煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度的研究進(jìn)展

劉 青，劉 倩，楊建平，張江山，高 山，李強(qiáng)篤，王 寶，王柏琳，李鐵克

1) 北京科技大學(xué)鋼鐵冶金新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083 2) 萊蕪鋼鐵集團(tuán)銀山型鋼有限公司，萊蕪 271104 3) 武漢科技大學(xué)耐火材料與冶金省部國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430081 4) 北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083 5) 鋼鐵生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)技術(shù)教育部工程研究中心，北京 100083

鋼鐵工業(yè)的發(fā)展水平是衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力強(qiáng)弱的重要標(biāo)志之一.鋼鐵工業(yè)是典型的流程制造業(yè)，其競(jìng)爭(zhēng)力、可持續(xù)發(fā)展力的根本性來(lái)源是整個(gè)制造流程運(yùn)行、管理的智能化[1].隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，鋼鐵產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)化發(fā)展迫在眉睫，鋼鐵制造流程將圍繞“產(chǎn)品制造、能源轉(zhuǎn)換、廢棄物消納處理與資源化”三個(gè)功能的價(jià)值提升，基于物質(zhì)流網(wǎng)絡(luò)、能量流網(wǎng)絡(luò)、信息流網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)和協(xié)同集成，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息手段，優(yōu)化鋼鐵制造流程，提升鋼廠的管控水平[1-2].

鋼鐵制造流程是一個(gè)多組元、多相態(tài)、多層次、多尺度、開放性的、動(dòng)態(tài)有序的復(fù)雜過(guò)程.典型的鋼鐵生產(chǎn)工藝流程主要包括原料處理、高爐煉鐵、鐵水預(yù)處理、轉(zhuǎn)爐煉鋼、爐外精煉、連續(xù)鑄鋼、軋鋼等工序過(guò)程.對(duì)整個(gè)工序過(guò)程物質(zhì)流運(yùn)行實(shí)施高效的管控，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)節(jié)能降耗、降本增效的重要手段.隨著機(jī)械化、自動(dòng)化、信息化技術(shù)的發(fā)展，煉鋼廠單體工序工藝的控制水平和產(chǎn)品質(zhì)量有了很大的提高，近年來(lái)先后出現(xiàn)了一系列新工藝、新技術(shù)，如轉(zhuǎn)爐智能煉鋼技術(shù)、連鑄機(jī)自動(dòng)加渣技術(shù)等，而要提高鋼鐵企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，除了不斷優(yōu)化工序工藝與產(chǎn)品質(zhì)量的控制，還要優(yōu)化流程的多工序協(xié)同運(yùn)行控制.

煉鋼-連鑄過(guò)程涉及一系列復(fù)雜的物理-化學(xué)變化，其運(yùn)行的好壞直接影響著最終產(chǎn)品的質(zhì)量及全流程的生產(chǎn)效率，它是鋼鐵制造流程的關(guān)鍵區(qū)段.通過(guò)科學(xué)生產(chǎn)調(diào)度可充分提高煉鋼-連鑄區(qū)段各工序的生產(chǎn)效率，減少鋼水在工序間的等待時(shí)間，降低生產(chǎn)過(guò)程的物耗和能耗，從而在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力.

1 煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀

1.1 煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)

在鋼鐵生產(chǎn)開始之初，冶金工作者已經(jīng)考慮到各工序間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題，但相應(yīng)的學(xué)術(shù)研究少有記載.較早的生產(chǎn)調(diào)度研究可以追溯到1954年Johnson有關(guān)兩臺(tái)機(jī)床流水作業(yè)（flow shop）調(diào)度問(wèn)題的研究[3].圖1所示為煉鋼-連鑄過(guò)程的核心區(qū)段，該區(qū)段主要有煉鋼、精煉（多類型/階段）、連鑄等多個(gè)工序組成，每個(gè)工序有多臺(tái)并行設(shè)備，其中精煉工序需要根據(jù)鋼種選擇適宜的設(shè)備.煉鋼-連鑄調(diào)度問(wèn)題要求在滿足生產(chǎn)工藝約束的基礎(chǔ)上，根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃，為各爐次確定最佳的工藝路徑、生產(chǎn)設(shè)備以及相應(yīng)設(shè)備上作業(yè)的起止時(shí)間，確保整個(gè)生產(chǎn)流程穩(wěn)定高效運(yùn)行.因此，煉鋼-連鑄調(diào)度問(wèn)題是一類特殊的混合流水車間（hybrid flow shop,HFS）調(diào)度問(wèn)題，對(duì)于出現(xiàn)鋼水回爐等情況的動(dòng)態(tài)重調(diào)度問(wèn)題和進(jìn)行復(fù)雜精煉的靜態(tài)調(diào)度問(wèn)題則可抽象為更復(fù)雜的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題（flexible job shop scheduling problem, FJSP）.

煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度作為鋼鐵制造流程運(yùn)行控制的關(guān)鍵問(wèn)題，關(guān)系著生產(chǎn)工藝的順行、生產(chǎn)成本的控制和生產(chǎn)效益的提高，已成為鋼鐵冶金領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn).然而，鋼鐵制造業(yè)作為典型的流程型工業(yè)，具有以下特點(diǎn)：（1）冶金過(guò)程包含復(fù)雜的物理變化和化學(xué)變化，甚至出現(xiàn)氣、液、固多相共存，生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜，且要實(shí)現(xiàn)多個(gè)目標(biāo)優(yōu)化；（2）物質(zhì)流在工序、設(shè)備上的運(yùn)行路線多，時(shí)間節(jié)奏上既銜接緊湊，還要保持一定的柔性范圍；（3）區(qū)別于傳統(tǒng)模鑄，連鑄階段必須保證多爐連澆，極大地增加了煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度的難度；（4）生產(chǎn)過(guò)程伴隨能量耗散，在保證等待時(shí)間約束上限的條件下，應(yīng)盡可能縮小工序等待時(shí)間；（5）實(shí)際生產(chǎn)的隨機(jī)性與不確定性大，生產(chǎn)擾動(dòng)頻發(fā).基于這些特點(diǎn)，致使煉鋼-連鑄過(guò)程的生產(chǎn)調(diào)度極為復(fù)雜，理論研究成果往往難以應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn).

1.2 煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的研究方法

圖1 煉鋼-連鑄工序匹配圖Fig.1 Matching diagram of steelmaking-continuous casting process

鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程的調(diào)度問(wèn)題大多是復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題，是典型的非確定多項(xiàng)式（nondeterministic polynomial, NP）難題.隨著調(diào)度模型從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，調(diào)度研究方法也從經(jīng)典的運(yùn)籌學(xué)方法發(fā)展到如今的人工智能優(yōu)化方法.許多學(xué)者[4-6]在生產(chǎn)調(diào)度的理論上做了大量研究工作，對(duì)生產(chǎn)調(diào)度與計(jì)劃的總結(jié)與歸納較多，但研究結(jié)果與鋼廠實(shí)際生產(chǎn)結(jié)合及應(yīng)用上尚有明顯的不足；而且，生產(chǎn)調(diào)度的研究范圍涉及眾多行業(yè)諸多領(lǐng)域，不同調(diào)度方法的優(yōu)缺點(diǎn)、適用領(lǐng)域也有較大的差異.表1是筆者對(duì)鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度研究方法的總結(jié).

由上可以看出，生產(chǎn)調(diào)度研究方法特點(diǎn)如下：（1）不同調(diào)度方法有其特定的適用條件，集成多種調(diào)度方法可以充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題；（2）運(yùn)籌學(xué)方法、啟發(fā)式算法、遺傳算法等多用于解決靜態(tài)調(diào)度問(wèn)題，專家系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)等多用于解決動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題；（3）系統(tǒng)仿真、專家系統(tǒng)等方法發(fā)展迅速，因其優(yōu)勢(shì)性，是未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)所在.根據(jù)求解目標(biāo)選擇合理的研究方法，并在此基礎(chǔ)上，尋求更多的智能算法，是當(dāng)前生產(chǎn)調(diào)度研究的一個(gè)重要課題.探索如何將這些研究方法應(yīng)用于煉鋼-連鑄實(shí)際生產(chǎn)流程，而不局限于理論研究，尋找并確立適宜的求解思路與建模的方法，對(duì)鋼廠實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定化、高效化、智能化運(yùn)行具有重要現(xiàn)實(shí)意義.

表1 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度的研究方法Table 1 Research methods of iron and steel production scheduling

1.3 煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例

生產(chǎn)調(diào)度智能化是是鋼廠智能化的體現(xiàn)形式之一.對(duì)于煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度而言，如何將各種模型算法與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程相結(jié)合，并采用計(jì)算機(jī)技術(shù)得到滿意的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)控制已成為了該領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容.

國(guó)外煉鋼-連鑄過(guò)程計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的使用已逐漸趨于成熟，但對(duì)此的相關(guān)研究報(bào)道較少，國(guó)外一些開發(fā)單位包括奧鋼聯(lián)、西門子、Broner Group等都有相關(guān)的計(jì)劃調(diào)度產(chǎn)品，并應(yīng)用于鋼鐵企業(yè).國(guó)內(nèi)越來(lái)越多的鋼鐵企業(yè)也在研發(fā)或引進(jìn)計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)研發(fā)團(tuán)隊(duì)主要以一些大學(xué)和科研單位為主，如北京科技大學(xué)、東北大學(xué)、鋼鐵研究總院等.表2是國(guó)內(nèi)外一些典型鋼廠計(jì)算機(jī)輔助調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用情況.

由表2可看出，當(dāng)前計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的特點(diǎn)如下：（1）運(yùn)用智能優(yōu)化算法并結(jié)合一定程度人機(jī)交互的方式，來(lái)編制初始生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度方案，表現(xiàn)形式有Gantt圖、生產(chǎn)時(shí)刻表等，但不能完全實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)調(diào)度；（2）由于鋼廠的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、工藝流程、技術(shù)水平、人員素質(zhì)、企業(yè)文化等的差異，幾乎每個(gè)鋼廠都使用其特有的生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)，系統(tǒng)通用性不好，因此難以實(shí)現(xiàn)普適化；（3）當(dāng)前的計(jì)算機(jī)調(diào)度系統(tǒng)主要實(shí)施靜態(tài)調(diào)度的任務(wù)，動(dòng)態(tài)調(diào)度涉及較少，對(duì)異常情況的快速?zèng)Q策與處理能力較差；（4）由于實(shí)際生產(chǎn)情況多變，影響生產(chǎn)運(yùn)行的干擾因素多，擾動(dòng)大，調(diào)度系統(tǒng)排出的生產(chǎn)計(jì)劃可執(zhí)行性差.研究和開發(fā)符合鋼廠實(shí)際的調(diào)度系統(tǒng)，提高煉鋼生產(chǎn)流程管控水平對(duì)實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)與調(diào)度尤為重要.

2 煉鋼-連鑄過(guò)程生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的研究思路及方法

針對(duì)當(dāng)前煉鋼-連鑄生產(chǎn)過(guò)程存在的問(wèn)題，筆者在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合長(zhǎng)期研究與實(shí)踐的體會(huì)，對(duì)煉鋼-連鑄生產(chǎn)過(guò)程中存在的兩類典型調(diào)度問(wèn)題：靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度，提出如下研究思路及解決方法.

表2 國(guó)內(nèi)外一些典型鋼廠的計(jì)算機(jī)輔助調(diào)度系統(tǒng)使用情況Table 2 Application of computer-aided scheduling system in steel plants in China and overseas

2.1 靜態(tài)調(diào)度：“規(guī)則+算法”

目前，鋼廠產(chǎn)品呈多品種、小批量、多規(guī)格等特點(diǎn)，不同鋼種的工藝路徑不同，不同工序會(huì)有多臺(tái)并行設(shè)備，造成爐-機(jī)不匹配的情況頻繁，許多大型煉鋼廠設(shè)備多，天車承擔(dān)的作業(yè)任務(wù)繁多，作業(yè)路線交叉頻繁，規(guī)律性的認(rèn)識(shí)較欠缺.由于現(xiàn)場(chǎng)情況的復(fù)雜性，通過(guò)算法模型求解的初始調(diào)度方案可執(zhí)行性差.尋求合適的求解方法，確保靜態(tài)調(diào)度的可執(zhí)行性是當(dāng)前智能化制造環(huán)境下的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容.

筆者結(jié)合所在團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期研究與實(shí)踐的體會(huì)，提出了“規(guī)則+算法”的研究思路來(lái)解決靜態(tài)調(diào)度問(wèn)題.所謂“規(guī)則”，即根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)狀況和調(diào)度人員的經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)歸納、總結(jié)所建立的指導(dǎo)生產(chǎn)調(diào)度的基本原則，包括基本調(diào)度規(guī)則、時(shí)間控制規(guī)則、設(shè)備匹配規(guī)則、工藝約束規(guī)則和運(yùn)行調(diào)整規(guī)則等，進(jìn)而形成生產(chǎn)調(diào)度規(guī)則庫(kù).所謂“算法”，即求解煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的計(jì)算方法，例如，運(yùn)用啟發(fā)式算法、遺傳算法等求解排產(chǎn)計(jì)劃，獲得靜態(tài)調(diào)度方案.針對(duì)不同的生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)計(jì)劃，運(yùn)用規(guī)則確定最佳生產(chǎn)組織模式和精確的約束條件，然后，構(gòu)建調(diào)度模型，進(jìn)而采用適宜的算法求解模型.

筆者研究團(tuán)隊(duì)對(duì)靜態(tài)調(diào)度進(jìn)行了長(zhǎng)期實(shí)踐研究，文獻(xiàn)[46?48]以國(guó)內(nèi)某特殊鋼廠為例，運(yùn)用“爐-機(jī)對(duì)應(yīng)”的煉鋼廠運(yùn)行原則[49]，綜合考慮合理的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)以及不同產(chǎn)品在各工序/設(shè)備的生產(chǎn)節(jié)奏等因素，利用柔性工序緩沖策略進(jìn)行調(diào)度求解，對(duì)生產(chǎn)模式進(jìn)行優(yōu)化.在生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題求解過(guò)程中，運(yùn)用建立的生產(chǎn)調(diào)度規(guī)則，確立優(yōu)化的煉鋼-連鑄生產(chǎn)模式，在此基礎(chǔ)上，輔之以優(yōu)化的算法進(jìn)行綜合求解，使獲得的靜態(tài)調(diào)度方案適應(yīng)實(shí)際情況，提高靜態(tài)調(diào)度的可執(zhí)行性.圖2所示為生產(chǎn)模式優(yōu)化前/后的爐-機(jī)匹配方案，其中綠色路線表示常規(guī)鋼種生產(chǎn)的作業(yè)路線，藍(lán)色路線表示彈簧鋼生產(chǎn)的作業(yè)路線，設(shè)備下方的數(shù)字表示該設(shè)備當(dāng)月產(chǎn)量與煉鋼廠當(dāng)月總產(chǎn)量的比值，箭頭線段上的數(shù)值表示該作業(yè)路線的當(dāng)月產(chǎn)量與煉鋼廠當(dāng)月總產(chǎn)量的比值.對(duì)不同產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)流程依照不同的匹配模式進(jìn)行生產(chǎn)組織，形成了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與爐機(jī)匹配的綜合優(yōu)化調(diào)度技術(shù).該技術(shù)應(yīng)用后，某廠轉(zhuǎn)爐特鋼冶煉周期由37 min降至35 min，噸鋼合金料消耗成本降低0.5%，噸鋼鋼鐵料消耗降低4 kg，連鑄坯平均合格率由99.87%提升至99.93%[50].

圖2 改進(jìn)前（a）后（b）工序與設(shè)備產(chǎn)能匹配關(guān)系[51]Fig.2 Matching relationship between process and equipment capacity before (a) and after (b) improvement[51]

以國(guó)內(nèi)某型鋼煉鋼廠計(jì)劃排產(chǎn)為例，圖3所示該廠“四爐-三機(jī)”的生產(chǎn)模式.考慮到等待時(shí)間和爐機(jī)匹配程度兩方面的影響，筆者根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際結(jié)合人工操作經(jīng)驗(yàn)，建立包括時(shí)間調(diào)整規(guī)則和設(shè)備指派規(guī)則在內(nèi)的規(guī)則庫(kù)，根據(jù)時(shí)間調(diào)整規(guī)則確定合理的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，建立以爐次總等待時(shí)間最小為優(yōu)化目標(biāo)的煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度模型；運(yùn)用遺傳算法求解該模型，在遺傳操作過(guò)程中，引入設(shè)備指派規(guī)則以改善初始種群質(zhì)量，根據(jù)煉鋼/精煉與連鑄生產(chǎn)周期及銜接匹配關(guān)系，當(dāng)連鑄周期大于精煉/轉(zhuǎn)爐周期時(shí)，表現(xiàn)為“一一對(duì)應(yīng)”形式/關(guān)系，反之則表現(xiàn)為“定爐對(duì)定機(jī)”形式/關(guān)系[49]，圖3所示1#BOF-1#LF-1#CC作業(yè)路線即為“一一對(duì)應(yīng)”形式.改進(jìn)后的遺傳算法減少了工序設(shè)備指派的隨機(jī)性，在減少不同設(shè)備之間的交叉作業(yè)、優(yōu)化鋼廠生產(chǎn)模式上具有較好效果.規(guī)則與算法的有機(jī)結(jié)合，獲得的靜態(tài)調(diào)度方案既滿足了實(shí)際生產(chǎn)，又保證了生產(chǎn)運(yùn)行的“正點(diǎn)率”和準(zhǔn)確性.由此，通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)模式，運(yùn)用“規(guī)則+算法”的研究思路，可為實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄生產(chǎn)過(guò)程靜態(tài)調(diào)度的高效化和智能化提供理論與方法的支撐.

圖3 四爐-三機(jī)生產(chǎn)模式（3號(hào)連鑄機(jī)停機(jī)）Fig.3 Production mode of four furnaces to three continuous casters(No.3 continuous caster shut down)

2.2 動(dòng)態(tài)調(diào)度：多工序協(xié)同

煉鋼-連鑄生產(chǎn)過(guò)程存在諸多不確定性和隨機(jī)性的擾動(dòng)因素，如任務(wù)擾動(dòng)、設(shè)備擾動(dòng)、生產(chǎn)工藝擾動(dòng)、工序擾動(dòng)等.然而，當(dāng)前煉鋼-連鑄過(guò)程的調(diào)控主要側(cè)重于對(duì)單體工序或操作過(guò)程的控制，對(duì)流程運(yùn)行的綜合管控不足.當(dāng)某一工序出現(xiàn)生產(chǎn)擾動(dòng)時(shí)，其他工序難以及時(shí)有效地做出調(diào)整來(lái)改變生產(chǎn)節(jié)奏以消除或減弱擾動(dòng)對(duì)于生產(chǎn)的影響.工序工藝控制和生產(chǎn)調(diào)度相互脫節(jié)，無(wú)法解決煉鋼-連鑄過(guò)程復(fù)雜的動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題，因此，開展多工序協(xié)同控制與優(yōu)化的研究是解決煉鋼-連鑄過(guò)程動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題的趨勢(shì).

多工序協(xié)同即綜合考慮多工序工藝與產(chǎn)品質(zhì)量的協(xié)同控制，具有自優(yōu)化、自決策功能的動(dòng)態(tài)調(diào)度是實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄過(guò)程多工序協(xié)同運(yùn)行的手段.基于煉鋼-連鑄過(guò)程物質(zhì)流運(yùn)行特點(diǎn)，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，形成煉鋼-連鑄全流程協(xié)同控制與優(yōu)化的建模理論、方法，構(gòu)建各關(guān)鍵工序工藝控制、質(zhì)量管控與生產(chǎn)調(diào)度的協(xié)同機(jī)制.本文采用分布式多智能體技術(shù)，建立工藝模型智能體（煉鋼、精煉、連鑄）、動(dòng)態(tài)調(diào)度智能體、產(chǎn)品質(zhì)量管控智能體，根據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)度智能體和工藝控制智能體執(zhí)行結(jié)果，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量管控智能體進(jìn)行反饋和質(zhì)量預(yù)測(cè)，對(duì)出現(xiàn)的實(shí)時(shí)擾動(dòng)，適時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)和調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄過(guò)程多工序工藝控制、質(zhì)量管控與調(diào)度之間的協(xié)同控制，技術(shù)框架如圖4所示.

目前，筆者研究團(tuán)隊(duì)對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題開展了一些研究，文獻(xiàn)[46]對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度提出基于規(guī)則推理的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，文獻(xiàn)[51]提出基于多智能體技術(shù)的生產(chǎn)調(diào)度模型與工藝模型的協(xié)同，文獻(xiàn)[52?53]針對(duì)機(jī)器故障下的煉鋼-連鑄動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題，基于動(dòng)態(tài)約束滿足技術(shù)開發(fā)了能夠靈活反映各種動(dòng)態(tài)因素的建模機(jī)制，文獻(xiàn)[54]針對(duì)混合流水車間調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于多智能體的混合流水車間動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，文獻(xiàn)[55]基于混合知識(shí)表示和規(guī)則推理技術(shù)設(shè)計(jì)了煉鋼-連鑄過(guò)程重調(diào)度專家系統(tǒng)原型.經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期實(shí)踐，提出基于案例推理（case-based reasoning，CBR）和規(guī)則推理（rule-based reasoning，RBR）技術(shù)相結(jié)合的煉鋼-連鑄動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，如圖5所示.案例庫(kù)存放擾動(dòng)信息，策略庫(kù)存放擾動(dòng)類別對(duì)應(yīng)的調(diào)度規(guī)則，當(dāng)出現(xiàn)生產(chǎn)擾動(dòng)時(shí)，根據(jù)案例推理技術(shù)，在案例庫(kù)中為生產(chǎn)擾動(dòng)匹配相應(yīng)的擾動(dòng)類別，再根據(jù)規(guī)則推理技術(shù)，在策略庫(kù)中為擾動(dòng)類別選擇合理的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制.根據(jù)擾動(dòng)類別采用相應(yīng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，建立工藝優(yōu)化控制方案以及協(xié)同調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度多工序工藝控制之間的協(xié)同.

圖4 煉鋼-連鑄過(guò)程多工序協(xié)同控制Fig.4 Collaborative control of multiple processes in steelmaking-continuous casting process

圖5 基于案例推理和規(guī)則推理的煉鋼-連鑄動(dòng)態(tài)調(diào)度策略Fig.5 Dynamic scheduling strategy in steelmaking-continuous casting based on case-based reasoning and rule-based reasoning

綜上，通過(guò)對(duì)前人研究成果的分析和總結(jié)，本文對(duì)靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度分別提出“規(guī)則+算法”和“多工序協(xié)同”的研究思路.在此基礎(chǔ)上，對(duì)靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度分別提出基于生產(chǎn)模式優(yōu)化和基于多智能體的煉鋼-連鑄過(guò)程多工序工藝、質(zhì)量與調(diào)度之間協(xié)同控制的研究方法，旨在改善當(dāng)前鋼廠生產(chǎn)計(jì)劃編制水平，增強(qiáng)生產(chǎn)計(jì)劃可執(zhí)行性，加強(qiáng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)調(diào)控，努力實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄過(guò)程穩(wěn)定化、連續(xù)化.

3 結(jié)論和展望

（1）煉鋼-連鑄過(guò)程的生產(chǎn)調(diào)度是一類對(duì)時(shí)間連續(xù)性要求極強(qiáng)的混合流水車間（HFS）/柔性作業(yè)車間(FJSP)調(diào)度問(wèn)題，單一的研究方法難以取得較優(yōu)效果，基于運(yùn)籌學(xué)方法、啟發(fā)式算法和人工智能方法等多種算法的集成應(yīng)用是解決此類復(fù)雜生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的有效手段.由于煉鋼-連鑄過(guò)程的復(fù)雜性，調(diào)度模型的構(gòu)建仍存在一定的簡(jiǎn)化，導(dǎo)致模型應(yīng)用效果差.因而，目前生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃編制和調(diào)整大多還依靠人機(jī)交互模式，因此，今后應(yīng)全面考慮調(diào)度問(wèn)題的約束環(huán)節(jié)，避免關(guān)鍵因素的簡(jiǎn)化，減少條件的假設(shè)，使調(diào)度模型更好地適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)，確保煉鋼-連鑄調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)用性.

（2）針對(duì)煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀，在總結(jié)以往研究的基礎(chǔ)上，本文分別對(duì)靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度提出“規(guī)則+算法”和“多工序協(xié)同”的研究思路.靜態(tài)調(diào)度模型應(yīng)考慮鋼包、天車的約束，精準(zhǔn)化調(diào)度模型，將現(xiàn)場(chǎng)規(guī)則與求解算法結(jié)合使用，通過(guò)規(guī)則確定生產(chǎn)模式，再用算法求解；對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度，單一的工序運(yùn)行或調(diào)控研究已無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程，因此，未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)多工序工藝、生產(chǎn)過(guò)程和產(chǎn)品質(zhì)量之間的協(xié)同，將對(duì)實(shí)現(xiàn)煉鋼-連鑄生產(chǎn)流程的高效化、協(xié)同化、智能化運(yùn)行具有重要現(xiàn)實(shí)意義.