（计算机应用技术专业论文）炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计.pdf

中文摘要 在全球信息技术和生产制造集成化的推动下，钢铁企业开始实施先进的生产与 经营管理模式，工业自动化和管理信息化系统在钢铁企业开始得到了大规模的应用。 同时钢铁企业面临的市场竞争环境发生了很大的变化，客户对钢材的品种、规格( 如 板坯宽度、厚度等) 的要求越来越多样化；客户需求呈多品种、小批量特点；另外， 客户对产品的质量要求越来越高，合同交货期越来越短，产品品种规格的生命周期 也进一步缩短，预计生产型与接收订货生产型相结合的生产方式使产品有积压的风 险。目前国内的大部分钢厂出钢计划的安排全部由人工来完成，效率低、调度人员 工作强度大、出钢计划不合理、不利于炼钢生产管理水平的提高。因此，为了降低 计划作业的编制时间和实际生产过程中的非作业等待时间，降低能源与材料消耗， 采用高质量的信息管理系统和生产决策支持系统显得尤为重要。 本文研究重点为炼钢连铸热轧调度模型及数据库的设计，研究内容如下： 1 分析了钢铁生产企业信息化现状及其特点，在此基础上给出了信息化解决方 案。从问题定义、系统生产流程、现有主要研究方法等方面对炼钢连铸热轧的调度 进行了概要性阐述。 2 炼钢连铸热轧生产调度系统主要包括炼钢、连铸和热轧三个紧密衔接的工艺 环节，因工艺路径灵活、约束条件多以及涉及大量环境不确定因素，论文对钢铁生 产过程中存在的主要生产调度问题，包括订单任务分配、组炉、组浇、热轧、协调 各级生产调度计划、动态重调度等作了比较详细的概述；另外，对上述生产调度问 题进行进一步深化，找出炼钢、连铸、热轧各生产环节中的主要批量计划任务( 组炉、 组浇、轧制) 进行详细讨论，结合其工艺约束条件，对现有数学模型进行改进，并给 出了用现有算法对模型进行求解的思路。 3 数据库是炼钢连铸生产调度系统的一个重要组成部分，通过分析该系统生产 调度问题的数据流框架，给出了所有数据表的信息设计，并用e r d 描述数据模型、 定义数据需求，直观的实现整个生产调度系统的数据库功能模块以及数据表算法操 作步骤。 关键词：调度；炉次计划；浇次计划；轧制计划；批量计划 t h em o d e la n dd a t a b a s ed e s i g no n s t e e l m a k i n g c o n t i n u o u sc a s t i n g - h o tr o l l i n gp r o d u c t i o ns c h e d u l i n g g r a d u a t en a m e ：h a nl i n g f a n g m a j o r ：c o m p u t e ra p p l i e dt e c h n o l o g y d i r e c t e db y ：g a oh u i m i n a b s t r a c t u n d e rt h ep r o m o t i o no fg l o b a li n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n di n t e g r a t e d p r o d u c t i o n m a n u f a c t u r i n g ，t h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s es t a r t e dt oi m p l e m e n t t h ea d v a n c e dp r o d u c t i o n ，m a n a g e m e n ta n do p e r a t i o np a t t e r n ，t h ei n d u s t r i a l a u t o m a t i o na n dt h em a n a g e m e n ti n f o r m a t i o n i z a t i o ns y s t e mi sa p p l i e di nt h e i r o na n ds t e e le n t e r p r i s ee x t e n s i v e l y s i m u l t a n e o u s l y , t h em a r k e tc o m p e t i t i o n e n v i r o n m e n tt h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s ef a c e dc h a n g e sg r e a t l y , r e q u e s to f c u s t o m e r sa b o u tt h es t e e lv a r i e t y , t h es p e c i f i c a t i o n ( e g t h e s l a bw i d t h ， t h i c k n e s s ，e t c ) i s m o f ed i v e r s e ；t h ec u s t o m e rd e m a n da s s u m e st h e c h a r a c t e r i s t i co fm u l t i v a r i e t i e s ，s m a l l - l o t m o r e o v e r , t h e c u s t o m e r s r e q u i r e m e n tt ot h ep r o d u c tq u a l i t yi sg e t t i n gh i g h e ra n dh i g h e r , t h ec o n t r a c t d a t eo fd e l i v e r yi sg e t t i n gm o r ea n dm o r es h o r t ，t h el i f ec y c l eo fp r o d u c t v a r i e t ya n ds p e c i f i c a t i o na l s or e d u c e sf u r t h e r , t h ec o m b i n a t i o no fe x p e c t e d p r o d u c t i o na n do r d e rp r o d u c t i o nh a st h eb a c k l o gr i s k a tp r e s e n t ，t a p p i n g p l a ni sa r r a n g e db ym a n p o w e ri nt h ed o m e s t i cm a j o r i t yo fs t e e l m i l l i th a s m a n yd e f e c t ss u c ha s l o we f f i c i e n c y , h i g hl a b o ri n t e n s i t yo fd i s p a t c h e r s ， u n r e a s o n a b l et a p p i n gp l a n s ，a n di sn o ti nf a v o ro ft h ee n h a n c e m e n to f s t e e l m a k i n gp r o d u c t i o nm a n a g e m e n t1 e v e l t h e r e f o r e ，i no r d e rt o r e d u c e e s t a b l i s h m e n tt i m eo fp l a nw o r k ，t h en o n - w o r kp e r i o di na c t u a lp r o d u c t i o n p r o c e s sa n dt h ee n e r g ya n dm a t e r i a lc o n s u m p t i o n ，i ti se s p e c i a l l yi m p o r t a n t t o u s et h ee f f i c i e n ti n f o r m a t i o nm a n a g e m e n ts y s t e ma n dp r o d u c t i o nd e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m t h em a i n r e s e a r c hi sa sf o l l o w s ： 1 a n a l y z e dt h es i t u a t i o na n dc h a r a c t e r i s t i co f s t e e lp r o d u c t i o ne n t e r p r i s e i i i i n f o r m a t i o n i z a t i o n ，t h ei n f o r m a t i o n i z a t i o ns o l u t i o ni sg i v e nb a s e do nt h i s t h eo u t l i n ee l a b o r a t i o no nt h es t e e l m a k i n gc o n t i n u o u sc a s t i n gh o tr o l l i n g d i s p a t c hi s c a r r i e df r o mq u e s t i o nd e f i n i t i o n ，s e r i a lp r o d u c t i o nf l o w , m a i n r e s e a r c ht e c h n i q u e ，a n ds oo n 2 t h es t e e l m a k i n gc o n t i n u o u sc a s t i n gh o tr o l l i n gp r o d u c t i o ns c h e d u l i n g s y s t e mi n c l u d e st h es t e e l m a k i n g ，t h ec o n t i n u o u sc a s t i n ga n dt h eh o tr o l l i n g t h r e e c l o s ee n g a g e m e n tc r a f tl i n k b e c a u s et h ec r a f tw a yi sf l e x i b l e ，t h e c o n s t r a i n t sa r en u m e r o u s ，i n v o l v e st h em a s s i v eu n c e r t a i ne n v i r o n m e n t e l e m e n ta sw e l la s ，t h ep a p e rd w e l lo nt h em a i ns c h e d u l i n gq u e s t i o ni nt h e s t e e l p r o d u c t i o np r o c e s s ，i n c l u d i n gt h et a s k a l l o c a t i o no fo r d e r - f o r m ，t h e g r o u ps t o v e ，t h eg r o u pp o u r i n g ，h o tr o l l i n g ，t h ec o o r d i n a t e da l l l e v e l so f p r o d u c t i o ns c h e d u l i n gp l a n ，t h ed y n a m i ch e a v yd i s p a t c ha n d s oo n ；m o r e o v e r , t h ef u r t h e rs t u d yo fa b o v ep r o d u c t i o ns c h e d u l i n gi sc a r r i e do n ，t h ed e t a i l e d d i s c u s s i o na b o u tm a i nb a t c h p l a n n i n g t a s ki nt h e s t e e l m a k i n g ，t h e c o n t i n u o u sc a s t i n g ，t h eh o tr o l l i n ge a c hp r o d u c t i o nl i n k s ( g r o u ps t o v e ，g r o u p p o u r i n g ，r o l l i n g ) i sd e v e l o p e d ，a n du n i f i e s i t sc r a f tc o n s t r a i n t s ，t h ee x i s t i n g m a t h e m a t i c a lm o d e li si m p r o v e d ，a n dt h es o l u t i o ni sc a r r i e do nw i t ht h e e x x s t m ga l g o n t l a m 。 3 1 1 1 ed a t a b a s ei sai m p o r t a n tc o m p o n e n ti nt h es t e e l - m a k i n gc o n t i n u o u s c a s t i n gp r o d u c t i o ns c h e d u l i n gs y s t e m a n a l y z e dt h ed a t as t r e a mf r a m eo n s e r i a lp r o d u c t i o ns c h e d u l i n gp r o b l e m ，i n f o r m a t i o nd e s i g no fd a t at a b l e si s g i v e n w i t he r d 。t h ed a t am o d e li sd e s c r i b e d ，t h ed a t ad e m a n d i sd e f i n e d ， a n dt h ee n t i r ep r o d u c t i o ns c h e d u l i n gs y s t e m sd a t a b a s ef u n c t i o nm o d u l ei s r e a l i z e di n t u i t i v e l ya sw e l la st h ed a t as h e e ta l g o r i t h ms e q u e n c eo fo p e r a t i o n k e yw o r d s ：s c h e d u l e ；c h a r g ed e s i g np l a n n i n g ；c a s td e s i g np l a n n i n g ；h o t r o l l i n gd e s i g np l a n n i n g ；b a t c hp l a n n i n g i v 承诺书水话书 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独 立完成的，学位论文的知识产权属于太原科技大学。如果今 后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将 承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位 论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果。 学位论文作者( 签章) ：韩必考 2 0 0 8 年岁月功日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 钢铁生产企业信息化 在全球信息技术和生产制造集成化的推动下，钢铁企业开始实施先进的生产与 经营管理模式，工业自动化和管理信息化系统在钢铁企业得到了大规模的应用。造 就了一批具有较强国际竞争力的钢铁企业，如德国k r u p p h o e s c h 钢铁公司、韩国的 浦项、美国第二大钢铁企业b e t h l e h e ms t e e lc o r p 和中国的宝钢等。 钢铁企业面临的市场竞争环境发生了很大的改变，客户对钢材的品种、规格( 如 板坯宽度、厚度等) 的需求越来越多样化；客户需求呈现多品种、小批量特点；同 时对产品质量和交货期要求也越来越高，合同交货期越来越短，产品品种规格的生命 周期也进一步缩短，预计生产型与接收订货生产型相结合的生产方式使产品有积压 的风险。为了减少库存，节约成本，最有效的运作策略是将传统以预测为主轴的推 式系统改为以需求计划为主轴的拉式系统。 为适应钢铁生产需求的发展，以企业资源管理为代表的管理信息系统近年来在 钢铁企业开始了广泛的实施。九十年代中期发展起来的制造执行系统成为企业实现 生产活动与管理信息系统的有效集成、进行优化运行、优化控制与优化管理的桥梁， 成为提高钢铁制造企业竞争力的关键技术。 钢铁生产企业信息化的特点： 1 基础自动化级自动化技术应用广泛。基础自动化级采用大量d c s 、p l c 等自 动化控制技术，数字化水平日趋提高； 2 过程计算机控制级中由神经网络、数据挖掘、机器学习及其相结合的智能优 化控制技术得到广泛应用。如采用神经元网络的连铸漏钢预报系统、钢板冷却智能 化控制系统和人工神经网络同传统数学模型相结合的组合模型优化控制带刚热连轧 生产线。 3 生产计算机控制系统的混合建模与集成技术和计划调度性能有待提高。 4 生产管理计算机系统从简单的m i s 过渡到e p r 、m e s 和e b u s i n e s s 等。功能 从接受用户订单开始，到合同处理、质量设计、生产计划、协调各工序生产、收集 生产实绩、库存和质量管理、出厂计划制定、用户财务管理等整个生产和经营活动。 1 2 钢铁生产调度系统 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 1 2 1 生产调度概述 生产调度，即排程问题，在一定时间内进行资源分配和生产任务安排，以满足 某些性能指标。一般可以描述为：针对指定的加工任务，在一定生产约束和产品工 序要求条件下，给出工序操作的资源分配和加工时间安排，以实现某些性能指标如 总加工流程时间m a k e s p a n 、产品成本和服务质量等的优化。 调度问题需要考虑的约束很多，一般包括产品的交货期、设备生产能力、产品 的加工路径、批量生产和生产成本等。这些约束条件在调度时可以作为确定性因素 考虑，也可称为硬性约束。而对于设备故障、原料供应变化、需求改变和生产任务 动态调整等，在调度时可作为不确定因素考虑。 生产调度的性能指标可以是最小化生产成本、降低库存( 减少资金流动占用) 、 实现生产能力最大化以提高效益。 1 生产能力指标；包括最大生产率、最短生产周期等，在给定产品需求条件下， 实现生产能力最大化以提高效益。 2 成本指标：包括最小化产品成本、最小化运行费用和最大化投资回报率，运 行费用包括库存成本、生产成本和交货拖期损失等。 3 客户满意指标；包括最小提前或者拖后惩罚、产品服务水平等。 生产调度系统实现的功能： 1 生产计划的分解；调度系统将计划合理的分解，编制成便于操作的短期计划。 计划分解包括静态分解与动态分解。静态分解是正常生产条件下，可以根据选定的 目标函数进行分解，一般采用按时间平均分配法。动态分解又称滚动计划，是在生 产现状信息反馈的基础上，对计划任务进行动态分解以实施和执行。 2 动态监控；为保证生产安全、稳定、协调运行并处于最好状态，必须对某个 生产过程进行动态监控，其内容包括实时监控、平衡协调和动态调度。实时监控是 通过数据采集系统、工业控制计算机系统或离散系统，将生产流程各生产装置中的 控制变量与操作变量实时测量值，生产设备的状态和关键参数的历史趋势等以图、 表、工艺流程图等形式显示出来，便于调度人员对生产状况进行监视；平衡协调是 平衡协调好各项生产经营活动，使企业各部门间建立良好的配合关系，克服各种矛 盾和冲突，从而保持生产过程的连续性、平稳性、经济性，有效实现企业的目标； 动态调度是在生产发生未预期事件而使实际调度进度与计划调度进度不符时，对原 调度进行修改、调整，以维持生产性能最优的任务。 生产调度一般是多约束、多目标和随机不确定优化的复杂问题。求解的复杂度 2 第一章绪论 随问题规模呈指数增长，已被证明是n p 完全( n o n p o l y n o m i n a lc o m p l e t e ) 问题： 1 复杂性；由于产品工艺的多样性和环境条件的不确定性，以及操作任务互相 影响、互相作用，生产调度问题求解的复杂性随着问题的规模呈指数增长，即使比 较简单的f l o w s h o p 调度问题，也是n p h a r d 问题。 2 随机性；生产装置处理时间的不确定性、设备故障的偶发性及物料运输的随 机性，使得调度问题成为随机优化问题。动态再调度可在一定程度上克服随机性带 来的影响。 3 约束性；生产资源( 能源、原料、设备) 的数量、缓存队列、产品的交货日 期以及产品的工艺流程等都是约束。 4 多目标性；调度的目标很多，如最短生产周期、最大利润率、最小交货期提 前拖后惩罚等，各目标往往相互矛盾，使得各目标最优是不可能的。优化目标一般 为多目标的综合考虑，包括成本目标、资源利用目标、客户服务水平等。 1 2 。2 钢铁生产调度概念及其现状 近年来不断发展的i t 技术为钢铁生产提供了新的手段，为进一步提高产量、提 高生产率、降低成本、实现利润最大化提供了机遇。c i m ( c o m p u t e ri n t e g r a t e d m a n u f a c t u r i n g ) 是当前较为热门的制造业信息化技术之一，它借助计算机将企业中各 种与制造有关的技术系统集成起来，以提高企业适应市场的能力，c i m s 是一种基于 此思想构成的计算机化、信息化、智能化和集成优化的制造系统。 生产调度系统在钢铁生产中居于中间位置，起到承上启下的重要作用，是经营 管理自动化和过程控制自动化的桥梁。图1 1 所示为钢铁生产c i m s 体系结构图。 图1 1钢铁生产c i m s 体系结构图 钢铁生产计划调度是调度理论在钢铁行业特殊环境中的应用，需要综合考虑钢 3 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 铁生产工艺要求、计算机系统和科学的生产管理方法，通过计算机平台实现调度模 型合理、快速应用、排定调度计划，使之成为钢铁生产过程的辅助决策工具。 文献 1 和文献 2 】是对生产调度问题进行科学的系统化研究的先驱，半个世纪以 来，生产优化调度问题受到了广泛的关注，吸引了各个领域研究者的注意，从调度 问题的建模方法、调度算法设计以及调度系统的实现等各个角度进行了广泛而深入 的研究。文献 3 使用动态规划算法解决离线的钢铁生产计划调度问题。文献 4 】和文 献 5 】将专家系统应用于炼钢一连铸调度，先用一种启发式方法得到初步的调度方案， 然后通过人机界面进行最终调度，使用结果表明这种方法是很有效的。文献 6 将遗 传算法和基于知识的专家系统结合起来，建立了炼钢一连铸调度系统。文献 7 】将热 连轧生产调度问题归结为多旅行商问题，并应用于宝钢生产实际。文献 8 】针对热连 轧生产中板坯库调度问题，提出了一种有效的启发式算法。文献 9 】针对某大型钢铁 企业炼钢连铸生产调度问题，提出了一系列启发式算法，分别用于解决作业排序、设备 分配及时间安排问题以获得高质量的粗调度，提出了总流程时间的下界值计算方法 用于评价调度结果。文献 1 0 】智能优化设定控制策略应用于炼钢连铸生产调度过程 中，将优化调度方法、专家系统、案例推理等技术相结合，研发了集调度计划编制、在 线跟踪与调整、人机交互等功能为一体的调度软件。另外，文献 1 1 、【1 2 1 、【1 3 等 其它许多文献中也对钢铁调度做了大量研究。 1 3 炼钢连铸热轧生产调度系统 1 3 1 炼钢连铸热轧生产流程介绍 炼钢连铸热轧生产过程一般包括炼钢、精炼、连铸和热轧四个主要流程： 1 炼钢过程：炼钢的主要任务就是按照所炼钢种的质量要求将炼钢原料( 生铁、 废钢) 熔化，通过氧化作用及加入铁合金将其中的碳、锰、硫、磷及其他元素含量调 整到规定的范围并达到一定的出钢温度准备浇铸。高炉铁水运输到炼钢炉后，和废 钢一起倾倒入炼钢炉中。然后通过加热将炼钢炉中的铁水和废钢加工成均匀的液态 钢水，去除其中的杂质和其中所含的碳使其达到希望的比例。钢铁生产一般用两类 炼钢炉：转炉和电弧炉，其中转炉更为常见。 2 精炼过程：为了提高钢的纯净度，降低合金元素的熔炼损耗以及为冶炼超低 碳钢开辟途径，炼钢炉生产出的钢水有时还需要进行精炼，钢水放置在钢包中运送 到精炼设备处，一个钢包的容量和一个炉次的容量相等。在精炼炉内通过添加金属 成分等生产特定钢级的钢水。 4 第一章绪论 3 连铸过程：连铸过程是将钢水浇铸成预定规格的固态板坯的过程。精炼后的 钢水运往连铸机进行加工，钢水经由连铸机浇铸成为具有一定钢级和规格的钢坯( 钢 铁生产绝大部分为板坯，本文中主要讨论板坯的生产) 。板坯有几个重要参数：宽度、 厚度、长度、重量和钢级。每个炉次生产的钢水重量都是固定的，一个炉次的钢水 在连铸机上浇注出来的板坯一般为1 2 0 块左右。 4 热轧过程：热轧将板坯加工成为形状和规格符合主炼钢生产要求的成品，一 般为钢卷。在进行热轧加工之前，绝大多数板坯需要在加热炉中加热已到达热轧机 组要求的热轧温度。热轧工序一般包括粗轧和精轧机组。图1 2 所示为炼钢、连铸、 热轧生产工艺流程图1 4 1 ：图1 3 所示为炼钢连铸生产计划与调度的总体结构o ”1 ；图 1 4 为轧制生产作业计划的总体结构“。 图1 2 炼钢、连铸、热轧生产工艺流程图 图1 - 3 炼钢连铸生产计划与调度的总体结构 图1 3 中的p t p 指生产目标计划设计，p t q 指生产目标质量设计 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 图1 4 轧制生产作业计划的总体结构 1 3 2 钢铁生产调度中所采用的主要研究方法 1 优化算法 ( 1 ) 数学规划方法 数学规划方法作为一类基于数学的优化方法已被广泛应用于钢铁生产调度之 中。主要方法有线性规划、整数规划、动态规划等。文献 1 6 】建立了热轧排序问题的 多目标数学规划模型。文献 1 7 】基于j i t ( j u s t i n - t i m e ) 思想，建立了数学模型，解 决炼钢连铸阶段的机器冲突；文章建立了一个调度问题的非线性数学模型，再转换 为线性规划模型求解。文献【1 8 】建立了炼钢连铸调度的整数规划模型，混合使用拉格 朗日松弛法、动态规划和启发式方法来求解。数学规划方法在理论上能够求出问题 的最优解，它们的有效性较高，适用范围也比较广，几乎能适用任何一种调度问题。 但是计算复杂性比较差，这使它们的计算规划容易受问题规划的限制，因此人们主 要将之同其他一些算法混合起来使用。 ( 2 ) 拉格朗日松驰算法 拉格朗日松驰算法是由e v e r e t t 提出的一种求解复杂优化问题的近似算法，它是 将原问题中的某些约束吸收到目标函数当中，使松驰后的新问题在多项式时间内求 得最优解，这个最优解能够逼近原问题的最优解。文献 1 9 】在研究并行机器调度问题 时使用了拉格朗日松驰技术；文献 2 0 1 在研究j o bs h o p 问题时，也将拉格朗日乘子引 入到求解的目标函数中去。此算法由于其具有能在较短的时间内获得高质量的次优 6 第一章绪论 解，并能进行性能评价的优点，受到学术界的广泛重视，近年来已经成为解决复杂 车间调度问题时的一种重要方法。 ( 3 ) 模拟退火算法 模拟退火算法适合解大规模组合优化问题，是一种解n p 问题的通用有效算法。 它的有效性与其采用的随机抽样方法有关，文献 2 1 构造了f l o ws h o p 问题的模拟退 火算法。结果表明，总的来说能够渐近收敛于全局最优解，并具有多项式算法复杂 特性。另外，人们还提出了模拟退火法的改进算法，包括加温退火法、有记忆的模 拟退火法、有记忆的模拟退火法等。由于模拟退火算法能以一定的概率接受差的能 量值，因而有可能跳出局部最小，但它的收敛速度较慢，难以用于实时动态调度环 址 嘎o ( 4 ) 进化算法 进化算法是一类生物界自然选择和遗传机制的调度并行、随机、自适应搜索算 法。与其他启发式方法顺序搜索空间的工作方式不同，进化算法采用解的种群作为 工作单元，使用模拟生物进化的适者生存原则指导搜索并改进目标。根据主要使用 的算子等方面的差异，进化算法又分为很多种，例如遗传算法、进化规则、进化策 略和遗传编程，其中在调度问题中得到最广泛应用的是遗传算法。 2 系统仿真 系统仿真是一种用能研究系统的模型，结合实际或模拟的环境条件进行研究、 分析和实验的方法。该方法侧重对系统中运行的逻辑关系的描述，能够对生产调度 方案进行比较评价，分析系统的动态性能，并选择系统的结构参数。 钢铁企业生产系统是离散仿真系统技术应用最早也是最重要的应用领域之一， 这种系统复杂、规模庞大，影响因素庞杂，且在时间和空间上呈现出明显的随机性 和调度的离散性。从控制论的角度看，这是典型的离散事件动态系统，而且这一系 统的动态过程很难完全依靠数学方法予以准确的抽象和完整的概括，因此离散仿真 系统技术成为钢铁生产系统有效、可行的建模和分析评价方法之一。仿真方法用于 调度可以确定生产过程中潜在的瓶颈，以及各级工序间生产的不一致性等。 但是仿真方法用于调度时也有缺点：仿真结果与实验条件有关，缺乏普遍性， 难以在此基础上发展调度理论；建模和运算工作量较大，为评价一个决策的好坏需 要进行多次仿真试验，开发和使用成本较高；仿真的正确性受程序员的技巧及判断 的限制。 3 人工智能方法 7 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 ( 1 ) 专家系统 专家系统属于一种智能调度系统，许多实际使用的钢铁生产调度系统都是基于 专家系统开发的。文献 2 2 】、 2 3 对专家系统在钢铁生产调度中的应用做了总结。 ( 2 ) 智能搜索方法 这类方法包括局部搜索，模拟退火，禁忌搜索和遗传算法等。文献 2 4 1 对钢铁生 产过程及对计算机化的钢铁生产调度解决方案作了论述。文中提到的计算机化解决 方案包括运筹学方法，人工智能方法以及两种方法的混合使用技术。 ( 3 ) 多智能体技术： m a s 由分布式人工智能发展而来，由于其灵活的体系结构，高效的协调协商机 制以及对动态事件的快速响应性，使其在钢铁调度方面尤其是大规模的集成和动态 调度方面的应用越来越显示出其优越性 2 5 】。在智能制造方面，已经开发了许多基于 智能体的系统，文献 2 6 】对这方面作了综述。 4 4 本章小结 分析了钢铁生产企业信息化现状及其特点，在此基础上给出了信息化解决方案。 生产计划调度是在一定时间内进行资源分配和生产任务安排，以满足某些性能指标。 钢铁生产计划调度是通用调度理论在钢铁行业特殊环境中的应用。本章主要对生产 调度系统的研究背景、生产调度系统的概念及现状、各阶段的主要生产流程以及现 有主要调度研究方法作了概要性论述。 8 第二章炼钢连铸热轧生产调度模型及算法 第二章炼钢连铸热轧生产调度模型及算法 2 1 钢铁生产中主要调度问题 调度的主要作用是把一个更高层次的计划转换为一系列具体的操作过程，以实 现计划的目标和要求。典型地，调度所指定的任务由工厂内制造单元( 比如机器) 或相互关联的单元组( 机器组) 来实现。一个调度计划在时间上般覆盖一周或更 短。在钢铁企业中，调度一般涉及如下任务： 1 订单任务在各机器设备中的分配 该调度任务指如何在具有相同或相似功能的机器设备上安排工件的生产。比如 在连铸阶段有多台连铸机可完成板坯浇铸任务。这类调度任务需要考虑设备间的负 荷平衡，满足产品在质量和冶金属性上的要求，有效利用各机器设备，满足订单的 交货期要求以及客户对产品的偏好等。在许多情况下，部分的任务分配工作由处于 更高层的订单处理系统预先设定。 2 动态重调度 调度分为静态调度和动态调度( 重调度) ；静态调度指在在理想生产条件下对 生产任务优化排序，进而形成生产计划的过程。重调度是在生产计划执行过程，根据 生产条件变化情况重新调整生产计划的过程。 在体化过程中，正在运行的设备可能因为临时出现某些无法预料的问题而导 致部分冲突无法消除或者某些工件因为不符合用户要求而需要重新调度生产，这时 就会进行重调度。 3 协调各级生产计划 这里需要考虑在各级工序之间的生产和消耗平衡，比如炼钢和连铸调度计划之 间需要协调以保证能够在适当的时候给连铸机提供正确钢级的钢水，以使连铸生产 高效保质运行，减少连铸“瓶颈”带来的不利影响。 4 安排炉次和轧制单元的序列 对每个精炼炉及连铸机，安排其生产的炉次及序列。对于每个轧机，安排其生 产的轧制单元及序列。设备的维护计划及其他的操作约束必须考虑。 5 组炉调度问题 组炉是确定炉次，包括确定哪些订单在此炉次中生产以及炉次的钢级。同一炉 次中的订单必须具有相同的冶金属性要求，总重量受炉容量限制。 6 组浇调度问题 9 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 组浇是确定各炉次序列，组成一个浇次的各炉次不必具有相同的冶金属性，但 必须满足连铸机的连浇工艺要求。 7 热轧调度问题 热轧调度的任务是确定一个轧制单元，包括每个轧制单元由哪些板坯组成，以及 板坯在所在轧制单元中的位置。 在上述钢铁生产的主要调度问题中，组炉、组浇、热轧三个调度由于涉及到订 单批量生产计划的安排，是整个调度系统的核心部分，相对应的炉次计划( 组炉) 、浇 次计划( 组浇) 、轧制计划( 热轧) 的安排显得尤为重要；以下给出了这三种批量计划的 数学模型。 一 2 2 炉次计划模型及算法 2 2 1 炉次计划的工艺约束 炉次是炼钢调度的最小单位，一个炉次是指同时在同一个电弧炉或转炉内冶炼， 从开始冶炼到浇铸为止的整个过程。在炼钢一连铸生产阶段，由于中间订单( 热轧 板坯) 或最终订单( 如热轧带钢) 的需求，在钢级、规格、物理特性、交货期等诸 因素之间存在一定差距。根据炼钢工艺的要求和构成同一炉次的订单特征要求，需 要将订单进行合理的组合，形成不同的炉次计划，使得每个炉次总重量满足最低 冶炼炉容要求，保证订单之间的交货期差异最小、最大的成材率和最低的生产成本 及最少的带出品等。 。 组成同一炉次的合同必须满足以下条件： 1 钢级相同； 2 板坯宽度相同； 3 轧制宽度板坯宽度轧制宽度+ 1 0 0m m ； 4 厚度相同； 5 交货期接近； 6 9 5 炉容量板坯总质量1 0 0 炉容量。 当出现合同的板坯需求不能组成一炉时，在下列四种情况下做出权衡： 1 放弃该炉次计划； 2 扩大预选池合同量； 3 形成无委材； 4 使板坯钢级升级。 1 0 第二章炼钢连铸热轧生产调度模型及算法 2 2 2 最优炉次计划的数学模型 国内外许多文献中都提出了各种不同优化的数学模型，这些模型也大都是以组 炉、组浇以及轧制过程的主要工艺约束为条件提出的，其中最具有代表性的是文献 2 7 】 给出的最优炉次数学模型。该模型是以炼钢损失费用最小为最终目标，综合考虑了 组成炉次的合同钢级、规格、交货期差异以及由于无委材和合同未被选中计划所造 成的费用损失。在模型中将组炉计划的硬性约束条件基本包括在内，但其中却忽略 了组成同一炉次的合同必须满足的另一个硬性条件，即：合同中板坯的厚度必须相 同。如果板坯厚度不同，将会影响到后续的浇次计划以及轧制计划的安排，因此是 个必须考虑的因素；在以下给出的模型中综合考虑了钢级、规格、交货期以及厚度 差异引起的费用损失，如( 2 1 ) 式( 2 8 ) 式所示： 假设单个合同需求小于炉容且不可分解、炉容量为常量、炉次计划要求数己知； r a i n 却= 甜l ，+ j 巧+ x x ( 1 - x 扩h ( 2 1 ) 舭c = c ；+ c ；+ c ；+ q 4 | yx ，1 一p j 互i 乃= s j 1 g ，x ，+ = 丁x ，= l x ，sx 艺0 x ， o ，1 卢1 ，玎 y = l ，刀 f - 1 ， 产1 ，n i = i ，ny = 1 ，n 产1 ，n i = i ，n y = l ，力 ( 2 2 ) ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 2 5 ) ( 2 6 ) ( 2 7 ) ( 2 8 ) 其中常量为：珂均为炉次的合同数；s 为炉次数；t 为炉容量；s ，为第，个炉次 剩余板坯的附加费用系数；g ，为第i 个合同的重量；忽为第i 个合同的未被选中所引 起的附加费用系数； c ：为合同f 合并到合同，的钢级增加费用系 数，定义为 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 啦心嵋) 合同f 和合同，属于同一钢级序列，合同蹦：合 同，级别低，以好代次的损失费 ，合同i 和合勋钢级相同 其中s t , 为钢级序列量化指标，e 为钢级差异引起的附加费用系数；c ；为合同i c ；：疋。一引口f ： w m , , a w x , 慨+ 1 ，0 形0 ，r 扬i ：w j m , w i n j 慨+ 1 + 0 1 0 。 0 ，* 0 形，+ 1 。 1 0 合同f 和合同，宽度属于同一宽度 其中彬为第i 个合同的轧制宽度，e 为宽度差异惩罚费用系数；q 为合同i 和 合同，的交货期差异费用系数，定义为 ，3i e ( d ，一d ，) i f ( d ，d ，) l ，。1 只( 嘭一z ) i f ( d ， 乃) 其中：e 为拖期罚款系数只为提前罚款系数；q 为合同i 和合同的厚度差 异费用系数，定义为 q ；肛兰吣灿i n 吣 l 0 合同i 与合i 可厚度相同 其中：只，尸，分别为合同i 和合同j 中的板坯厚度，e 为厚度差异惩罚费用系 数；变量为： y f1 以合同为炉次的聚类中心时，合同f 合并至妙 z 扩2 10否则 y ，= 以第，个合同为聚类中心的炉次剩余板坯量 目标函数( 2 1 ) 式是使组成炉次的合同钢级、规格、交货期、厚度差异所造成的 炼钢损失费用以及由于无委材和合同未被选中计划所造成的费用损失之和e x p 最小。 ( 2 3 ) 式表示每一个合同只能安排在一个炉次内，( 2 4 ) 式表示炉次总为s 个。( 2 5 ) 表示 以第个合同为聚类中心的炉次的合同总重不超过炉容。( 2 6 ) 式表示只有当某个合同 被选作聚类中心时，其他合同才有可能合并到该合同。( 2 7 ) 式表示剩余板坯的量不 能为负，( 2 8 ) 式表示变量x 打是0 、1 变量。 2 2 3 炉次计划算法 炉次计划的生成可归结为一类t s p 问题，对于上述模型，可采用现有的遗传算 法对其进行了求解，求解的思路为：先进行聚类，再对每个小类求解t s p 问题。 第二章炼钢连铸热轧生产调度模型及算法 1 聚类算法 设共有r 1 个生产合同，需要组出s 个炉次，炉次计划分两步，第一步，由r 1 个 合同计划，最优地确定s 个聚类中心，其他合同往聚类中心聚集，第二步，由s 个聚 类中心转换为s 个炉次。 2 杂交算子 对于种群个数为p o p s i z e 的群体，依概率选择2 * p o p s i z e 个杂交母体，对于 每对杂交母体，首先随机选择杂交长度，然后从第一个城市起，在杂交长度内的两 个母体中的较优片断选择较优的得到第一个子代的片断，然后，将两个杂交母体的 该片断中所包含合同删去，继续选择较优片断，直至得到完整的第一个子代。同时， 将第一个子代的最后一个合同作为第二个子代的头合同，以同样的方法求解，得到 第二个子代。 3 变异算子 对于杂交结果，随机选择两个合同，如果交换降低总长度，则交换相互位置， 否则以概率p 交换，p 以m e t r o p o l i s 方式进行。 2 3 浇次计划模型及算法 2 3 1 浇次计划的工艺约束 在炼钢连铸生产工艺中，同一浇次是指同一台连铸机上同一个中间包，使用同 样的结晶器连续浇铸的炉次的集合。对于连铸机来说，每开启一次机器需要设备调 整时间和调整费用，为了提高生产率和成材率，需要有更多的炉次在同一连铸机上 进行连续浇注，以降低总调整费用。但是有以下三点原因不能任意增加每一浇次中 的炉次： 1 连铸中与结晶器连接用于浇注的缓冲环节中间包的寿命有一定限制，连续浇 注的炉次数不能超过中间包的寿命。 2 不同钢种之间连浇时，如果相邻两个炉次之间的钢级有差异，则会增加炼钢 成本。 3 在同一浇次中炉次宽度不能频繁改变而且相邻炉次之间的宽度变化不能太 大，因为每调宽一次需要消耗一定的工时，在调宽过程当中会产生不合格品，从而 产生附加的炼钢成本。 组成同一浇次的炉次之间必须满足如下条件： 1 钢级的要求，不同炉次之间的钢级差异在一定范围内； 1 3 炼钢连铸热轧生产调度模型及数据库的设计 2 炉次之间的板坯厚度一致； 3 板坯的