基于智能感知与控制技术的钢厂热处理过程自动化研究.pdf

自动化技术与应用 Automation Technology and Application92 今日制造与升级 2023.8钢厂热处理过程的自动化控制是一个重要且复杂的研究领域。智能感知与控制技术在这个领域发挥着关键作用，可以帮助优化生产效率、提高产品质量，并最大程度地减少人为干预和人力成本，帮助相关企业提高生产效率。1 钢厂热处理过程自动化控制研究1.1 钢厂热处理过程传统控制局限性分析钢厂热处理过程传统控制方法在过去的实践中确实发挥了重要的作用，但也存在一些局限性，可能会影响生产效率、产品质量以及能源利用效率。传统控制方法的局限性如下。（1）经验依赖。传统控制方法通常基于经验和专家知识，可能依赖于操作人员的经验和技能。这种依赖性可能导致控制效果在不同操作人员之间存在差异，且难以追溯和优化。（2）单一控制策略。传统控制方法通常采用单一的控制策略，如 PID（比例-积分-微分）控制器。这些控制器对于特定条件下的控制效果良好，但对于非线性、时变的热处理过程可能不够灵活和适应。（3）反应滞后。由于热处理过程中的温度变化速率较慢，传统控制方法可能对温度变化反应较滞后，导致控制精度较低。（4）缺乏智能决策。传统控制方法通常缺乏智能决策能力，无法根据实时数据和复杂的工艺模型进行自适应调整和优化。（5）难以处理复杂非线性系统。钢厂热处理过程涉及到多变量、非线性和时变特性，传统控制方法在处理这些复杂系统时可能表现不佳。（6）耗时耗力。传统控制方法需要大量的人工干预和手动调整，导致时间和人力资源的浪费。综上所述，钢厂热处理过程传统控制方法的局限性使得其在应对复杂、多变的热处理工艺中面临挑战。为了克服这些局限性，引入智能感知与控制技术，结合先进的算法和数据分析方法，将成为未来优化钢厂热处理过程的关键手段。1.2 智能感知与控制技术应用分析智能感知与控制技术在钢厂热处理过程控制中的应用可以极大地提升生产效率、产品质量和资源利用效率。智能感知与控制技术在钢厂热处理过程中的一些具体应用如下。（1）数据采集与监测。利用传感器和数据采集系统实时监测热处理过程中的关键参数，如温度、压力、湿度等。这些数据是智能感知与控制的基础，有助于实时掌握热处理过程的状态。（2）数据预处理与异常检测。通过数据预处理技术，对采集到的数据进行去噪、插值和异常检测，确保数据质量和准确性。异常检测可以帮助及早发现可能出现的异常情况，从而及时采取措施进行调整。（3）智能预测模型。利用机器学习和深度学习算法建立热处理过程的预测模型。通过对历史数据的学习，可以预测未来的温度变化趋势和其他关键参数的变化，从而提摘要钢厂热处理过程是钢材生产中不可或缺的环节，传统手动控制和传统自动化控制在面对复杂多变的热处理过程时存在一定局限性，无法满足现代钢厂对高效、精确、智能化的控制要求。文章基于热处理传统控制局限性，分析智能感知与控制在该领域应用的可行性，进而提出钢厂热处理过程自动化控制系统的整体架构和各功能模块的划分，旨在研究基于智能感知与控制技术的钢厂热处理过程自动化控制方法，以提高钢厂热处理过程的自动化水平和控制质量。关键词智能化；热处理过程；自动化控制中图分类号TG161 文献标志码A基于智能感知与控制技术的钢厂 热处理过程自动化研究姚征1，张家治2，梁秀艳1（1.酒钢集团氢冶金研究院，甘肃嘉峪关735100；2.酒钢供应链管理分公司，甘肃嘉峪关735100）自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.8 今日制造与升级 93前做好调控准备。（4）自适应控制策略。引入智能控制算法，根据实时数据和预测模型的结果，自动调整控制策略，实现对热处理过程的自适应控制。例如，模糊控制、神经网络控制等方法可以更好地应对复杂非线性系统。（5）多目标优化。应用智能优化算法，通过对多个控制目标（如产量、能耗、质量等）进行权衡和优化，找到最优的控制策略，实现多目标的均衡。（6）决策支持系统。基于智能感知与控制技术，开发决策支持系统，提供实时数据和预测结果的可视化展示，辅助操作人员做出更明智的决策。（7）人机协同。智能感知与控制技术可以使人机协同更加紧密，通过自动化和智能化，减轻操作人员的负担，提高生产效率和稳定性。综上所述，智能感知与控制技术在钢厂热处理过程控制中的应用，可以帮助钢厂实现自动化、智能化和数字化，提高产品质量，降低能耗，增加生产效率，并有效应对复杂多变的热处理工艺。2 钢厂热处理过程自动化控制系统2.1 系统整体架构钢厂热处理过程自动化控制系统的整体架构是一个集成的系统，包含多个功能模块。这些模块共同协作实现对热处理过程的自动化控制和智能化优化。模块之间通过数据传递和信息交互实现紧密的协作，共同构成了钢厂热处理过程自动化控制系统的整体架构。通过智能感知与控制技术的应用，该系统能够实现高效、智能、自适应的热处理过程控制，提高钢厂的生产效率和产品质量。系统整体架构如图1所示。2.2 系统功能模块在钢厂热处理过程自动化控制系统集成与搭建工作中，需要结合实际需求选择各种硬件设备，以实现传感器数据采集、控制执行和数据存储等功能。系统功能模块、硬件系统集成与搭建情况如下。（1）传感器与数据采集模块。选择合适的传感器，如温度传感器、压力传感器、湿度传感器等，并将这些传感器布置在热处理设备的关键位置，实时采集热处理过程中的关键参数数据。数据采集系统对传感器采集的数据进行预处理，包括去噪、滤波、插值等，确保数据的质量和准确性。在硬件搭建过程中，一方面，根据钢厂热处理过程的特点和需要监测的关键参数，选择合适的传感器；另一方面，根据热处理设备的结构和工艺要求，合理布置传感器，确保它们可以准确、可靠地监测相关参数。（2）数据预处理与异常检测模块。对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等，为后续的数据分析和建模提供准备。实时监测数据，通过异常检测算法及时发现和处理异常情况，如设备故障、温度偏差等。在此过程中，需要按照数据处理实际需求，选择合适的数据存储设备，也可将处理后的数据存储到数据库或者云平台中，方便后续的数据分析和应用。（3）智能预测与优化模块。基于历史数据，利用机器学习和深度学习算法构建热处理过程的预测模型，预测未来的温度、时间等关键参数的变化趋势。采用智能优化算法，根据预测结果和多目标控制策略，优化热处理过程，实现产量、质量和能耗等多个目标的均衡。（4）控制算法与执行器模块。根据智能预测与优化模块的结果，选择适当的执行器设备，用于控制热处理设备的加热、冷却和其他操作。集成控制执行器与控制算法，确保它们能够根据控制策略自动进行调节和控制。系统通过控制算法，输出控制信号，对热处理设备的加热、冷却等进行自动调节和控制。执行器接收控制信号，根据信号数据预处理与异常检测人机界面与决策支持数据存储与云平台传感器与数据采集智能预测与优化控制算法与执行图1 钢厂热处理过程自动化控制系统整体架构自动化技术与应用 Automation Technology and Application94 今日制造与升级 2023.8执行相应的操作，控制热处理过程的进展。（5）人机界面与决策支持系统。提供友好的人机交互界面，显示实时数据、预测结果和控制状态，方便操作人员监控和干预热处理过程。决策支持系统基于实时数据和预测结果，辅助操作人员做出更明智的决策，进行调整和优化。（6）数据存储与云平台。对采集到的数据进行存储和管理，确保数据的安全和可靠性。将数据上传至云平台，实现数据共享、远程监控和管理，为多地点钢厂的统一管理提供支持。对此，需要确定硬件系统与软件系统之间的通信协议和接口，确保数据能够在不同模块之间流通和传递。如果需要，将数据上传至云平台，实现数据共享、远程监控和统一管理。系统搭建完成后，需要对其进行测试与优化。对硬件系统进行测试，验证各个设备的功能和协作是否正常。根据测试结果进行优化和调整，确保硬件系统稳定可靠，适应钢厂热处理过程的实际需求。借助将所有硬件设备和系统模块进行集成，确保它们能够协同工作，实现整个自动化控制系统的功能。部署集成后的硬件系统到钢厂的热处理设备上，并进行全面的测试和调试。3 钢厂热处理过程自动化控制系统测试与评估3.1 系统测试与优化钢厂热处理过程自动化控制系统的测试与优化是确保系统稳定运行和性能优化的重要阶段。这一阶段的目标是验证系统在实际应用中的可靠性、准确性，并对系统进行调整和改进以达到更好的性能。以下是测试与优化的主要步骤。（1）功能测试。对系统的各个功能模块进行单元测试，确保传感器数据采集、数据处理、预测模型、控制算法和执行器等功能正常运行。（2）效率测试。测试系统的响应时间和执行效率，确保系统能够在实时性要求下进行快速响应和执行。（3）稳定性测试。对系统进行长时间运行测试，验证系统是否能够持续稳定地运行，避免意外的崩溃和故障。（4）数据质量测试。确保传感器采集的数据质量良好，不受干扰和噪声影响，预处理和异常检测功能正常运行。（5）控制精度测试。验证系统的控制精度，比较实际控制结果与目标控制值之间的偏差，评估系统是否能够准确地控制热处理过程。（6）多目标优化测试。测试系统在不同优化策略下的性能，比较不同策略下的产量、能耗、质量等综合指标，找到最优的控制策略。（7）故障测试。模拟硬件设备故障和系统异常情况，检验系统的容错性和自动恢复能力。（8）用户测试。邀请实际操作人员参与系统测试，收集他们的反馈意见和建议，优化系统的人机交互界面和用户体验。（9）系统优化。根据测试结果和用户反馈，对系统进行优化和调整，改进不足之处，提升系统的性能和稳定性。（10）部署与验证。将优化后的系统部署到实际生产环境中，再次进行验证和测试，确保系统在真实环境中能够正常运行和有效应用。3.2 系统性能评估与比较钢厂热处理过程自动化控制系统的性能评估与比较是为了了解系统在实际应用中的表现和效果，并与传统的手动或传统自动化控制方法进行对比，以便评估系统的优势和改进方向。性能评估与比较的一般步骤如下。（1）数据收集与分析。收集钢厂热处理过程自动化控制系统运行期间产生的数据，包括传感器数据、控制策略数据、执行器数据等。对数据进行分析，评估系统在实际操作中的性能表现，如控制精度、响应时间、能耗等指标。（2）系统稳定性评估。对系统的稳定性进行评估，分析系统是否能够持续稳定地运行，并产生稳定的控制效果。（3）控制精度评估。对系统的控制精度进行评估，比较实际控制结果与目标控制值之间的偏差，评估系统是否能够准确地控制热处理过程。（4）响应时间评估。测试系统的响应时间，即从传感器采集数据到执行控制动作的时间间隔，评估系统的响应速度是否满足要求。（5）能耗评估。比较钢厂热处理过程自动化控制系统与传统手动或传统自动化控制方法的能耗差异，评估系统在节能方面的效果。（6）多目标优化评估。对钢厂热处理过程自动化控制系统的多目标优化效果进行评估，比较不同优化策略下的产量、能耗、质量等综合指标。（7）与传统控制方法的对比分析。将钢厂热处理过程自动化控制系统与传统的手动控制或传统自动化控制方法进行对比，比较其在生产效率、产品质量、能耗等方面的差异。（8）综合评估与改进。根据评估结果，综合考虑系统的优势和不足，提出改进和优化方案，以进一步提高系统性能和应用效果。自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.8 今日制造与升级 95某型舰载通信系统是早期引进的外部通信系统，主要由中控分系统、终端设备分系统、信道设备分系统、天线设备分系统等部分组成，主要功能是用于本舰与岸上指挥所、编队其他舰艇、舰载直升机之间的无线电通信，肩负着全舰的外部通信和直升机归航引导等重要任务，具有通信能力强、组网灵活、可靠性高，电磁兼容性好、操作简便等特点。文章研究的该舰载通信系统陆上平台，是以实装通信系统的使用、维修需求为牵引，采用逆向工程技术、故障诊断技术、专家知识库等关键技术，完成故障模拟、部件检测试验、人员培训等工作，为该通信系统的维修保障、操作使用提供保障。1 陆上平台构建的必要性该舰载通信系统自引进以来，凭借其通信能力强、可靠性高、系统性好和操作简便等优点，在综合作战能力建设中发挥了重要的作用。但是该系统庞大复杂、技术资料缺乏、备件和配套设备短缺等原因，在装备的操作使用、维修保障中也暴露出一些不足。1.1 故障诊断设备缺乏，导致实装排故困难该通信系统实装的机内测试（BIT）比较简单，在引进该通信系统时，又未提供配套的故障诊断设备。因此，该通信系统实装出现故障后，舰员只能凭借已有的修理经验，使用万用表等一般的仪器仪表，进行简单故障的排除，如系统重启、更换现场可更换单元（LRU）、电压测量等。对于复杂的故障，如通信数据校验、同步时钟错误等，舰员因缺乏诊断设备，无法定位、排除故障，只能依靠保障单位的专家、工程师等技术人员现场排查解决。对于舰员反映的故障情况，尤其是之前未发生过的故摘要文章介绍了某型舰载通信系统装备陆上平台的构建思路。该陆上平台以实装系统的操作使用、维修需求为牵引，利用逆向工程技术、故障诊断技术、专家知识库等，实现系统构建、故障诊断测试、培训实操的智能化和自动化。尤其在故障诊断测试方面，兼顾了远程维修技术支援和现场维修保障。关键词通信系统；故障诊断测试；虚拟仪器中图分类号U674.7 文献标志码A某型引进舰载通信系统陆上平台构建马永辉（海军七一工厂，北京100015）4 结束语综上所述，系统采用智能感知技术对热处理过程中的关键参数进行实时监测和数据采集，并应用相关算法实现自动调节和控制。系统的实施对于提高钢厂热处理效率、优化产品质量、节约能源等方面具有重要意义，并为智能感知与控制技术在工业领域的应用提供了有益的实践经验。但钢厂热处理过程自动化控制领域在算法优化、异常检测与故障诊断等方面仍然存在一些挑战和改进空间，需要在未来研究中继续努力。参考文献1 王艳辉.3500mm炉卷出钢过程自动化控制的研究与应用J.山西冶金，2022，45（2）：268-270.2 陈文仪.热连轧工业加热炉自动化控制技术的应用J.自动化应用，2015（2）：53-55.3 武文斐，任雁秋，李保卫，等.包钢带钢厂加热炉燃烧过程计算机控制的研究J.冶金自动化，2002（4）：41-44.4 孙振中.工频电阻炉热处理全过程的程序自动化控制J.电工技术，1986（12）：28-29.作者简介姚征（1982），男，湖北当阳人，本科，工程师，主要研究方向为自动化设备与控制。