人工智能在冶金中的应用

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人工智能在冶金中的应用

摘要

冶金过程繁杂而且很难控制，随着科技的发展人工智能技术在冶金中的应用也逐渐广泛起来，人工智能虽然在近些年的发展态势良好，但只是集中表达在机器人和一些模式识别的方面，若要真正的实现人类的智能，还有很长的路要走。在当今这个网络信息时代，人工智能重在研究生物智能，网络，计算机科学和物理学等多个交织学科之间的人工智能技术，然而在使人工技能不断革新的过程中，我们发现，自然语言的智能化是人工智能技术中的关键所在，我们要对其建立一个能够量化的模型钢铁企业在原料、能量、设备归还和劳动力费用方面都受到很大压力，而对如此严酷要求，必需找出有效的对策解决。为了钢铁工业的现代化，正在经历着种种变革。这些变革必需实行自动化，或至少以自动化为前提的计算机控制。本文从人工智能的发展简史和人工智能在冶金中的应用的方面来论述，并为大家介绍了人工智能的发展前景。关键字

人工智能，高炉，计算机，系统，冶金

目录

引言????????????????????????????????1一．人工智能的发展史????????????????????????2二．人工智能的研究与应用??????????????????????3

2.1机器的学习2.2专家系统2.3模式识别

2.4人工神经系统2.5决策支持系统

2.6自然语言的分析和理解以及自动程序的设计.

三．人工智能控制在高炉中的应用???????????????????53.1专家系统

3.2炉热监测和控制专家系统3.3炉料下降异常预报和控制

四．计算机在高炉冶炼过程中的应用?????74.1冶金过程计算机控制的必要性

4.2.计算机在高炉冶炼中的功能

五．高炉自动化?????????????????8

六．神经网络在轧钢加热炉模式识别与智能控制中的应用????96.1神经网络模型

6.2多层感知器神经网络在轧钢加热炉模式识别中的应用6.3自组织神经网络在轧钢加热炉模式识别中的应用

七．结语?????????????????????????10八．

3.1专家系统

人工智能技术是模拟人类的思维方式和可观的世界进行认识和改造的一门先进的科学。人工智能的一个重要而且最成功的分支称为专家系统。专家系统并不神秘，它不过是利用某一特定领域人类专家的知识，模拟人类的推理方式，具有决策制定能力的繁杂计算机程序。典型的专家系统包括大量规则的知识库和推理机组成。有些专家系统还包括帮助建立知识库、向用户解释推理过程、更新知识库等方面的子系统。

专家系统开发的基本问题：开发一个实用的专家系统，需要根据所需解决的问题和知识的表达方式、推理方式、人工智能语言等做出正确的选择，还要解决和现有计算机系统的联网通讯及人-机接口的设计问题。

（1）知识的表达方式好的知识表达方式应具备以下特点：a有表达某

个专门领域所需要的知识能力，并保证库中的知识是相容的；b具有从已知知识推导新知识的能力，简单建立表达新知识所需要的新结构；c便于获取新的知识，最简单的状况是能够由人将知识直接插入到知识库中；d便于将启发性知识附加到知识结构中去，以便把推理集中到最有希望的方向上。

（2）推理方式基本的推理方式有两大类：a前向推理即从子目标或前

提条件出发朝向主要目标推理的工作方式；b后向推理在问题的求解过程中首先做出几种假设，然后根据其中的一种假设进行推理，假使结果不能接受，则退回出发点，对另一种假设进行推理。

专家系统包括解决的问题、知识表达方式、推理方式、人工智能语言、联网方式和人-机接口（数据采集、处理）。

开发和应用高炉专家系统的主要目的是实行对高炉的短期控制，即早期发现炉况恶化，尽快做出相应处理，使高炉稳定操作。

·高炉炉况异常，出铁出渣不良和炉凉等重大异常炉况的诊断与处理；·炉热水平的监测、预报和控制

·崩料、管道、难行和悬料等炉料下降异常的预报和控制。3.2炉热监测和控制专家系统

炉热监测和控制专家系统的决策过程由当前炉热水平判断、炉热变化趋势和措施决策3个阶段所组成。

a当前炉热水平的判断

当前炉热水平判断所采取的指数一般是铁水温度，但应当注意，铁水的温度实测值受到大量因素的影响：

·测温地点和测量时间

·是否两个铁口同时出铁·是否长时间休风后的首次出铁·是否两个铁口同时重叠出铁b炉热变化趋势预报c调整炉热的措施决策

决策调整炉热的过程一般分为两个阶段，第一是根据当前炉热水平和炉热变化趋势确定初步措施；其次是根据以往已经采取的措施来决定最终的措施。3.3炉料下降异常预报和控制

炉料下降异常包括崩料、管道、难行和悬料等。炉料下降异常的预报及控制主要是针对崩料进行的，崩料的预报包括崩料的严重程度和发生的可能性大小两方面，推理过程分为以下三步：

a对各个诊断项目，例如炉热状态.透气性等指数，单独进行评价并提出相应的操作措施;

b综合考虑不正常炉况的严重程度和过去已经采取的措施，对第一步确定的各个操作措施项目及调整量重新进行评价；

c选择其次步确定的调整量最大的操作措施作为最终的决定，并在CRT上显示供工长参考。

四．计算机在高炉冶炼中的应用

4.1冶金过程计算机控制的必要性

为什么冶金生产过程要实行计算机控制，或者说计算机控制的效果表现在哪里？为了说明这个问题，下面介绍钢铁生产过程的性质和特点。

钢铁生产的性质可概括为以下三点：是大型装置工业；需要繁杂的生产过程；是订货生产方式。

这些性质具体表现为如下特点。

①设备方面的特点是：单机设备大；多半不是连续过程，而是间歇过程；人工操作仍相当多。

②生产过程中物流的特点是：原料使用量大；要使用大量的能量和水；物流相当繁杂；原料和成品的运输量大。

③生产过程状况的特点是：生产过程中物流多种多样；高温下作业。

④按订货进行生产的特点是：生产管理需要大量的信息；信息流和生产管理都很繁杂。

⑤从劳动条件方面看的特点是：要求熟练工的作业多；多为高温、重体力劳动。另外，从现实看还没有考虑到价格的升高。这些特点，无论拿哪一项作为企业条件都是不简单的。以这种过程进行生产，从企业来讲要降低产品成本是相当困难的。然而正相反，对钢铁产品的质量和价格的要求却越来越苛刻了，这更加重了困难程度。也就是说，钢铁企业在原料、能量、设备归还和劳动力费用方面都受到很大压力，而对如此严酷要求，必需找出有效的对策解决。计算机控制就是措施之一，鉴于钢铁生产过程的繁杂性，只凭在其他工业的连续性生产发展起来的闭环反馈控制为基础的一系列控制技术是很难解决问题的。而且

今后钢铁工业的趋势将是更困难、更繁杂。钢铁工业的现代化正在经历着种种变革。这些变革必需实行自动化，或实现至少以自动化为前提的计算机控制系统。冶金工业自动化的目的在于提高大型设备的生产效率，加强质量管理，实现生产管理合理化以及省力化、无人化。

4.2.计算机在高炉冶炼中的功能

高炉冶炼过程是一系列繁杂的物质化学过程的总和。有炉料的发挥与分解，铁氧化物的还原，生铁与炉渣的形成，燃料燃烧，热交换和炉料与煤气运动等，这些过程不是单独进行的，而是相互制约下数个过程同时进行的，从控制论的角度看，高炉过程是一种时间常数大的非线性系统。这就决定了高炉过程计算机系统必需具有长期，中期和短期3个水平的控制功能。

高炉过程计算机负责冶炼的全过程管理，主要功能包括过程监视，系统控制，数据处理，设备管理及数学模型运算等，主要作用是向操作指导，判断信息，管理信息和作业信息，从而减轻操作人员的劳动强度。

高炉计算机首先对原料，燃料进行作业数据处理，对原燃料，燃料装入数据处理，为了了解大型高炉炉璧和炉底各部分的侵蚀状况，就要对高炉炉体进行温度监视，同样由于热风炉炉壳各部分周期性工作，炉壳温度也周期性变化，简单发生炉壳铁皮变形与龟裂，为此要建立对炉壳温度周期巡回栓测，当各点温度超过设定值时，自动打印出越限信息。计算接受有关渣，铁数据，同时对高炉和艺参数的处理。高炉计算机还有热风炉然炉燃烧控制，技术计算，数据处理，数据显示，通信等功能。

高炉是一个繁杂的气固相流反应器。为了理解，控制和设进高炉炼过程，更多的努力被用与开发数学模型。高炉数学模型的出发点是把高炉过程和热风和热

风炉状态以工艺或控制理论描述，算出操作，算出操作一进行在线控制或操作指导。

五．高炉自动化

高炉控制系统主要包含高炉本体控制、给料和配料控制、热风炉控制，以及除尘系统控制等。高炉炼铁自动化控制系统就是保证炼铁生产过程的连续性和实时监控性，进而保证高炉操作的四个主要问题：正确配料并以一定的顺序及时装入炉内、控制炉料均匀下降、调理炉料分布及保持其与热煤气流的良好接触、保持高炉整体有适合的热状态。高炉自动化控制系统具有组成设备多、位置分散、设备间联锁关系强、设备运行环境恶劣、安全性可靠性要求高等方面特点，基于和利时公司HOLLiASLK系列PLC的高炉控制系统，在考虑高炉炼铁系统特点和要求的基础上，充分利用了LKPLC可靠性高、性能优异、功能丰富、扩展性好、易于使用等方面的优势1、系统设计

高炉控制是集机械、电气控制和计算机应用为一体的技术，采用以和利时公司HOLLiASLK系列PLC为核心的，集中与分散相结合的自动化控制系统，系统由1个中央控制室和上料系统、高炉本体、热风炉、除尘等四个控制站组成，通过高速100Mbps光纤工业以太网进行数据通信2、系统功能

本系统是一个集顺序控制、过程控制、数据采集、工况监视、数据管理为一体的计算机控制管理系统。对电动机、阀门等以及成套机电设备的开关量控制，包括分组联锁起动、分组联锁关机、组内自动联锁控制、组内单步联锁控制、系统单步调试；过程控制数据的采集和处理（包括开关量和模拟量）；完善的报警功能。开关量和模拟量报警的显示、确认、记录和打印；动态显示工艺流程图画面，各画面之间可以自由切换；历史曲线图、实时曲线图、电气仪表图和棒形图显示和打印。

六．神经网络在轧钢加热炉模式识别与智能控制中的应用

在冶金行业中,轧钢加热炉是轧钢生产过程中的重要设备之一,在实际操作过程中，操作人员依靠传感器的信息，判断炉况，进行操作。有些判断难以用简单的“IFATHENB〞这样的规则表达，而是根据操作人员的经验，将炉况分成几种

模式，用神经网络来识别目前炉况属于那种模式，对其进行操作进行指导，或作为专家系统的补充，有较大的作用。6.1神经网络模型

神经网络是模拟生物的神经系统（特别是脑）功能的网络。人脑约由150亿个神经细胞组成，每个细胞同数千、数万个神经细胞相联系，形成网络。这样，神经细胞模型可以看作是n输入单输出的信息处理单元。某个输入Xi对神经细胞的影响以影响度表示，称为细胞的结合权重或效率Wi，这个细包模型如图1所示。

图1细胞模型

细胞的输入有强有弱，当其总合超过某一阀值，则细胞进入兴奋状态，产生输出;当其总合低于阈值时，细胞进入抑制状态，没有输出。神经细胞之间可以有不同的连接方式，目前已经提出了大量神经网络模型，在神经网络中，由于神经细胞的计算的并行性，其总体计算效率很高。生物的一个重要特征是有自学习功能，改变神经网络中细胞（或节点）输入端的权重或者细胞兴奋的阀值，控制细胞的兴奋状态，可以实现生物系统所具有的灵活的判断和自学习功能。6.2多层感知器神经网络在轧钢加热炉模式识别中的应用

采用多层感知器神经网络作为轧钢加热炉炉温控制和热风量控制专家系统的一部分。以轧钢加热炉炉温预计神经网络为例，采用如图4所示的三层网络。以钢坯加热状况，煤气成分，炉中部热平衡计算求得的计算值指数、炉体热损失量过程数据作为输入层的输入。

.6.3自组织神经网络在轧钢加热炉模式识别中的应用

以炉膛温度来说，在炉膛沿上方向和左右方向共设置一些测温点，温度数据是二维的分布模式，依靠操作人员观测对模式进行分类是很困难的，因此不能预先给出指导模式，而是用自组织网络自动抽取数据特征，进行分类。自组织网络采用多个输入节点，多个输出阵列，用一段时间的日平均测温数据，用自组织网络进行分类，得到轧钢加热炉高温、稍高温、低温等几种炉膛温度模式，模式特征在邻近节点间平滑变化。使用自组织后的网络，可以用来识别日平均炉膛温度数据与哪一温度分布模式最为接近，用这一识别可以定量分析与其它炉况数据的关系。七．结语

人工智能技术在冶金反应中应用越来越广泛，为了提高冶金生产效率，降低生产成本，降低操作人员的劳动强度，实现冶金过程向自动化，规模化，高效的方向发展，更好的利用人工智能技术是冶金发展的必然趋势，也是表达冶金技术进步的具体表现。冶金过程中的冶炼、精炼、连铸、轧制等过程中的流场、温度场、应力场等数据都需要监测，以及金属组织性能的控制，金属制造