冶金自动化

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杨东海, 谢永辉, 刘常坤

冶金自动化. 2022, 46(1): 1-9.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 001

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随着冶金行业行车无人化技术的迅速崛起,以行车无人驾驶为核心的智能重载仓储系统成为钢铁企业智能化转型升级的发展趋势。然而,钢卷库存在物流运输车辆类型众多、鞍座形式各异、钢卷堆放模型多等情况,导致仓库装卸、吊运过程目标识别率低、精度差,无人化作业安全风险大。基于三维模型重建、点云标定、目标分类、特征提取、数据拟合等方法,提出并研发了适应非规范化车型、复合式鞍座、多层钢卷的激光扫描识别技术。该技术具有识别率高、精度高、实用性好等特点,可广泛应用于钢铁企业热轧钢卷库、冷轧钢卷库等冶金中间库和成品库。

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含加工等待和工序跳跃的炼钢-连铸调度方法

金运, 李曙光, 李奇

冶金自动化. 2022, 46(1): 10-16.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 002

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现有的钢铁冶炼生产过程广泛存在精炼工艺不同和设备转运时间可变的限制条件,目前的炼钢 - 连铸调度多面向单工序路径生产进行分析和建模,未解决实际应用与投产问题。针对国内某大型炼钢厂炼钢 -连铸过程中精炼工艺路径不同和相邻炉次之间存在设备转运时间的问题,建立了符合实际的优化调度模型,且为处理加工等待和工序跳跃的子问题提出了前向法,为处理连铸工序无等待时间的子问题提出了反向法,同时以冶炼的最大完工时间为优化指标,通过制定排程方案验证前向 - 反向法。排程甘特图表明,本文的方法避免了错排程和重叠排程,能有效指导生产,证明了该方法是可行和有效的。

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基于最小二乘支持向量机的混合煤气加压过程在线预测

刘彰, 刘振兴, 刘斌, 吴畏, 廖荣震, 罗小龙

冶金自动化. 2022, 46(1): 17-24.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 003

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针对混合煤气加压过程具有非线性、多变量耦合、大滞后及不确定参数众多等复杂特性,提出了一种基于最小二乘支持向量机( least squares support vector machine,LSSVM)模型的混合煤气加压过程在线预测方法。首先,基于某钢厂混合煤气加压工艺分析,选择以混合后煤气压力、风机出口总管压力以及工作机组电流为混合煤气加压过程的预测目标;然后,将局部多项式核函数与全局拉普拉斯核函数相结合,实现了一种兼顾学习能力和泛化能力的混合核函数,并将自适应时刻估计( adaptive moment estimation,Adam) 算法用于基于LSSVM 预测模型的参数在线优化;最后,基于现场实测数据对预测效果进行验证,结果表明,本文所设计方法可有效提高混合煤气加压过程预测模型的预测精度。

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基于卷积神经网络与长短期记忆网络的多规格带钢精轧电耗分析预测

肖世钊, 刘天恒, 张飞, 肖雄, 宗胜悦, 刘恒文

冶金自动化. 2022, 46(1): 25-33.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 004

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能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊( Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络( convolutional neural network,CNN)与长短期记忆网络( long short-term memory,LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM 混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在 0. 8% 以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。

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基于机器视觉的中厚板智能剪切系统研究与开发

杨恒, 周平, 黄少文, 李涛, 李旭, 曹剑钊, 张殿华

冶金自动化. 2022, 46(1): 34-43.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 005

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针对国内中厚板产线普遍存在的剪切工序智能化水平低、作业效率不高、成材率低等问题,在钢板图像采集处理、轮廓提取、剪切策略制定等方面展开攻关。创新应用基于双目多组线阵相机等机器视觉技术、多种滤噪算法和粒子群算法等建立多目标优化模型,研发中厚板智能剪切系统并应用于莱芜 4 300 mm 产线,有效解决了剪切工序存在的问题,使剪切线生产效率提高 13% 、电耗降低 3. 1 kW· h / t,该系统在中厚板领域具有广阔的推广应用前景。

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粒子群优化算法优化 BP 神经网络联合 PID 模型的烧结自动加水控制

聂慧远, 李绍铭

冶金自动化. 2022, 46(1): 44-53.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 006

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针对烧结混合料自动加水控制的难点,尤其是在烧结配料过程中自动加水系统的大滞后、非线性、低稳定性问题进行了加水控制算法研究。采用内环和外环方案分别控制两级混合机加水,设计基于粒子群优化( particle swarm optimization,PSO)算法优化 BP( back propagation) 神经网络联合模糊 PID 控制模型以解决时变、非线性系统的局限性问题。通过 PSO 算法对 BP 神经网络进行训练优化以获得最优控制参数,将预测的烧结料水分加入模型参与下一步控制。考虑系统存在较大延时,Simulink 仿真中同步加入延时环节。仿真结果表明,相比 BP 神经网络模型,PSO-BP 预测模型的拟合性能更加优越;相比 PID、BP-PID 控制算法,PSO-BP-PID 控制算法在超调量、响应时间以及震荡周期等指标上均有显著提高。经梅钢 4 号烧结机实际应用数据表明,相比传统 PID 控制,PSO-BP-PID 控制平均误差下降约 45. 75% ,控制标准差下降约 62. 72% ,可以明显提高混合料水分控制的精准度、稳定性、敏捷性,提高烧结过程的稳定性。

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基于灰色关联分析和超限学习机的高炉铁水硅含量预测

崔博, 陈伟, 王宝祥, 武鹏飞, 陈颖

冶金自动化. 2022, 46(1): 54-62.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 007

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可视化

炉温的实时预测技术对高炉生产稳定顺行具有重要意义,在高炉炼铁过程中,通常间接用铁水硅含量的变化来表示高炉炉温的变化。针对硅含量预测效率和精度不足的问题,建立了铁水硅含量预测模型。以现场数据为样本数据,采用灰色关联分析( grey correlation analysis,GCA)获得与硅含量相关度较高的生产指标,以相关指标为输入、硅含量为输出,构建超限学习机( extreme learning machine,ELM)算法模型,对模型进行训练。现场数据计算表明,该模型的预报命中率达 87% (误差不小于 0. 10) ,实现了高炉铁水硅含量的准确预报。

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RH 精炼炉顶枪控制系统优化

毛家怡, 赵锋辉, 董波, 刘溪庆, 郭高鑫, 高静

冶金自动化. 2022, 46(1): 63-67.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 008

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RH 顶枪的主要作用是加热炉体、在真空环境下吹氧脱碳,同时加热钢水,进行喷吹粉剂脱硫、脱磷等。顶枪控制系统是顶枪工艺过程的控制环节,直接影响钢水真空精炼工艺的控制准确性、生产的稳定性和安全性。针对顶枪在抱闸过程的“下溜冶、精准定位顶枪位置和发生断电故障时如何处理三方面问题进行分析,分别从变频器、故障提升、编码器对顶枪的控制进行分析与优化。结合某钢厂 RH 顶枪的实际运行情况,在冶炼过程中进行优化有效地避免事故发生,提高设备使用安全性。

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热轧粗轧坯优化剪切技术的研发与应用

邓能辉, 黄学忠, 杨朝霖, 吴昆鹏, 韦代超, 黄奕烨

冶金自动化. 2022, 46(1): 68-74.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 009

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为解决粗轧钢坯剪切过程中切除量控制不准确导致成材率低的问题,研发了一套用于粗轧坯智能优化剪切的系统。该系统首先基于机器视觉技术,通过图像处理得到头尾轮廓并计算出最优剪切距离,再结合辊道速度实时跟踪钢板上剪切线的行进位置,在最佳时刻控制飞剪启动,实现优化剪切的目的。目前,该系统应用在国内某热轧线,结果表明,该技术能够实时有效地检测钢板头部和尾部轮廓,找到最佳剪切尺寸,从而保证不规则的头尾形状被彻底切除,剪切线控制在 ± 5 mm 时准确度可达到 95. 4% 以上。

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提高轧制稳定性的冷连轧动态张应力补偿模型研究

郭立伟, 宋浩源, 王佃龙, 何绪铃, 李文鹏

冶金自动化. 2022, 46(1): 75-81.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 010

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针对冷连轧轧制过程中,因为速度变化导致轧制力变化,从而引起轧制稳定性的问题,研究了一种张应力动态补偿模型。以轧制力稳定为目标,在每次过程控制设定计算中,将整个轧制速度区间进行分段处理,针对每个速度点定量计算机架前张应力和后张应力对轧制力的影响系数。在此基础上,计算每个速度点对应的前张应力和后张应力补偿值。在实际轧制过程中,对于现场不同的轧制速度,动态计算针对该速度的机架前张应力和后张应力补偿值,用于轧制过程的张力控制。该模型应用于某 1 850 五机架六辊冷连轧机组的轧制过程,取得了良好的使用效果,轧制稳定性得到了提高,其中轧制力最大波动率从 18. 38% 降低到9. 17% ,平均波动率从 2. 33% 降低到 1. 62% 。同时提高了产品厚度控制精度,厚度标准方差从 0. 027 9 降低到 0. 018 1。实际应用表明,该模型具有进一步推广的价值。

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冷连轧机防缠导板位置闭环控制

严加根, 范秋溦

冶金自动化. 2022, 46(1): 82-89.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 011

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梅钢 1 420 mm 五机架冷连轧机出口段防缠导板的位置控制方式属于开环控制。该控制方式具有不稳定性,导致在生产中问题频发,其中包括防缠导板位移不到位,使得未起到防缠防溅的功用以及防缠导板位移过度导致划伤轧辊影响生产过程。针对上述问题,分析了防缠导板的开环控制系统,在此基础上提出防缠导板的闭环控制系统的设计思路。对所提出的系统进行建模仿真,分析了防缠导板位移在给定输入下的响应曲线,结果表明闭环系统具有一定的稳定性。同时,通过分析响应曲线,在当前闭环系统的基础上,提出了普通 PID 校正和积分分离式 PID 校正的方法,系统的响应时间分别较原闭环控制系统减少了 0. 21 s 与 0. 4 s。最后,将闭环控制系统应用于实际生产,试验结果表明,该系统能够在生产中稳定运行,且快速达到稳态,有效降低了防缠导板不稳定导致的系列问题。

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基于射频识别定位的卸料小车自动寻仓布料系统

张斌, 邱立运, 邓平安

冶金自动化. 2022, 46(1): 90-97.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 012

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针对工业配料人工操作劳动强度大、生产效率低、安全性可靠性差等问题,提出了一种基于射频识别(radio frequency identification,RFID)定位的卸料小车自动寻仓布料系统,包括读码器、定位标尺、料位计、料位采集器、PLC 控制器、通信单元等。使用无源标签设计定位标尺,RFID 输出功率自适应调整,用信号强度值检测方法提高定位精度,定位数据和料位数据采集通过无线通信传输,通过 PLC 编程控制实现自动寻仓布料功能。系统已在冶金项目实际应用,在完全满足生产要求的基础上减少了人员配置,提高配料生产效率约30% 。

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2022年, 第46卷, 第1期　刊出日期：2022-01-25

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