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东北大学硕士学位论文 k o b m s 转炉冶炼不锈钢终点碳含量和温度预测模型 摘要 随着我国加aw t o 。国岗市场与国际市场船逐渐接轼，我国约锯铁企业正面 临更加激烈的挑战和竞争，而如何有效地使用自动化技术以实现生产的高效化和 资源利用的合理化已经成为钢铁企业保持竞争力和发展壮大的关键。由于钢铁工 业生产的高温、高压、复杂、多变等特性，传统的控制方法和技术无法更好地胜 任。计算机的广泛应用和人工智能技术的发展为钢铁工业生产过程自动化带来了 先进的科学技术手段。智能控制是人工智能、控制论、运筹学和信息论等多学科 交叉的新兴学科，它善于解决那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以 及不存在已知算法的非数字过程，这对钢铁工业生产的过程控制是非常适合的。 不锈钢冶炼是钢铁工业中的重要组成部分。在各种不锈钢炉外精炼的方法中， 由于k - o b m s 转炉具有热效率高，炉衬寿命长，原料适应性强等诸多优点，所以 其正逐渐受到钢铁企业的青睐，太原钢铁集团公司第二炼钢厂于2 0 0 2 年1 2 月通 过技术改造首先在我国开始使用k - o b m s 转炉进行不锈钢的冶炼。本文是在太钢 第二炼钢厂k - o b m s 转炉三步珐冶炼不锈钢生产原料、设备和工艺的现状的基础 上，建立了对k o b m s 转炉冶炼终点时钢水的碳含量和温度进行智能预测的模 型。 本文介绍了k - o b m g 转炉三步法冶炼不锈钢的原理、特点和工艺，然后在论 述模襁系统和神经网络理论的基础之上，对它们的特点进行了分析和比较，之后 详细地阐明了结合了模糊系统和神经网络特点的新型推理系统自适应神经模 糊推理系统( a n f i s ) 的理论基础，包括a n f i s 的结构和混合学习算法。在对影响 k o b m s 转炉终点碳温的各种因素进行分析后，选取铁水碳含量、铁水温度、铁 水重量、合金加入量和氧气吹入量作为模型的5 个输入变量。然后结合a n f i s 的 特点，设计模型的结构。建立基于a n f i s 的k o b m r s 转炉终点碳含量及温度预 测模型，再使用实际k o b m s 转炉冶炼过程的生产数据和分析数据对模型的参数 进行训练，最后进行仿真。从仿真结果来看，此预测模型实现了较好的预测精度： 在预测误差o 0 2 内的终点碳含量的命中率为8 8 2 4 ，在预测误差1 0 。c 内的终 点温度的命中率为8 8 2 4 ，终点碳含量和终点温度双命中率为8 0 3 9 。 关键词k o b m s ，转炉不锈钢冶炼，终点预测，a n f i s 东北大学硕士学位论文 a b s i r a c r am o d e lf o rp r e d i c t i o no f e n d p o i n tc a r b o n c o n t e n ta n dt e m p e r a t u r ed u r i n gs t a i n l e s ss t e e l r e f i n i n gp r o c e s si nk - o b m - - sc o n v e r t o r a b s 仃a c t a so n rc o u n t r yh a sj o i n e dw t oa n dt h ed o m e s t i cm a r k e ti sb e i n gi n t e g r a t e dw i t h t h ei n t e r n a t i o n a lm a r k e tg r a d u a l l y , t h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s e so fc h i n aa r ef a c i n g f i e r c e rc h a l l e n g ea n dc o m p e t i t i o n ，h o wt h ee n t e r p r i s e su s i n ga u t o m a t i ct e c h n o l o g yt o r e a l i z eh i 曲一e f f i c i e n tp r o d u c t i o na n dr a t i o n a lu t i l i z a t i o no f r e s o u r c e sh a sb e c o m eak e y f o rt h e mt ok e e pt h ec o m p e t i t i v e n e s sa n dd e v e l o p m e n t b e c a u s eo ft h ep r o d u c t i o nw i m h i g ht e m p e r a t u r e ，h i g hp r e s s u r e ，c o m p l e xa n dm u l t i v a r i a t i o ni nt h ei r o na n ds t e e l i n d u s t r y , t h et r a d i t i o n a lc o n t r o lm e t h o d sa n dt e c h n o l o g i e sa r cn o ts u i t a b l ef o ri t t h e w i d e l ya p p l i c a t i o no ft h ec o m p u t e ra n dd e v e l o p m e n to ft h ea r t i f i c i a l i n t e l l i g e n t t e c h n o l o g yh a v eb r o u g h tt h ea d v a n c e ds c i e n t i f i ca n dt e c h n i c a lm e a n st ot h ea u t o m a t i c p r o d u c t i o np r o c e s so ft h ei r o na n ds t e e li n d u s t r y i n t e l l i g e n tc o n t r o li san e wd e v e l o p i n g d i s c i p l i n ei n t e r c r o s s e db ys o m ed i s c i p l i n e ss u c ha sa r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，c y b e m e t i c s ， o p e r a t i o n sr e s e a r c h ，i n f o r m a t i o nt h e o r ya n ds oo n i ti sg o o da ts o l v i n gt h o s en o n d i g i t a l c o u r s e st h a tc o n t a i nc o m p l e x i t y , i m p e r f e c t i o n ，f u z z i n e s so ru n c e r t a i n t ya n du n k n o w n a l g o r i t h m s i ti sv e r ys u i t a b l ef o rt h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s e st oc o n t r o lt h ep r o d u c t i o n p r o c e s s r e f i n i n go ft h es t a i n l e s ss t e e li sa ni m p o r t a n tc o m p o n e n ti nm ei t o na n ds t e e l i n d u s t r y i nv a r i o u sr e f i n i n gm e t h o d so f t h es t a i n l e s ss t e e l ，k o b m sc o n v e r t e ri sb e i n g f a v o r e db yt h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s e sg r a d u a l l y , b e c a u s ei th a sm a n ya d v a n t a g e s ，f o r e x a m p l e ，h i g ht h e r m a le f f i c i e n c y , l o n gl i n i n gl i f c ，g o o da d a p t a b i l i t yo fd i f f e r e n t m a t e r i a l s ，a n ds oo n t h es e c o n ds t e e lm i l lo ft a i y u a ni r o na n ds t e e lg r o u pc o f i r s t l y u s e dk 一0 b m sc o n v e r t e rt or e f i n es t a i n l e s ss t e e l i nc h i n at h r o u g ht e c h n o l o g i c a l t r a n s f o r m a t i o ni nd e c e m b e r2 0 0 2 i nt h i sp a p e r , t h ep r e d i c t i v em o d e lo fe n d p o i n t c a r b o nc o n t e n ta n de n d p o i n tt e m p e r a t u r eo fk - o b m sc o n v e r t e rr e f i n i n gs t a i n l e s ss t e e l w a se s t a b l i s h e d ，w h i c hb a s e do nt h ec u r r e n ts i t u a t i o n so ft h em a t e d a l s ，t h ee q u i p m e n t s a n dt h ep r o c e s so f k - - o b m - sc o n v e n e rt r i p l er e f i n i n gs t a i n l e s ss t e e lo f t h es e c o n ds t e e l m i l l i nt h i sp a p e r , t h ep r i n c i p l e ，t h ec h a r a c t e r i s t i ca n dt h ep r o c e s so fk o b m s c o n v e r t e rt r i p l er e f i n i n gs t a i n l e s ss t e e lw e r ei n t r o d u c e d ，a n dt h e na f t e rd i s c u s s i n gt h e t h e o r e t i c a lb a s i so ff u z z ys y s t e ma n dn e u r a ln e t w o r k ，t h e i rc h a r a c t e r i s t i c sw e r ea n a l y s e d a n dc o m p a r e d l a t e ran e wi n f e r e n c es y s t e m - - a d a p t i v en e u r a lf u z z yi n f e r e n c es y s t e m - i i i 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t ( a n f i s ) w a sd i s c u s s e di nd e t a i l ，w h i c hm e r g e sf u z z ys y s t e ma n dn e u r a ln e t w o r k t h e t h e o r e t i c a lb a s i so fa n f i si n c l u d e si t ss 仃u c n 】f ea n ds t u d ya l g o r i t h m a f t e ra n a l y s i n g v a r i o u $ f a c t o r st h a ti n f l u e n c ee n d p o i n tc a r b o na n dt e m p e r a t u r eo fk o b m sc o n v e r t e r , m e l t e di r o nc a r b o nc o n t e n t ，m e l t e di r o nt e m p e r a t u r e ，m e l t e di r o nw e i g h t ，a l l o ya d d i t i o n a n d0 2a d d i t i o nh a db e e ns e l e c t e dt oc o n s t i t u t et h ef i v ei n p u t so ft h er o o d e l t h e nt h e s t r u c t u r eo f a n f i sw a sd e s i g n e d ，w h i c hw a sb a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c so f a n f i s a n d t 1 1 ep r e d i c t i v em o d e lb a s e do na n f i sw a se s t a b l i s h e d t h er e a lp r o d u c t i o na n da n a l y s e d a t a so f t h ek - 0 b m sc o n v e r t e rr e f i n i n gc o u r s ew e r eu s e dt ot r a i nt h em o d e l a n dl a s t l y t h ee n l u l a t i o no f t h em o d e lw a sc a r r i e do u t a c c o r d i n gt ot h er e s u l to f t h ee r n u l a t i o n ，t h e p r e d i c t i v em o d e lh a dr e a t i z e das a r i s 蛳n gp r e d i c t i o np r e c i s i o n ：i nt h ee r r o rr a n g eo f 0 0 2 。t h eh i tr a t eo ft h ee n d p o i n tc a r b o nc o n t e n tw a s8 8 2 4 ：i nt h ee t o tr a n g eo f 1o * c t h eh i tr a t eo ft h ee n d p o i n tt e m p e r a t ew a s8 8 2 4 ：t h ed o u b l eh i tr a t eo ft h e e n d p o i n tc a r b o nc o n t e n ta n dt e m p e r a t u r ew a s8 0 3 9 k e yw o r d sk - o b m s ，c o n v e r t e r , s t a i n l e s ss t e e lr e f i n i n g , p r e d i c t i v em o d e l ，a n f i s 一 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 的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：晦与 日 期： 帅f ，；，上 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。 f 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： 导师签名： 签字日期： 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 不锈钢具有耐蚀、耐热、易洁、美观、高的强度和韧性、易加工、使用寿命 长的优良特性，已被广泛地应用于汽车工业、水工业、建筑业、化工、家电业、 环保工业、工业设施等众多领域，逐渐成为这些领域建设和发展不可缺少的重要 材料。近年来，不锈钢的产量逐年提高，年增长幅度达3 4 。占世界前五位的 不锈钢生产企业是欧洲四大公司f 阿塞勒、k t n 、阿维斯波拉里特、a c e r i n o x ) 和浦 项，2 0 0 1 年这五个企业生产不锈钢量占全球总产量的5 6 ，宝钢和太钢是目前我 国国内最大的不锈钢生产基地。欧美新建的不锈钢冶炼车间多采用两步法即电炉 一a o d 精炼炉，但考虑到有时a o d 炉精炼时间较长，跟不上电炉节奏，常设有 l f 炉必要时作加热保温用，以保证连铸连浇。如新建的北美不锈钢公司采用电弧 炉一a o d l f 炉；浦项不锈钢二厂采用电弧炉一k o b m s 转炉，比利时c a r i n o x 厂采用电弧炉一a o d 炉等。我国近年新建不锈钢冶炼车间多采用三步法即电炉一 a o d v o d ，也设有l f 炉。现在我国的不锈钢消费量和进口量均属于世界第一， 而且不锈钢的消费量还有继续增加的趋势，这与我国目前的不锈钢生产能力很不 相应。因此，加快发展我国的不锈钢工业很有必要。 不锈钢通常是低碳高铬合金钢，因此在降低碳含量的同时如何抑制铬的氧化成 为不锈钢冶炼的关键。从其发展历程看，世界不锈钢冶炼技术大致经历三个阶段f 1 ： 第一阶段为一步法工艺，郎只在炼钢炉( 电弧炉、平炉) 内进行熔化、精炼、还原和 合金化。随着氧气在炼钢中的应用，提高了脱碳速度，并可以大量地使用废不锈 钢。随之而来的问题是炉温升高，耐火材料烧损严重。第二阶段为在6 0 年代出现 的两步法工艺，即1 台电炉和1 台v o d 脱气装置或1 台电炉和l 台a o d 精炼炉。 进入7 0 年代，不锈钢精炼出现了多种方法，如k - o b m 、m r p l 、c l u 、 r h o b ( k t b ) 、a s e a s k i ：等。第三阶段为在这之后开发出的三步法工艺，将不锈 钢的冶炼引入到崭新的阶段。它是把上述工艺的优点综合起来，克服了e a f a o d 的较高的氩气消耗和炉衬消耗，缩短了e a f v o d 所需要的较长的处理时间：为实 现高速脱碳，采用顶底复吹转炉，从而优化了炼钢工艺，提高了产品质量、降低 了生产成本、获得了更佳的冶金效果。同时为了能不断提高不锈钢的产品质量， 开发新的品种，降低生产成本，不锈钢的冶炼技术也正在不断的发展之中。 近几年来，世界计算机技术和网络技术在飞速地发展，钢铁冶金工业的自动化 控制也发生了根本性的变化。大批的具有时代特征的新技术和技术产品被引进到 钢铁冶金工业的生产与经营活动中，如d c s ( 集散控制系统) 技术，p l c ( 可编程控 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 制器) 技术，低成本控制技术，智能控制技术，工业网络技术，工业总线技术，p d m ( 产 品数据管理) 技术，f a ( i i j - 自动化) ，m i s ( 管理信息系统) 技术，c i m s ( 计算机集成 制造系统) 技术，c a d ( 计算机辅助设计) 技术，c a m ( 计算机辅助生产) 技术等等。 所有这些，将彻底改变钢铁冶金工业的生产与管理方式，同时也为钢铁冶金工业 的自动化提出tq l 多新的重大课题。 1 2 智能控制概述 随着科学技术的突飞猛进，生产规模越来越大，工业系统的结构和功能日趋 复杂，具有高度非线形、时变、干扰、强耦合、时滞、参数变化等特征。这类系 统本身所固有的模糊性、复杂性以及其他种种原因，使得人们难以用传统的数学 方法为其建立精确的数学模型，而大多数传统控制理论是建立在被控对象精确数 学模型的基础上，所以传统控制理论显得难以奏效。 智能控制是自动控制发展的高级阶段，是控制论、系统论、信息论和人工智 能等多种学科交叉和综合的产物，为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的 控制提供了有效的理论和方法【2 】，如图1 1 所示。自从付京孙教授1 9 6 5 年最早提 出来智能控制的概念以来，智能控制理论和技术得到了很大的发展，相继出现了 人工神经网络控制、模糊控制、专家控制和遗传算法控制等多个较为成熟的控制 方法。在实际运用中已产生了许多类型的智能控制系统，如多级递阶智能控制、 基于知识的专家系统、基于模糊逻辑的智能一模糊控制、基于神经网络的智能一 神经控制、基于规则的仿人控制、基于模式识别的智能控制、多模变结构智能控 制、学习控制与自学习控制、基于可拓逻辑的智能一可拓控制、基于混沌理论的 智能一混沌控制等类型。目前，智能控制已广泛地应用于工业、农业、军事等多 个领域，尤其在机器人领域中、机械制造中、电力电子学研究领域中、工业过程 中和广义控制领域中【3 1 解决了大量的传统控制无法解决或解决不好的实际控制应 用问题，正呈现出强大的生命力和发展前景。 2 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 避 胜 方 巍 图】，】自动控制的发展过程 f i g1 1 d e v e l o p m e n to f a u t o m a t i o nc o n t r o l 1 2 1 智能控制与传统控制的关系和比较 1 8 9 2 年建立的稳定性的概念理论以及2 0 世纪2 0 年代关于反馈放大器的研究 共同奠定了自动控制理论的基础，从那时起到现在，传统控制方法和理论得到了 巨大的发展和应用，但传统控制方法和理论也暴露出了自身明显的局限性，特别 是在处理具有高度非线性的复杂系统及处理对象的不确定性和复杂性方面效果较 差，在自适应性和鲁棒性方面也存在着难以弥补的严重缺陷，这些致使其应用的 有效性受到很大的限制。其问题的原因在于传统控制将整个系统置于固定的控制 算法和模型框架下，灵活性和应变能力较差。其难于实现通过自学习、自适应、 自组织等方法来调整控制策珞和行动，自学习、自适应、自组织功能和容错能力 较弱。 智能控制和传统控制在应用领域、控制方法、知识获取和加工、系统描述、 性能考核及执行等方面存在明显的不同，主要表现在【4 ： f 1 ) 智能控制主要解决高度非线性、强不确定性和复杂系统控制问题，而传统 控制则着重解决单机自动化、不太复杂的过程控制和大系统的控制问题。 ( 2 1 在知识获取方面，传统控制通常是通过各种定理、定律来获取精确知识， 而智能控制通常是通过直觉、学习和经验来获取和积累知识，这种知识通常是非 精确知识。 ( 3 ) 在系统描述上传统控制通常是用基于运动学方程、动力学方程和传递函数 等数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则，用符号来描述。 在系统分析研究设计和信息处理方法上，传统控制理论通常应用时域法、 频域法、根轨迹法、状态空问法等定量方法进行处理，而智能控制系统多采用学 习训练、逻辑推理，判断、决策等符号加工的方法。 - 3 堡! ! 苎! 堡主兰堡堡墨 暹 嶷 直 翱 图1 1 自动控制的发展过程 f i g1 ld e v e l o p m e n t o f a u t o m a t i o nc o n t r o l 1 2 j 智能控制与传统控制的关系和比较 1 8 9 2 年建立的稳定性的概念理论以及2 0 世纪2 0 年代关于反馈放大器的研究 共同奠定了自动控制理论的基础，从那时起到现在，传统控制方法和理论得到了 巨大的发展和应用，但传统控制方法和理论也暴露出了自身明显的局限性，特别 是在处理具有高度非线性的复杂系统及处理对象的不确定性和复杂性方面效果较 差，在自适应性和鲁棒性方面也存在着难以弥补的严重缺陷，这些致使其应用的 有效性受到很大的限制。其问题的原因在于传统控制将整个系统置于固定的控制 算法和模型框架下，灵活性和应变能力较莘。其难于实现通过自学习、自适应、 自组织等方法来调整控制策略和行动，自学习、自适应、自组织功能和容错能力 较弱。 智能控制和传统控制在应用领域、控制方法、知识获取和加工、系统描述、 性能考核及执行等方面存在明显的不同，主要表现在”1 ： ( 1 】智能控制主要解决高度非线性、强不确定性和复杂系统控制问题，而传统 控制则着重解决单机自动化、不太复杂的过程控制和大系统的控制问题。 f 2 ) 在知识获取方面，传统控制通常是通过各种定理、定律来获取精确知识， 而智能控制通常是通过直觉、学习和经验来获取和积累知识，这种知识通常是非 精确知识。 ( 3 ) 在系统描述上传统控制通常是用基于运动学方程、动力学方程和传递函数 等数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则，胡符号来描述。 f 4 1 在系统分析研究设计和信息处理方法上，传统控制理论通常应用时域法、 频域法、根轨迹法、状态空间法等定量方法进行处理，而智能控制系统多采用学 习训练、逻辑推理，判断、决策等符号加工的方法。 习训练、逻辑推理，判断、决策等符号加工的方法。 3 东北大学硕士学位论文第一章绪论 ( 5 ) 在执行和性能指标方面，传统控制有稳态和动态等严格的性能指标，智能 控制无统一的性能指标，而注意目的和行为的达到。 智能控制与传统控制的这些差异也就决定了智能控制拥有强大的生命力和广 阔的发展前景，其将会为控制领域带来一个巨大的飞跃。 1 2 2 智能控制的主要方法 智能控制包容了人工神经网络理论、模糊数学理论，模式识别理论及专家系 统理论等基础理论，并融合生理学、心理学、行为学、运筹学、传统控制理论等 多学科的知识和方法。根据当前智能控制方法研究及应用的状况和发展趋势，智 能控制的方法主要有： f 1 ) 神经网络； ( 2 ) 模糊逻辑； ( 3 ) 专家系统； ( 4 ) 遗传算法； ( 5 ) 集成智能控制，即将几种智能控制方法或机理融合在一起而构成的智能控 制方法； ( 6 ) 组合智能控制方法，即将智能控制和传统控制有机地结合起来而形成的控 制方法。 1 2 3 智能控制在钢铁工业中的应用 八十年代以来，美国、日本竞相开展人工智能在钢铁工业生产中的各方面的 应用研究、开发。从过程控制到企业管理，从原料、高炉到转炉、电炉、轧机等。 加拿大、法国、英国、德国、奥地利、芬兰、瑞典、挪威、澳大利亚、韩国等许 多国家也紧跟美国和日本，加入了钢铁工业生产过程智能自动化的行列，呈现出 相互竞争、你追我赶的信息革命热潮。智能化是当前及今后钢铁工业生产的新技 术、新工艺、新设备、新产品的重要发展方向，是我国钢铁工业现代化、跻身于 世界钢铁强国的必由之路。人工智能及其应用已经成为钢铁工业面临的新技术革 命中不可缺少的先进科学技术手段，是钢铁工业生产过程高速化、连续化、钢铁 企业大型化、现代化必要的科学技术条件。 智能控制可以在钢铁工业中进行较多的应用，是因为它适合于那些含有复杂 性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数字过程，并以知识 进行推理，以启发引导求解过程，也可以对具有以知识表示的非数学广义模型和 以数学模型表示的过程进行混合控制。钢铁工业生产过程控制，非常适合于采用 智能控制。如炼铁、炼钢等生产过程是在“黑匣子”状态下进行的，环境有许多 不确定因素，是一个复杂的过程。多年来，难以建立精确的数学模型，即使建立 - 4 - 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 起控制模型，也有好多不如人工控制效果好，所以难以将其推广应用。智能控制 的发展，将会促使钢铁工业自动化的过程控制有更大进展。现今钢铁工业自动化 的发展程度为，基础自动化在各个工序中占有4 0 6 0 ，过程控制占有1 0 左 右，可见过程控制水平是较低的，主要原因是数学模型难以建立。随着智能控制 的发展，将会有很大的起色。在应用智能控制的时侯，并不是要废弃传统的控制， 而是要两者进行有机结合垆j 。 表1 1 列出了部分已经采用智能控制的工序 6 ，7 ： 表1 1 钢铁工业中智能控制的应用 t a b l e1 1a p p l i c a t i o no f i n t e n i g e n tc o n t r o li nf e r r o u si n d u s t r y 工序应用名称模糊系统专家系统神经网络 焦炉加热控制 烧结横向均匀烧成控制 焦化 烧结 烧结加热模式识别 烧结燃烧控制 烧结返矿控制 热风炉燃烧控制 高炉炉温控制 高炉 高炉稳定性和塌料控制 综合高炉专家系统 电弧炉电极控制 转炉煤气自动分配 炼钢 煤气柜气位控制 连铸 转炉终点控制 连铸结晶器钢水液面控制 连铸液面控制 热轧板带加热炉燃烧控制 板坯加热炉抽出节奏控制 型钢加热炉控制 热轧 型钢最优切割控制 厚板 电焊钢管节奏控制 电焊钢管焊接感应加热控制 热轧板带卷取温度控制 厚板冷床运转控制 用冷却介质控制板形 冷轧 热浸镀层厚度控制 处理 冷轧板形动态控制 - 5 - 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 我国钢铁工业在智能控制领域也取得了很大的成绩，如莱钢高炉的智能控制 专家系统博j ，他们进一步建立了铁区计算机局域网，实现信息传递网络化；建立了 铁水含硅量控制偏微分方程和神经网络算法，从而提高了工长操作的智能化水平： 实现了专家系统在操作一技术管理上的“三位一体”应用，并显著改善了高炉 的技术经济指标。石家庄钢铁厂在电弧炉控制中的综合智能控制【9 】，采用了基于遗 传退火算法的神经网络控制策略，设计了神经网络预估模型和神经网络控制器， 并优化了功率设定点，实现了高阻抗电弧炉炼钢过程的优化控制。广东韶关冶炼 厂的大功率电弧炉智能控制已经成功运行【l0 1 ，其先对控制对象进行系统在线辨识， 综合专家知识建立语言规则模型，然后构造优化目标函数，对单目标函数最优值 模糊化，最后在所形成的模糊目标集中寻找到满足多目标的各优化解，实现把多 目标问题转化为单目标问题求解的目的。江苏沙钢集团公司采用的智能钢包精炼 炉控制系统取得了显著的经济效益】，他们在热平衡计算和钢水温度预报上使用 复合人工智能技术，能量输入动态优化和电极升降智能控制，克服了传统控制系 统的缺点，为我国用电子技术改造传统产业开辟了一条新的途径。 转炉是在钢铁工业中使用的重要的钢铁冶炼方法之一，转炉的过程控制也是 研究的热点之一。由于整个炼钢过程是非常复杂的多元多相高温反应过程，所以 影响钢水终点成分和终点温度的因素很多，人工的控制很难一次达到终点目标值， 往往需要经过补吹才能出钢。但自从二十世纪六十年代美国j o n e s l a u g h l i n 公司 首先开发成功转炉静态控制模型以来，在众多科研工作者多年的努力下，转炉的 自动控制取得了很大的进展，从静态控制发展到动态控制，而对转炉的智能控制 的研究和实践更是将转炉的过程自动控制水平提升到了一个新的高度”“。夏升华 等【”1 针对中小炉不宜增设副枪的状况，提出的自适应静态模型动态化控制的思想， 终点碳含量和温度的命中率分别达到了6 8 和6 3 。朱光俊等1 1 4 1 提出的转炉静态 优化控制模型终点碳含量和温度的控制合格率在7 7 和6 5 。陈婉等【l5 】提出了氧 气顶吹转炉吹炼过程的动态模型，为提高终点预报精度提供了新的思路。而在转 炉智能控制方面的研究则取得了更大的进展。c o x 等【l6 】利用神经网络在转炉炼钢 中对补吹氧气量和冷却剂添加量进行预钡0 控制。其使用两个神经网络模型分别对 补充氧气量和冷却剂添加量进行预测，然后再将两个神经网络模型整合。补吹氧 气量和冷却剂添加量的平均误差达到了1 7 9 7 5 m 3 和o 7 t ，与标准相比分别降低了 4 5 5 6 m 3 和o 1i t 。c e m a l e t t i n 等【1 7 】建立了一个多输入多输出的模糊模型对转炉炼钢 进行控制，以初始铁水温度、碳含量和吹氧量等1 0 个变量作为输入，对出钢量、 终点温度和氧、碳等6 种元素的终点含量进行预测，获得了很好的效果。柴天佑 等1 8 墟出了基于r b f 神经网络的转炉炼钢终点温度和碳含量预报模型，当预报误 差要求温度在1 5 ，碳含量在o 0 5 时，该方法的温度命中率为8 5 ，碳命中 东北大学硕士学位论丈 第一章绪论 率为8 0 ，碳含量和温度同时命中率为7 5 。陶钧掣1 9 1 将模糊推理、自适应、自 学习、专家系统等技术与转炉炼钢动态控制方法相结合，提出了转炉炼钢智能动 态控制的新方法，熔池的碳含量控制命中率为9 4 8 3 ，温度控制命中率为9 6 5 5 ， 双命中率为9 1 3 8 ，此方法显示了良好的控制效果。从研究的成果中可以看出， 在各种控制方法中，智能控制方法正显现出极强的生命力。 我国太钢第二炼钢厂经过技术改造首先在我国使用k o b m s 转炉冶炼不锈 钢，k o b m - s 转炉冶炼不锈钢的冶炼过程要比冶炼普碳钢等钢种的转炉的冶炼过 程更加复杂。如今，智能控制方法正在逐渐地被成功应用到钢铁工业中，解决了 很多的过程控制问题，所以研究k o b m s 转炉冶炼不锈钢的智能控制模型有着非 常积极的意义。 总结各种智能控制的应用，在工艺过程中，智能优化控制的大致步骤可以如 图1 2 所示： 激鬟榉举 确蹙睡橼蹙辩 牧餐鬟产教攒 披攒摊她愿 邋滤爨齿筛选特鬣 标准化 4 警秘蹙鼹 降维黎樊 进霆分擞予审问 忧亿噬西探缆化医抗化矗i 螽l 娄巾豁l 可探傀亿点 上 姥直智隧模摄 横嬲稳纯 憾化方案论鞋 忧他靠絮赛撩 j 孓 雯现攘嫩的崔线或离缝指等| d 新辘优悒 图1 2 智能优化控制步骤 f i g 1 2s t e po f i n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nc o n t r o l 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 3 选题的目的与意义 k o b m s 法是炉外精炼的基本方法之一。目前已有众多国家先后采用此项技 术。由于其对原料和工艺有较强的适应性，热效率高，炉衬寿命长，而且也有较 高的生产能力，操作维护容易，产品质量高，所以k o b m s 法已逐渐成为冶炼不 锈钢的主要手段之一。 太原钢铁集团公司是我国最早开发试制不锈钢的企业之一，也是目前国内最 大的不锈钢生产基地之一。太原钢铁集团公司正在扩建其不锈钢生产能力，使之 年产能力达到8 0 万吨。太钢二炼钢厂是太钢主要从事不锈钢生产的工厂之一，其 通过技术改造于2 0 0 2 年1 2 月开始使用k o b m s 转炉冶炼不锈钢，k o b m s 转 炉可以根据钢种要求进行一步法、两步法和三步法冶炼不锈钢，目前生产工艺和 产品质量逐渐正常。其工艺是采用高炉铁水为原料，先经过铁水预处理( 在增建的 新站进行脱p 、脱s 、脱s i 处理) ，然后加入经3 0 t 超功率电炉熔化的合金形成含 c r 的预溶液，再加入8 0 tk o o b m s 转炉( 由5 0 t 转炉改造而成) 中进行冶炼。 由于钢铁工业生产是一个高温、快速、多变、复杂的大系统，其建模、控制、 管理、检测是非常艰巨的任务。虽然国内外钢铁工业界经过多年的努力，取得了 重要的进展，但是，传统方法和技术的智能化水平较低，还未能取得令人满意的 效果。而近年来，计算机的广泛应用，人工智能科学技术的迅速发展，为钢铁工 业生产过程智能自动化提供了先进的科学技术手段。美国、日本钢铁工业界率先 将智能技术应用于生产过程，取得了重大突破，产生巨大的经济效益。 本课题结合太钢二炼钢厂的冶炼设备和三步法冶炼不锈钢工艺的现状，实现 k o b m s 不锈钢精炼炉的智能化的终点碳含量及温度预测模型，将可以初步实现 其不锈钢冶炼的智能化和添加物料计算的合理化，能够进一步提高在不锈钢冶炼 的终点控制中较难控制的终点碳含量和终点温度的控制水平，缩短冶炼时间，降 低气体消耗，减少补吹的次数，延长炉衬的寿命，从而达到降低不锈钢冶炼成本， 提高生产作业率的目的。 国外的很多公司也在致力于开发钢铁冶炼过程中的智能系统，但从国外购买 成套的过程控制工艺的价格非常昂贵，而如果仅购买模型软件不但价格不菲，而 且存在着与具体的设备的配合问题，配合不好反而影响冶炼过程。因此开发拥有 自主知识产权的智能控制模型，充分发挥其在不锈钢生产过程中的作用，真正提 高我国不锈钢精炼的计算机自动控制水平，有着非常重要的意义。 1 4 本文主要的研究内容 太钢二炼钢厂的这条不锈钢生产线的工艺流程比较复杂，进入k o b m s 转炉 的金属原料的来源和种类也比较繁多，这些导致了无法对冶炼过程中的动态变化 一8 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 过程有一个非常清楚的掌握。本文的研究主要是结合太钢二炼钢厂的k o b m s 转 炉冶炼不锈钢生产工艺流程的装备现状、原料现状及工艺的分析，通过收集整个 k o b m s 转炉冶炼过程的各种实际取样和检测分析数据，分析讨论影响其冶炼终 点碳含量和终点温度的各种因素，然后根据自适应神经模糊推理系统( a n f i s ) 的特 点，设计出合理有效的a n f i s 模型，并对其进行训练，建立k - o b m s 转炉不锈 钢冶炼终点碳含量和温度智能预测模型，实现对其终点碳含量和温度的智能预测， 使之可以成为实际生产过程中过程控制的一个参考依据，以达到进一步提高冶炼 过程的控制水平，降低生产成本的目的。 本文的研究内容主要包括如下几个方面： f 1 ) k o b m s 转炉三步法冶炼不锈钢的原理、特点和工艺； ( 2 1 模糊系统和神经网络的基本理论、方法和特点； ( 3 ) a n f i s 的基本理论和建模方法； f 4 1 基于a n f i s 的k - o b m s 转炉冶炼不锈钢终点碳含量和温度预测模型的实 现。 东北大学硕士学位论文第二章k o b m - s 转炉法冶炼不锈钢 第二章k - o b m s 转炉法冶炼不锈钢 2 。l 脱碳保铬原理 在冶炼不锈钢时，有两个必须要完成的核心任务：其一是脱碳，即将钢水中 的碳含量降低到钢种要求的范围之内；其二是保铬，即保住钢水中的铬元素，使 之不致被大量氧化而进入炉渣，同时还要使其含量符合钢水的冶炼要求。 转炉脱碳是在氧化性气氛中通过对碳的氧化来实现的。但是，在氧化钢水中 的碳的同时，其中的铬元素也可以被氧化。甥水中碳和铬的氧化反应如下所示： c + 【0 = c o t( 2 ，1 ) 2 c r 】+ 3 o l = ( c q )( 2 2 ) 这样，在冶炼不锈钢的时候，就会出现一对无法回避的矛盾，即：如果要脱碳， 就无法确保钢水中的铬不被氧化；如果要保证钢水中的铬含量，那么脱碳的目的 又无法彻底实现。 2 1 1 脱碳保铬的基本化学反应 不同元素在不同的温度条件下具有不同的氧化性。如果不考虑熔池的动力学 特性，温度定时，氧化性强的元素应先于氧化性弱的元素而氧化。就铬元素和 碳元素而言，在标准状态下，低于1 2 5 0 。c 时，铬的氧化性高于碳的氧化性，此时， 熔池中的铬的氧化过程比较容易进行；高于1 2 5 0 6 c 时，铬的氧化性比碳弱，熔池 中的碳的氧化过程比较容易进行。但是这一反应顺序并不绝对。由于不锈钢的钢 水中的铬含量远远大于其碳含量，因而钢水中的碳氧化的同时也会伴随有少量铬 的氧化。铬的完全不氧化是不可能的，但应该尽可能防止钢水中铬元素的大量氧 化。熔池中，会存有如下的化学反应： 3 c + ( 吼0 3 ) = 2 【c r 十3c o 卞( 2 ，3 ) 此即为脱碳保铬的基本化学反应。首先，不锈钢钢水中的部分铬元素将会被氧化 成c r 2 0 ，而进入炉渣；此时，如果存在着适当的冶炼条件和气氛，而且这种条件和 气氛足以使钢水中的碳元素的氧化能力变得强于铬元素的氧化能力，那么处于熔 渣中的c h 0 ，就是不稳定的。在这种条件下，钢水中的碳可以夺取熔渣中c n q 的 氧而生成c o 气体逸出转炉。同时，炉渣中的铬元素将被还原到钢水中成为不锈钢 的主要合金元素。这样，转炉冶炼不锈钢进行脱碳保铬的目的就得以实现。 2 1 2 脱碳保铬的冶金条件 进行不锈钢冶炼的一个最重要的任务就是营造合适的物理化学条件，从而使 一1 0 东北大学硕士学位论文 第二章k o b m s 转炉法冶炼不锈铜 方程式( 2 3 ) 尽可能地向右进行以实现脱碳保铬的任务。方程式( 2 f 3 ) 描述的化学反应 是一个动态平衡的反应。在反应进行的过程中，反应物与生成物四种物质是共存 的，既存在着正方向的反应，也存在着反方向的反应。 影响这一反应进行方向的因素主要有以下几种： ( 1 ) 温度 反应式( 2 3 ) 是吸热反应，若要使反应从左向右进行，必须提高熔池温度。实现 脱碳保铬对钢水温度的要求是很高的。 ( 2 1 钢水中碳的扩散 脱碳保铬化学反应是在钢水和熔渣的界面上进行的。为了使这一反应得以顺 利进行，就必须确保熔池中