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传感器技术在冶金自动化中的发展趋势

发表时间:2018-1-16 21:31:33  浏览次数:548

冶金自动化技术在工业自动化技术的推动和冶金行业技术需求的双重机制拉动下,将呈现三大趋势。

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  冶金流程在线连续检测和监控系统。采用新型传感器技术、光机电一体化技术、软测量技术、数据融合和数据处理技术、冶金环境下可靠性技术,以关键工艺参数闭环控制、物流跟踪、能源平衡控制、环境排放实时控制和产品质量全面过程控制为目标,实现冶金流程在线检测和监控系统,包括铁水、钢水、熔渣成分和温度的检测和预报,钢水纯净度检测和预报,钢坯和钢材的温度、尺寸、组织、缺陷等参数检测和判断,全线废气和烟尘的监测等。

  冶金过程关键变量的高性能闭环控制。基于机理模型、统计分析、预测控制、专家系统、模糊逻辑、神经元网络、支撑矢量机(SVM)等技术,以过程稳定、提高技术经济指标为目标,在上述关键工艺参数在线连续检测基础上,建立综合模型,采用自适应智能控制机制,实现冶金过程关键变量的高性能闭环控制,包括高炉顺行闭环专家系统、钢水成分和温度闭环控制、铸坯和钢材尺寸及组织性能闭环控制等。

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  冶金流程的全息集成。实现铁-钢-轧横向数据集成和相互传递,实现管理-计划-生产-控制纵向信息集成,同时,整合生产实时数据和关系数据库为数据仓库,采用数据挖掘技术,提供生产管理控制的决策支持。

  计算机全流程模拟,实现以科学为基础的设计和制造。采用计算机仿真技术、多媒体技术和计算力学技术,基于各种冶金模型,进行流程离线仿真和在线集成模拟,从而实现生产组织优化、生产流程优化、新生产流程设计和新产品开发。

  提升钢铁生产制造智能。在生产组织管理方面,基于事例推理、专家知识的生产计划与运筹学中网络规则技术,提供快速调整作业计划的手段和能力,以提高生产组织的柔性和敏捷化程度;根据各工序参数,自动计算各工序的生产顺序计划及各工序的生产时间和等待时间,实现计划的全线跟踪和控制,并能根据现场要求和专家知识,进行灵活的调整;异常情况下的重组调度技术以及在多种工艺路线情况下,人机协同动态生产调度。在质量管理方面,基于数据挖掘、统计计算与神经网络分析技术,对产品的质量进行预报、跟踪和分析;根据生产过程数据和实际数据,判定在生产中发生的品质异常。在设备管理方面,采用生产设备的故障诊断与预报技术,建立设备故障、寿命预报模型,实现预测维护。在成本控制方面,采用数据挖掘与预报技术,建立动态成本模型预测生产成本;利用动态跟踪控制技术,优化原材料的配比、能源介质的供应、产线定修制度、生产的调度管理,动态核算成本,以降低生产成本。

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  企业信息集成到行业信息集成。信息化的目的之一是实现信息共享,在有效竞争前提下趋利避害,在企业信息系统的编码体系标准化、企业异构数据/信息集成基础上,进一步实现协作制造企业信息集成,全行业信息网络建设及宏观调控信息系统,直至全球行业信息网络建设及宏观调控信息系统。


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