崭新水平的烧结厂自动化
如今,对于任何生产工艺来说,减少运营成本和优化产品质量都极其重要.不过,烧结工艺——由于其高度复杂性和冗长的反应时间——却很难控制这两点.可以利用数学模型和人工智能来预测给定值变化对工厂生产率及烧结质量的影响.通过将这些工具整合进整体的控制系统,就有机会在上述限制内优化工艺.本文对奥钢联烧结厂优化系统进行描述.其特点是一套过程信息系统及在它之上在线过程模型的集合.过程模型被试图用来直接控制过程,并被安排成两组:一组为烧结生产率控制;另一组为烧结质量控制.一些模型的实例如下:(1)原料配比模型:该模型目的在于在给定装料计划基础上预定烧结分析.另外,模型还提供解决反应问题的可能:能导致给定烧结目标分析的一种组成的计算.这些给定值被传送到一级自动化系统.(2)返回碎焦控制模型:该模型改变焦炭比率以保持稳定的返回碎焦比率.(3)碱度控制模型:烧结碱度通过改变原料称重给定值得到自动控制,以保持碱度的稳定性.(4)生产率控制模型:该模型计算烧结前沿的垂直运动,把它与烧结带的水平运动结合在一起.利用该信息改变操作参数使得烧透点保持在烧结带中期望的区域内.该模型通过评估测量到烧透点进行自我调节.这些模型与其他模型一样是在线运行的,并且直接控制烧结厂操作中不同的给定值.本文采用了武汉钢铁集团公司最新安装的奥钢联烧绳索自动化方案包作为例子来描述不同的模板.武钢集团参与了此项自动化解决方案的实施.
自动化系统 过程控制 烧结工艺 人工智能 专家系统 烧结厂
孙文东 D.Bettinger G.Straka
武汉钢铁集团公司华中理工大学 奥钢联工程技术公司(奥地利)
国内会议
北京
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449-457
2001-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）