上海策立集控中心宣传资料R03

某著名企业ShanghaiCeliEngineeringTechnologyCo.,Ltd.质量管理体系认证企业ISO9001加热炉.工业燃烧智慧集控中心国家高新技术企业科技引领未来工业燃烧智慧集控中心产品概况单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明传统燃烧自动燃烧智能燃烧AI集控燃烧发展历程燃烧：加热工艺：生产信息：设备管理：依靠人工经验调节加热人工经验设定，设备自动调节空燃比依靠人工智能加热模型设定，精准制范围依靠人工智能加热模型设定，精准制范围以人为经验为主，粗犷式加热工艺以人工经验为主，粗犷式加热工艺根据不同钢坯信息，智能生成最优加热工艺自学习各条产线最优加热工艺，依靠云平台生成动态加热工艺人工设定计划与手抄核对人工录入生产信息，人工现场核对由生产计划系统自动导入生产信息智慧识别系统与生产计划系统自动核对人工巡检，事后发现故障传统传感器+纸质设备档案+人工巡检传统传感器+设备电子档案+人工巡检新型传感器+设备云平台+故障预警+远程巡检系统架构

策立AI集控中心

以燃烧工业最核心的燃烧控制工艺为核心，解决生产信息、设备管理、集中云控制等一系列燃烧工业生产痛点，实现燃烧工艺流、生产信息流、设备流“三位一体”，并用大数据方式呈现，显著降低生产线人力成本、能源消耗和故障风险，同时稳定提升燃烧成品品质和经济效益。系统功能策立AI集控中心典型燃烧生产流程智能燃烧控制系统燃烧线建模炉模型燃烧线建模策立独家烟气分析仪生产信息跟踪识别系统设备智能管理云平台大数据监控平台传统：依靠人工经验判断，无法动态调整炉温，能耗大；没有数据积累，无法优化工艺传统：MES生产计划与生产实际脱节频繁，传统靠人工手抄核实，效率低、人工成本高传统：人工巡检，事后发现故障，维修成本高，设备运营能耗大传统：无法将工艺流，信息流，设备流进行集合并进行大数据分析策立：根据模数据精准模拟燃烧，积累丰富燃烧数据，智能生成最优加热工艺策立：近100%识别准确率，使生产计划与生产实际精确匹配，提升效率、降低人工成本策立：设备云平台，故障预警，远程巡检，降低维护成本，降低故障损失，降低能耗策立：工艺流、信息流、设备流“三位一体”，大数据分析提升效能坯料库出产线燃烧炉AI视觉识别信息校验+信息匹配高速出入炉坯料高速视觉采集根据模型判断生命云平台实时监测燃烧生产流程设备各主要设备建模烧嘴传感器阀门风机电机打通策立三大系统数据

网络安全

智能集控中心采用了混合私有云的架构模式，即内网数据采用加密形式在公网传输，数控机房架设在公网上，同时云计算资源也架设在公网上，这更加保证了数据私密性的要求，使得钢铁集团生产数据不存在外泄的风险。保证数据安全与私密性：应用和数据隔离，系统最大程度的兼顾了安全性和可扩展性。扩展便捷：由于数据存储与计算分离，对于新增服务要求与服务器建设需求展。灵活配置，护：优化云与应用云的分离，使得运维人员可以专业的进行相关领域的运维工作，而不会影响其他系统服务故障的发生。01智能燃烧系统01概述-系统作用加热计划编排炉设定动态工艺优化智能燃烧控制加热炉智能燃烧控制系统，通过实时计算板坯定最优炉制板坯的加热过程，达到提高加热质量与稳定性的目的。提高烧钢质量节能降耗减少劳动强度01概述-加热炉能耗质量与能耗燃耗：100%电耗：35%年产：2,000,000吨烧损降低0.1%，可节约钢材2,000吨出炉低5度吨钢增效0.35元年增效5,000,000元01概述-系统组成空气管道煤气管道MES模型工程师站服务器燃控工程师站烟气分析系统燃控数据通讯顺控数据通讯二级智能燃烧控制系统黑匣子埋偶试验入炉高01概述-技术特点实时计算采用差分计算模型，对板坯行实时跟踪，为最优化炉提供计算基础；动态寻优实时优化设定板坯必要炉温，达到以最小的煤气消耗保证板坯的加热质量；智能控制基于实际燃烧效果与热负荷分配情况，运用模糊PID思想，智能化调整控制参数，提高燃烧过程稳定性与响应性01概述-主要控制模块功能数据处理模块巡检式烟气分析系统模糊PID控制

参数管理模型终轧轧制节奏自学习模型

跟踪模型炉设定模型优化休炉模型长短火焰控制模型坯料数据收发处理轧线信息接收处理加热过程可视化处理统计报表功能工艺优化模块智能燃烧补偿控制离线仿真模型升模型热负荷分配优化在线控制模块参数自整定模块01概述-控制系统架构过程控制计算机系统：获得生产计划，板坯目标坯入炉，在此基础上生成画面、报表等电气控制：步进，数据收集，炉温DCS控制L2L1L0现场设备：烧嘴、阀门，流量计，检测仪表等01概述-金属物理特性热导率比热容密度代表金属导热能力，主要由金属的成分、结晶组织决定

代表单位物质的热容量

，和化学成分、因素有关。化学成分对比热的影响不太大代表单位体积的质量，主要和钢种的化学成分、以及钢的组织状态有关，随高密度减小

01概述-金属物理特性通过钢种物性参数维护，控制系统可以实现针对不同坯料实现不同控制要求的控制效果。提升了控制精度，降低了系统维护人员的维护强度。02参数自整定模块-参数管理模块参数管理模型密度系数管理热导率系数管理比热容系数管理钢种化学成分管理物性参数管理炉型参数管理辐射系数管理月度平均气常规参数管理遗传系数管理遗忘因子管理模糊逻辑参数管理自学习参数管理钢种索引管理钢种目标理钢种升管理钢种停炉时间管理钢种保管理钢种热负荷分配管理钢种加热制度参数管理02参数自整定模块-参数管理模块通过调整加热炉辐射系数，优化加热过程热跟踪计算精度，为炉提供有力依据。03参数自整定模块-模糊PID模型常规PID调节03参数自整定模块-模糊PID模型优势213增加系统稳定性控制效果可以快速达到稳态输出结合误差序列时间过程进行控制提高系统响应速度根据控制效果的误差进行控制减少了系统达到稳态的响应时间与超调量PID参数自整定PID参数通过模糊逻辑进行动态调整结合了人工经验，具有一定的智能控制效果03参数自整定模块-模糊PID模型模糊PID调节04智能燃烧补偿控制系统05终轧轧制节奏自学习模型按照钢种、目标厚度、目标轧制计划等信息统计相关参数，优化标准炉标出炉轧制节奏确定坯料剩余在炉时间，动态调整炉终轧定坯料加热情况，动态调整目标出炉接收轧线反馈终轧轧制节奏实绩0102030405终轧轧制节奏自学习模型06在线控制模块-跟踪模型06在线控制模块-跟踪模型07在线控制模块-炉设定模型精细化控制加热过程，节能能源消耗完备的工艺加热曲线，兼顾不同钢种加热过程08优化休炉模型人工休炉优化休炉模型随意性强，缺少统一休炉规范

能耗大，无法动态调整炉温

烧钢质量下降，无法提前预判优化休炉与人工休炉优缺点对比规范统一，执行效果明显能耗低，可动态调整炉温保证烧钢质量，提前预判升温

适应性强，人工判断休炉时间适应性弱，需要休炉时间09黑匣子埋偶试验02生产信息跟踪识别系统产品概述产品概况单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明单击此处添加详细说明

概述

生产信息智慧跟踪识别系统，通过光电一体化的手段使机器具有视觉的功能。将机器视觉引进检测范畴，检测动态产品（坯料）的位置、质量、编码等信息，从而达到智能控制、产品质量检测报警、产品物料自动跟踪等效果。实现成品一一对应及质量闭环控制，问题追溯。视觉理论光学成像的逆问题运动目标跟踪

多种视觉信息相互融合

静态和瞬间视觉信息获取物体三维信息机器视觉模型与算法高度智能化的视觉能完成各种视觉任务信息融合视觉算法视觉智能发展历程01核心技术核心技术智能坯料识别坯料自动跟踪智能喷码设备数据通讯处理一、动态视频监控技术二、人工智能与深度学习技术三、机械工程技术四、网络与传感技术

五、HMI人机接口02系统功能智能坯料识别模块坯料辊道跟踪坯料信息核对坯料炉前自动定位坯料自动装出钢管理坯料炉内跟踪模型

坯料数据采集处理智能燃烧系统接收处理MES系统数据交互处理统计报表功能高清摄像系统光源与传感系统视觉OCR识别AI深度学习专家库数据储存库智能喷码设备支持多种钢种独特多轴运动机构配套除磷机构在线调节喷印大小配套自动清洗功能数据通讯模块坯料自动跟踪模块03系统流程图自动上料辊道自动坯料识别（字符、坯形）坯料测长炉前定位自动出钢坯料称重辊道自动

04系统通讯及模糊匹配模糊匹配功能：匹配采用LevenshteinDistance算法，又叫

EditDistance算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。如:D20802804002,共计12个字符，查询计划无此板坯号，模糊匹配起相近的坯料号，如D20802804802，只差一个字符即可匹配成功，我们认为其相似度为1-1/12=0.916。通过不断遍历找出最相似的数据，为1默认为匹配成功。

05-坯料跟踪功能自动装出钢人工一键出钢自动节奏出钢炉前自动定位轧机状态自动出钢自动实现多炉循环装出钢坯料炉内跟踪炉内坯料位置炉内坯料动态跟踪MES信息核对与报警坯料辊道跟踪上料辊道跟踪出炉辊道跟踪通讯功能与轧机二级通讯与加热炉二级系统通讯与MES系统通讯

05-坯料跟踪-顺控自动

05-坯料跟踪-顺控自动（棒线材）06智能识别系统架构板坯库数据、L3级计划信息比对识别结果加热炉入炉板坯高清运动摄像组高亮光源组识别处理系统

识别系统安装与加热炉入炉前辊道处，通过传感器检测辊道上有钢时，进行强制照核，匹配数据，准确解码钢坯长度、宽度、板坯号，铸坯异常信息等信息，并将数据传送给生产控制计算机系统，实现成品一一对应及质量闭环控制，问题追溯。

07系统组成—图像识别算法介绍深度学习模型纯卷积神经网络模型实现文字检测模块和文字识别模块使用PyTorch深度学习框架实现阿里云-PAI平台GPU训练生产部署C++代码部署MFC用户操作界面TCP/IP通信接口MSSQLServer数据库模型训练平台界面08坯料喷码AI识别算法0/1基本特征提取网络水平方向卷积网络垂直方向卷积网络981388390148501卷积神经网N文字检测深度学习模型文字识别深度学习模型

07系统组成—图像识别算法介绍坯料喷码领域大规模数据库专业喷码大数据库现场采集真实库1%(2w)AI+大数据仿真库99%(2kw)半自动采集

（双镜头）人工标注自动产生20多种字体文件

根据现场实际工况模拟产生各种噪声噪声形式：残缺、运动模糊、喷绘噪声、光照变化等

09现场应用-智能识别效果坯料识别系统板坯识别方坯识别脱方识别形状识别03“策立之芯”云平台传统设备管理方案人工定期巡检人工现场诊断上报故障问题发现设备故障调配专家团队调配维修配件故障设备维修记录维修档案PLC/DCS/网关服务器工业组态软件人工监测分析传统工业传感器现有设备管理流程现有解决方案依赖人工巡检点检人力成本高，容漏报，无法及时发现问题隐患依赖人工专家诊断响应速度慢诊断费用高事后发现故障维修停机损失大施工成本高、部署专家诊断昂贵、远程响应慢“策立之芯”云平台运维APP24小时随时随地掌握设备运行状态实时管理数字化设备全生命康档案高效优化实时分析设备运行能效确保运行在最佳工况点能效诊断设备异常提前预警，故障实时智能诊断智能诊断系统智能设备诊断先进AI算法策立智能设备APP传统设备纸版产品档案定期人工巡检产品运行能效低事后发现故障、维修成本高设备故障诊断库建立设备故障诊断库，通过多项目的实时数据监控和历史数据的挖掘分析，对可能出现的故障进行提前预判，指导检修更换，同时对出现的故障能精确定位，迅速响应并解决。125346故障诊断知识库实时数据分析模型历史数据建议维护操作预判故障和故障定位大数据比对风机电机烧嘴传感器阀门PLC控制器宽带云计算服务器管理人员无线传输无线传输维护人员维护人员工业以太网大数据分析系统数据采集服务器操作员站大屏幕显示器设备诊断分析系统策立之芯解决方案系统优势优化提升多项目云平台数据共享单项目设备优化运行指导实时诊断设备状态诊断环保监测诊断智能感知、流量、压力等参数的实时检测环保、安全等参数的在线检测自主决策提供工艺优化方向提供设备故障预判提供检修计划指导精准执行工艺的精准分析设备的精准判断烧嘴智能诊断一、烧嘴运行状态诊断二、火焰分布跟踪三、烧嘴寿命预测四、故障诊断，健康档案建立

五、最佳空燃比分析火焰计算分析最佳空燃比分析实时分析烧嘴的运行状态是否与历史大数据运行状态发生偏离，确保运行状态高效。加热炉燃烧器烧嘴智能诊断烟气压损和空气压损在线感知分析蓄热烧嘴感知：、压力、流量等状态感知自动阀智能诊断阀门流量线性化调整模型阀门故障预警及分析生命测工艺状态分析模型自动调节阀线性化调整模型阀门工艺参数阀门流量特性曲线库阀门死区监测动作响应时间监测状态诊断智能分析调节阀流量曲线调节阀工艺参数阀门智能诊断风机及泵智能诊断APP24小时随时随地掌握泵机运行状态1实时运维泵机异常提前预警，故障实时智能诊断2智能诊断异常预警工况诊断健康度分析设备启停机识别设备运行时间设备数据可视化历史数据趋势故障诊断报告设备运行效率计算设备运行效率趋势设备制造参数出厂检测档案巡检点检记录历史工况统计月度诊断报告维修历史记录数字化泵机全生命康档案4高效管理实时分析泵机运行能效，优化工况点，节能增效3能效优化传感器智能诊断01020403空燃比修正模型流量与化分析降分析模型设备选型参数工艺参数安装尺寸流量及常突变分析阀门开度与流量匹配小流量切除分析CFD流量仿真模型故障诊断设备故障线路故障振动分析系统通过设备故障智能诊断功能实现预测性维护，具体包括：设备三轴振动和表面据及其趋势显示；设备运行时间统计；设备启停识别；设备异常预警；设备故障诊断；设备健康度分析。能源介质消耗分析智能诊断能够有效的进行能耗数据实时采集和监测，为能耗数据