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1、一、前言在烧结生产过程系统中,存在复杂的物理化学变化,既有燃料的燃烧,热量的传质传导,碳酸钙等新相的生成及再结晶长大,各种杆榄石(铁杆榄石,钙铁杆榄石等)的生成,既有固相反应,又有液相反应,形成烧结过程工艺参数多变量,影响烧结矿的产质量因素多因子全方位,各参数和变量间关联也密切复杂,存在着非线性,时超越时滞后,分布参数特性及种类繁多的干扰,加上参数测量的不精确性及系统动力学的不稳定性,造成基于传统定量方法的数学模型的应用受到了一定的限制。总之一句话,由于烧结过程的复杂难以用数学模型方法实现优化控制的目的。借助智能控制(人工智能)系统实现对烧结过程的优化控制,已是现代烧结过程电脑控制技术的发展方
2、向。,智能控制方法可分为规划控制,模糊控制,人工智能与数学模型相结合的智能控制、人机智能结合系统等九大类,在烧结过程中,人工智能系统主要有模糊控制和专家系统两大类,而最主要是专家系统1。早在八十年代初期,2日本已将人工智能技术用于烧结生产领域,1980年,日本川崎千叶厂就开发了烧结操作指导系统(OGS),经过近十几年的发展,OGS烧结操作指导系统已发展成由一个主系统(能识别与透气性,设备保护,产质量有关的条件)和四个子系统组成的专家系统,其四个子系统分别为操作自动调节系统,烧结能量控制系统,给料闸门控制系统和化学成分控制系统。1990年川崎水岛厂也开发了诊断型专家系统,可进行燃结终点控制,设备
3、保护和产质量控制,该系统共有500条规则,1100步FORTRAN程序,应用效果良好。目前日本烧结厂大多数都开发了适合于本厂烧结控制的人工智能系统。,1990年澳大利亚的纽卡斯尔和肯布拉港烧结厂也应用专家系统开发工具,建立了专家系统并付诸应用。在我国烧结生产采用计算机控制开始于1982年,首钢烧结厂首先采用美国贝利公司的N-90网络系统,建立了原料、配料、烧结、除尘及筛分系统、报表及生产管理五个控制沾,投入使用后稳定可靠3,此后,1985年9月和1991年7月相继投产的宝钢一烧和二烧工程,分别采用了日本横河YODIC-1000小型过程控制计算机和日本三菱MELCOM-350/50-A2200型
4、计算机,前者与仪表组成SPC控制系统,后者仪表和电气采用三菱公司的MACTUB-620分散控制系统,组成一个多级计算机系统,不仅对烧结生产过程能进行管理与控制,还能外围进行数据通讯,制表和CR-显示,并且还能作最优控制和适应控制计算,以及对烧结模型的开发。八十年代末即1988-1989年,我国太钢、武钢和鞍钢新建的大型烧结机(180-393m2)也先后采用了美国贝利公司的N-90网络系统对烧结过程实现控制和监控,,重钢1988年新建的105m2烧结机则采用了德国的两门子公司T-M系统对配料和烧结进行控制和监控。以上情况说明计算机在我国烧结生产中有了应用,但与世界先进水平比,差距还很大,我国还仅
5、停留在单个环节的控制,整个生产工艺过程还没有形成控制过程。在我国采用人工智能控制烧结过程的研究,1992年才起步,中南工大和北科大开始这方面的研究工作,“八五”期间,中南工大与鞍钢合作,较成功地将专家系统应用于烧结生产控制。二、烧结生产过程控制专家系统的组成中南工业大学与鞍钢联合开发的IEGS专家系统在结构上主要包括智能接口、知识库管理系统和过程控制指导系统三部分。其中智能接口包括智能网络接口和智能人机接口两部分。专家系统的核心是知识库和推理机两个部分,下面对该两部分作概括和必要介绍:,1、知识库 烧结过程控制的知识包括生产数据、事实、数学模型、启发性知识和元知识(元知识主要确定各 任务的求解
6、顺序),专家系统知识库的各组成分述如下:1.1数据库 它存信者实时生产数据和其他数据,生产数据是烧结过程控制的出发点,有的推量过程需要多个时刻的生产数据,如碱度(R)、烧结终点(BTP)等,有的只需要现在时刻的生产数据,台分压(),料层原质(H)等,均采用谓词逻辑统一表达,例如:2小时等的碱质 动值为0.06,表示为data-befove(R、I、0.06);又如:料层原质为550mm表示为 data(H,550)。实时生产数据采集后直接存储在内部动态数据库-里板中,慢时变和定常数据存储在外部数据库中,因此建主动态数据库和静态数据库便于调用。,1.2事实库 它存储反映生产状况的动态实和工艺特点
7、,生产要求(初始状态,中间结果和目标结果)以及为系统推理服务静态事实,也采用谓词逻辑表达。例如:石灰混量大表示为fact(石灰石混量大),又如增加中和料流量,调用第2个数学换型来计算,调整系数为0.75,表示为:measure(增加中和料流量2,0.75)。随时变化的动态事实存储在黑板中,以便于推理。静态事实则存储在独立于程序的事实库中,也可根据需要调用,专家系统专门在内存中单独开辟了一段缓冲区存放程序运行中产生的事实,并划分为两种形式:(1)控制型:用于激活规则,它由接口文件读入,或在程序初始化时设定,或在运行时由某一规则产生。(2)临时型:它在程序进行中产生,用于在规则之间传达过程数据。1
8、.3模型序它存储本系统中的各种数学模型,数学模型和元知识均采用过程表出,在启发式知识规则中,存储了模型的代码,,在问题求解过程中,启动相应的数学模型进行计算,随时辨认的时变模型,存储在动态模型库中,定常模型则存储在静态模型库中。1.4规则库它存储启发性知识,是专家系统的专业知识和经验,主要用于判断生产情况、分析原因和确定控制指导。每条规则都是一个精练的知识模块,可对其进行修改或替换而不影响其它规则。规则库中的知识是由产生式规则、谓词逻辑和过程三者综合表示的。例如:若负压太高,烧结终点预报太滞后和垂直烧结速度较低,而且台车速度2.6m/min,那么判断为:“透气性差,机速快。”这个知识表示为:R
9、ule(3.13fact(“负压太高”),fact(烧结终点预报太滞后),fact(“垂直烧结速度较低”),fact(“台车速度2.6m/min)”),fact(“透气性差,机速快”)。用这种方法表示知识,具有简捷性、模块性、描述性和过程性等特点,既灵活地适应实际情况的变化,又能达到解决复杂问题的目的,目前,规则库的容量已接近1000条规则。,2、推理机 专家系统的推理机是多级目标推理机,总目标推理机负责各级目标之间的推理,级目标推理机负责各级目标的自身推理,它们之间通过黑板进行信息交换。推理机的作用是负责将事实与知识库规则中的条件内容通过搜索进行模式匹配,若匹配成功,则根据规则的动作部分的表
10、达去工作。当系统从已有的知识出发无法作出推理或作出推理有限时,系统进入随时动态学习过程。专家系统是在实时生产数据的基础上,经过状态判断、原因分析和控制指导等过程来实现。专家系统的总目标推理采用过程化推理,而每个级目标推理所需的前提条件是已知且充分,所以各级目标推理采用同一正向推理机。为了提高系统的搜索效率,研究和应用了有限广度优先搜索策略。烧结过程控制专家系统的推理机结构如图。,推理机3、智能烧结过程状态控制(IPC)烧结过程的状态控制,主要是控制热状态(也称温度状态)和透气性状态,由于它们与工艺参数之间的关系很难用数学模型来描述,因此需要依靠烧结领域专家的经验知识去实现对烧结过程的状态控制。
11、它包括烧结终点(BTP)预测和热状态控制,混合料透气性状态判断和控制,以碱度(R)为中心的化学成分控制。,元知识,确定各小任务的求解顺序,黑板(内部动态数据库),状态判断原因分析控制指导,正向推理机,过程化推理机,知识库,数据库事实库模型库规则库,三、以碱度为中心的化学成分控制专家系统 八十年代初,日本住友金属公司开发的根据物料平衡原理建立的烧结矿化学成分预报模型,存有运算工作量大和成分控制的准确性不够不足。自适应预报方法是根据大量随时间变化的生产数据,用系统知识方法建立的模型,并利用这些数据通过不断修正模型的参数来适应系统随时间的变化,它既避免了机理建模的复杂性,又能反映系统的动态特性。专家
12、系统是一个基于知识的智能推理系统,它具有在烧结领域专家级水平工作的知识,经验和能力,通过推理作出智能决策,因此这样建立起来的专家系统,可以解决用数学模型难以解决的问题。将自适应预报模型与专家系统相结合的烧结矿化学成分控制专家系统,既简明又准确,具有广泛的推广应用价值。1、专家系统控制方案 烧结矿化学成分的控制具有如下特点:,(1)化学成分(FeO、S除外)的稳定性主要受原料参数的影响,与状态参数关系甚微。(2)从配矿到成品矿的化学成分化验出结果,需要长达几个小时,存在着相当长的时间滞后。(3)工艺过程具有动态复杂性和时变特性。(4)化学成分之间有很大的相关性,某一成分发生变化会引起其它成分的改
13、变,形成某一成分不能满足要求,不一定是由于该成分本身变化引起的,往往是从其它方面去找原因,这就构成了控制烧结矿化学成分的复杂性。特点(1)说明可通过物料平衡建立它们之间的数学模型;特点(2)和(3)说明所建数学模型应具有修正滞后性和动态变化特性,应采用现代控制理论,建立自适应预报模型,对烧结矿的化学成分提前预报;特点(4)说明烧结矿的化学成分难以用数学模型的方法解决,需要依靠专家的经验知识,因此需采用数学模型与知识模型相结合的控制方法,建立基于自适应预报化学成分的专家系统,实现对烧结矿化学成分的控制。,2、以碱度为中心的控制方针2.1控制方针的提出:碱度(R)是烧结矿化学成分的基础,也是影响烧
14、结矿产质量的基本因素。对任何企业的烧结矿而言,只要碱度不同,烧结矿的化学成分均会发生变化,因此控制烧结矿的化学成分应围绕碱度这个中心。同时高炉的炉料结构和高炉冶炼炉渣的特性也是基于碱度这个基本因素的,烧结矿碱度产生波动,就必然会影响炉料组成和炉料质量直至波及冶炼效果。建立的碱度为中心的方针,是指烧结矿的化学成分控制以碱度为主,优先满足碱度的指标要求,当碱度满足要求,其它成分未满足要求时,可暂不作调整,若其它成分满足要求,碱度未满足要求时,必须要进行调整。2.2控制方针的实施:烧结矿碱度的波动主要由以上两方面原因引起的:(1)由CaO含量的波动引起,无论一次配料还是两次配料CaO含量的波动都是由
15、于熔剂的下料量波动引起的。,(2)由SiO2含量波动引起,对于一次配料的系统主要由于精矿和富矿的流量波动所引起;对于两次配料的系统,一种情况是由于一次配料的抓料、配料不准及混匀效果差等原因引起的,另一种情况是由于二次配料的混匀料下料量波动所引起的。但无论哪种情况的波动都会引起TFe含量的波动。精矿和富矿流量的波动及混匀料流量的波动都会引起FeO和MgO含量的波动,FeO还受燃料配加量的影响,MgO含量受菱镁石(白云石)流量的影响。以两次配料系统为例,烧结矿化学成分的影响因素及相互关系如下图所示:,烧结矿化学成分的影响因素及相互关系,碱度按以下原则控制:当碱度波动是由一次配料波动所引起时,通过调
16、整二次配料的石灰石配比实现对碱度的控制;当碱度波动是由二次配料的混匀料量或石灰石流量波动引起时,相应地调整混匀料配比或石灰配比,实现碱度的稳定控制。实现以碱度为中心的控制方针,采取以碱度的状态及其变化趋势(由过去值、现在值和将来值决定)为调整依据,以“保证合格品,力争一级品”为调整原则的控制方法。具体做法:(1)预报碱度是一级品时,不作任何调整;(2)预报碱度为合格品时,根据碱度的过去值、现在值和将来值的变化趋势,决定调整与否和调整幅度;(3)预报碱度为出格品时,不论变化趋势是否一致,必须进行调整。调整的幅度根据碱度过去值,现在值和将来值所表现的变化趋势来决定。,过程化推理,3、烧结矿化学成分
17、控制专家系统 专家系统根据成分预报系统的预报信息,以及现在实测值和过去值,根据专家的经验知识进行状态判断、原因分析和控制指导。专家系统的知识库采用了产生式规则、谓词逻辑和过程表示相结合的知识表示模式,以及多库结构与多层次结构相结合的组织形式;推理机采用过程化推理、正向推理和黑板相结合的混合推理控制策略以及有限广度优先搜索策略,其结构如下图所示。,成 分 预 报 系 统,黑 板,元知识,状态判断,原因分析,控制指导,正向推理,知识库,烧结矿化学成分控制专家系统的结构,四、以透气性为中心的烧结过程控制专家系统长期以来,烧结生产在很大程度上是由操作工艺经验控制的,但由于操作者经验和知识的差导、判断能
18、力的高低,责任感的强弱以及心理和环境众多因素的影响,人工操作不可避免地会导致操作状态的波动,对烧结的产质量造成不利影响,尤其烧结设备大型化后,这种影响就更为严重,因此,研究和开发烧结生产过程状态控制专家系统,对于实现烧结过程的自动化和规范化,达到烧结过程的最优化,是极为重要和必要的。1、烧结状态控制专家系统方案烧结过程的状态主要包括热状态(也称温度状态)和透气性状态,其具有如下特点:(1)烧结过程热状态和透气性状态密切相关,且它们都是影响烧结矿产、质量指标的主要因素。,(2)影响烧结过程状态的因素多且相互制约,原料条件、操作参数和设备参数等工艺参数都影响烧结过程状态。特点:(1)决定了烧结过程
19、状态控制必须采取热状态和透气性状态综合控制;(2)说明烧结过程状态控制难以用数学模型描述,需要依靠烧结领域专家的经验知识实现对烧过程的状态控制。综上分析,烧结过程状态控制应以知识模型为主,建立热状态和透气性状态相结合的烧结过程状态控制专家系统。2、透气性为中心控制方针2.1控制方针的提出:烧结料层的温度变化是料层物理化学变化的基础,因此热状态是影响烧结过程的重要因素。描述和表达热状态最常用的参数是烧结终点。透气性是烧结过程气体通过料层的难易程度。气体在烧结料层内的运动状况及变化规律,决定着烧结过程的传热、传质和物理化学反应,因此料层透气性是烧结过程顺利的决定因素,它直接影响烧结的产质量。,透气
20、性好坏影响着烧结终点的稳定:透气性过好,烧结终点超前;透气性差,烧结终点滞后。因此,只有改善和稳定料层透气性,才能稳定烧结终点,进行稳定烧结过程,实现烧结过程优化(产量、质量和能耗),所以烧结过程状态控制应以透气性为中心。以透气性为中心的控制方针就是烧结过程控制以透气性为主,即透气性好时稳定控制烧结终点;当透气性差时,首先改善透气性,同时考虑稳定烧结终点。2.2控制方针的实施 根据烧结生产经验,当垂直烧结速度(VI)较高,烧结终点(BTP)预报值超前和主管负压(P)较低时,透气性好;当VI较低,BTP预报值滞后和P较高时,透气性差。基于这些,建立通过VI,BTP和P综合判断透气性的规则库。,当
21、透气性好时,主要通过调整台车速度和料层厚度来稳定烧结终点;当透气性差时,一方面通过控制混合料水分(改变制粒状态)、混合料温度和焦粉配比(改变热状态)改善料层透气性,同时要调整台车速度和料层厚度稳定烧结终点。3、烧结过程状态控制专家系统3.1知识表述和知识库组织烧结过程状态控制的知识包括生产数据、事实、数学模型,启发性知识和元知识等五类知识,这些知识的多样性和复杂性以及不同类型知识表示方法的差异决定知识库不能采用单一的库结构,而是一种多库结构,即由数据库、事实库、模型库和规则库组成的四库结构。这种多库结构减少了搜索空间,提高了求解效率和系统运行的可靠性。3.2推理机设计 复杂工业过程控制的实现往
22、往是多级综合目标的实现,上级目标是下级目标推理的条件,目标级数越大,越接近最终目标。其推理过程不仅是各级目标本身的推理,而且各级目标之间也存在着推理,也即横向和纵向上都存在推理。,推理机的工作原理是:总目标推理机负责各级目标之间的推理,级目标推理机负责各级目标自身的推理,它们之间通过黑板进行信息交换。系统启动推理机后,总目标推理机调用相应知识库中的知识和黑板的信息进行推理;推理过程中遇到第一级目标时,启动相应的第一级目标推理机;级目标推理机根据相应知识库中的知识和黑板的有关信息进行推理,并将推理结果存储在黑板中;然后总目标推理机继续推理,直到推出最终目标为止。,图示知识库结构,图示多级目标推理机模型,烧结过程状态控制专家系统是在实时生产数据的基础上,经过状态判断,原因分析和控制指导等过程实现的。系统首先根据采集的实时生产数据,判断各参数的状态,然后分析各参数的状态,找出原因;最后根据状态和原因给出控制指导。因此,烧结过程状态控制专家系统的推理是一个多级目标推理过程。专家系统采用过程化推理、正向推理和黑板相结合的混合推理控制策略。3.3专家系统功能烧结过程状态控制专家系统根据烧结过程的工艺参数(主管负压,19.26.27.28号风箱温度、料层厚度台车速度,混合料温度等)的实测值,预报烧结终点,判断透气性状态,正确地给出定性和定量的控制指导。2005.6.,