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智能鋼包精煉爐控制系統
  • 企業:控制網     行業:電梯    
  • 點擊數:1350     發布時間:2006-01-11 15:20:35
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介紹一種鋼包精煉爐智能控制系統。給出此系統的主要功能和系統結構,重點介紹基于復合人工智能技術的熱平衡計算和鋼水溫度預報、能量輸入動態優化和智能電極升降控制,最后給出現場應用結果。



  近年來,電爐/轉爐-二次精煉-連鑄短流程作為一種潮流,在煉鋼廠占據越來越重要的地位。鋼包精煉爐(LF)由于具有投資少、功能強的特點,取得了長足進展,對LF的自動控制技術既提供了機遇,又提出了挑戰。

  國內LF自動化技術起點低,功能弱,一般只是用PLC進行邏輯連鎖控制和PID回路控制,用工業計算機(IPC)監視設備運行,技術經濟指標低,遠遠不能滿足市場的需求。電弧功率、電弧長度、耐材指數等重要工藝變量無從直接檢測,實際鋼水溫度的消耗式測量、鋼水成分的取樣分析等因素制約了過程優化技術的運用,只能依靠操作工的個人經驗進行變壓器電壓檔、二次電流等的設定,多變量非線性時變的控制對象使得傳統PID電極升降調節器的控制效果大打折扣。

  為了提高我國LF自動化的技術水平,取得節能降耗、提高生產率的效果,我們進行了智能LF控制系統(ILF)的開發,其原理如圖1所示。此系統基于復合人工智能技術,進行熱平衡計算和鋼水溫度預報、能量輸入動態優化和智能電極升降控制,克服了上述傳統LF控制系統中存在的缺點,取得了滿意的應用結果。

  1 ILF的結構和功能

  ILF采用IPC硬件結構,主要由兩臺IPC(調節器IPC1和服務器IPC2)構成。兩臺IPC通過以太網連接。IPC1內插有模擬量輸入輸出模板和數字量輸入輸出模板,用于信號的輸入輸出。
  兩臺IPC各配置了一套液晶顯示器、鼠標和鍵盤,一套放置在主控室的操作臺上供煉鋼工操作用,另一套裝在電氣室的控制柜中用于系統調試和檢修。系統還配置了必要的電量變送器、信號調理模塊、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場信號模擬裝置和電量顯示表,用于調試和設備檢修。
  ILF包括以下主要功能:(1)數據I/O;(2)熱平衡計算和鋼水溫度預報;(3)能量輸入設定點動態優化;(4)智能電極升降控制;(5)數據庫管理和統計過程分析;(6)MMI;(7)網絡通信。

  2 熱平衡計算和鋼水溫度預報

  主要功能是計算鋼水初始溫度、能量輸入、能量損耗和有用能量的平衡關系,以及預報整個冶煉過程中的鋼水溫度的變化。通常有機理分析和統計計算兩種方法。

  機理分析方法主要是建立機理模型,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系,進一步進行綜合計算。這種方法的優點是物理意義清楚,計算結果對改進操作制度和冶煉工藝有指導意義,但這種機理分析需要大量的前提假設,且需現場提供大量工藝數據,而這些數據在實際生產時是得不到的,因而制約了機理模型的在線運行。

  統計計算方法是基于統計分析方法,如線性回歸分析,通過大量數據找到預報量與各種過程變量之間的關系。其優點是算法簡單,且很容易在線實現;但由于這些模型只能反映線性關系,而鋼水溫度與電量、合金料、時間等因素間的關系錯綜復雜,統計模型的精度通常不高。

  本系統采用人工神經元網絡和專家系統有機結合的鋼水溫度動態預報模型,如圖2、圖3所示。

  首先利用人工神經元網絡得到鋼水溫度預報初值,ILF中的模型和控制問題,可歸結為一個時間序列的模式識別問題。從理論上的認識,或是從計算效率、存儲空間等實用的考慮,解決時間序列模式識別問題,利用具有記憶功能的回歸型(Recurrent)神經元網絡較好,例如Elman網或雪崩網。但是經過試驗發現這類神經元網絡訓練比較困難,性能不夠穩定,在目前的條件下尚難達到實際工程應用所要求的可靠性。經過大量的調查研究發現,目前國外在工程上獲得實際應用的人工神經元網絡,絕大部分仍然是基于誤差反向傳播的多層前饋型網絡,即BP網,這種網絡容易掌握,而且已經過大量實踐的檢驗,可靠性是比較高的。BP網本來只適用于靜態模式識別,為了將其應用于動態的時間序列模式識別,可以采用延時網絡技術(TDNN),即將時序信號輸入到延時寄存器,該移位寄存器實際形成一個FIFO的隊列,隊列的長度確定了從時序信號中截取的一個移動窗口的寬度,每收到一個新的信號,它就和保存在移位寄存器中的前N-1個采樣點信號一起構成移動窗口中的一個靜態模式,再應用人工神經元網絡對該靜態模式進行識別。為了提高算法的運算速度,我們采用了廣義Delta算法。網絡拓撲結構如圖2所示。通過采集到的數據進行網絡訓練,訓練好的網絡用于計算鋼水溫度初值。

  由于冶煉過程的復雜性,新舊包、鋼水烘烤程度、熱停時間等因素對鋼水溫度都有一定影響,根據機理分析和現場總結經驗,生成了IF-THEN形式的專家規則,現場應用時,根據每一爐的實際情況進行前向推理,調用相應的專家規則對溫度預報初值進行修正,給出準確的鋼水溫度預報值。

  鋼水溫度計算從每爐第1次鋼水測溫開始,每分鐘計算1次。本系統中采用的人工神經元網絡和專家系統有機結合的鋼水溫度動態預報方法同時克服機理分析和統計計算兩種方法的缺點,適應能力強,預報精度高。

  3 能量輸入設定點動態優化

  能量輸入設定點動態優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的電弧功率滿足工藝要求。

  以往功率設定點僅根據靜態的電氣圓圖,制訂出各種電壓檔下的功率曲線,由操作工根據自己的經驗選取。這種靜態分析是假定電氣線路電阻、電抗不變和三相獨立,由于冶煉工藝過程的復雜性,隨機干擾因素多,三相電氣變量間耦合嚴重,實際上這種假設并不成立。近年來,國外利用人工智能技術進行功率設定點的優化,取得了一定進展。一般說來,有專家系統和人工神經元網絡兩種方案。專家系統方案采用基于經驗的方法,把從生產實踐總結出來的功率設定點的經驗,以專家系統的規則形式存儲在計算機中,根據冶煉目標、冶煉實績和檢測到的電氣變量等因素進行邏輯推理,得到一個比較合理的功率設定點,但是,由于這些專家系統只是基于檢測或預測的電流、電壓值等外在因素,未能充分利用反映電氣系統內在規律的電阻、電抗等電氣特性參數的動態變化,也就得不到精確的優化設定點。人工神經元網絡方案利用人工神經元網絡建立功率和阻抗間的對應函數關系,通過對阻抗求偏導以優化出最大功率時的阻抗值,作為電極升降控制的設定點。這種算法的優化目標是尋求最大二次功率,比較適合作為初煉爐的電弧爐。對于LF,功率最大并不意味著功率最優,還必須考慮生產節奏、鋼水溫度和冶煉工藝的要求,在滿足這些非線性、時變的約束條件下,尋求最優功率設定點。

  本系統考慮以下約束條件:

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

  ILF采用人工神經元網絡和專家系統有機結合的能量輸入設定點動態優化方案。首先,建立人工神經元網絡模型,動態計算LF有關的電氣參數,如電阻、電抗等,然后,基于這些參數計算不同設定點下的工藝參數,如二次有功功率、弧功率、弧長、弧壓和耐材指數。然后,調用專家系統規則,根據冶煉過程中各階段的不同特性,將冶煉功率曲線分解成化渣、成分調整升溫和出鋼前升溫3個階段,在不同階段,根據預報的鋼水溫度值、電氣特性曲線、冶煉工藝和生產節奏對溫升的要求進行弧壓和弧流設定點的調整,實現電能輸入的優化。算法流程圖如圖4所示。

  4 神經元網絡電極升降控制

  電極升降控制的目的是通過液壓站比例閥或伺服閥調節電極末端距鋼包爐內鋼水液面的距離來保證冶煉過程中電量的狀態變量跟蹤優化后的輸入功率設定點。傳統電極升降控制都是以阻抗控制為基礎的PID控制,即根據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先設定的阻抗值。近年來,人工智能技術的發展,給電極升降控制技術的發展提供了新的動力。美國神經應用公司推出了IAF,SMI公司推出了SmartArc。基于人工智能技術的控制系統與PID控制系統相比,具有顯著的優越性。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發的,對于LF不能完全照搬。由于鋼包爐底吹氬會引起鋼水渣液面的波動,LF的電極升降控制還要考慮由于這種波動而產生的強擾動等問題,特別是精煉化渣期。

  本系統采用基于人工神經元網絡和模糊控制的復合電極升降控制方案。首先利用爐子仿真模型進行三相電極弧流的預報,然后基于設定點和預報值的差調整控制器的輸出,經信號放大板送到液壓閥上進行三相電極的升降控制。算法流程圖如圖5所示。與傳統PID相比較,基于人工神經元網絡和模糊控制的復合電極升降控制的優點如表1所示。

 


  5 現場應用結果

  該系統在實驗室開發結束后,在江蘇沙鋼永新70tLF上進行了工業試驗,于1998年12月投入現場運行,經過3個月的運行考核表明:噸鋼電耗降低10kWh,取得了顯著的經濟效益。ILF與原PLC控制系統相比,具有下列優點:

  (1)采用國際流行的工控機設備、基于NT的服務器/客戶機體系結構、抗電磁干擾能力強的液晶顯示器,裝備水平達到國際先進水平,保證了系統運行安全可靠。

  (2)采用高速數據采集模板,采集電量的瞬時值,進行有效值、有功功率、無功功率、功率因數、耗電量的計算,符合電量波形非正弦畸變的特點,提高了數據采集精度。

  (3)采用人工神經元網絡和模糊控制有機結合的電極升降控制算法,提高了設定點的跟蹤精度,降低了三相功率的不平衡度,減少了液壓閥的動作頻率。

  (4)采用人工神經元網絡和專家系統有機結合的鋼水溫度動態預報模型,適應能力強,預報精度高,溫度預報平均誤差5℃,深受現場操作人員的歡迎。

  (5)采用人工神經元網絡技術建立了電氣參數動態預報模型,并基于預報結果計算出弧功率、弧長、弧壓、耐材指數等工藝參數與弧流的關系,為操作人員提供了操作指導。

  (6)采用專家系統技術進行能量輸入設定點的優化,反映了冶煉生產節奏和冶煉工藝的要求,提高了入爐電能的熱效率,有助于節能降耗。

  (7)提供了簡潔、友善的人機界面,符合現場實際,易于為操作人員掌握。

  (8)自動存儲的冶煉數據為工藝分析和優化操作制度提供了真實可靠的定量依據。

  6 結束語

  智能鋼包精煉爐控制系統(ILF)的開發成功,克服了傳統控制系統的缺點,為我國用電子技術改造傳統產業開辟了一條新的途徑。ILF投資少、見效快,少至半年多至一年即可收回投資成本,為現場技術改造或新上項目首選的控制系統。

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