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    鋼包爐精煉(LF)過程控制系統(tǒng)的軟件架構設計及開發(fā)

    2017-03-09 12:22:48朱偲
    中國新通信 2017年2期
    關鍵詞:鋼包功能模塊優(yōu)化

    朱偲

    摘要:設計了一套鋼包精煉爐過程控制系統(tǒng),介紹了過程控制系統(tǒng)的技術方案和實現的功能。系統(tǒng)功能包括生產數據的管理、生產過程監(jiān)控、報表打印、模型計算和數據通信等,以標準化流程指導生產,改善產品質量,降低生產成本。

    【關鍵詞】 過程控制 鋼包爐精煉

    一、引言

    鋼包爐精煉(LF)是優(yōu)化煉鋼生產的一項重要工藝技術,它不僅僅能夠調控產品質量,還可以優(yōu)化工藝和產品結構、開發(fā)高附加值產品、節(jié)能降耗、降低生產成本、增加效益,調節(jié)生產節(jié)奏,保證生產穩(wěn)定進行。通過鋼包爐精煉過程控制系統(tǒng)包括生產標準數據管理、生產過程監(jiān)控、模型計算、生產信息收集等人機界面(HMI)、外部通訊管理。

    二、過程控制系統(tǒng)的軟件架構

    本軟件系統(tǒng)使用.NET4.0框架。開發(fā)工具選用Visual Studio 2012,后臺程序和前臺畫面都采用Microsoft Visual C#.NET高級語言開發(fā),數據庫可以通過配置可以支持目前市場上流行的通用大型數據庫,如 ORACEL 和SQL SERVER等。 系統(tǒng)采用C/S架構,分為表現層、邏輯處理層、數據訪問層。表現層(人機界面系統(tǒng)):系統(tǒng)的操作界面采WPF技術,并應用了MVVM設計模式,把程序的業(yè)務與展現邏輯從用戶界面干凈地分離開,保持程序邏輯與界面分離能夠幫助解決很多開發(fā)以及設計問題,能夠程序能更容易的測試,維護與升級。邏輯處理層(系統(tǒng)邏輯處理系統(tǒng)):系統(tǒng)根據過程控制的不同功能,分為多個功能模塊比如數據通訊模塊、數據采集模塊、物料跟蹤模塊、模型計算模塊等,降低不同模塊間的耦合性,使得系統(tǒng)功能的擴展、開發(fā)和調試等到大大提高,提高了系統(tǒng)的靈活性。數據訪問層(數據處理訪問系統(tǒng)):數據訪問層框架采用ORM框架中的NHibernate,Nhibernate從數據庫底層來持久化.Net對象到關系型數據庫,大量減少開發(fā)時人工使用SQL對ADO.NET處理數據的時間。

    三、過程控制系統(tǒng)實現的功能

    鋼包爐精煉過程控制系統(tǒng)應包括以下功能:

    1、與外部計算機系統(tǒng)的通訊。過程控制系統(tǒng)與下列系統(tǒng)之間網絡連接介質用工業(yè)以太網,通訊協(xié)議采用TCP/IP協(xié)議Socket方式交換數據。與上級生產管理系統(tǒng)(3級)計算機之間通訊數據內容包括:生產計劃數據、原料數據、檢化驗數據、生產狀態(tài)信息、生產實績數據。與基礎自動化系統(tǒng)之間通訊,數據交換內容為生產過程數據。

    2、生產計劃管理。此功能模塊為鋼包爐精煉生產工序起始端。主要顯示3級系統(tǒng)下發(fā)的精煉計劃,由操作工選擇該計劃進入合適的工位進行生產,并監(jiān)視當前工位的生產狀態(tài)。

    3、生產原料管理。此功能模塊管理鋼包爐生產中用到的物料種類及各種屬性信息。

    4、檢化驗數據管理。此功能模塊可以根據爐次號或者精煉生產順序號查詢該爐次的檢化驗實績以及自動匹配該爐次計劃鋼種中的成分上下限數據與檢測數據進行對比來指導生產。

    5、生產過程監(jiān)控。此功能模塊主要顯示工位當前的實時數據信息。數據包括:生產事件信息、測溫信息、加料信息、通電信息、化驗數據等,并提供鋼種標準查看、手動投料、投料值管理等功能。

    6、生產實績管理。此功能模塊主要根據不同的查詢條件如時間、班次、班別、爐次號、計劃號、制造命令號等查詢爐次生產實績數據,并提供報表打印功能。

    8、模型優(yōu)化管理。模型優(yōu)化管理包括二個模型應用:合金加料模型、溫度預測模型。該優(yōu)化工具可以作為一個獨立的子系統(tǒng)運行,但屬于二級機系統(tǒng)的一部分,計算所需的部分關鍵數據以及計算的結果由二級機系統(tǒng)統(tǒng)一調配。

    1)合金加料模型。合金優(yōu)化配料模型的功能為:根據當前鋼水中元素實際含量,當前可用的合金料,考慮一定約束條件,采用單純形法解決線性優(yōu)化問題,計算出達到鋼水目標要求的化學元素含量所要加入的合金料重量。計算結果滿足鋼液成分要求和成本控制。

    2)溫度預測模型。溫度預測模型采用使用神經元網絡模型預報鋼水溫度,步驟:1.建立神經元網絡模型;2.收集樣本數據;3.離線學習;4.在線應用。該模型的優(yōu)點是具有自學習功能,因而能夠在不同程度上反應出一些不能被檢測的因素對輸出的影響、使用比較方便。

    結論:該系統(tǒng)對鋼包爐精煉實現了信息化的管理,便于三級系統(tǒng)對生產進行系統(tǒng)化的管理與調配,保證數據的準確性;對生產過程進行實時監(jiān)控與跟蹤,方便生產人員對生產進行管理與監(jiān)控;對生產過程數據進行系統(tǒng)化的采集與分析,以便對生產過程進行優(yōu)化;采用了數學模型來計算調節(jié)鋼水成分所需要添加的合金重量和預報鋼水溫度曲線,不僅降低了生產成本,而且提高了生產效率和產品質量,從而提高了產品在國際市場中的競爭力。

    參 考 文 獻

    [1] 《C#高級編程(第 6版)》(美)內格爾 等編著,李銘 翻譯 2008

    [2] 《.NET 框架程序設計(修訂版)》(美)Jeffrey Richter 著 李建忠譯 2004

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