計(jì)算機(jī)在冶金中應(yīng)用-概論.ppt

1、計(jì)算機(jī)在冶金中應(yīng)用-概論,冶金過程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 計(jì)算機(jī)在冶金過程中的應(yīng)用概況 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理,一、冶金過程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,為什么鋼鐵生產(chǎn)過程要實(shí)行計(jì)算機(jī)控制?；蛘哒f計(jì)算機(jī)控制的效果表現(xiàn)在哪里？為了說明這個問題，下面介紹鋼鐵生產(chǎn)過程的性質(zhì)和特點(diǎn)。 鋼鐵生產(chǎn)的性質(zhì)可概括為以下三點(diǎn)： 是大型裝置工業(yè)； 需要復(fù)雜的生產(chǎn)過程； 是高能耗高污染生產(chǎn)單位。 這些性質(zhì)具體表現(xiàn)為如下特點(diǎn)。 1）設(shè)備方面的特點(diǎn)是： 單機(jī)設(shè)備大； 多半不是連續(xù)過程，而是間歇過程； 人工操作仍相當(dāng)多。 2）生產(chǎn)過程中物流的特點(diǎn)是： 原料使用量大； 要使用大量的能量和水； 物流相當(dāng)復(fù)雜； 原料和成品的運(yùn)輸量大。

2、,1、冶金過程計(jì)算機(jī)控制的必要性,一、冶金過程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,3）生產(chǎn)過程狀況特點(diǎn)是： 生產(chǎn)過程中物流多種多樣； 高溫下作業(yè)。 4）從勞動條件方面看的特點(diǎn)是： 要求熟練工的作業(yè)多； 多為高溫、重體力勞動。,鋼鐵企業(yè)在原料、能量、設(shè)備償還和勞動力費(fèi)用方面都受到很大壓力，而對如此嚴(yán)酷要求，必須找出有效的對策解決。為了鋼鐵工業(yè)的現(xiàn)代化，正在經(jīng)歷著種種變革。這些變革必須實(shí)行自動化，或至少以自動化為前提的計(jì)算機(jī)控制。,1、冶金過程計(jì)算機(jī)控制的必要性,一、冶金過程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢, 提高大型設(shè)備的生產(chǎn)效率 對于象鋼鐵工業(yè)這種具有大型設(shè)備的工業(yè)，為了提高投資率，必須提高設(shè)備運(yùn)行率。而且要求始終在穩(wěn)

3、定狀態(tài)下運(yùn)行。近代設(shè)備的理想條件，是要求設(shè)備本身具有自控能力，變化部分可以通過自動化來補(bǔ)償?？墒菍?shí)際情況離這種理想條件很遠(yuǎn)，設(shè)備的運(yùn)行條件在大幅度地、頻繁地變動著。 原料變動（包括：成分變動，到貨拖遲，價(jià)格變動等） 市場情況變動 成品品種尺寸的變化 工序的延遲 設(shè)備平衡的變動 工序中出現(xiàn)薄弱環(huán)節(jié) 加強(qiáng)質(zhì)量管理 生產(chǎn)管理的合理化 省力化、無人化,2、自動化的動向和計(jì)算機(jī)控制,二、冶金過程計(jì)算機(jī)的主要任務(wù),完成行政管理任務(wù)，以減輕日常管理工作強(qiáng)度； 為企業(yè)管理建立信息系統(tǒng)，以便快速而全面地掌握企業(yè)的定貨、生產(chǎn)和財(cái)務(wù)情況； 使生產(chǎn)過程合理化，以降低成本和保證質(zhì)量。,1）計(jì)算機(jī)將主要完成下列任務(wù),二、

4、冶金過程計(jì)算機(jī)的主要任務(wù),收集在線數(shù)據(jù)，作為管理生產(chǎn)和分析生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)性的手段 收集在線數(shù)據(jù)，作為保證質(zhì)量的輔助手段 收集直接與生產(chǎn)過程連接的在線數(shù)據(jù)，作為控制工藝流程的手段，以達(dá)到保證質(zhì)量和降低成本的目的。,2）生產(chǎn)流程計(jì)算機(jī)主要完成下述三項(xiàng)任務(wù)：,三、計(jì)算機(jī)控制的現(xiàn)狀和展望,現(xiàn)狀：1）投資效果 2）系統(tǒng)的可靠性 3）與自動化有關(guān)的諸因索 展望：近年來，冶金學(xué)知識體系和結(jié)構(gòu)，隨著冶金技術(shù)的發(fā)展和相關(guān)學(xué)科的進(jìn)步，發(fā)生了革命性的變化。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和在冶金過程中的廣泛應(yīng)用，使冶金學(xué)理論和工藝的研究方法、冶金生產(chǎn)及其控制技術(shù)發(fā)生了重大變革。由傳統(tǒng)冶金學(xué)和傳統(tǒng)冶金工藝學(xué)所構(gòu)成的知識體系和結(jié)構(gòu)，已不能完

5、全滿足現(xiàn)代冶金工藝發(fā)展和理論研究的需要。因此，諸如，對微觀或宏觀過程的認(rèn)識、單元過程或現(xiàn)象的定量解析、反應(yīng)過程的數(shù)學(xué)物理模擬、反應(yīng)和生產(chǎn)速率的預(yù)測、反應(yīng)器的仿真研究和設(shè)計(jì)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用以及反應(yīng)器運(yùn)行和整體生產(chǎn)過程的控制等等，計(jì)算機(jī)的應(yīng)用起著推動冶金工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)不斷進(jìn)步的重要作用。,數(shù)據(jù)采集與處理,自動化控制,生產(chǎn)工藝過程優(yōu)化,機(jī)理型,經(jīng)驗(yàn)型,反應(yīng)機(jī)理（熱力學(xué)動力學(xué)）,收集生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù),構(gòu)造數(shù)模,應(yīng)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法,四、計(jì)算機(jī)在冶金過程中的應(yīng)用,特點(diǎn)：1）與生產(chǎn)過程緊密相關(guān)； 2）調(diào)節(jié)工藝參數(shù)優(yōu)化，可離線、可在線； 3）經(jīng)驗(yàn)積累,人工智能優(yōu)化,四、計(jì)算機(jī)在冶金過程中的應(yīng)用概況,機(jī)理型 從物理

6、化學(xué)知識出發(fā)研究反應(yīng)機(jī)理，推導(dǎo)過程的熱力學(xué)和動力學(xué)方程，借助經(jīng)驗(yàn)參數(shù)求解這些方程，從而達(dá)到指導(dǎo)生產(chǎn)的優(yōu)化目的。,2、冶金過程的人工智能優(yōu)化,經(jīng)驗(yàn)型 通過收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將工藝參數(shù)作為輸入，生產(chǎn)效果作為輸出，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法研究輸入與輸出信息的關(guān)系，借以調(diào)整輸入而達(dá)到最佳輸出的效果。,人工智能優(yōu)化是指將模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專業(yè)系統(tǒng)技術(shù)以及其他可以模擬人類思維的算法發(fā)展成優(yōu)化策略，從而改進(jìn)生產(chǎn)過程，達(dá)到人們預(yù)期的目的。,四、計(jì)算機(jī)在冶金過程中的應(yīng)用概況,人工智能優(yōu)化的特點(diǎn) 與生產(chǎn)過程緊密相關(guān) 主要通過工藝參數(shù)調(diào)節(jié)達(dá)到優(yōu)化目的 隨著生產(chǎn)發(fā)展，在積累新的數(shù)據(jù)之后，可進(jìn)行新一輪優(yōu)化,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7、基于連接機(jī)制的大規(guī)模并行處理的分布式的信息存儲，它是依靠大量神經(jīng)元廣泛互連所引起的不同的興奮狀態(tài)和系統(tǒng)所表現(xiàn)出的總體行為進(jìn)行工作。 在冶金過程的在線預(yù)報(bào)和控制技術(shù)開發(fā)應(yīng)用方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也具有廣闊的開發(fā)和應(yīng)用前景。,五、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)采集的基本結(jié)構(gòu) 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集是用傳感器對物理量(如溫度、壓力、流量或位移）進(jìn)行采集、轉(zhuǎn)換為模擬信號，然后把模擬信號由A/D轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，再由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理、顯示、存儲或打印的過程。,樣本采集與數(shù)據(jù)處理,樣本采集收集滿足一定要求的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，樣本的數(shù)據(jù)由變量和目標(biāo)兩部分構(gòu)成,在收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)前，首先確定所要優(yōu)化的目標(biāo)；初步估計(jì)影響該目標(biāo)的工藝參

8、數(shù)。,1）優(yōu)化目標(biāo)的確定：,優(yōu)化目標(biāo)的兩種表示形式,連續(xù)量目標(biāo)提高產(chǎn)量目標(biāo)，降低單位能耗目標(biāo)等，按照某個數(shù)值為界，大于該界線的目標(biāo)為一類，否則為另一類；,類型目標(biāo)將產(chǎn)品分為合格與不合格兩類，優(yōu)化目標(biāo)是增加合格類型的產(chǎn)品,A:,B:,多目標(biāo)問題處理方法,（1）將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo),（2）尋求共同優(yōu)化區(qū)域,（3）用多輸出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),C:,常見難題：,（1）同一個記錄的參數(shù)相互不匹配 長流程連續(xù)生產(chǎn)，同一時(shí)刻記錄的各工藝參數(shù)之間不對應(yīng)時(shí)差問題，同一時(shí)刻記錄的工藝參數(shù)和該時(shí)刻產(chǎn)品質(zhì)量或產(chǎn)量不相對應(yīng)，后者要滯后一段時(shí)間。,（2）兩類樣本數(shù)目懸殊 例：以排除事故提高正常運(yùn)轉(zhuǎn)為優(yōu)化目標(biāo)，由于事故出現(xiàn)少，

9、正常生產(chǎn)樣本多，造成樣本數(shù)目懸殊,（3）優(yōu)化結(jié)果得到毫無價(jià)值的平庸結(jié)論 例：高爐煉鐵降焦比，得到的優(yōu)化措施為提高礦石品位，提高風(fēng)溫這種結(jié)論看起來不錯，實(shí)際上是平庸結(jié)論。,（4）優(yōu)化目標(biāo)隱藏在變量之中 例：薄板連鑄裂紋，氮含量問題,2) 變量確定與數(shù)據(jù)處理,（1）連續(xù)量的合理離散化,（2）排除已知的起決定性作用的工藝參數(shù),（3）排除不可操作的工藝參數(shù),（4）切忌遺漏主要因素,（5）原始數(shù)據(jù)的可靠性 系統(tǒng)誤差，隨機(jī)誤差,（6）訓(xùn)練樣本數(shù)量 樣本數(shù)至少是變量的5倍，最好是10倍以上 從統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)，樣本數(shù)多多益善。,樣本標(biāo)準(zhǔn)化,1） 自標(biāo)準(zhǔn)化,m個變量，n 個數(shù)據(jù),i=1,2,n j=1,2,m,自標(biāo)準(zhǔn)化后的各變量平均值為零，方差為1，即Sj2=1,由于原始樣本集的變量量綱不同，不同變量數(shù)據(jù)大小差別很大。如溫度可能是103，而化學(xué)成分可能是10-1；同時(shí)，數(shù)據(jù)分布范圍也不一樣。數(shù)據(jù)平均值和方差不一樣，會導(dǎo)致夸大某些變量