【摘 要】 鋼鐵工業(yè)是世界工業(yè)的重要組成部分之一，而轉(zhuǎn)爐煉鋼作為目前廣泛采用的一種煉鋼方法，旨在冶煉出在成分及溫度均能合格的鋼水，其操作效率將會對鋼鐵的質(zhì)量及產(chǎn)量產(chǎn)生不可忽略的重要影響。然而，由于冶煉過程控制的邊界條件十分不穩(wěn)定，且鋼水的成分及溫度也不易于進(jìn)行連續(xù)性的檢測，這便往往使得熔池碳溫難以得到有效控制，進(jìn)而很大程度行影響到了轉(zhuǎn)爐煉鋼的生產(chǎn)效率。而如何提高轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制點的命中率也已成為了擺在相關(guān)技術(shù)人員面前的一道重要課題。本文首先就轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制進(jìn)行簡要概述，然后就轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法做了進(jìn)一步的分析與探討，希望能為實際工作起到一定的指導(dǎo)作用。

【關(guān)鍵詞】 轉(zhuǎn)爐煉鋼 ?智能控制 ?終點控制

轉(zhuǎn)爐煉鋼是一個十分復(fù)雜而系統(tǒng)的工業(yè)過程，它具體是指以鐵水、廢鋼以及鐵合金為主要原料，憑借鐵液自身的物理熱和鐵液組成元素間的化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的熱量而在轉(zhuǎn)爐中完成煉鋼過程。然而，雖然轉(zhuǎn)爐煉鋼經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，無論是在爐子噸位、轉(zhuǎn)爐工藝方面還是在轉(zhuǎn)爐煉鋼的自動化方面都得到了較大的發(fā)展與優(yōu)化，但其中仍然存在著諸多不容忽視的問題，有待于進(jìn)一步的完善與解決。如無法進(jìn)行連續(xù)測溫、對轉(zhuǎn)爐煉鋼機(jī)理不夠不清楚、所建立的靜態(tài)模型及動態(tài)模型有所欠缺等。而轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法將智能控制理論運(yùn)用于轉(zhuǎn)爐煉鋼這一動態(tài)過程中，并利用神經(jīng)系統(tǒng)以及模擬識別等先進(jìn)智能技術(shù)，有效的增強(qiáng)了轉(zhuǎn)爐煉鋼過程熔池命中率，對鋼鐵產(chǎn)業(yè)乃至國家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)起到了不可忽視的重要作用。

1 轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制的基本概述

轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法和技術(shù)既是智能控制理論在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的有效體現(xiàn)與應(yīng)用，可以說，這是煉鋼理論和煉鋼技術(shù)的重大發(fā)展與突破，為轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制理論樹立了新的里程碑[1]。轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法與傳統(tǒng)轉(zhuǎn)爐煉鋼方法有所不同，即過于注重對煉鋼過程深層規(guī)律的探究，而是將各種先進(jìn)的技術(shù)，如專家系統(tǒng)、模擬識別、神經(jīng)系統(tǒng)以及人工智能等，進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，并將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)爐吹煉的實際控制過程中，以模擬人腦的技術(shù)與方式和具體數(shù)據(jù)與事實為基礎(chǔ)，來對實際冶煉過程中發(fā)生的問題與事務(wù)進(jìn)行處理[2]。例如，在經(jīng)過多次的數(shù)據(jù)‘訓(xùn)練與數(shù)據(jù)‘記憶后，計算機(jī)便能明白什么條件下需要溫度是多少，以及什么時候可以出鋼等。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及鋼鐵企業(yè)改革的不斷深入，智能控制方法在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的有效應(yīng)用也越來越廣泛，并逐漸滲透到投料、供氧、溫度控制以及重點控制等各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，在節(jié)省人力、物力的同時，有效提升了鋼水的冶煉效率，可見轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法的發(fā)展與應(yīng)用是滿足鋼鐵工業(yè)發(fā)展要求，且符合時代必然發(fā)展趨勢的。

2 轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法分析

2.1 轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法的思路分析

轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法和技術(shù)既是智能控制理論在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的有效體現(xiàn)與應(yīng)用。它將測出的副槍SLI檢測結(jié)果與冶煉目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)的對照，并通過對預(yù)設(shè)定模型的使用，來確定出在未添加冷卻劑的情況下補(bǔ)吹氧量的初始設(shè)定值，并將該初始設(shè)定值、加入冷卻劑的量以及其他相關(guān)信息發(fā)送給預(yù)報模型，并通過預(yù)報模型的使用來預(yù)測出該操作條件下的終點碳含量以及終點溫度。接著再將得出的結(jié)果與冶煉碳含量和終點目標(biāo)溫度進(jìn)行仔細(xì)的對比，并以該對比結(jié)果為重要依據(jù)，利用校正模型來調(diào)整初始設(shè)定的冷卻劑量和補(bǔ)吹氧氣量，接著將調(diào)整過的用量發(fā)送到預(yù)報模型，以對冶煉終點進(jìn)行有效預(yù)測。如此反復(fù)進(jìn)行該系列步驟，直至停吹決策模型判斷熔池碳含量和溫度達(dá)到了目標(biāo)區(qū)域范圍內(nèi)再進(jìn)行停止，而最終得出的控制量既是在補(bǔ)吹階段所需的冷卻劑量以及補(bǔ)吹氧氣量，再將這些數(shù)值設(shè)定于相應(yīng)的OCS上。在自動控制模式下，當(dāng)熔池碳含量和溫度進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域時，停吹決策系統(tǒng)則會發(fā)送出停吹的指令，以完成轉(zhuǎn)爐冶煉的停吹操作控制[3]。

簡言之，轉(zhuǎn)爐煉鋼動態(tài)智能控制過程又課歸納為，采用一個DOS控制轉(zhuǎn)爐煉鋼的吹氧和冷卻劑添加控制回路，并運(yùn)用其他方法來對冷卻劑添加量和補(bǔ)吹氧氣量進(jìn)行設(shè)定，再將此設(shè)定量返回并參與吹煉過程的控制。與此同時，將停吹決策系統(tǒng)和預(yù)測模型引入到轉(zhuǎn)爐煉鋼這一動態(tài)過程中，以參與全過程的控制與監(jiān)督。

2.2 智能控制方法的控制結(jié)構(gòu)分析

首先就是預(yù)設(shè)定模型，該模型的功能既是在爐次k的吹煉過程中，運(yùn)用SL1副槍測量結(jié)果以及動態(tài)的控制量，來對熔池的溫度以及含碳量的變化進(jìn)行實時的預(yù)測，以實現(xiàn)熔池碳溫的再現(xiàn)軟測量功能。然后就是預(yù)測模型，該模型采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在以動態(tài)過程的冶煉目標(biāo)和起始條件為重要依據(jù)，對未加入冷卻劑情況下使終點含碳命中目標(biāo)區(qū)域所需的動態(tài)補(bǔ)吹氧氣量進(jìn)行確定。再就是矯正模型，該模型又可分為對補(bǔ)吹氧氣量進(jìn)行調(diào)整的校正模型和確定冷卻劑的校正模型，而他們的主要任務(wù)皆是對熔池的含碳量和溫度進(jìn)行精確的控制。

最后就是停吹決策系統(tǒng)，該模型是根據(jù)預(yù)測模型的軟測量結(jié)果以及其與熔池目標(biāo)碳溫的設(shè)定值間的對比結(jié)果，運(yùn)用專家推理技術(shù)來判斷熔池碳溫是否命中動態(tài)停吹區(qū)域，并在選擇計算機(jī)控制模式時對停吹令進(jìn)行發(fā)送，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)爐動態(tài)冶煉過程的停吹決策功能[4]。

3 結(jié)語

綜上所述，轉(zhuǎn)爐煉鋼智能控制方法是對傳統(tǒng)轉(zhuǎn)爐煉鋼控制技術(shù)的有效改良與創(chuàng)新，有效提升了轉(zhuǎn)爐煉鋼過程中的熔池命中率，因而，這種控制效果良好的控制方法應(yīng)當(dāng)被廣泛應(yīng)用于鋼鐵工業(yè)的轉(zhuǎn)綠煉鋼過程中，以此來不斷增強(qiáng)轉(zhuǎn)爐煉鋼的工作效率，帶動鋼鐵產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展，進(jìn)而將我國的工業(yè)事業(yè)推向一個新的發(fā)展高度。

參考文獻(xiàn)

[1]王永富，李小平，柴天佑，謝書明.轉(zhuǎn)爐煉鋼動態(tài)過程預(yù)設(shè)定模型的混合建模與預(yù)報[J].東北大學(xué)學(xué)報，2013（08）.

[2]陶鈞，柴天佑.轉(zhuǎn)爐煉鋼終點磷的智能預(yù)報[J].控制理論與應(yīng)用，2013（04）.

[3]謝書明，柴天佑.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制[J].控制理論與應(yīng)用，2013（06）.

[4]謝書明，孫廷玉，陶鈞.轉(zhuǎn)爐煉鋼智能動態(tài)終點控制（英文）[J].控制理論與應(yīng)用，2001（03）.

作者簡介：陳少東（1986—），男，安徽省馬鞍山市，工作單位：國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作江蘇中心，職務(wù)：審查員，研究方向：鋼鐵冶金。endprint