AOD爐鐵合金冶煉終點(diǎn)預(yù)報(bào)模型

許紅巖, 于歡歡, 李云鵬, 張 洋, 隋添翼

(長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130012)

0 引 言

終點(diǎn)控制是鋼鐵冶煉過(guò)程中重要的操作,準(zhǔn)確的終點(diǎn)命中率可以大大縮短冶煉時(shí)間,提高爐體使用壽命。隨著鋼鐵冶煉技術(shù)的進(jìn)步和新品種的不斷開(kāi)發(fā),對(duì)終點(diǎn)成分以及含量的要求越來(lái)越高,所以在冶煉過(guò)程中,通?？偸潜M可能提前讓磷、硫等去除到終點(diǎn)所要求的范圍,故終點(diǎn)控制簡(jiǎn)要稱(chēng)為終碳控制和鐵水溫度控制。

但是,目前大多數(shù)AOD爐冶煉終點(diǎn)碳控制是借助經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)預(yù)測(cè)的,主要還是通過(guò)取樣分析來(lái)確定,終點(diǎn)溫度往往取決于終點(diǎn)碳和多次搖爐測(cè)溫來(lái)確定,因此自動(dòng)化程度低,經(jīng)驗(yàn)操作的因素大,容易造成工藝不穩(wěn)定,不但使鉻的回收率降低,而且浪費(fèi)氣體,爐襯損耗嚴(yán)重,AOD爐爐齡下降。

文中就是通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立終點(diǎn)碳含量和溫度的預(yù)報(bào)模型,以冷卻劑加入量最少和終點(diǎn)碳含量和溫度同時(shí)到達(dá)為目標(biāo),構(gòu)建了終點(diǎn)控制系統(tǒng),為縮短冶煉時(shí)間,達(dá)到節(jié)能減排,實(shí)現(xiàn)氬氧精煉鐵合金工藝提供了技術(shù)保證。

1 AOD爐冶煉工藝概述

AOD精煉法是氬氧脫碳法(Argon Qxygen Decarburization)的簡(jiǎn)稱(chēng),現(xiàn)在廣泛用于不銹鋼冶煉。它是在底吹和頂吹氧氣轉(zhuǎn)爐煉鋼方法的基礎(chǔ)上,綜合兩者的優(yōu)點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的煉鋼新方法,方法是在原有頂吹轉(zhuǎn)爐的底部吹入不同的氣體,這樣可以改善熔池?cái)嚢?同時(shí)防止有用金屬元素被氧化[1-2]。AOD爐風(fēng)眼安放在接近爐底的側(cè)壁上,其爐體和傳動(dòng)裝置與轉(zhuǎn)爐相類(lèi)似。其冶煉原理是用氬氣降低煉鋼過(guò)程中產(chǎn)生的CO分壓,使反應(yīng)正向進(jìn)行,起到催化劑的作用,從而使碳脫到很低的水平,目前,AOD爐主要用來(lái)冶煉不銹鋼[3]。

由于AOD爐具有良好的工業(yè)特性以及節(jié)能的效果,目前也開(kāi)始將AOD爐應(yīng)用于冶煉鐵合金,取得了明顯的節(jié)能效果。

AOD爐冶煉鐵合金的過(guò)程是把電爐熔煉的液態(tài)高碳鉻鐵(或高碳錳鐵)直接倒入AOD爐,通過(guò)控制吹入不同比例的氬、氧和氮的混合氣體,進(jìn)行脫碳和精煉操作,生產(chǎn)中低碳鉻鐵和中低碳錳鐵,如圖1所示。

圖1 鐵合金冶煉新工藝

2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AOD爐終點(diǎn)預(yù)報(bào)模型

2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)要概述

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與多層前向網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似,它是一種高效的具有單隱層的3層前饋網(wǎng)絡(luò)[4]。第一層即輸入層由信號(hào)源節(jié)點(diǎn)組成;第二層為隱含層,隱單元數(shù)視所描述的問(wèn)題需要而定,隱單元的變換函數(shù)是RBF,它是對(duì)稱(chēng)中心徑向?qū)ΨQ(chēng)而且衰減的非線(xiàn)性函數(shù);第三層為輸出層,它對(duì)輸入模式的作用做出響應(yīng)。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,二者都是非線(xiàn)性多層前向網(wǎng)絡(luò),它們都是通用逼近器,但是,由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部最優(yōu)問(wèn)題,若要進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)都需要再次調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)值,這就導(dǎo)致訓(xùn)練速度慢、效率低。而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)具體問(wèn)題確定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)功能,而且它對(duì)非線(xiàn)性連續(xù)函數(shù)具有一致的逼近性,可以并行高速地處理數(shù)據(jù),所以,文中采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建終點(diǎn)控制的模型。

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

終點(diǎn)預(yù)報(bào)的具體步驟如下:

1)優(yōu)化原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);

2)確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心;

3)調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值;

4)預(yù)報(bào)終點(diǎn)碳含量和溫度。

此外,在鋼鐵冶煉過(guò)程中有可能會(huì)出現(xiàn)噴濺、返干、溢渣等異常情況,如果要準(zhǔn)確地反映出冶煉過(guò)程,就要在進(jìn)行訓(xùn)練之前去除引起樣本出現(xiàn)極大偏差的情況,這樣才會(huì)使輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中。

文中以吉林鐵合金廠AOD爐連續(xù)生產(chǎn)的100爐實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,首先,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型選取的是生產(chǎn)的前50爐測(cè)量數(shù)據(jù),再對(duì)其另外要生產(chǎn)的50爐數(shù)據(jù)進(jìn)行提前預(yù)測(cè),然后將預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際生產(chǎn)的后50爐測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,最后構(gòu)造出碳含量和溫度的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型。詳細(xì)的說(shuō)就是通過(guò)生產(chǎn)的前50爐測(cè)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型;然后提前預(yù)測(cè)出第51爐的終點(diǎn)碳含量和溫度;其次,通過(guò)預(yù)報(bào)模型就可以計(jì)算出第51爐要在冶煉后期補(bǔ)吹的氧、氮含量和補(bǔ)加的冷卻劑量,從而得出第51爐預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);最后,去掉第一爐的數(shù)據(jù),并把第51爐的數(shù)據(jù)加入到建模中,這樣可以保持建模數(shù)據(jù)總數(shù)的不變。不斷重復(fù)以上所述過(guò)程直到完成后50爐數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。具體的計(jì)算過(guò)程為:

1)確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入及輸出變量。首先選取裝入的鐵水量、廢鋼量、后期補(bǔ)吹的氧氣量、鐵皮的加入量、石灰、礦石、白云石的加入量等一些主要的影響因素作為輸入變量。選取終點(diǎn)碳含量和終點(diǎn)溫度為輸出變量。

2)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入及輸出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。由于各變量的數(shù)量級(jí)之間相差很大,很容易使隱含層到輸出層之間權(quán)連接困難,若要使網(wǎng)絡(luò)的精度高和收斂速度快,就必須對(duì)原始的輸入、輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即:

式中:i——輸入變量,i=1,2,…9;

k——樣本變量,k=1,2,…p。

3)確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法的特殊性決定了其隱含層單元的分配可以根據(jù)訓(xùn)練樣本的容量、類(lèi)別和分布決定。所以,在隱含層單元分配的基礎(chǔ)上,確定網(wǎng)絡(luò)中心可以實(shí)現(xiàn)輸入與輸出之間的映射關(guān)系。

文中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心的確定采用的是聚類(lèi)算法(聚類(lèi)算法是最經(jīng)典的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法),調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值選用有加權(quán)遺忘因子的遞推最小二乘法[5]。擴(kuò)展常數(shù)σi和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心ci由K-means聚類(lèi)算法計(jì)算并確定[6],具體過(guò)程如下:

1)初始化聚類(lèi)算法:初始化聚類(lèi)中心選擇h個(gè)(h必須是不同值),令k=1。

3)其中 xj為樣本輸入,分類(lèi)遵循最小距離原則:即當(dāng)i(xj)=min‖xj-ci(k)‖,i=1,2,…,h時(shí),xj被定義為第i類(lèi),即 xj∈wi(k)。

4)對(duì)各聚類(lèi)重新進(jìn)行計(jì)算所得的新聚類(lèi)中心為:

式中:Ni——第i個(gè)聚類(lèi)域wi(k)中所包含的樣本數(shù)。

5)如果ci(k+1)≠ci(k),則返回至第 2)步,否則結(jié)束聚類(lèi)運(yùn)算,繼續(xù)執(zhí)行第6)步。

6)各個(gè)隱節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)是通過(guò)各聚類(lèi)中心之間的距離確定的:設(shè)隱節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)為σi=kdi,其中di=min‖xj-ci(k)‖,式中 k為重疊系數(shù)。

如果確定了各隱節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)和數(shù)據(jù)中心,那么通過(guò)該算法訓(xùn)練可以得到輸出權(quán)矢量。文中選用有加權(quán)遺忘因子的遞推最小二乘法,其過(guò)程如下:

1)對(duì)權(quán)wi(i=1,2,…,M)賦初值。2)令循環(huán)變量k=1。

3)計(jì)算其隱層節(jié)點(diǎn)的輸出

式中:Q(k)m×m——正定對(duì)角陣;

ρ——遺忘因子,其取值范圍0～1;

φk——第k個(gè)樣本輸入后隱節(jié)點(diǎn)的輸出向量;

yd(k)——第k個(gè)樣本的期望輸出值。

更新后網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為:

4)計(jì)算目標(biāo)的累積誤差

式中:E(k)——第k個(gè)樣本輸入后累積誤差。

5)對(duì)E(k)＜E進(jìn)行判斷。如果 E(k)＜E,則結(jié)束訓(xùn)練,否則對(duì)k＜N進(jìn)行判斷;如果k＜N,則令k=k+1,返回到第3)步,否則返回到第1)步。其中樣本數(shù)為N,預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)誤差為E。

綜上所述,終點(diǎn)溫度yT和終點(diǎn)碳含量yc可以分別表示為:

wi∈R,wj∈R——隱含層到輸出層的權(quán)值;

φ(·)——徑向基函數(shù);

ci∈Rn,Rn——網(wǎng)絡(luò)中心 。

3 仿真結(jié)果與分析

以吉林鐵合金實(shí)驗(yàn)基地100爐實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。前50爐作為RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括隱含層中心的學(xué)習(xí)和輸出層權(quán)值的確定;另外50爐用來(lái)校驗(yàn)計(jì)算的準(zhǔn)確度和所建模型的精確度。由于檢驗(yàn)實(shí)際系統(tǒng)需要花費(fèi)大量的資金和時(shí)間,所以利用Matlab7.0編程及仿真以模擬實(shí)際運(yùn)行情況。在RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),選取9個(gè)輸入點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型),12個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)),η=0.9914(學(xué)習(xí)效率),ε=0.0009(誤差準(zhǔn)則)。經(jīng)過(guò)上述的處理,得到溫度預(yù)測(cè)和終點(diǎn)碳含量的預(yù)測(cè)曲線(xiàn),如圖3和圖4所示。

圖3 終點(diǎn)實(shí)際碳含量與預(yù)測(cè)碳含量對(duì)比

圖4 終點(diǎn)實(shí)際溫度同預(yù)測(cè)溫度對(duì)比

通過(guò)仿真數(shù)據(jù)可以得出,當(dāng)溫度誤差在|ΔT|＜12℃,|Δc|≤5時(shí),終點(diǎn)碳含量命中率為83%,終點(diǎn)溫度命中率為87%,碳含量和溫度的雙命中率為73%。通過(guò)以上數(shù)據(jù)可以看出,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的非線(xiàn)性擬合能力,可映射任意復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,而且學(xué)習(xí)規(guī)則簡(jiǎn)單,便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力、適應(yīng)力和強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力。

4 結(jié) 語(yǔ)

分析了AOD爐脫碳過(guò)程的特點(diǎn),采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]以AOD法高碳鉻鐵降碳工藝試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立了終點(diǎn)預(yù)報(bào)模型,得出如下結(jié)論:

1)由于在冶煉過(guò)程中,鐵水的溫度極高,很難準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行連續(xù)測(cè)量,而且影響終點(diǎn)的因素有很多[8],所以,給AOD爐冶煉終點(diǎn)控制帶來(lái)了很大的困難?；赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AOD爐冶煉終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型,使模型的輸出與實(shí)際終點(diǎn)溫度和碳含量之差最小,還具有研究?jī)r(jià)值。

2)該模型有對(duì)碳含量和溫度進(jìn)行終點(diǎn)準(zhǔn)確的預(yù)報(bào),一方面有利于縮短冶煉時(shí)間,提高AOD爐冶煉的效率和爐齡,進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益;另一方面終點(diǎn)碳命中率的提高,有利于終點(diǎn)控制從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)控制向自動(dòng)控制的過(guò)渡。

[1]馬竹梧.冶金工業(yè)自動(dòng)化[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2007.

[2]孫銘山,鄒勇,范光偉.AOD爐冶煉不銹鋼氮合金化控制模型的研究和應(yīng)用[J].特殊鋼,2008,29(6):7-9.

[3]李暢,尤文.AOD爐鐵水碳含量在線(xiàn)檢測(cè)與控制[J].長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,31(3):313-318.

[4]王永驥,涂建.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1998:2.

[5]陶鈞,柴天佑,李小平,等.轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法及應(yīng)用[J].控制理論與應(yīng)用,2001,18(S1):129-133.

[6]J Wormhoudt,F J Iannarilli.Determination of carbon in steel by laser-induced breakdown spectroscopy using a microchip laser and miniature spectrometer[J].Applied Spectroscopy Volume,2005,59(9):1098-1102.

[7]謝書(shū)明,陶鈞,柴天佑.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐煉鋼終點(diǎn)控制[J].控制理論與應(yīng)用,2003,20(6):903-907.

[8]林曉梅,劉永利,呂熠棟,等.利用爐氣分析預(yù)報(bào)AOD爐終點(diǎn)錳磷含量[J].冶金叢刊,2010(3):1-3.