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自本世紀(jì)60年代冶金自動(dòng)化裝備問(wèn)世以來(lái)，取得了極其迅猛的發(fā)展。特別是80年代種類(lèi)繁多的PLC和DCS的出現(xiàn)，冶金自動(dòng)化裝備的可靠性和實(shí)時(shí)性，可操作性和可維護(hù)性都得到極大的改善。方便的軟件編制和友好的人機(jī)界面，不斷提高的性能價(jià)格比使冶金自動(dòng)化裝備技術(shù)得到極快的推廣和使用。

先進(jìn)的自動(dòng)化冶金控制設(shè)備

從單元控制裝置、單體設(shè)備自動(dòng)化到全線(xiàn)的自動(dòng)化系統(tǒng)和全廠(chǎng)全公司的生產(chǎn)管理控制系統(tǒng)遍布冶金工業(yè)的各個(gè)工藝流程。冶金自動(dòng)化裝備技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用推廣，使冶金產(chǎn)品的質(zhì)量和冶金生產(chǎn)線(xiàn)的作業(yè)率獲得極大的提高，新產(chǎn)品、新工藝的開(kāi)發(fā)周期大為縮短，獲得了極其顯著的經(jīng)濟(jì)效益。在我國(guó)冶金工業(yè)產(chǎn)量已基本滿(mǎn)足需要，現(xiàn)階段主要是增加品種和改善質(zhì)量的發(fā)展期，冶金自動(dòng)化就因此變得更為重要，并且提出了更高要求。我國(guó)冶金自動(dòng)化行業(yè)也從普及發(fā)展階段進(jìn)入提高階段，要加強(qiáng)適應(yīng)于冶金自動(dòng)化需求的軟硬件產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，著力發(fā)展具有自主產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品和以成套工程應(yīng)用技術(shù)為主的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，減少對(duì)國(guó)外技術(shù)的依賴(lài)性。自90年代以來(lái)，隨著電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電力電子技術(shù)和檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，冶金工藝和自動(dòng)化更加密切的結(jié)合，冶金自動(dòng)化裝備技術(shù)必將得到進(jìn)一步的發(fā)展和提高。

先進(jìn)的自動(dòng)化冶金控制設(shè)備

本世紀(jì)末和下世紀(jì)初在自動(dòng)控制理論和方法方面主要的發(fā)展方向是人工智能技術(shù)的應(yīng)用。人工智能技術(shù)主要是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、專(zhuān)家系統(tǒng)及與其相結(jié)合的智能控制系統(tǒng)，近年來(lái)已在冶金自動(dòng)化中得到了多方面的應(yīng)用。僅日本應(yīng)用的實(shí)例就超過(guò)百件，德國(guó)Krupp Hoesch鋼鐵公司的Westfaien鋼廠(chǎng)應(yīng)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)數(shù)學(xué)模型，取得了明顯的經(jīng)濟(jì)效益，尺寸偏差減少12%。如在軋制過(guò)程自動(dòng)化方面，傳統(tǒng)的軋制過(guò)程數(shù)學(xué)模型是以軋制力為中心，以一組數(shù)學(xué)物理方程描述軋制過(guò)程。軋制工況是多樣化的，影響軋件質(zhì)量的因素眾多，并且有些工況參數(shù)不能直接地或連續(xù)地檢測(cè)，具有邊界約束條件的數(shù)學(xué)物理方程雖然對(duì)軋制過(guò)程有一個(gè)相當(dāng)近似的描述，但還不能完整精確地表達(dá)軋制過(guò)程，存在著固有的誤差。采用人工智能技術(shù)如人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)采集實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)觀(guān)察工藝過(guò)程，積累經(jīng)驗(yàn)，并且將以前只有人才能掌握的經(jīng)驗(yàn)融入計(jì)算過(guò)程，就能彌補(bǔ)常規(guī)數(shù)學(xué)模型的不足，它的學(xué)習(xí)功能不斷適應(yīng)設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)。單純采用以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型有點(diǎn)像魔術(shù)師的黑盒子，采用人工智能同傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型相結(jié)合的組合模型側(cè)重于工藝過(guò)程內(nèi)的各種分析關(guān)系式，易于操作者和工藝技術(shù)人員接受和使用。來(lái)自常規(guī)數(shù)學(xué)模型中先前的經(jīng)驗(yàn)不是丟棄，而是通過(guò)算法模型和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)作關(guān)系全部并入組合模型之中，通過(guò)這種方法使設(shè)定精度得到了提高。在厚板質(zhì)量工程設(shè)計(jì)中，以訂單為基礎(chǔ)制定軋制過(guò)程中生產(chǎn)工藝和工藝參數(shù)的專(zhuān)家系統(tǒng)，軋機(jī)液壓下故障在線(xiàn)實(shí)時(shí)診斷的專(zhuān)家系統(tǒng)，連軋機(jī)組負(fù)荷分配的專(zhuān)家系統(tǒng)都得到了應(yīng)用。采用模糊邏輯對(duì)于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和判斷，對(duì)于傳感器的狀態(tài)進(jìn)行在線(xiàn)實(shí)時(shí)診斷都取得了良好的效果，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)還應(yīng)用于軋件板形識(shí)別，多輥軋機(jī)的板形控制等。在焦化、燒結(jié)、煉鐵、煉鋼各個(gè)工藝流程同軋制過(guò)程相比，物理化學(xué)的變化更為復(fù)雜。連續(xù)有效的直接過(guò)程檢測(cè)儀表也不如軋制過(guò)程的檢測(cè)齊全。因此，在冶煉過(guò)程控制數(shù)學(xué)模型方面還遠(yuǎn)達(dá)不到板帶軋制過(guò)程數(shù)學(xué)模型的精度。在這些工藝流程方面應(yīng)用人工智能技術(shù)更加迫切和必要。

世界冶金行業(yè)的生產(chǎn)管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)大多數(shù)采用主機(jī)集中式系統(tǒng)并配以先進(jìn)的生產(chǎn)管理水平，在系統(tǒng)集成、應(yīng)用結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)方法、人機(jī)界面、通信、系統(tǒng)維護(hù)等方面都有較高的計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平。另外，系統(tǒng)采用模塊化、結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)，伸縮性好。因此，冶金行業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展都具有良好的前景。