高炉过程优化与智能控制模型.pdf

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1、高校应用数学学报!辑#$%$&()*(&+(,#!-./01 2 3/4/5 3 6 7 8 9 8:7 6;/$#,)摘要*从运筹学与控制论角度论述高炉过程的控制复杂性%提出在过程优化基础上的智能控制规律和三维预测控制概念%阐述了高炉冶炼过程优化与智能控制的工作流程?国家级科技成果重点推广项目高炉炼铁优化专家系统A的推广实践表明%计算机智能控制技术能够为炼铁带来显著的经济效益?关键词*高炉炼铁B过程优化B智能控制B数学模型中图分类号*C D E$B F$G&B C H$I B C J$(G 文献标识码*!文章编号*$#K(#$)#(K#(&K#L收稿日期*#$K#$K$IM$高炉冶炼过程的控

2、制复杂性高炉冶炼过程的计算机控制问题是钢铁联合企业生产工序自动控制中的一个难题?正如国家自然科学基金委员会编写的自然科学学科发展战略调研报告A中指出的*以高炉为代表的复杂工业对象是N运行机制尚未弄清%往往带有非线性O分布参数特征%并有强烈的随机特征%因此需探索新的建模和控制的原理和技术?PQ$R高炉治炼过程是一个可控的随机过程%其炉温控制是大时滞的预测控制?从运筹学与控制论角度看其控制复杂性%包括炼铁工艺的多目标要求B众多影响参数的随机波动产生的多元分布复杂性B控制过程的时变性%N三维预测控制P所包含的控制决策的复杂性与灵活性等方面%说明高炉冶炼过程控制是一种复杂的智能控制而不是经典的反馈控制

3、?$G$高炉冶炼过程目标函数的复杂性针对中国高炉的客观实际%炼铁界提出的N炼铁目标P和N操作方针P是Q R*优质O低耗O高产O长寿和安全O稳定O均衡O顺行?经过长期生产实践研究%结合冶金反应工程学原理Q R%本文提出的理论数学模型是*求多元变分过程函数S$%S%S%S(%使得TU VWUS$X%Y XY Z%Y Y Z%Y Y Z%Y _Y Z Z a bc d1 e$)万方数据!#$%&()*(+()+)*(,(),)*(-()-./)*0*1 23 45 67&8!#$%9()*(+()+)*(,(),)*(-()-./)*0*1:;=:;7 9 8!#$%?()*(+()+)*(,(),

4、)*(-()-./)*0*1:;5 7:;5 AB C(:;5 8式代表高炉生产效率的极大化(即利用系数F最大化G 7&8式代表吨铁能耗的极小化(即焦比2的最小化G 7 9 8式代表铁水质量7以含硫量:;衡量8满足炼钢的质量要求G 7?8式则表示炉温:;5 的平稳控制要求(7:;5 ABC(:;5 A#C8是炉温的优化控制范围(:;5 K&高炉冶炼过程众多影响因素之间以及与目标函数之间的关联复杂性在多目标优化模型7 8 L7?8中(高炉冶炼过程的众多影响因素包括E原燃料参数(控制参数+(状态参数,(设备参数-以及这些参数随时间的变化率J在建立的;MN O;P Q R P Q数据库中(每一类数据

5、表的参数都有几十项S上百项字段J例如原燃料参数包括烧结S球团S生矿S焦炭S石灰S萤石等不同矿种(每一矿种的成分又包括T U P S U P VS W X VS;5 V&S;S碱度Y&等字段J这些原燃料参数组成H料批向量I和H成分矩阵I J各种成分以一定的均值和方差在生产过程随机波动着J影响因素的复杂性还在于各类参数的采样频率不同J在高炉数据库中(有几秒钟采样次的秒级数据自动采样G有每炉一次的铁水与炉渣成分手工采样G有每班 L&次的原燃料参数数据G有Z小时次的煤气分析数据等J由此带来数据关联与融合的计算复杂性J影响因素的复杂性还表现在各类参数之间关联的时间滞后量的非线性J在正常炉况下(原燃料参数

6、的分布变动S状态参数的变动引发控制参数的调整(以保持目标函数的变动不超出要求的范围J这一系列相互影响的时间滞后量(在炉况平稳时有一定的滞后规律J当炉况变差时(滞后量将发生非线性的变化J此时预测控制的规律完全改变J图从物质能量流和信息流角度反映了高炉冶炼过程众多影响参数间的关联复杂性J K 9 H三维控制向量I与控制量计算的复杂性从运筹控制角度看高炉冶炼过程的控制(实质上就是调整7 8 L7?8式中可控参数+使众多参数的分布映射成目标函数的分布J而多元参数的分布与目标函数的分布之间的对应(完全是多值的非线性对应(是集合之间的非线性映射关系(而不是简单的函数关系J众多参数的分布特性复杂地影响高炉冶

7、炼过程的控制J对控制参数+中的某一项或几项可控参数进行调整(这种调整的控制效果受到三项要素的影响E控制参数+S控制时刻和控制强度)*J即H三维控制向量I 1+()./)*决定控制成效J与经典控制论S现代控制论不同的是(高炉冶炼过程的控制不是实时检测量的简单对应的反馈式控制(它是在炉况综合判断前提下对炉温:;5 大时滞的预测控制(是H智能控制I J9_?刘祥官等E高炉过程优化与智能控制模型万方数据图!高炉冶炼过程参数关联图实际高炉生产过程的控制环节包括工长综合炉前观察#高炉仪表$或计算机采集系统%和原始记录的各种信息&在控制室作出炉况的总体分析与判断&然后发布控制指令给各控制岗位热风炉车间按照工

8、长的要求调整送风参数$风量#风温#风压等%喷煤车间按照要求调整喷煤参数$喷煤速率#压力等%槽下系统按工长下达的配料单变更料批参数$批重#配比#负荷#碱度等%卷扬系统则按要求调整料线与布料参数$料序#(角#)角#*角等%+控制途径的多样性#灵活性带来高炉冶炼过程控制的复杂性+在各类控制途径中&灵活多样的变化与组合包含着单项控制或组合控制+而从过程优化角度分析&并不是所有的控制方式都能够达到优质#低耗和高产的多目标要求+因此存在着最优控制策略+在各种控制方案中&对炉况的判断和调控的时机不同&都将导致控制量不同+这就是高炉冶炼过程控制计算上的复杂性和非线性+国外高炉的控制甚至罗列了,-多条规则和数万

9、种控制案例&可见高炉冶炼过程控制量计算的复杂性+./高炉冶炼过程智能控制数学模型的复杂结构分析高炉冶炼过程控制各个环节上建立的几十个模型&可以分为,种不同类型的数学结构&即随机可控模型#确定性模型和数理逻辑模型+/0!概率统计模型这是众多原燃料参数1#状态参数2和目标函数组成的分布类参数分析中必须使用的模型+它们的随机分布特性影响着过程控制+需要通过数理统计方法处理数据把统计特性归纳#计算出来+在统计分布分析中&所谓3统计特征值4包括样本均值#方差#数据量#最大值565高 校 应 用 数 学 学 报7辑第!6卷第5期万方数据!#$最小值!%&和分布差异显著性检验值()*+*确定型计算模型它主要

10、用于计算各种可控参数的控制量,如配料计算)在不同炉况等级下,在不同时机,对不同优先级的控制参数,计算其控制强度)这种计算包括某些热平衡与物料平衡的线性计算,更多情况是不同炉况等级下的非线性定量计算)*+-智能逻辑判断模型在错综复杂的高炉炉况特性中,如何在正常冶炼过程中判断异常炉况发生的苗头与征兆,以及提出消除的措施)其中重要的有.对炉墙结厚/结瘤/顽固性结瘤的智能化判断0对悬料$管道1中心或边缘2$炉缸堆积1中心或边缘2等炉况顺行状态正常与否的智能型判断)它需要借助于炼铁专家的知识以建立判断的规则0需要按照优化计算结果建立判断的标准3临界值4,才能建立起智能判断模型结构)计算机智能化逻辑判断能

11、够帮助工长及早采取措施,尽可能避免异常炉况的发生)*+5高炉冶炼过程控制的数学模型流程综上所述,为建立高炉冶炼过程的计算机优化控制系统,需要在各个环节开发不同的数学模型)如.多目标系统优化模型$变频统计与样本空间模型$集合优选模型$多元统计模型$时间序列模型$回归模型$滤波模型$热平衡与物料平衡计算模型,配料计算模型以及生产过程管理统计与成本分析模型等)只有切合实际综合应用不同类型的数学方法,才能逐层建立符合生产实际的过程控制方案)总结高炉冶炼过程控制决策流程是.6过程参数分布的统计优化计算,建立过程优化知识库$规则库和标准临界值063异常炉况4的检查判断与当前炉况等级的智能化判断063平稳炉

12、况4下的炉温7 8%9的预测计算063三维控制向量4的计算与实施优先控制方案):-基于时间序列的变频统计与过程优化控制规律实践表明,在错综复杂的生产状态下,高炉冶炼过程的数量化指标/产量$能耗$质量与炉温四者呈现复杂的组合)如.有的阶段是炉温适中而高产低耗质量满足要求0有的阶段是炉温偏热低产高耗但铁水质量好0有的阶段是炉温偏凉高产高耗且铁水质量差,等等)这些错综复杂的组合表明.高炉冶炼过程的多目标优化存在目标共容规律,也存在目标矛盾规律)如何计算$求解过程参数的优化范围和它们的优化组合,保证同时达到优质$低耗$高产的目标要求;本文提出了基于时间序列分析的变频统计方法)-+变频统计方法的原理高炉

13、冶炼过程是连续化的物理化学过程,是矿石与燃料连续微分而铁水与炉渣连续积分的过程)然而高炉出铁却是离散化的,一炉铁水一组数据)如何建立起符合科学原理的反映高炉实际的离散与连续之间映照关系的计算模型,是高炉冶炼过程优化计算中的一个困难问题)把模型1?5刘祥官等.高炉过程优化与智能控制模型万方数据!#$%&()$(*()*)$(+()+)$(,(),-.)$/$0 1 23 4 56 7896:%#;:9?A&BCD=E公式0 1 2的意义在于把高炉冶炼过程优化计算从理论上的微积分连续函数的精密计算(转换成实际可行的离散生产数据的数理统计特征值计算FG H I基于J元时间序列图的变频统计计算与样本特

14、征向量图I的J元时间序列图反映了铁元素的还原速率K L M 0即小时出铁量2与炉温N O 4 P Q铁水含硫量N O P和炉渣碱度0 RI2之间的复杂非线性关系S0此J项参数对应的纵坐标范围自上而下依次是T A A H%UV A H%W%H A 1 UA H A 1 W%H%A%U%H%X%和%H V%UA H G%2图I建立变频统计的J元时间序列图以N O 4 P的时间序列为基准(按其Y状态特性Z 0均值2和Y波动特性Z0方差2划分样本(然后计算各样本的各项参数的统计特征值F各项参数的特征值组成该样本的特征向量F每个月的十多个特征向量组成Y系统优化分析表Z 0主要考察Y均值表Z和Y方差表Z

15、2 F在这样的划分样本方法下(各样本的数据容量不一定相同F它不同于常规的等容量Q等步长Q等距离Q等概率Q等周期样本下的数理统计(故称为变频统计F其实质上是按照高炉冶炼过程主因素的客观变动特性计算各参数的分布规律FG H G过程优化控制规律在样本空间模型计算基础上(根据Y系统优化分析表Z的均值表数据建立的反映高炉冶炼过程反应动力学特性的规律有T0 A 2在炉温N O 4 P与渣碱度0 RI2双因素平面上(铁还原速率的分布优区A需满足TA 0%N O 4 P A2_ 0 R%0 RI2 RA2 在这个范围中(利用系数可达到最大值而焦比较低F这是达到高产的必要条件F0 I 2在风量&a与透气性&双因

16、素平面上(铁还原速率的分布优区I需满足TI 0 bA b bI2_ 0 cA c cI2 式中b 0&ad&a%2I 0&d&%2eI(c f g h i f j&ad&a%&d&%E在这个范围中(利用系数可达到最大值而焦比较低F0 G 2在焦炭负荷k l m与鼓风动能n o双因素平面上(铁还原速率的分布优区G是TG 0 k l m%k l m k l mA2_ 0 n o%n o 2 EppJ高 校 应 用 数 学 学 报q辑第A p卷第J期万方数据在这个范围中!利用系数可达到最大值同时!还建立了多个回归模型!反映铁还原速率#$%与焦比&的回归关系规律铁还原速率#$%(焦比&与综合冶炼强度)

17、*的回归关系规律通过这些规律的综合分析!得到+,-.利用系数/达到最大值!焦比&达到最小值!且铁水质量符合要求!即优质低耗高产的必要充分条件是+01,2303.2,)*45)*5)*6.!此公式即是高炉冶炼过程优化控制的基本参数组合及参数的最佳控制范围7-基于平稳时间序列的炉温预测控制-8 6考察炉温变动的软件仪表9炉温智能控制图实现炉温:;=!创新设计了?相对炉温综合判断图作为工长实施炉温预测与智能控制的软件仪表!如图A 图A炉温智能控制图-8 B考察炉温中长期发展趋势的-元时间序列图实践证明!对炉况变动的综合分析仅仅考察:;=是不够的根据冶金反应工程学原理!选择小时出铁量#$%9:;9D天

18、.发展趋势的仪表图A的左半图可以观察分析高炉冶炼过程各种异常波动的苗头-8 A判断炉温近期变动的?优化操作提示单图A的右上半图对近期A炉炉温:;类.与波动水平F,分为平稳(DG-刘祥官等+高炉过程优化与智能控制模型万方数据上升!下降!波动!波动大类#$按照专家知识的设定作出智能判断和提示%显然$这对工长快速作出正确的控制决策具有重要参考价值%&平稳时间序列模型对下一炉铁水的炉温预报可用于炉温数值预报的数学模型有(多元回归模型!最小二乘模型!神经网络模型!时间序列模型等多种模型方法%各种模型的适用性因炉况而异%各种方法的计算复杂性也不尽相同%通过实践验证和对比$从实际应用的方便性和数值预报的有效

19、性出发$我们采用平稳时间序列混合模型%这是因为在正常炉况下$这种模型的预报命中率和成功率能够满足生产的要求%在平稳炉况下)*+)模型的数值预报的计算公式是(,-./0 1 2#3 45-./0 1 26 5#7 48-./0 1 26 8#7 491:#式中$,-./0 1 2#为第2炉铁水含硅量预测值$-./0 1 2#为第2炉铁水-./0的实际化验值%49$48$45是由第2 68炉之前的若干炉1如5&炉#数据按照最小二乘法求解得到的%因此$公式1:#的数值预报是动态追踪最新数据进行的预报计算%&炉温预报命中率的灵活应用炉温控制追求的是平稳发展%这正符合平稳时间序列模型的特性%因此$当炉温

20、平稳发展时$平稳时间序列模型的数值预报能够与炉温发展实际吻合%此时预报命中率高$根据预报值进行炉温的调控$能够保持炉温的平稳发展%而当平稳时间序列的预报值与实际值产生显著差异时$预报命中率低$意味着炉温的发展进入了波动期%因此$从预报命中率的高低$工长可以判断炉况是处于平稳状态还是处于波动状态$从而提高操作控制水平%图;的右下表是炉温的数值预报与命中率的计算结果%或=过凉%8异常炉况发生的逻辑与概率在高炉冶炼过程中$异常炉况包括=炉墙结厚与炉瘤和=悬料!管道与炉缸堆积等顺行故障%这些异常炉况的发生都有相关参数的各种前期征兆%按照炼铁专家的逻辑与判据建立计算机自动执行的=炉墙结厚与炉瘤判断图 1

21、临界值判断与逻辑判断图$略#和=炉况顺行判断图 1临界值判断与概率判断图$略#$就能够有效地帮助工长很快检查到各种征兆$并及时采取各种措施$消除异常征兆%5按照炉况的等级分类和最佳炉温进行控制量的非线性计算在排除异常炉况的前提下$对正常的炉况等级进行判断$按照不同等级所消耗的焦比不同来确定配料负荷的调整$使炉温的控制建立在与最佳炉温对比的非线性计算基础上%它不仅避免炉温=过热或=过凉的发生$而且能够以最低能耗保持炉况顺行%?:&高 校 应 用 数 学 学 报)辑第8:卷第&期万方数据!系统优化基础上的智能控制综上所述#应用计算机实现高炉冶炼过程优化控制的数学模型研究不仅仅是单项的对炉温的局部控

22、制问题#而是对一个复杂系统的综合判断$过程优化$预测计算和智能控制问题%把运筹学与控制论的原理与冶金反应工程学的原理相结合#从生产实践中提取数学模型#解剖错综复杂的高炉冶炼过程智能控制问题#建立优化基础上的智能控制工作流程如图&所示%图&炉温智能化调控主流程框图!(高炉炼铁优化专家系统)的应用效益基于以上原理而开发的(高炉炼铁优化专家系统)#通过浙江大学和有关钢铁企业的合作#已经成功地应用于杭钢*号高炉+,$济钢-./0-高炉+,和山西新临钢的-1/0-高炉等高炉上#并取得显著效益2因而被炼铁界称为(高炉操作的第三代技术)2+1$3,3&刘祥官等4高炉过程优化与智能控制模型万方数据以山东济钢!

23、号高炉为例应用优化专家系统后取得的成效包括#提高高炉利用系数$%!&()*+实现高炉利用系数突破)%$&()*+降低入炉焦比!,-.&实现入炉焦比降到,$-.&以下改善了铁水质量/0 1 2的方差从$%!3 4 5降到$%!5/0 1 2数值预报命中率达到6 3 5以上趋势预报成功率达到7$5以上8应用专家系统成功解决了长期烧风口的难题每年减少风口烧损3$多个8!7 7 7 9:$两年新增经济效益达到!$万元以上8参考文献#/!2国家自然科学基金委员会自然科学学科发展战略调研报告9自动化科学与技术/;2 北京#科学出版社!7 7 3/:2周传典主编鞍钢炼铁技术的形成与发展/;2 北京#冶金工业

24、出版社!7 7 7/)2肖兴国谢蕴国冶金反应工程学基础/;2 北京#冶金工业出版社!7 7 4/,2刘祥官李吉鸾?#3,3 7/3 2 AB C C D0 EF D C BG芬兰罗德洛基钢厂炼铁的发展/H 2 钢铁!7 7 7 ),#!:,!)2刘祥官孙红军林宪等杭钢!I高炉计算机系统应用及效益/H 2 钢铁!7 7 6 )=!?#!,!4/4 2刘祥官蔡漳平刘芳等济钢)3$()高炉的炼铁优化专家系统/H 2 钢铁!7 7 7 ),#!3,!3 6/6 2周传典徐矩良刘云彩等推荐高炉操作的第三代技术/J2 中国冶金报!7 7 7 6 6/7 2周传典徐矩良刘云彩等高炉操作的第三代技术/H 2

25、炼铁!7 7 7 =3?#3)K L MN O 0 0MK G P;Q;EJRP JG O S S P T O JGN MJG L MS;MR O SMUV UP L MJ;EAP JTS P Q W 1 B X.Y.Z B X S P Q U B X.=_ ab c d c e f b g hig f j kb g h l c _ m)!$:4 n c f g b?o p q r s t u r#G F 1 vw B w x y+1 v z Z v v x v&F xw y D z x v vz D X&y D C z D(w C x 1&|D V U1 y D X(B-1 X.|MLB X

26、+z|x y X x&1 z v&x z F X 1!Z x v G F x1 X&x C C 1.x X&z D X&y D C C B B v x+D X&F xw y D z x v vD w&1(Z(B X+&F y x x Y+1(x X v 1 D X B C D y x z B v&z D X&y D C z D X z x w&B y x D Z X+x+P&v C D w y D.y B(1 X.1 vv&Z+Y1 x+G F xB w w C 1 z B&1 D XB X+.x X x y B C 1#B&1 D XD V UP y D X(B-1 X.Mw&1(1#B&1 D XB X+O w x y&0|v&x(=P MO 0?v F D&F B&F xz D(w Z&x y1 X&x C C 1.x X&z D X&y D C&x z F X 1!Z xD$1 D Z v C|1 X z y x B v x v&F xx z D YX D(1 z B C x x z&vD V U1 y D X(B-1 X.6 G)3 7$N:7 7)E)$:;!$:4)$4,高 校 应 用 数 学 学 报E辑第!卷第,期万方数据