李亮賈海濤張坤
(山東萊鋼集團(tuán)公司自動(dòng)化部,山東 萊蕪 271104)
本項(xiàng)針對(duì)萊鋼型鋼煉鐵廠大型綜合原料場(chǎng)和400m2燒結(jié)機(jī)的實(shí)際情況,利用基礎(chǔ)自動(dòng)化控制,實(shí)現(xiàn)對(duì)三電一體化的自動(dòng)控制,使燒結(jié)全過(guò)程得到優(yōu)化控制。并以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心構(gòu)建專家系統(tǒng)的骨架系統(tǒng),形成燒結(jié)操作指導(dǎo)系統(tǒng)。對(duì)提高管理水平,降低能源消耗,減少環(huán)境污染起到重要作用。
本項(xiàng)目針對(duì)該燒結(jié)機(jī)的實(shí)際情況,以提高管理水平,降低能源消耗,擴(kuò)大燒結(jié)機(jī)產(chǎn)量為目標(biāo)。在基礎(chǔ)自動(dòng)化控制中,該項(xiàng)目在原三電一體化(EIC)自動(dòng)控制的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)以太網(wǎng)雙星形網(wǎng)絡(luò)冗余技術(shù)、實(shí)現(xiàn)了雙轉(zhuǎn)子翻車(chē)機(jī)全自動(dòng)一鍵式翻卸車(chē)皮智能控制、優(yōu)化了配料系統(tǒng)的配比計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理及誤差的矯正技術(shù),并且實(shí)現(xiàn)了混合料水分自動(dòng)控制要求;實(shí)現(xiàn)了汽包水位的三沖量前饋-串級(jí)控制。在過(guò)程控制中,采用燒結(jié)終點(diǎn)BTP的模糊控制與燒結(jié)礦溫升曲線變化趨勢(shì)的調(diào)節(jié)有機(jī)結(jié)合的控制,充分利用紅外熱成像技術(shù)獲取燒結(jié)機(jī)尾斷面圖像,結(jié)合圖像處理技術(shù)和燒結(jié)看火工的經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用人工智能技術(shù),進(jìn)行圖像識(shí)別,建立了基于圖像的質(zhì)量預(yù)報(bào)模型。并在質(zhì)量預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上,以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心,構(gòu)建專家系統(tǒng)的骨架系統(tǒng),形成燒結(jié)操作指導(dǎo)系統(tǒng)。
分析現(xiàn)場(chǎng)工藝。通過(guò)對(duì)燒結(jié)生產(chǎn)工藝的分析,明確對(duì)大型綜合原料場(chǎng)和400m2燒結(jié)機(jī)設(shè)備的自動(dòng)化控制方案,為燒結(jié)機(jī)產(chǎn)后的穩(wěn)定提供技術(shù)前提和技術(shù)保障。
基礎(chǔ)自動(dòng)化完善優(yōu)化方案的設(shè)計(jì)——調(diào)試。完成PLC圖紙的設(shè)計(jì)和基礎(chǔ)自動(dòng)化控制程序和控制畫(huà)面的編制,網(wǎng)絡(luò)敷設(shè)及雙轉(zhuǎn)子翻車(chē)機(jī)的程序設(shè)計(jì)、主抽風(fēng)機(jī)控制程序設(shè)計(jì)、配比模型機(jī)程序設(shè)計(jì)、混合機(jī)液壓馬達(dá)控制程序設(shè)計(jì)、水分分析儀的安裝、汽包水位及混合料水分的控制程序設(shè)計(jì)。
燒結(jié)斷面圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)安裝及圖像處理和圖像模糊識(shí)別的研究。采用紅外熱成像技術(shù),對(duì)采集的機(jī)尾斷面圖像進(jìn)行圖像處理,包括對(duì)圖像預(yù) 處理、圖像平滑算法、圖像分割等算法的研究,采用C++高級(jí)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)各種算法,并設(shè)計(jì)圖像采集和圖像處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。
建立樣本數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)斷面圖像定性分析判斷燒結(jié)終點(diǎn)。從在線檢測(cè)的燒結(jié)礦斷面圖像中,根據(jù)看火工經(jīng)驗(yàn)和圖像特征,抽取典型定性的燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)圖像,經(jīng)特征辨識(shí)與提取,提取特征參數(shù)建立樣本庫(kù)和知識(shí)庫(kù),并將典型圖像數(shù)據(jù)與生產(chǎn)操作狀態(tài)相關(guān)聯(lián)(正常、欠燒、過(guò)燒)離散為多個(gè)隸屬度,這樣可以為燒結(jié)終點(diǎn)圖像判斷專家系統(tǒng)與在線模糊控制系統(tǒng)所直接引用。
把燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)報(bào)值與設(shè)定值之間的偏差和偏差變化作為模糊控制器的輸入,得到燒結(jié)機(jī)速的變化量,從而實(shí)時(shí)控制燒結(jié)機(jī)的速度。
由生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集、專家知識(shí)庫(kù)自學(xué)習(xí)、專家指導(dǎo)意見(jiàn)表述等幾部分組成,實(shí)現(xiàn)對(duì)燒結(jié)成品化學(xué)成分、操作異常的預(yù)測(cè)判斷。
實(shí)現(xiàn)了工業(yè)以太網(wǎng)雙星形網(wǎng)絡(luò)冗余技術(shù),并且采用了網(wǎng)絡(luò)通訊故障的自診斷,方便了網(wǎng)絡(luò)故障的診斷和查找。
實(shí)現(xiàn)了雙轉(zhuǎn)子翻車(chē)機(jī)全自動(dòng)一鍵式翻卸車(chē)皮智能控制,提高了翻卸車(chē)皮的效率,節(jié)省了勞動(dòng)力和勞動(dòng)強(qiáng)度。
優(yōu)化了配料系統(tǒng)的配比計(jì)算模型,實(shí)施了數(shù)據(jù)處理及誤差的矯正技術(shù),實(shí)現(xiàn)了混合料水分的自動(dòng)控制,對(duì)提高燒結(jié)礦的質(zhì)量奠定了強(qiáng)力基礎(chǔ)。
在過(guò)程控制中,采用燒結(jié)終點(diǎn)BTP的模糊控制與燒結(jié)礦溫升曲線變化趨勢(shì)的調(diào)節(jié)有機(jī)結(jié)合的控制,充分利用紅外熱成像技術(shù)獲取燒結(jié)機(jī)尾斷面圖像,結(jié)合圖像處理技術(shù)和燒結(jié)看火工的經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用人工智能技術(shù),進(jìn)行圖像識(shí)別,建立了基于圖像的質(zhì)量預(yù)報(bào)模型。并在質(zhì)量預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上,以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心,構(gòu)建專家系統(tǒng)的骨架系統(tǒng),形成燒結(jié)操作指導(dǎo)系統(tǒng)。
本文論述了大型綜合原料場(chǎng)和400m2燒結(jié)機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)過(guò)程,對(duì)控制結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)的功能進(jìn)行了深入討論和研究。以基礎(chǔ)自動(dòng)化為基礎(chǔ),提出適合的被控過(guò)程的實(shí)用控制策略,成功地應(yīng)用于控制系統(tǒng)全過(guò)程自動(dòng)控制,不僅確保了系統(tǒng)的長(zhǎng)期安全運(yùn)行,而且提高管理水平,降低能源消耗,減少環(huán)境污染,減輕了工人勞動(dòng)強(qiáng)度,也取得了明顯的經(jīng)濟(jì)效益。
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