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东北大学 硕士学位论文摘要 高炉炉型智能检测研究与实现 摘要 本文论述了炉型智能检测系统的研究和实现。针对炉前操作人员对炉型管理 的新需求，提出了采用基于十字测温边缘温度、炉墙温度和理论燃烧温度计算炉 墙粘结厚度的理论和方法。使用回归分析数学方法建立炉墙温度模型，再利用传 热学的公式，根据炉墙温度的变化，计算高炉内部粘结的厚度。本文提供了 独立 的数据提取、回归模型优化、回归模型评价的算法，使整个炉型智能检测系统得 到了改进和完善。 本系统按照面向对象的思想，运用了部分设计模式，采用了分布式设计的方 法，使系统的可扩展性和可维护性得到了明显的增强。 关锐词炉型 专家系统回归分析炉墙结厚 数据挖掘 东北大学硕士学位论文abs tract th e re s e a r c h a n d ac h i e v e me n t o f ar t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e e x a mi n e a n d me a s u r e o f b l a s t f u r n a c e i n n e r p r o f i l e abs tract t h e t o p i c o f t h e p a p e r s i s t h e r e s e a r c h a n d a c h i e v e m e n t o f a rt i fi c i a l i n t e l l i g e n c e e x a mi n e a n d me a s u r e o f bl a s t f u r n a c e i n n e r p r o f i l e . i t i s c o m p l e t e l y d i s c u s s e d t h a t n e w s y s t e m t h e o r y , a r c h i t e c t u r e , i m p l e m e n t a t i o n w i t h c o m p a r i n g t h e o l d s y s t e m . i t i s s a i d t h a t t h e o l d s y s t e m c h a r a c t e r a n d i m p ro v e m e n t o f n e w s y s t e m . a n e w i d e a i s u s i n g c r o s s w i s e t e m p e r a t u r e , t h e o r y b u r n i n g t e m p e r a t u r e t o p r e d i c t t h e b l a s t f u rn a c e wa l l t e m p e r a t u r e b y r e g r e s s i n g a n a l y s i s m e t h o d . b a s e d o n t h e e x p r e s s i o n s o f h e a t t r a n s f e r , w e g e t t h e t h i c k o f b l a s t f u rn a c e w a l l . t h e p a p e r s o ff e r i n d e p e n d e n t d a t a - f i l t e r e d , r e g r e s s i n g m o d e l - o p t i m i z e d a n d re g re s s i n g m o d e l - a p p r a i s e d a r i t h m e t i c , w h i c h m a k e a rt i f i c i a l i n t e l l i g e n c e e x a m i n e a n d me a s u re o f b l a s t f u rna c e i n n e r p r o fi l e i m p r o v e a n d c o n s u m m a t e . t h e w h o l e s y s t e m i s m o d e l e d b y d i s t r i b u t e d d e s i g n m e t h o d b a s e d o n o b j e c t - o r i e n t e d i d e a . u s e s o m e d e s i g n p a tt e rn s . i t e s p e c i a l l y i m p r o v e s t h e e x p a n s i b i l ity a n d m a i n t a i n a b i l i t y o f t h e s y s t e m k e y w o r d s i n n e r p rofi l e , e x p e rt s y s t e m , r e g r e s s i n g a n a l y s i s , b l a s t f u rna c e w a l l l i n e r t h i c k e n i n g , d a ta min i n g i i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。 论文中取得 的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰 写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的 说明并表示了谢意。 本 人 签 名 :e 不 日期:a 5 . l . 0 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学 位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权东北大学可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 ( 如作者和导师同意网上交流， 请在下方签名; 否则视为不同意。 ) 学位论文作者签名 签字日 期: 2. v o 5 : 狱 军导师签名 签字日期 ， a ( , /. 。 东i t 大学硕士学位论丈第一章 前言 第一章 前言 ， . ，商炉智能 检测系统简介 随着信息化产业的发展，专家系统己经广泛应用于工业生产的许多领域，而 在互联网技术迅猛发展的今天，网络技术与专家系统技术的结合更可能为工业生 产过程提供极大的便利。 操作人员通过计算机网络监视工业生产的各个环节，利 用网络信息交互来预测和控制生产是人们长期以 来追求的目 标之一。w 在钢铁厂， 高炉是重要的生产工具，高炉的稳定决定了钢铁质量和产量。高炉是一个有机的 整体，为确保高炉的稳定顺行，需要随时监控高炉的运行状态，管理人员希望能 通过网络观察整个高炉的生产状况以省去他们周期性的进行现场检查的麻烦，炉 长希望通过终端监视屏得到高炉的当前综合状态和下一步操作指导从而分配操作 任务，而化验人员希望通过网络终端输入化验结果并得到高炉各种状态的预报值 等等，高炉专家系统就是针对以上这些需求而开发的一套生产、决策支持系统， 协助炉长或高炉操作人员控制高炉，保证高炉顺行高产。 高炉专家系统的应用给社会生产带来了非常可观的经济效益。以 炼铁行业为 例:日 本川崎公司千叶厂6 号炉曾 创下连续生产1 6 年零5 个月的大型高炉炉龄世界 纪录， 其取得上述成绩的一个关键就是通过g o - s t o p 系统保持炉况长期稳定。为 此，在日本，各大钢铁公司都竟相开发了各自的高炉专家系统，如川崎的 a d v a n c e d g o - s t o p 、新日铁的a l i s 、日本钢管的b a i s y s 以及住友金属的 h y b r i d 等等。同 样， 美国、 芬兰、 澳大利亚也相应开发了 各自 的专家系统。 这些 系统在实际运行中都取得了比较好的效果。 我国开展专家系统研究工作起步比较晚，尤其在高炉运行控制方面目 前还没 有出现一套比较完整的实用专家系统， 基本上靠引进国外技术来指导生产。如: 宝 钢 2 号高炉引进的川崎g o - s t o p ， 鞍钢 1 1 号高炉引进的德国数据采集与监测系 统.尽管这些系统在生产中发挥了巨大的作用， 但是由于国外系统售价很高，一 般的钢铁企业很难承受，不符合我国 钢铁企业目 前的经济状况。勺9 9 5年唐山 钢 铁公司某高炉因冷却设备长期漏水造成炉缸大凉而停产，损失达一亿元。引发这 起事故的根本原因之一就是检测高炉运行状况的手段十分落后。 东北大学 硕士学位论文 1 . 2论文结构 第一章 前言 炉型智能检测系统是布料系统的一个支持模块，合理的操作炉型对高炉的优 质、高产、低耗、长寿有着决定性的意义。本论文从实际应用的角度出发，重点 阐述炉型智能检测系统的设计方案和实施办法。全文共分八章，第一章为前言部 分，介绍该系统的一些相关的背景知识;第二章系统综述，讲解检测系统的结构 和系统的特点:第三章重点介绍实时系统中的数据提取的理论基础和实现算法; 第四章论述离线系统的理论基础和实现方法，重点是多元回归模型的建立及优化 的方法;第五章讲述实时系统中的模型评价部分;第六章简单的介绍一下炉墙结 厚实时计算及显示系统，重点是热传导公式的推导;第七章介绍一下本系统的实 现过程中所使用的一些技术和方法， 重点介绍分布式和m a t i a b 在本系统中的使用; 最后一章结论，主要讨论在新系统的设计过程中取得的成果和今后的工作。 东北大学 硕士学位论文第二章 高炉炉型智能检测系统综述 第二章 高炉炉型智能检测系统综述 2 . ，原系统概述 2 . 1 . 1原系统开发背景 目 前我国己成为世界第一产铁大国， 截止到2 0 0 1 年生铁产量达1 4 2 8 5 . 7 万吨。 随着国 外钢铁公司在高炉专家系统方面的应用日 趋成熟，国内一些大的钢铁公 司，比如 “ 鞍钢” 、“ 宝钢” 、“ 首钢” ，也把高炉的计算机控制提到日程之上，为 了适应钢铁企业进一步发展的需要，原国家冶金部提出了 “ 炼铁系统结构优化” 的目 标要求。1 9 9 2 年东北大学人工智能一 专家系统实验室承担了国家 “ 八五”重 点科技攻关项目“ 鞍钢高炉冶炼过程专家系统工业试验”， 1 9 9 5 年8 月， 移植到 鞍钢 1 0 号高炉试运行， 年底通过国家验收， 1 9 9 7 年通过冶金部技术鉴定， 称 “ 本 系统处于国内领先水平， 部分指标己 达到国际先进水平”， 1 9 9 8 年获冶金部科技 进步一等奖。 1 9 9 8 承担国家九五科技攻关项目“ 鞍钢高炉炉况诊断和操作决策人 工智能系统”的研究和开发，其目 的是采用计算机人工智能技术，结合以前科研 经验和成果，把高炉专家的经验转化为计算机可以识别的知识库模式，从而诊断 和预测高炉冶炼中的各种状态并做出相应的操作指导。整个系统结合了国内外很 多高炉专家系统的优秀方案， 采用了 人工智能中许多先进的技术， 对仪表要求较 少， 适合国内大部分高炉仪表维护不善，仪表数据不全的实际情况，并且具有完 整的理论基础，于2 0 0 1 年通过国家验收。 2 . 1 .2系统开发环境 目 前，本系统开发是以鞍山钢铁公司1 1 号高炉为实验基础。鞍钢 1 1 号高炉 容积2 5 8 0 立方米， 采用无料钟布料方式，有4 个出铁口，约9 0 分钟出 铁一次。 该炉于 1 9 9 5 年2月建成，引进了 较先进的检测仪表和炉控设备，仪表控制系统 是英国欧路公司生产的集散系统t c s - 6 0 0 0 ， 自动化水平很高。 这为研制和应用高 炉专家系统创造了很有利的条件。高炉检测仪表的分布如图2 . 1 所示。 东北大学 硕士学位论文第二章 高炉炉型智能检测系统综述 第二章 高炉炉型智能检测系统综述 2 . ，原系统概述 2 . 1 . 1原系统开发背景 目 前我国己成为世界第一产铁大国， 截止到2 0 0 1 年生铁产量达1 4 2 8 5 . 7 万吨。 随着国 外钢铁公司在高炉专家系统方面的应用日 趋成熟，国内一些大的钢铁公 司，比如 “ 鞍钢” 、“ 宝钢” 、“ 首钢” ，也把高炉的计算机控制提到日程之上，为 了适应钢铁企业进一步发展的需要，原国家冶金部提出了 “ 炼铁系统结构优化” 的目 标要求。1 9 9 2 年东北大学人工智能一 专家系统实验室承担了国家 “ 八五”重 点科技攻关项目“ 鞍钢高炉冶炼过程专家系统工业试验”， 1 9 9 5 年8 月， 移植到 鞍钢 1 0 号高炉试运行， 年底通过国家验收， 1 9 9 7 年通过冶金部技术鉴定， 称 “ 本 系统处于国内领先水平， 部分指标己 达到国际先进水平”， 1 9 9 8 年获冶金部科技 进步一等奖。 1 9 9 8 承担国家九五科技攻关项目“ 鞍钢高炉炉况诊断和操作决策人 工智能系统”的研究和开发，其目 的是采用计算机人工智能技术，结合以前科研 经验和成果，把高炉专家的经验转化为计算机可以识别的知识库模式，从而诊断 和预测高炉冶炼中的各种状态并做出相应的操作指导。整个系统结合了国内外很 多高炉专家系统的优秀方案， 采用了 人工智能中许多先进的技术， 对仪表要求较 少， 适合国内大部分高炉仪表维护不善，仪表数据不全的实际情况，并且具有完 整的理论基础，于2 0 0 1 年通过国家验收。 2 . 1 .2系统开发环境 目 前，本系统开发是以鞍山钢铁公司1 1 号高炉为实验基础。鞍钢 1 1 号高炉 容积2 5 8 0 立方米， 采用无料钟布料方式，有4 个出铁口，约9 0 分钟出 铁一次。 该炉于 1 9 9 5 年2月建成，引进了 较先进的检测仪表和炉控设备，仪表控制系统 是英国欧路公司生产的集散系统t c s - 6 0 0 0 ， 自动化水平很高。 这为研制和应用高 炉专家系统创造了很有利的条件。高炉检测仪表的分布如图2 . 1 所示。 东 l: 大学硕士学位论文第二幸 高炉炉型智能 检测系统练述 圈2 . 11 1 号高炉检测仪表分布 f i g . 2 . i t h e t o o k - o v e r m e t e r o f i i # b l u s t f u r n a c e 高炉仪表控制系统采用英国欧路公司生产的集散系统， 高炉主体的传感器数 据由 该公司的t c s - 6 0 0 0 采集后， 通过l i n k网传送到过程控制计算机中。过程 控制计算机为v a x - 4 0 0 0 小型机。 v a x - 4 0 0 0 通过d e c n e t 网将采集的数据送到5 台v a x - 4 0 0 0 v c l无盘工作站和一台高性能的p c服务器. 5 台无盘工作站主要用 于监测高炉工艺参数的变化.p c服务器用来建立实时数据的数据库，并通过以 太网向高炉专家系统、热风炉控制系统等p c机提供所需要的数据。高炉仪表控 制系统实际采集的数据分别反映不同位置的温度、压力、透气性、风量、压差、 料批数、料尺位置、上料信号、加煤信号、 加焦信号、 加风减风信号等指标。3 ， 2 . 1 .3系统结构及主要功能 实时高炉专家系统采用人工智能原理与技术，根据高炉仪表提供的各种高炉 状态参数，实时判断生产过程中高炉的各种状态和指标，为操作和决策人员提供 专家级的支持。 系统按照功能模块划分， 共有五部分: 炉况评价、 异常炉况判断、 高炉热状态、操作建议和布料制度指导。 系统的各部分组成及数据流向如图2 .2 所示。 东 l: 大学硕士学位论文第二幸 高炉炉型智能 检测系统练述 圈2 . 11 1 号高炉检测仪表分布 f i g . 2 . i t h e t o o k - o v e r m e t e r o f i i # b l u s t f u r n a c e 高炉仪表控制系统采用英国欧路公司生产的集散系统， 高炉主体的传感器数 据由 该公司的t c s - 6 0 0 0 采集后， 通过l i n k网传送到过程控制计算机中。过程 控制计算机为v a x - 4 0 0 0 小型机。 v a x - 4 0 0 0 通过d e c n e t 网将采集的数据送到5 台v a x - 4 0 0 0 v c l无盘工作站和一台高性能的p c服务器. 5 台无盘工作站主要用 于监测高炉工艺参数的变化.p c服务器用来建立实时数据的数据库，并通过以 太网向高炉专家系统、热风炉控制系统等p c机提供所需要的数据。高炉仪表控 制系统实际采集的数据分别反映不同位置的温度、压力、透气性、风量、压差、 料批数、料尺位置、上料信号、加煤信号、 加焦信号、 加风减风信号等指标。3 ， 2 . 1 .3系统结构及主要功能 实时高炉专家系统采用人工智能原理与技术，根据高炉仪表提供的各种高炉 状态参数，实时判断生产过程中高炉的各种状态和指标，为操作和决策人员提供 专家级的支持。 系统按照功能模块划分， 共有五部分: 炉况评价、 异常炉况判断、 高炉热状态、操作建议和布料制度指导。 系统的各部分组成及数据流向如图2 .2 所示。 东 北大学 硕士学 偏诊文第二章 高炉炉型智能 检测系统综述 图2 . 2软件结构图 f i g .2 . 2 t h e c o n s t r u c t i o n o f t h e s y s t e m 各模块功能如下: 炉况评价系统: 判断当前炉况是否异常。 采用g o - s t o p 方法， 将炉况分为好、 注意、坏三个等级，每两分钟对炉况评价一次。 炉况类型判断子系统:其目 的是根据高炉仪表的数据情况，利用带有时态逻 辑的模型推理来判断管道、崩料、悬料、炉况向凉、炉况向热、难行、低料 线等七类异常炉况。 含s i 量、 含s 量预报模型: 预报高炉的热状态，由于高炉铁水的含硅量与高 炉的炉温状况具有较为明显的对应关系，所以 准确的预测高炉铁水的 含硅量 值就能很好的反映当前的铁水温度情况。另外，高炉冶炼中影响钢材质量的 一个主要问题是铁水中的含硫量。热塑性加工时，钢的含硫量的多少决定了 其是否会产生热脆缺陷。 目 前在鞍钢i 1 号高炉上的炉温判断主要包括铁水含 硅量预报、铁水含硫量预报和炉温趋势预报三个部分。在温度预报模块中采 东 北大学硕士学位论文第 二幸 高炉炉型智能 检浏系统综迷 用tt d ( t e m p o r a l d i f f e r e n c e s ) 时 差算法， 三层前馈的神经元网 络对高 炉 炉温变化的预测有很好的效果，命中率接近8 5 % 0 操作指导子系统:是在当前炉况判断的基础上，运用炉前专家的现场操作知 识，经过步进式的推理判断，提出下一步的操作建议，作为炉前操作人员当 前控制高炉动作的参考，使之能更好的控制炉况的变化，保证高炉稳定，高 产。高炉在异常炉况情况下，经常同时发生几种不同的异常炉况类型，比如 管道、崩料、悬料、低料线、难行、向凉和向热等。因此系统按照事故的严 重程度给予几种异常炉况类型不同的优先权。异常炉况类型的优先级越高， 事故越严重，系统要优先处理，根据事故的预报和发生两种情况，做出相应 的操作指导建议。 布料指导与煤气流分布子系统:主要针对当前的布料制度和一氧化碳、二氧 化碳的含量，进行模式匹配，并提出建议的布料制度。煤气流分布显示是为 了弥补在国内的一些钢铁公司中，缺乏先进的煤气流分布检测仪表的不足而 专门设计的。通过利用炉喉十字测温的实时数据参数，运用相应的人工智能 方法， 给出煤气流分布的一种近似的模型， 对炉前的操作起一定的指导作用。 本系统分为两部分，一是实时布料操作指导子系统 ( 如图2 . 3 所示) ，一是离 线布料操作指导子系统( 如图2 . 4 所示) ， 根据这两个子系统做出的操作建议， 最后由高炉炉长做最后的操作决策。 东北大学硕士学 位论文第二幸 高炉炉型智能 检测系统综述 图2 . 3 实时布料指导子系统结构图 f i g . 2 . 3 t h e v i e w o f o n l i n e o p e r a t i o n d i r e c t i o n s u b s y s t e m 输入 计算c 0 2 利用率 计算十字侧温日平均值 输出当前和建议的布料制度布料代码 图2 . 4离线操作布料指导子系统结构图 f i g .2 .4 t h e v i e w o f o f fl i n e o p e r a t i o n d i r e c t io n s u b s y s t e m 2 . 2炉型智能检测系统概述 2 .2 . 1炉型智能检测系统开发目 的 高炉冶炼过程是在高温和一定压力的条件下进行的，整个系统是封闭的， 目 前国内外高炉都很难直接测量炉内的状况。高炉的煤气流的分布好坏， 直接影 响了 高炉的生产与炉龄。而布料制度的变化， 会影响高炉上部煤气流的分布，决 定高炉内部热量的传递及炉料下降的顺行程度， 从而影响高炉冶炼过程和铁水质 量等高炉各项技术经济指标。因此， 追求煤气流分布的最佳化以 及依据煤气流的 分布状况有效地进行布料控制一直是大家非常关注的课题。八十年代末日 本川崎 制铁开发了目 标推断型布料操作指导系统，它根据炉喉径向温度分布，炉身上部 一 7 一 东北大学硕士学 位论文第二幸 高炉炉型智能 检测系统综述 图2 . 3 实时布料指导子系统结构图 f i g . 2 . 3 t h e v i e w o f o n l i n e o p e r a t i o n d i r e c t i o n s u b s y s t e m 输入 计算c 0 2 利用率 计算十字侧温日平均值 输出当前和建议的布料制度布料代码 图2 . 4离线操作布料指导子系统结构图 f i g .2 .4 t h e v i e w o f o f fl i n e o p e r a t i o n d i r e c t io n s u b s y s t e m 2 . 2炉型智能检测系统概述 2 .2 . 1炉型智能检测系统开发目 的 高炉冶炼过程是在高温和一定压力的条件下进行的，整个系统是封闭的， 目 前国内外高炉都很难直接测量炉内的状况。高炉的煤气流的分布好坏， 直接影 响了 高炉的生产与炉龄。而布料制度的变化， 会影响高炉上部煤气流的分布，决 定高炉内部热量的传递及炉料下降的顺行程度， 从而影响高炉冶炼过程和铁水质 量等高炉各项技术经济指标。因此， 追求煤气流分布的最佳化以 及依据煤气流的 分布状况有效地进行布料控制一直是大家非常关注的课题。八十年代末日 本川崎 制铁开发了目 标推断型布料操作指导系统，它根据炉喉径向温度分布，炉身上部 一 7 一 东北大学硕士学 位论文第二幸 高炉炉型智能 检测系统综述 图2 . 3 实时布料指导子系统结构图 f i g . 2 . 3 t h e v i e w o f o n l i n e o p e r a t i o n d i r e c t i o n s u b s y s t e m 输入 计算c 0 2 利用率 计算十字侧温日平均值 输出当前和建议的布料制度布料代码 图2 . 4离线操作布料指导子系统结构图 f i g .2 .4 t h e v i e w o f o f fl i n e o p e r a t i o n d i r e c t io n s u b s y s t e m 2 . 2炉型智能检测系统概述 2 .2 . 1炉型智能检测系统开发目 的 高炉冶炼过程是在高温和一定压力的条件下进行的，整个系统是封闭的， 目 前国内外高炉都很难直接测量炉内的状况。高炉的煤气流的分布好坏， 直接影 响了 高炉的生产与炉龄。而布料制度的变化， 会影响高炉上部煤气流的分布，决 定高炉内部热量的传递及炉料下降的顺行程度， 从而影响高炉冶炼过程和铁水质 量等高炉各项技术经济指标。因此， 追求煤气流分布的最佳化以 及依据煤气流的 分布状况有效地进行布料控制一直是大家非常关注的课题。八十年代末日 本川崎 制铁开发了目 标推断型布料操作指导系统，它根据炉喉径向温度分布，炉身上部 一 7 一 东北大学 硕士学 位论文第二章 高炉炉型智能检浏系统综述 径向 温度分布，炉身上部煤气流利用率分布和炉身中下部炉墙热负荷来确定布料 操作的 趋向 ， 得到很好的效果。 o 武钢和芬兰r a u t a r u u k k i 公司联合开发的高炉炉 型管理系统通过统计、分析与炉型管理有关的信息 ， 定期利用规则对高炉炉型管 理进行评价 ， 给出动作建议，对指导生产起到良 好的效果。 本炉型智能测检测系统充分吸收国内外高炉专家系统的经验， 提出了一套新 的高炉炉型智能检测的思想方法。通过数据分析和数据挖掘方法，建立高炉炉型 的数学模型，通过这一数学模型可以实时计算出当前的炉墙结厚情况并动态显示 当前炉壁工作面情况， 判断高炉边缘煤气流分布是否异常。如果异常，则建议进 行边缘气流调节，改善边缘煤气流发展，为高炉布料提出间接性指导建议。 2 .2 . 2炉型智能检测系统在原系统中的作用 炉型智能检测系统是布料系统的一个支持模块，主要功能是通过动态显示 炉墙厚度的 变化，直观的观察炉壁是否有粘结或结瘤，一旦炉壁粘结，则操作人 员可以通过加重边缘煤气流等方法，调整炉型，保证高炉内侧炉墙工作面光滑、 稳定。 合理的操作炉型对高炉的优质、高产、低耗、长寿有着决定性的意义. 其 逻辑关系如图2 . 5 所示。 图2 . 5炉型智能检测系统的作用 f i g .2 . 5 t h e f u n c ti o n o f d i s p l a y i n g i n n e r p r o f i l e o f b f 2 .2 .3炉型智能检测系统的基本原理 炉墙厚度变化是指高炉炉墙内 壁由 于矿石粘结、脱落和侵蚀而引起的炉墙 东北大学 硕士学 位论文第二章 高炉炉型智能检浏系统综述 径向 温度分布，炉身上部煤气流利用率分布和炉身中下部炉墙热负荷来确定布料 操作的 趋向 ， 得到很好的效果。 o 武钢和芬兰r a u t a r u u k k i 公司联合开发的高炉炉 型管理系统通过统计、分析与炉型管理有关的信息 ， 定期利用规则对高炉炉型管 理进行评价 ， 给出动作建议，对指导生产起到良 好的效果。 本炉型智能测检测系统充分吸收国内外高炉专家系统的经验， 提出了一套新 的高炉炉型智能检测的思想方法。通过数据分析和数据挖掘方法，建立高炉炉型 的数学模型，通过这一数学模型可以实时计算出当前的炉墙结厚情况并动态显示 当前炉壁工作面情况， 判断高炉边缘煤气流分布是否异常。如果异常，则建议进 行边缘气流调节，改善边缘煤气流发展，为高炉布料提出间接性指导建议。 2 .2 . 2炉型智能检测系统在原系统中的作用 炉型智能检测系统是布料系统的一个支持模块，主要功能是通过动态显示 炉墙厚度的 变化，直观的观察炉壁是否有粘结或结瘤，一旦炉壁粘结，则操作人 员可以通过加重边缘煤气流等方法，调整炉型，保证高炉内侧炉墙工作面光滑、 稳定。 合理的操作炉型对高炉的优质、高产、低耗、长寿有着决定性的意义. 其 逻辑关系如图2 . 5 所示。 图2 . 5炉型智能检测系统的作用 f i g .2 . 5 t h e f u n c ti o n o f d i s p l a y i n g i n n e r p r o f i l e o f b f 2 .2 .3炉型智能检测系统的基本原理 炉墙厚度变化是指高炉炉墙内 壁由 于矿石粘结、脱落和侵蚀而引起的炉墙 东北大学硕士学位论文第二章高炉炉型智能检测系统综述 径向温度分布炉身上部煤气流利用率分布和炉身中下部炉墙热负荷来确定布料 操作的趋向，得到很好的效果。“3 武钢和芬兰r a u t a r u u k k i 公司联合开发的高炉炉 型管理系统通过统计、分析与炉型管理有关的信息，定期利用规则对高炉炉型管 理进行评价，给如动作建议，对指导生产起到良好的效果。 本炉型智能测检测系统充分吸收国内外高炉专家系统的经验，提出了一套新 的高炉炉型智能检测的思想方法。通过数据分析和数据挖掘方法，建立高炉炉型 的数学模型，通过这一数学模型可以实时计算出当前的炉墙结厚情况并动态显示 当前炉壁工作面情况，判断高炉边缘煤气流分布是否异常。如果异常，则建议进 行边缘气流调节，改善边缘煤气流发展，为高炉布料提出间接性指导建议。 2 2 2 炉型智能检测系统在原系统中的作用 炉型智能检测系统是布料系统的一个支持模块，主要功能是通过动态显示 炉墙厚度的变化，直观的观察炉壁是否有粘结或结瘤，一旦炉壁粘结，则操作人 员可以通过加重边缘煤气流等方法，调整炉型，保证高炉内侧炉墙工作面光滑、 稳定。合理的操作炉型对高炉的优质、高产、低耗、长寿有着决定性的意义。其 逻辑关系如图2 5 所示。 调整煤气流分布 炉型模拟显示 炉壁是否有 粘结物 调节边缘气流 处理炉墙结厚 和炉墙侵蚀 曩g 茗嚣蔷藿卜_ r 砸面画丽 图2 5 炉型智能检测系统的作用 f i g 2 5t h ef u n c t i o no f d i s p l a y i n gi n n e rp r o f i l eo f b f 2 2 3 炉型智能检测系统的基本原理 炉墙厚度变化是指高炉炉墙内壁由于矿石粘结、脱落和侵蚀而引起的炉墙 一8 一 东北大学硕士学位论文 第二章高炉炉型智能检测系统综迷 径向宽度的变化。高炉炉墙结厚与结瘤产生的机理是融化后的液相重新凝固的 结果，产生的原因比较复杂，比如长时间低炉温、低硫冶炼，造成软熔带下移， 终渣碱度偏高，燃料、原料质量不稳定，都会引起炉壁粘结。一般高炉结厚现象 经常发生，按其部位可分为上部结厚、中部结厚和下部结厚，当炉墙结厚积累一 段时间后会产生脱落，脱落的矿石和渣皮掉入炉缸铁水中，会导致炉凉，影响出 铁质量，炼铁产量也会大幅度下降。 炉壁侵蚀是指高炉炉壁由于炉内高温，频繁粘结和脱落而导致厚度减j 、。1 6 1 它是影响高炉寿命的重要因素之一，如果炉壁侵蚀严重，会腐蚀冷却壁，导致冷 却水泄露，造成高炉大凉，严重的会导致高炉停产。 当高炉内发生异常现象时，虽然不能直接观察到这些现象，但是根据多年的 高炉专家和炉前操作人员的高炉生产经验，当发生这些现象时，都会有相应的征 兆，这些征兆通过设在高炉上的相关检测仪表的数值变化反映出来。例如，高炉 炉墙粘结会导致粘结处炉墙温度的下降，而且随着粘结厚度的增加，炉墙温度也 呈个缓慢下降韵趋势，这个过程经常持续几天甚至十几天。一旦炉壁粘结脱落， 炉墙温度会在很短的时间内突然跃升，在曲线上呈现梯度变化。 图2 61 1 号爵炉炉身温度一时间曲线图 f i g 2 61l # b l a s tf u r n a c et e m p v r a t u r e - t i m eg r a p h 图2 6 所示的是鞍钢1 1 号高炉炉身话向六段温度随时问变化的曲线，日期是 从2 0 0 3 年3 月3 1 日至4 月5 日，从图中的曲线我们可以清楚的看到，炉身温度 在3 月3 1 日至4 月3 日期间缓慢的下降，该点炉内壁已经产生粘结并在逐步增 厚，在4 月3 日晚温度曲线突然跳起，幅度有3 0 多度，说明粘结正在脱落。我 9 一 东北大学硕士学位论文 第二章高炉炉型智能检测系统综述 们可以看出粘结是个长期缓慢的过程，而脱落是个短暂快速的过程，这也符合高 炉专家对炉壁粘结和脱落的判断经验。 上图说明，粘结厚度和炉身温度呈反比例关系，也就是说，如果我们有粘结 厚度和炉身温度的样本数据集，那么通过数据挖掘的方法就可以找出这个关系， 从而预测将来某个时刻的炉身粘结厚度。但是，由于高炉内部的生产条件非常严 酷( 如高温、炉尘等) ，目前还没有测量手段直接得到高炉内部炉壁粘结的数据， 高炉操作人员只能通过炉温曲线和其它仪表参数状态间接判断炉壁是否粘结和 脱落( 比如上图中炉壁温度下降和跃升) ，而没有一个定量的判断标准。所以，“1 要定量的判断高炉炉壁的粘结的厚度，只能通过炉墙温度的变化，根据热传导公 式，间接推算出来。 炉型智能检测系统的核心是从大量的测量值中提取出能够充分反映高炉内 部情况的特征值，利用这些特征值建立理论炉墙温度的多元非线性回归模型，通 过这一数学模型计算出当前的理论炉墙温度，再使用热传导公式将理论炉墙温度 与实际炉墙温度的差值转化为相应部位的炉墙结厚并用图形的方法实时的反映 出这种结厚的变化趋势为炉型控制提出指导。随着高炉使用年限的增加，高炉的 内壁和隔热层都会发生变化，从而使相应的测量值数据发生变化，这会使高炉炉 形智能检测系统不能真实的反映高炉内部的实际情况。为了，解决这个问题就 要求炉型智能检测系统具有一种自我更新，自我调整的能力，以适应高炉内部实 际情况的变化 2 2 4 炉型智能检测系统的结构 炉型智能检测系统分为两部分。 第一部分：实时系统。主要包括：数据提取系统：炉墙结厚实时计算及显示 系统；回归模型的评价系统。 数据提取系统：从大量的测量值中提取出具有一定特征的特征值用于回归模 型的建立。 炉墙结厚实时计算及显示系统：利用已经建立的多元非线性回归模型计算出 理论炉墙温度。再利用热传导公式将理论炉墙温度与实际炉墙温度的差值转化为 具体的结厚，并用图形的方法显示出来。 回归模型的评价系统：对当前正在使用的回归模型做出评价，以来判断当前 的模型能否真实的反映炉墙内部的变化。如果不能则调用离线系统进行调整。 第二部分：离线系统。主要是一个多元非线性回归模型的建立及优化。 以上各部分是相互独立的，彼此之间通过消息进行联系。 一1 0 一 东 a大学 硕士学位论文第二幸 高炉炉型智能检测系 统综述 们可以看出粘结是个长期缓慢的过程，而脱落是个短暂快速的过程，这也符合高 炉专家对炉壁粘结和脱落的判断经验。 上图说明.粘结厚度和炉身温度呈反比例关系，也就是说，如果我们有粘结 厚度和炉身温度的样本数据集，那么通过数据挖掘的方法就可以找出这个关系， 从而预测将来某个时刻的炉身粘结厚度。但是，由于高炉内部的生产条件非常严 酷 ( 如高温、炉尘等) ，目前还没有测量手段直接得到高炉内部炉壁粘结的数据， 高炉操作人员只能通过炉温曲线和其它仪表参数状态间接判断炉壁是否粘结和 脱落 ( 比 如上图中炉壁温度下降和跃升) ， 而没有一个定量的判断标准。 所以， ” 要定量的判断高炉炉壁的粘结的厚度，只能通过炉墙温度的变化，根据热传导公 式，间接推算出来。 炉型智能检测系统的核心是从大量的测量值中提取出能够充分反映高炉内 部情况的特征值，利用这些特征值建立理论炉墙温度的多元非线性回归模型，通 过这一数学模型计算出当前的理论炉墙温度，再使用热传导公式将理论炉墙温度 与实际炉墙温度的差值转化为相应部位的炉墙结厚并用图形的方法实时的反映 出 这种结厚的变化趋势为炉型控制提出指导。随着高炉使用年限的增加，高炉的 内 壁和隔热层都会发生变化，从而使相应的测量值数据发生变化，这会使高炉炉 形智能检测系统不能真实的反映高炉内部的实际情况。为了，解决这个问题， 就 要求炉型智能检测系统具有一种自 我更新，自 我调整的能力，以适应高炉内 部实 际情况的变化。 2 .2 . 4 炉型智能检测系统的结构 炉型智能检测系统分为两部分。 第一部分:实时系统。 主要包括: 数据提取系统;炉墙结厚实时计算及显示 系统:回归模型的评价系统。 数据提取系统:从大盆的测盘值中提取出具有一定特征的特征值用于回归模 型的建立。 炉墙结厚实时计算及显示系统: 利用已经建立的多元非线性回归模型计算出 理论炉墙温度。再利用热传导公式将理论炉墙温度与实际炉墙温度的差值转化为 具体的结厚，并用图形的方法显示出来。 回归模型的评价系统: 对当前正在使用的回归模型做出评价，以来判断当前 的模型能否真实的反映炉墙内部的变化。如果不能则调用离线系统进行调整。 第二部分:离线系统。主要是一个多元非线性回归模型的建立及优化。 以上各部分是相互独立的，彼此之间通过消息进行联系。 东 北大学硕士学 位论文第二章 高炉炉型智能检测系 统综述 2 . 2 .5 炉型智能检测系统的各个部分间的协作关系 智能检测系统各个部分间的协作关系可以分为两种。第一种为系统初始化时 的协作关系。第二种为整个系统正常工作后的协作关系。 1 .系统初始化时的协作关系。见下图。 测量值的实时传输 炉墙结厚实时 计算及显示系 统 i l l t 值 数 据库 数据提取系统 回归模型的评 价系统 离线系统 图2 . 7对象协作图 f i g .2 . 7 t h e o b j e c t c o l l a b o r a t i o n 初始化的时候各部分的工作关系为: ( 1 )测量值数据库为数据提取系统提供过去一段时间内的测量值。一般是3 到6 个月的历史数据。数据提取系统将用这些历史数据建立当前的特征值集合。 ( 2 ) 数据提取系统将建立的特征值集合提供给离线系统。 离线系统利用特征 值集合建立多元非线性的回归模型。 ( 3 ) 离线系统将建立的多元非线性回归模型提供给炉墙结厚实时计算及显示 系统。炉墙结厚实时计算及显示系统准备工作。 ( 4 ) 从测量值数据库中将新传入的测量值提供给炉墙结厚实时计算及显示系 统，使其能够计算出当前的炉墙结厚。回归模型的评价系统利用计算出的炉墙结 厚和实时传来的炉墙温度对当前的多元非线性回归模型进行评价。数据提取系统 根据传来的测量值更新特征值集合。 2 .系统正常工作后的协作关系 东 北大学硕士学位论文第二章 高炉护型智能检浏系 统综述 测t值的实时传输 炉墙结厚实时 计算及显示系 统 测a值数 据库 数据提取系 统 回归模型的评 价系统 离线系统 图2 . 8对象协作图 f ig .2 .8 t h e o b j e c t c o l l a b o r a t i o n ( 1 ) 将传感器数据和来自 实验室的数据进行相应的预处理后存入数据库中。 ( 2 ) 将处理过的新传入的数据分别发送给炉墙结厚实时计算及显示系统和数 据提取系统。前者用这些数据来计算当前的炉墙结厚。后者用这些数据来更新特 征值集合。 3 ) 回归模型的评价系统对当前的多元非线性回归模型进行评价， 如果发现 当 前的回归模型工作不正常。 则向离线系统发出回归模型需要更新的消息。离线 系统接到消息后开始重新建立回归模型。 ( 4 ) 离线系统开始重新建立多元非线性回归模型。 在建立的过程中， 离线系 统首先向数据提取系统发出需要当前的特征值的集合的消息。 ( 5 ) 数据提取系统在收到了离线系统的请求后， 将其现在的特征值集合传送 给离线系统。 6 ) 离线系统在收到特征值集合后， 重新建立多元非线性回归模型， 并把建 立的回归模型传送给炉墙结厚的实时计算及显示系统，炉墙结厚的实时计算及显 示系统用新的回归模型代替旧的回归模型进行计算。 东北大学硕士学 位论文第三章 数据提取系 统 第三章 数据提取系统 3 . 1数据提取介绍 3 . 1 . 1什么是数据提取 数据提取:从大量的测量值中提取出具有一定特征的特征值。利用这些提取 出的特征值来建立回归模型。 3 . 1 . 2 特征指的是什么 由于要建立的回归模型是在没有炉墙结厚的这一条件下建立的，所以所说的 特征就是指没有炉墙结厚这一情况。根据测量值种类的与炉墙结厚的变化趋势的 不同，对于没有炉墙结厚这一情况的具体反映也不同。以炉墙温度为例，随着炉 墙结厚的增加，其对应的炉墙温度将降低，所以在提取炉墙温度的特征值，要提 取数值较大的，这样才能反映没有结厚这一情况。大多数的侧量值都是与炉墙结 厚成反比关系，即结厚越大测量值越低。但也有各别的成正比情况。对于不同的 测t值在数据提取时要考虑到各自 不同的情况。本论文中所采用的各种测量值都 是与炉墙结厚成反比关系。又由于要建立的是一个多元的非线性方程，参加到这 一回归方程中的变量种类很多。所以当为这些变量提取特征值时，对其中的每一 个变量都要考虑到没有结厚的这一假设。如果有任何一个变量忽略了这一点，都 会对回归模型带来很大的误差。 综上所述，特征值的提取要满足以下两个条件: 第一:对单个的测量值来说，要将没有结厚这一假设反映到实际的测量数据 上。如果测量值与炉墙结厚成反比，那么在提取时要尽量提取测量值比 较大的， 反之则提取测量值比较小的。 第二: 对于参加回归方程的所以测量值来说，都要考虑到没有结厚这一假设。 因为本论文中所选取的测量值种类都是与结厚成反比关系，所以在提取时都要保 证这些测量值取较大的值。( 对于测量值与结厚成正比关系的，可以 做一些相映的 数学变换， 然后在使用以下的 算法) 3 . 1 . 3 特征值种类的确定 高炉的测量值有很多种， 并不是所有的测量值都是要提取的。 只是考虑其中与 炉墙温度关系比较密切的，用来作为回归模型中的自变量。回归模型中的自变量 东北大学硕士学位论文 第三章数据提取系统 第三章数据提取系统 3 1 数据提取介绍 3 1 1 什么是数据提取 数据提取：从大量的测量值中提取出具有一定特征的特征值。利用这些提取 出的特征值来建立回归模型。 3 1 2 特征指的是什么 由于要建立的回归模型是在没有炉墙结厚的这一条件下建立的，所以所说的 特征就是指没有炉墙结厚这一情况。根据测量值种类的与炉墙结厚的变化趋势的 不同，对于没有炉墙结厚这一情况的具体反映也不同。以炉墙温度为例，随着炉 墙结厚的增加，其对应的炉墙温度将降低，所以在提取炉墙温度的特征值，要提 取数值较大的，这样才能反映没有结厚这一情况。大多数的测量值都是与炉墙结 厚成反比关系，即结厚越大测量值越低。但也有各别的成正比情况。对于不同的 测量值在数据提取时要考虑到各自不同的情况。本论文中所采用的各种测量值都 是与炉墙结厚成反比关系。又由于要建立的是一个多元的非线性方程