)的規(guī)則形式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，根據(jù)冶煉目標(biāo)、冶煉實(shí)績(jī)和檢測(cè)到的電氣變量等因素進(jìn)行邏輯推理，得到一個(gè)比較合理的功率設(shè)定點(diǎn)，但是，由于這些專家系統(tǒng)只是基于檢測(cè)或預(yù)測(cè)的電流、電壓值等外在因素，未能充分利用反映電氣系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律的電阻、電抗等電氣特性參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，也就得不到精確的優(yōu)化設(shè)定點(diǎn)。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方案利用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立功率和阻抗間的對(duì)應(yīng)函數(shù)關(guān)系，通過(guò)對(duì)阻抗求偏導(dǎo)以優(yōu)化出最大功率時(shí)的阻抗值，作為電極升降控制的設(shè)定點(diǎn)。這種算法的優(yōu)化目標(biāo)是尋求最大二次功率，比較適合作為初煉爐的電弧爐。對(duì)于LF，功率最大并不意味著功率最優(yōu)，還必須考慮生產(chǎn)節(jié)奏、鋼水溫度和冶煉工藝的要求，在滿足這些非線性、時(shí)變的約束條件下，尋求最優(yōu)功率設(shè)定點(diǎn)。

　　本系統(tǒng)考慮以下約束條件：

　　(1)視在功率小于變壓器許用容量；(2)工作電流不超過(guò)變壓器的許用電流；(3)電弧弧長(zhǎng)控制；(4)較高的用電效率和熱效率；(5)耐材指數(shù)適當(dāng)；(6)三相功率平衡；(7)冶煉工藝和生產(chǎn)節(jié)奏對(duì)溫升的要求。

　　ILF采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合的能量輸入設(shè)定點(diǎn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方案。首先，建立人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，動(dòng)態(tài)計(jì)算LF有關(guān)的電氣參數(shù)，如電阻、電抗等，然后，基于這些參數(shù)計(jì)算不同設(shè)定點(diǎn)下的工藝參數(shù)，如二次有功功率、弧功率、弧長(zhǎng)、弧壓和耐材指數(shù)。然后，調(diào)用專家系統(tǒng)規(guī)則，根據(jù)冶煉過(guò)程中各階段的不同特性，將冶煉功率曲線分解成化渣、成分調(diào)整升溫和出鋼前升溫3個(gè)階段，在不同階段，根據(jù)預(yù)報(bào)的鋼水溫度值、電氣特性曲線、冶煉工藝和生產(chǎn)節(jié)奏對(duì)溫升的要求進(jìn)行弧壓和弧流設(shè)定點(diǎn)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)電能輸入的優(yōu)化。算法流程圖如圖4所示。

　　4　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)電極升降控制

　　電極升降控制的目的是通過(guò)液壓站比例閥或伺服閥調(diào)節(jié)電極末端距鋼包爐內(nèi)鋼水液面的距離來(lái)保證冶煉過(guò)程中電量的狀態(tài)變量跟蹤優(yōu)化后的輸入功率設(shè)定點(diǎn)。傳統(tǒng)電極升降控制都是以阻抗控制為基礎(chǔ)的PID控制，即根據(jù)電流和電壓反饋信息控制電極升降，保持電壓和電流之間的比例滿足預(yù)先設(shè)定的阻抗值。近年來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展，給電極升降控制技術(shù)的發(fā)展提供了新的動(dòng)力。美國(guó)神經(jīng)應(yīng)用公司推出了IAF，SMI公司推出了SmartArc。基于人工智能技術(shù)的控制系統(tǒng)與PID控制系統(tǒng)相比，具有顯著的優(yōu)越性。需要指出的是，上述智能電極升降控制器，都是以初煉電爐為背景開(kāi)發(fā)的，對(duì)于LF不能完全照搬。由于鋼包爐底吹氬會(huì)引起鋼水渣液面的波動(dòng)，LF的電極升降控制還要考慮由于這種波動(dòng)而產(chǎn)生的強(qiáng)擾動(dòng)等問(wèn)題，特別是精煉化渣期。

　　本系統(tǒng)采用基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的復(fù)合電極升降控制方案。首先利用爐子仿真模型進(jìn)行三相電極弧流的預(yù)報(bào)，然后基于設(shè)定點(diǎn)和預(yù)報(bào)值的差調(diào)整控制器的輸出，經(jīng)信號(hào)放大板送到液壓閥上進(jìn)行三相電極的升降控制。算法流程圖如圖5所示。與傳統(tǒng)PID相比較，基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的復(fù)合電極升降控制的優(yōu)點(diǎn)如表1所示。

　　5　現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果

　　該系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)結(jié)束后，在江蘇沙鋼永新70tLF上進(jìn)行了工業(yè)試驗(yàn)，于1998年12月投入現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行，經(jīng)過(guò)3個(gè)月的運(yùn)行考核表明：噸鋼電耗降低10kWh，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。ILF與原PLC控制系統(tǒng)相比，具有下列優(yōu)點(diǎn)：

　　(1)采用國(guó)際流行的工控機(jī)設(shè)備、基于NT的服務(wù)器/客戶機(jī)體系結(jié)構(gòu)、抗電磁干擾能力強(qiáng)的液晶顯示器，裝備水平達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，保證了系統(tǒng)運(yùn)行安全可靠。

　　(2)采用高速數(shù)據(jù)采集模板，采集電量的瞬時(shí)值，進(jìn)行有效值、有功功率、無(wú)功功率、功率因數(shù)、耗電量的計(jì)算，符合電量波形非正弦畸變的特點(diǎn)，提高了數(shù)據(jù)采集精度。

　　(3)采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊控制有機(jī)結(jié)合的電極升降控制算法，提高了設(shè)定點(diǎn)的跟蹤精度，降低了三相功率的不平衡度，減少了液壓閥的動(dòng)作頻率。

　　(4)采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合的鋼水溫度動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型，適應(yīng)能力強(qiáng)，預(yù)報(bào)精度高，溫度預(yù)報(bào)平均誤差5℃，深受現(xiàn)場(chǎng)操作人員的歡迎。

　　(5)采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了電氣參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型，并基于預(yù)報(bào)結(jié)果計(jì)算出弧功率、弧長(zhǎng)、弧壓、耐材指數(shù)等工藝參數(shù)與弧流的關(guān)系，為操作人員提供了操作指導(dǎo)。

　　(6)采用專家系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行能量輸入設(shè)定點(diǎn)的優(yōu)化，反映了冶煉生產(chǎn)節(jié)奏和冶煉工藝的要求，提高了入爐電能的熱效率，有助于節(jié)能降耗。

　　(7)提供了簡(jiǎn)潔、友善的人機(jī)界面，符合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際，易于為操作人員掌握。

　　(8)自動(dòng)存儲(chǔ)的冶煉數(shù)據(jù)為工藝分析和優(yōu)化操作制度提供了真實(shí)可靠的定量依據(jù)。

　　6　結(jié)束語(yǔ)

　　智能鋼包精煉爐控制系統(tǒng)(ILF)的開(kāi)發(fā)成功，克服了傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的缺點(diǎn)，為我國(guó)用電子技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)開(kāi)辟了一條新的途徑。ILF投資少、見(jiàn)效快，少至半年多至一年即可收回投資成本，為現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)改造或新上項(xiàng)目首選的控制系統(tǒng)。