2023年, 第47卷, 第5期　刊出日期：2023-09-25

  

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智能制造探索与实践
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  基于云边端的热轧生产数字孪生结构与关键技术

  蔡畅, 王军生, 刘佳伟, 程万胜

  冶金自动化. 2023, 47(5): 1-9.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.001

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  基于工业智能制造的不断发展以及云边端、数字孪生技术的广泛应用,提出了基于云边端的热轧生产数字孪生结构与关键技术。其中,数字孪生结构中的三层体系架构实现了热轧生产和设备的数字化管理和智能化控制。热轧数字孪生运用的关键技术是以5G + 边缘计算技术为纽带进行设备之间的数据通信,同时结合数据处理、存储与计算建模的云边端技术,解决了物理实体与云端直接通信的低速率、隐私安全性差等问题,最后逐步架构了热轧数字孪生系统。
  
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  锑盐除钴过程电位混合智能控制方法

  张云慧, 阳春华, 孙备, 强振华, 孔鹏

  冶金自动化. 2023, 47(5): 10-21.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.002

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  湿法炼锌是世界主流的锌冶炼方法,净化是湿法炼锌工艺的中间工序,主要作用是去除硫酸锌溶液中的铜、钴、镉、锗等杂质离子。针对净化除钴工序现场实时监测值缺乏、锌粉添加量超标等问题,提出了一种基于氧化还原电位(oxidation reduction potential,ORP)的混合智能控制方案。通过在净化除钴工序安装电位计,获取能够实时反映生产环境变化的ORP,以此为基础提出了一套结合电位优化设定、电位补偿调整和电位稳定控制3 个模块的混合智能控制框架,开发了自动控制系统并应用于实际生产过程。电位优化设定模块使用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立净化槽输入变量与输出变量之间的映射关系,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化不同净化槽的电位设定值;电位补偿调整模块通过模糊规则和案例推理(case鄄based reasoning,CBR)方法实现生产过程中电位设定值的实时调整;电位稳定控制模块利用建立的三维模糊规则表调整锌粉添加量,使净化槽内部电位稳定在设定值附近。控制效果表明,本文提出的混合智能控制方案在确保净化工序出口钴离子浓度达标的同时有效降低了4. 9% 的锌粉添加量,具备一定的应用价值。
  
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  连铸板坯智能动态火焰切割方法研究

  何庆, 于鹏, 张兴泽

  冶金自动化. 2023, 47(5): 22-29.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.003

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  火焰切割作为传统的热切割方式,以其切割成本低、切割厚度大的特点在冶金行业中应用较为广泛,现行的连铸板坯火焰切割方式中,数控火切机的切割参数不会根据工况实时自动调整,造成切割面出现熔渣等质量问题,严重影响生产设备寿命及成品的成材率。以连铸板坯火焰切割工序为研究对象,从火焰切割机理出发,开发了板坯智能动态火焰切割系统。通过系统实时检测板坯上表面温度、板坯预热点位置等信息,结合生产工艺参数,制定不同工况下的合理切割方案,实现精细化动态调节火焰切割过程,保证板坯火焰切割质量。现场试验表明,板坯智能动态火焰切割方法效果显著,板坯切割面上缘熔渣的生成量明显改善,轧制后的中厚板成品表面翘皮缺陷问题发生率由1. 6% 逐步降低至0. 3% 以内。
  
企业信息化技术
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  经验知识与插入启发式混合的硅钢冷轧退火工序排程优化方法

  黄颖, 刘士新

  冶金自动化. 2023, 47(5): 30-36.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.004

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  随着我国制造水平的不断提升,汽车、家电等制造业对钢铁材料的需求呈现多品种、小批量、个性化的特点,钢铁企业大规模生产方式与客户个性化需求之间的矛盾更加突出,给生产组织带来了前所未有的挑战。以硅钢冷轧退火工序生产排程为背景,针对钢铁生产排程优化问题,建立了考虑宽度跳跃、退火温度跳跃等多种工艺约束的排程优化模型,结合人工经验知识和插入启发式设计了模型的求解算法。利用实际生产案例对模型和算法进行了验证,实验结果表明,本文的排程方法既符合计划员的经验偏好,又能有效地利用计算机的算力提高排程的优化效果。系统投运6 个月的应用效果表明,过渡材料的使用量减少了38.44% ,本文提出的排程方法可以显著地降低过渡材料的使用率。
  
人工智能技术
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  基于MobileNetV2-SSD 的烧结台车车轮检测

  张笑凡, 方田, 石海军, 徐志坤, 沈亮

  冶金自动化. 2023, 47(5): 37-45.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.005

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  烧结台车是烧结机的关键组成部分,如何给台车的车轮进行自动加油润滑使其可以稳定运行是保障烧结机作业率和烧结矿产量的主要因素之一,而自动加油润滑的难点在于实时获取车轮的位置信息。因此,针对台车车轮的实时定位问题,提出了基于MobileNetV2鄄SSD 的台车车轮检测模型,考虑到烧结现场恶劣的工作环境,无法配备常规的计算机来运行模型,为了使模型可以在算力较低的移动端或嵌入式设备上运行,本文提出的检测模型在主干网络上选择了轻量型的MobileNetV2,整体检测架构采用了单结段多框检测器(single shot multibox detector,SSD),使其在兼顾检测精度的同时,检测速度得到进一步提高。最后,在实际采集的数据集上,该模型的准确率、召回率及平均类别准确率都达到了90% 以上,同时在GTX1060 或以上显卡的检测速率都达到了40 fps以上,满足了工业实时检测的标准,试验结果证明了模型的有效性。
  
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  基于时序预测的轧钢时序信号异常检测算法

  邬小刚, 祝捷, 汤槟, 孙小东, 徐灿

  冶金自动化. 2023, 47(5): 46-54.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.006

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  轧钢厂传统的时序生产异常检测通常依靠操作工经验判断或通过一些离线数据分析方法进行事后判断。实际生产环境中,依靠这类方法不能确保实时、准确的异常检测。为了应对这些挑战,提出了一种基于时序预测和序列相似性比对的轧钢时序信号异常检测算法。首先利用基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化的Holt-Winters 模型对当前轧制钢材的时序数据进行预测,然后利用动态时间规整算法(dynamic time warping,DTW)计算预测值与真实值的距离,最后根据距离值判断是否发生异常。利用某轧钢
  厂的轧机电流数据对所提算法进行了测试,结果表明,该算法预测部分的平均绝对百分比误差EMAP(mean absolute percentage error,MAPE)为1. 73% ,低于对比算法;此外,在对2 天的生产数据进行检测时,本文所提方法成功检测出了电流数据中包含的2 次片段异常。该方法有助于轧钢企业及时发现钢铁质量问题和设备故障问题,对规避批量产品质量问题和尽早发现设备异常起到重要作用。
  
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  基于机理和数据融合的热轧终轧温度集成建模

  宋君, 武文腾, 王奎越, 孙杰, 彭文, 曹忠华

  冶金自动化. 2023, 47(5): 55-62.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.007

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  在板带热轧过程中,终轧温度的精准预测是产品三维尺寸和产品性能控制的关键。为了提升终轧温度的预测精度,提出了一种数据机理融合的预测建模方法。该方法在混合特征选择基础上,融合机理模型结果以改进数据集,并引入哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization,HHO)优化预测模型,实现了终轧温度的高精度预测。计算结果表明,优化后的融合模型的平均绝对误差EMA (mean absolute error,MAE)、均方误差EMS(mean square error,MSE)和R2 分别达到4. 136 8、31. 97 和0. 932 2,预测偏差在15 益以内的数据占比由94. 33% 提升至98. 25% ,能够实现高精度的热轧终轧温度预测。
  
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  改进多目标差分进化算法求解考虑供需平衡的热轧合同计划问题

  赵伟, 谭清月, 赵国栋, 张田

  冶金自动化. 2023, 47(5): 63-70.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.008

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  合理安排合同生产日期和满足后工序的合同需求可以保证合同生产的连续性,减少停机限产带来的资源浪费。针对一个计划周期内的合同排产问题,建立多目标优化模型,设计改进差分进化算法(three mutation strategies-multi-objective differential evolution,TMS-MODE),对不同个体采用自适应变异策略,从而兼顾算法的搜索深度和搜索广度。通过实际案例对模型和算法进行了验证,所提出的算法在中大规模问题上效果显著,其多样性、收敛性和均匀性都有较大优势,均优于目前常用的非支配排序遗传算法(non鄄dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和基础的MODE。
  
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  基于改进径向基神经网络的中厚板厚度预测

  郭庆福, 张飞, 邓波, 黄硕

  冶金自动化. 2023, 47(5): 71-78.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.009

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  针对中厚板轧制过程中厚度计模型预测轧机出口实时厚度精度不高的问题,提出一种麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化径向基(radial basis function,RBF)神经网络的中厚板厚度预测模型。通过SSA 对RBF 神经网络的参数进行优化,提高模型的预测精度。根据现场实际采集的数据,结合产线的工艺布局,对数据进行时空坐标转换后代入模型进行训练。通过多种规格中厚板厚度数据仿真验证,SSA鄄RBF 模型预测精度可以控制在0. 075 mm 以内,预测效果好于反向传播(back-propagation,BP)神经网络和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN),模型预测精度可以满足实际轧制的精度要求。
  
工艺控制理论与技术
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  高炉控料控硅操作模型研发及应用

  林安川, 邱贵宝, 刘晓兰, 蒋玉波, 刘缘缘, 徐建宇

  冶金自动化. 2023, 47(5): 79-92.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.010

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  高炉生产过程涉及气、固、液多相复杂反应并受到原燃料条件、操作冶炼参数、高炉状态等相互关联的多种因素相互作用影响,难以对冶炼过程的稳定性及技术指标具有重要影响的两个操控目标料速、生铁硅含量进行精准控制。为了将影响其控制的众多因素之间的复杂关系进行全面量化并形成操作调剂的标准化、流程化,解决高炉三班倒生产普遍存在的由于操作者个体差异导致的判断及调剂标准不统一、操控精度不高等问题,基于炼铁理论,结合实践经验,辅以计算机信息化手段,创新性地设计研发了能够定量化、模块化精确控制冶炼过程中料速、生铁硅含量及渣铁成分并具有数据采集、量化评价及校核、优化等功能的控硅控料操作模型。操作模型的应用有效提升了高炉操作中“氧调控料、煤调控温冶调剂方法的统一性和系统性,满足日常高炉生产对操作的即时性、流程化、方便性要求。应用于具体容积、原燃料条件高炉的实践表明,冶炼行程中每班经过0 ~3 次调氧、0 ~3 次调煤即可达到计划料速及铁水硅含量的操控目标值;日预控硅含量与实际硅含量偏差率仅0. 006% ,按料速计算,日理论产量与实际产量偏差率仅为0. 133% 。模型为改善炉况顺行程度、降低燃料比和冶炼成本奠定了基础。
  
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  连铸拉速控制系统的自适应容错控制

  戚洪基, 王志英, 陈明

  冶金自动化. 2023, 47(5): 93-102.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.011

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  65Mn 钢连铸过程中拉速的稳定控制对铸坯的质量和安全生产至关重要,目前的控制方案大都是通过分析总结过往的故障数据设计出新的控制策略,但无法对处于运行状态下的故障设备进行实时处理。本文提出的容错控制(fault-tolerant control,FTC)策略基于反步法和李雅普诺夫稳定性理论等,在传感器和执行器故障同时存在的情况下,可以实现实时处理系统中的故障,避免了故障导致的控制精度和产品质量下降的问题,进而提高了拉速系统在故障发生时的可靠性和准确性。在故障发生后,该方法仍能保证拉速系统保持半全局稳定,误差收敛到原点附近的一个小邻域,仿真算例验证了该控制策略的有效性。
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  冷轧板形多变量模型预测控制

  张文雪, 齐东旭, 崔健

  冶金自动化. 2023, 47(5): 103-114.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.012

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  冷轧板形是带钢冷轧过程中重要的质量指标之一,板形控制是冷轧过程中的核心技术。为了实现高精度、高效率的板形控制,提出了基于动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)算法的冷轧板形多变量模型预测控制的方法。为了充分验证预测模型调控效果,首先分别利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和主成分分析法(principal component analysis,PCA)计算获取两套板形调控功效系数并进行了准确性验证;然后建立了基于DMC 算法的板形调控模型;最后模拟在一套轧机上输入以PLS 计算获得的准确调控功效系数模拟模型匹配情况,并将两条板形偏差曲线导入到分别基于DMC 算法、最优控制算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)建立的预测模型中进行优化。同样,输入以PCA 计算获得的不准确调控功效系数模拟模型失配情况,将两条偏差曲线导入到3 个预测模型中进行优化。基于以上条件,得到基于DMC 算法的预测模型在模型匹配时标准差分别为0. 63 I 和0. 25 I,模型失配时标准差分别为2. 20 I 和1. 81 I,调节时间约为100 ms。结果表明,无论在模型匹配还是失配情况下DMC 算法对于冷轧板形均具有良好的调控效果。
  
检测仪表与自动化装置
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  基于线结构光阵列的铸坯切割熔渣尺寸在线测量方法

  何庆, 刘振鹏, 张兴泽

  冶金自动化. 2023, 47(5): 115-122.
  https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7059.2023.05.013

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  在连铸连轧产线上,铸坯火焰切割产生的熔渣会对成品和设备造成损害,目前工业现场主要由人工主观地对熔渣的尺寸进行判断。针对铸坯切割熔渣尺寸在线测量问题,研究了基于线结构光阵列的熔渣尺寸在线测量方法,通过线结构光阵列倾斜投射多条线结构光至铸坯表面,多个面阵相机组成的视场覆盖铸坯上下表面整个宽度方向,利用产线上铸坯的自身运动完成铸坯上下表面的扫描,最后利用基于三角测量原理实现铸坯切割熔渣尺寸的在线测量,并给出测量范围和测量精度的调整方法。通过搭建熔渣尺寸在线测量系统,现场试验证明,系统熔渣尺寸测量响应时间为0. 144 s,满足实时性测量的需求。通过对算法的理论分析和实际测量结果数据比对表明,熔渣尺寸理论测量精度和实际测量误差标准差可达0. 1 mm,熔渣检出正确率达到100% 。