人工智能技术在轧制中的应用(DOC 20页)

第３１卷第２期中国机械工程V o l ．３１㊀N o ．２２０２０年１月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．２４６Ｇ２５１热轧产线智能制造技术应用研究宝钢１５８０热轧示范产线张健民１㊀单旭沂２１．宝山钢铁股份有限公司研究院,上海,２０１９００２．宝山钢铁股份有限公司热轧厂,上海,２０１９００摘要:智能制造是未来钢铁行业战略发展方向,各钢铁制造企业㊁装备与控制供应商都在积极探索实施方案.以国内钢铁行业首条智能制造示范产线 １５８０热轧智能产线的建设为例,总结了传统热轧产线智能化改造过程中智能制造技术的应用情况.构建了包括智能化模型㊁智能物流㊁设备状态诊断和预测性维护㊁工艺过程在线检测㊁绿色产线等八大模块的热轧智能车间的系统框架;介绍了热轧智能产线关键技术;展望了未来热轧领域智能制造的发展方向.关键词:宝钢;热轧;智能制造;智能产线;板形控制中图分类号:T G ３３４．９D O I :１０．３９６９/j ．i s s n ．１００４ １３２X．２０２０．０２．０１０开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):A p p l i c a t i o n o f I n t e l l i g e n tM a n u f a c t u r i n g T e c h n o l o g y i nH o t R o l l i n g Pr o d u c t i o nL i n e B a o s t e e l １５８０H o tR o l l i n g De m o n s t r a t i o nP r o d u c t i o nL i n e Z H A N GJ i a n m i n １㊀S H A N X u y i ２１．R e s e a r c h I n s t i t u t e ,B a o s h a n I r o n &S t e e l C o ．,L t d ．,S h a n g h a i ,２０１９００２．H o tR o l l i n g P l a n t ,B a o s h a n I r o n &S t e e l C o ．,L t d ．,S h a n gh a i ,２０１９００A b s t r a c t :I n t e l l i g e n tm a n u f a c t u r i n gi s t h e s t r a t e g i c d e v e l o p m e n t d i r e c t i o no f s t e e l i n d u s t r y i n t h e f u t u r e ,s o s t e e lm a n u f a c t u r i n g e n t e r p r i s e s ,e q u i p m e n t a n d c o n t r o l s u p p l i e r s a r e a c t i v e l y e x p l o r i n g th e i m p l e m e n t a t i o n p l a n s ．T a k i n g t h ec o n s t r u c t i o no f t h ef i r s t i n t e l l i g e n t m a n u f a c t u r i n g de m o n s t r a t i o n p r o d u c t i o n l i n e i nd o m e s t i c s t e e l i n d u s t r y ,t h e１５８０h o t r o l l i n g i n t e l l i ge n t p r o d u c t i o n l i n ea sac a s e ,t h e a p p l i c a t i o nof i n t e l l ig e n tm a n u f a c t u r i n g t e ch n o l o g yi n t h e i n t e l l i g e n t u p g r a d e p r o c e s s o f t r a d i t i o n a l h o t r o l l i n gp r o d u c t i o nl i n e s w a ss u mm a r i z e d ．T h es y s t e m f r a m e w o r ko ft h eh o tr o l l i n g i n t e l l i ge n t w o r k s h o p i n c l u d i n g i n t e l l i g e n tm o d e l ,i n t e l l i g e n t l o g i s t i c s ,e q u i p m e n t c o n d i t i o nd i a gn o s i s a n d p r e d i c Ｇt i v em a i n t e n a n c e ,c o m p r e h e n s i v eo n l i n e i n s p e c t i o no f p r o c e s s e n g i n e e r i n g,a n d g r e e n p r o d u c t i o n l i n e w a s e s t a b l i s h e d ．K e y t e c h n o l o g i e so f t h eh o t r o l l i n g i n t e l l i ge n t p r o d u c t i o nl i n ew e r e i n t r o d u c e d ,a n d t h ef u t u r e d e v e l o p m e n t d i r e c t i o no f i n t e l l ig e n tm a n u f a c t u r i n g o fh o t r o l li n g wa s f o r e c a s t e d ．K e y wo r d s :B a o s t e e l ;h o tr o l l i n g ;i n t e l l i g e n t m a n u f a c t u r i n g ;i n t e l l i g e n t p r o d u c t i o nl i n e ;s h a r p c o n t r o l收稿日期:２０１９１０３００㊀引言目前国内钢铁行业面临劳动力成本不断上升㊁用户需求个性化㊁材料质量要求日益严苛㊁产品竞争激烈㊁装备同质化程度高㊁供应链整体协同性差等一系列竞争压力,而智能制造技术利用计算机技术㊁通信技术㊁网络技术㊁自动控制技术等先进技术,可实现制造环节的横向㊁纵向㊁端到端三个维度的集成,形成高度协同的生产制造系统,可实现各种资源的最高效利用,因此,智能制造技术成为解决钢铁企业上述痛点问题的有效手段[１Ｇ２].美国大河钢厂建成最新的短流程生产线,该厂目前人均产钢量达到３７２０t /年,二期完工投产后人均产钢量将进一步达到５０００t/年,远高于长流程钢厂的人均产钢量.大河钢厂作为钢铁行业最新的样板工厂,除了短流程特色之外,智能制造技术起到关键作用.此外,韩国现代钢铁㊁日本J F E 钢铁㊁德国蒂森克虏伯(T h y s s e n K r u p p)等钢铁公司,西门子㊁西马克㊁T M E I C 等冶金电气公司纷纷推出自己的钢铁智能制造规划和技术措施.综合分析这些公司的智能制造技术,其目标是高效率㊁高质量,关键技术包括智能传感㊁A I 技术㊁大数据技术等.对国内钢铁行业而言,智能制造已成为推动行业转型升级的重要抓手, 钢铁行业智能化改造空间巨大,是最有可能通过智能制造实现转型的一个传统行业 [３].２０１５年至今,工业与信息化部已经陆续公布了４批智能制造试点示范项目,钢铁行业累计有９个项目进入示范名单,产线包６４２括冷轧㊁热轧㊁厚板㊁钢管等多个工序,其中,宝山钢铁股份有限公司(简称 宝钢 )１５８０热轧产线是业内最早的示范项目,目前已全部实现项目设定目标.本文主要回顾１５８０热轧智能产线研发历程,总结已取得的成果,并展望未来热轧领域智能制造发展方向.１㊀宝钢热轧智能产线及智能车间系统架构传统钢铁企业一般包括炼铁㊁炼钢连铸㊁热轧㊁冷轧四大工序,热轧处于钢铁制造流程的中间位置,未来企业内各个生产单元的信息横向集成,以热轧为基点可以实施前后拓展.热轧生产过程中连续生产㊁离散生产过程并存:热轧加热炉区域的板坯加热过程是连续生产过程,一个加热段内有多块板坯同时加热;在轧线上轧件是一块块轧制的,具有一定的离散生产特征.热轧生产过程从高温到低温,生产环境恶劣,该工序智能制造相关技术的应用对于前后工序都有一定的借鉴意义.钢铁制造企业智能制造的核心在于实现产品设计的个性化㊁产销服务的网络化㊁制造过程的智能化及过程控制的精准化[４].宝武集团以 四个一律 为目标在企业内大力推进智能制造技术,即操作室一律集中离开现场(实现了本质化的安全),设备运维监测一律远程,危险㊁重复㊁简单的操作岗位一律用机器人取代人工,服务环节一律上线,由此打造一种极致高效安全的智慧钢厂,实现人工智能对人的替代,进而推动公司的流程再造㊁管理变革.１．１㊀１５８０热轧工艺流程及设备配置１５８０热轧生产线采用常规半连续式热轧带钢轧机,轧机的宽度为１５８０m m.生产线主要设备配置见图１.主要设备包括:三座步进梁式加热炉㊁粗轧入口除鳞箱㊁定宽大侧压机㊁E１/R１粗轧机㊁E２/R２粗轧机㊁E H边部加热炉器㊁飞剪㊁精轧入口除鳞箱㊁精轧小立辊㊁七机架精轧机㊁层流冷却及两台地下卷取机.卷取结束后进行打捆㊁喷印及称重.R１为两辊可逆轧机㊁R２为四辊可逆轧机.精轧机F２~F４采用P C交叉轧机,工作辊采用负弯辊;F５~F７轧机平辊可窜动,工作辊采用负弯辊.图１㊀１５８０热轧设备配置F i g．１㊀C o n f i g u r a t i o n１５８０h o t r o l l i n g e q u i p m e n t １．２㊀１５８０热轧智能车间系统架构１５８０热轧智能车间的建设目标是:应用先进的智能制造技术,改造传统热轧产线,提高产品质量与劳动效率㊁降低生产成本,打造钢铁行业智能样板车间.１５８０热轧智能车间设定技术指标及项目实际验收时的技术指标见表１.表１㊀１５８０热轧智能车间项目主要技术指标T a b．１㊀M a i n t e c h n i c a l i n d e x e s o f１５８０h o t r o l l i n gi n t e l l i g e n tw o r k s h o pp r o j e c t％设定参数设定指标实际验收指标工序能耗降低５５．１２质量成本下降２０２６．１６劳动效率提升１０１２．５自动化轧钢率提升６９．０１㊀㊀对于１５８０智能车间建设,宝钢定位于自主集成与关键技术自主开发,部分技术通过与国内外设备供应厂商㊁电气系统供应商㊁IT企业开展合作完成.根据智能车间建设目标,并结合１５８０热轧产线的产品结构㊁设备能力以及今后的发展方向,确定１５８０智能车间系统框架(图２),该系统包括智能模型与控制㊁智能物流㊁设备状态诊断和预测性维护㊁工艺过程在线检测㊁绿色产线㊁可视化虚拟工厂㊁智能排程㊁质量一贯管控八大模块.图２㊀１５８０热轧智能产线F i g．２㊀１５８０h o t r o l l i n g i n t e l l i g e n t p r o d u c t i o n l i n e(１)智能物流模块.采用激光成像㊁无线通信㊁电子防摇㊁微波测距等技术,实现１５８０热轧板坯库智能库管与行车无人化控制,使得车间成为国内首家热轧板坯库物流无人化车间.２０１７年５月２２日实行行车２４h无人全自动运行,同年６月１８日项目进入功能考核期,７月２１日完成功能考核.目前,自动上料节奏小于１５２s,满足３座加热炉的作业要求.行车全自动化比例达到７４２热轧产线智能制造技术应用研究 宝钢１５８０热轧示范产线 张健民㊀单旭沂９８．５％,劳动效率大幅度提升.(２)设备状态诊断和预测性维护模块.以大数据分析和人工智能为技术支撑,着力推进设备运行维护智能化㊁关键业务领域管理智慧化㊁设备全生命周期数字化,在状态精准掌控的基础上实施流程再造,探索建立预知状态维修体系,以技术推动设备管理创新和转型发展.增加电气设备(如马达)及供电回路中的电流㊁温度等参数的检测装置,主轴㊁齿轮㊁减速机等关键机械设备的温度㊁扭矩等参数的检测设备.利用设备运行过程中积累的大数据,开发了除鳞泵㊁风机㊁减速箱等关键设备的综合诊断模型,实现自动报警和初步诊断,漏报率为零,准确率在８０％以上.(３)工艺过程在线检测模块.虽然在１５８０热轧产线上安装了测量温度㊁厚度㊁宽度㊁板形㊁轧制力等参数的众多检测装置,但为了提高生产线的在线感知能力,仍需要进一步提升工艺过程在线检测能力.为此采用图像处理及A I技术,开发了板坯号自动识别装置㊁镰刀弯检测装置㊁粗轧翘扣头检测装置㊁精轧跑偏检测装置以及夹送辊表面检测装置.(４)智能模型与控制模块.通过对板坯加热㊁粗轧宽度控制㊁精轧厚度与板形控制㊁层流冷却卷取温度控制模型进行全方位的优化,提高了模型控制精度.优化了加热炉控制系统,取向硅钢ʃ２０ħ加热合格率提高４０％;开发了全新粗轧模型控制系统,操作工干预减少５０％,精度提高１３．８％.自主开发１５８０板形控制新模型,硅钢同宽公里数达到５０k m;轧制计划带钢宽度反跳值为３００mm,硅钢凸度与楔形双高比例从４０％提高至７０％.精轧㊁层冷模型持续优化,厚度偏差标准差提高６％,卷取温度偏差标准差提高１５％.(５)质量一贯制管控模块.开发了产品尺寸㊁温度类质量指标的全自动判定系统.自２０１７年６月起,热轧三条产线的尺寸㊁温度㊁板形㊁断面类缺陷全部实现自动判定.钢卷质量自动判定率为１００％,钢卷缺陷信息传递准确率为１００％,提高劳动效率２５％.(６)智能排程模块.针对产线品种规格众多㊁公司物流交叉复杂特点,结合多年炼钢㊁热轧计划排程经验,提出了炼钢热轧一体化智慧排程设计架构,确定了人机交互方式㊁特殊轧制规程数字化处理㊁模型数据表设计等功能,通过在L４排程系统中增加板坯垛位信息等措施,实现了热轧生产计划编制与公司生产计划的一体化,大幅度提高了轧制计划自动排程比例.(７)绿色产线.在单体设备㊁工艺控制及产线协同节能三个层面开展了绿色节能工作.开展了除鳞泵的高效节能改造,主电机冷却风机等单体设备的改造.完成了加热炉最佳空燃比模型开发,实现了富氧燃烧改造㊁高压水除鳞联动控制模型㊁产线一键式启停绿色运转等节能控制工艺;利用精细化能源管理系统㊁带钢能耗预测及节能优化模型实现产线协同节能.(８)可视化及数字工厂.根据１５８０热轧产线众多的仪表系统,电气与过程控制系统,与生产相关的生产管理系统㊁能源管理系统㊁设备管理系统㊁质量管理系统等现有系统的现状及对数字化工厂构建的设想与要求,提出了在异构网络基础上建立大规模数据采集/处理㊁系统间数据共享标准,实现了集数据汇聚㊁分析㊁优化㊁展示于一体的车间级生产技术管理㊁产品质量管理㊁能源管理㊁设备维护与辅助决策全过程的可视化,同时构建了虚拟现实系统,实现生产线与虚拟现实系统的互动,初步实现了热轧生产过程的数字孪生.２㊀热轧智能产线关键技术２．１㊀热轧板形控制技术热轧板形控制是热轧生产过程中最复杂的控制,需面向生产全过程,涉及设备㊁控制㊁工艺和管理,也涉及工序之间的配合[４].针对１５８０热轧产线,本项目开发了一套全新的热轧P C＋C V C＋WR S复合轧机设定模型控制系统,该系统主要功能模块如图３所示.图３㊀热轧板形控制系统模型F i g．３㊀M o d e l o f h o t r o l l i n g s h a p e c o n t r o l s y s t e m(１)板形预设定模型(P C S U).完成计算达到目标凸度和平直度所需要的F１~F７机架弯辊力以及F２~F４机架的P C角的设定值,当使用C V C轧辊时,计算F５~F７机架C V C的窜辊量.(２)优化窜辊模型(WR S S U).当使用WR S 轧辊时,计算F５~F７机架的窜辊量.(３)轧辊温度与热凸度模型(WR T E M P).计算工作辊温度分布与热凸度.(４)轧辊磨损计算模型(RW E A R).计算工８４２中国机械工程第３１卷第２期２０２０年１月下半月作辊与支撑辊磨损后轮廓.(５)板形自适应计算模型(P C A D P).根据实测值以及操作工的输入,对带钢凸度㊁平直度,以及模型参数进行修正,以提高板形模型的精度.(６)凸度反馈控制(F B KＧD C C).修正带钢全长实测凸度和目标凸度的偏差.(７)热凸度补偿控制(T H LＧC OM).修正带钢在轧制过程中因轧辊热凸度变化而带来的板形偏差.(８)平直度反馈控制(F B KＧA S C).修正带钢全长实测平直度和目标平直度的偏差.(９)轧制力补偿控制(R FＧC OM).修正带钢在轧制过程中因轧制力波动而带来的板形偏差.本套热轧板形控制系统充分挖掘 人工操作 小数据,模型自适应功能充分借鉴了操作工关于P C角㊁C V C位置㊁弯辊力的设定经验,结合了大数据技术精调热凸度补偿㊁轧辊磨损等模型,在凸度反馈控制㊁平直度反馈控制中引入滑动平均滤波㊁S M I T H预估控制等先进控制算法,优化窜辊模型综合考虑生产计划,以整个轧制计划磨损均匀为目标,实现动态优化窜辊策略.板形控制系统自２０１７年应用于现场后,取得了良好的效果:同宽轧制公里数大于５０k m;实现生产计划宽度反跳３００mm;凸度㊁楔形两指标同时命中９５％以上比例达到７０％;换辊次数６~７次/天.２．２㊀宽度智能控制技术宽度是热轧工艺重要的产品指标.宽度控制的难点在于:宽度控制主要在粗轧阶段完成,但精轧轧制状态对成品宽度也会产生重要的影响且精轧宽展预测困难;宽度测量受生产过程中多种因素影响;板坯的来料宽度不准确;热轧生产过程高温㊁高压的恶劣环境使得设备状态难以长时间保证.本项目开发了以下新技术:(１)粗轧预计算㊁再计算控制流程.通过梳理板形宽度控制流程,开发了宽度负荷自适应分配算法,实现宽度道次计算与设定.(２)测量数据智能感知与处理技术.基于数据统计㊁时域和频域分析技术,实现带钢宽度测量的形状特征㊁异常特征的分类及识别,准确感知轧件宽度状态.(３)粗轧宽度动态前馈控制.宽度控制过程是无法进行反馈控制的,通过对带钢数据的分析,准确感知轧件状态,实现宽度的前馈补偿控制,显著减少全长宽度控制中异常宽㊁窄㊁T形等宽度异常,提高宽度控制精度.(４)精轧自然宽展神经网络模型.建立了深度神经网络模型,代替原来的精轧宽展模型,模型预测精度提高１５％.(５)基于多信息融合的宽度余量控制模型.综合考虑宽度控制过程中粗轧㊁精轧宽度控制精度㊁宽度全长高低点㊁宽度全长波动等信息,按照宽度余量损失最小原则实现宽度余量自动决策.新的宽度控制模型(图４)在实际生产中取得显著成效,１５８０热轧宽度控制由大量人工干预到实现模型全自动控制,其中粗轧控制精度提高３８．９％,宽度质量封锁率下降４０％以上,宽度余量减小１５％.图４㊀粗轧宽度控制技术F i g．４㊀W i d t h c o n t r o l t e c h n o l o g y o f r o u g h r o l l i n g２．３㊀热轧表面缺陷智能判定表面质量是板材最重要的质量指标之一,项目实施前,宝钢热轧表面检测采用国际上最好的仪表,但表面质量缺陷的识别㊁判断依然需人工完成,工作量巨大.本项目探索将深度迁移神经网络技术应用于热轧表面质量缺陷识别与判断(图５),基于８０００张经现场标注的表面缺陷图片,对３１类缺陷进行识别分类;图像预处理中对数据集进行旋转㊁镜像㊁转换;模型结构选用迁移的预模型:i n c e p t i o nＧv３(４７层)和r e s n e tＧv２(１５２层).通过训练后,表面缺陷识别正确率可以提高到９５％.９４２热轧产线智能制造技术应用研究 宝钢１５８０热轧示范产线 张健民㊀单旭沂图５㊀热轧表面质量智能识别F i g．５㊀I n t e l l i g e n t i d e n t i f i c a t i o no f h o t r o l l i n gs u r f a c e q u a l i t y２．４㊀热轧表面质量预警与成因分析热轧带钢表面质量的控制改进始终是当前面临的难题.出现表面缺陷时,根据积累的生产经验由人工进行设备与工艺的排查,耗时耗力,准确性差,效率低.表面质量中的带钢表面氧化铁皮压入㊁边部线状缺陷等是目前的突出质量问题,用户质量异议㊁抱怨较多.项目组采用大数据分析技术,开展表面氧化铁皮㊁边线缺陷A I建模㊁缺陷智能诊断研究.如图６所示,研究工作包括数据准备与处理㊁A I建模㊁工艺诊断优化三部分.对于A I模型,探索了多种建模方法,最终发现以X g b o o s t 建立的表面缺陷预测模型综合精度最好,A U C值(学习器性能优劣衡量指标))达到０．９２.图６㊀热轧表面质量智能诊断F i g．６㊀I n t e l l i g e n t d i a g n o s i s o f h o t r o l l i n g s u r f a c e q u a l i t y基于表面质量预测模型,以F１ＧS C O R E贪心算法为核心,搜索分析数据集中各个特征的最优取值区间以及调整的最优顺序,得到多种工艺改进方案并应用于生产现场.１５８０热轧产线的边线缺陷发生率得到控制,２０１８年总体缺陷发生率为０．０１％,较２０１７年下降了０．２０％.２．５㊀热轧智能测控技术研究检测技术是产线实现智能化的基础,热轧产线由于受高温恶劣环境影响,产线上很多点无检测装置,只能依靠操作工人通过观察进行控制.现代图像处理及识别技术随着人工智能技术的进步迅速发展,该类技术是目前人工智能领域发展最快的技术.项目组通过图像识别技术实现了热轧产线多点自动测量,显著提高了产线测控的智能化水平.(１)粗轧翘扣头检测与控制.利用图像测量得到轧件轧制过程中翘扣头状态,建立相关控制模型,通过设定后续道次上下辊速差实现轧件翘扣头自动控制.模型投入率(指系统自动控制㊁人工不干预的带钢比例)９５％以上.(２)粗轧镰刀弯检测与控制.利用图像测量得到轧件镰刀弯状态,建立相关控制模型,通过设定后续道次水平辊调平量实现轧件镰刀弯自动控制.模型投入率９５％以上.(３)飞剪头尾形状检测与剪切优化.利用图像测量得到飞剪剪切掉的头尾废料形状,实现飞剪的优化剪切控制.(４)机架内跑偏测量与控制.通过图像技术测量带钢在精轧机架的位置,从而实现带钢机架内的跑偏控制,显著提高带钢在精轧阶段的轧制稳定性,减少精轧废钢及尾部甩尾㊁轧破等生产风险.(５)卷取夹送辊辊面检测与表面质量预测.通过图像检测卷取夹送辊辊面质量缺陷和判定模型,建立热轧带钢表面质量与卷取夹送辊面质量缺陷预测模型,实现卷取夹送辊后的带钢表面质量自动监控.(６)钢卷号智能识别.监控㊁识别钢卷号喷印质量,保证钢卷号喷印准确性.３㊀热轧智能制造技术发展趋势分析(１)热轧轧制工艺智能优化.热轧产线的工艺制度基本是固定的,但对于一种产品,不同用户关注的质量不一样,生产过程中,保证所有指标最优和保证关键指标最优㊁次要指标合格所需要的综合成本是不一样的.热轧轧制工艺优化应根据用户需求㊁不同轧制计划㊁设备状态,综合考虑表面㊁能耗㊁产量㊁质量等多种因素,为各个产品制定最佳工艺路径,通过智能优化,在满足用户需求的同时,降低热轧产线制造成本,提高产线综合竞争力(图７).０５２ 中国机械工程第３１卷第２期２０２０年１月下半月图７㊀热轧工艺综合优化F i g．７㊀C o m p r e h e n s i v e o p t i m i z a t i o no f h o tr o l l i n gp r o c e s s(２)优化热轧智能排程系统,实现产线知识㊁信息纵向集成,提高产线竞争力.目前的热轧生产计划排程与热轧生产缺乏数据互动,L４排程系统根据用户订单㊁结合热轧产线固定的排程规则安排生产计划并下发热轧产线生产,热轧产线的生产计划难以考虑产线设备㊁生产状况等情况,无法做到最优.未来在新的热轧智能制造系统中,我们将逐步开发出热轧产品质量㊁生产成本综合评价模型,设备状态评估模型,基于这些模型进一步开发热轧轧制计划综合评价系统,并反馈到热轧计划系统,另外热轧产线基于实际生产状态形成热轧计划的短期动态调整规则,这些规则将与热轧计划系统共享.热轧排程系统基于产线的短期动态调整规则及计划综合评价系统产生新的轧制计划下发到热轧产线,热轧产线可结合用户对产品的需求信息动态优化轧制工艺,如图８所示.图８㊀热轧信息纵向集成F i g．８㊀V e r t i c a l i n t e g r a t i o no f h o t r o l l i n g i n f o r m a t i o n(３)跨产线信息融合.智能制造的特征之一是信息的横向集成技术,热轧只是钢铁生产流程中的一个工序,未来随着大数据基础的实施与完善,炼钢㊁连铸㊁热轧㊁冷轧等多工序信息集成,产品质量综合管控是必然的发展方向(图９).４㊀结语智能制造是未来钢铁行业战略发展技术之图９㊀热轧信息横向集成F i g．９㊀H o r i z o n t a l i n t e g r a t i o n o f h o t r o l l i n g i n f o r m a t i o n 一,它对推动行业转型升级㊁实现中国钢铁 由大变强 有着重要意义.本文介绍了宝钢１５８０热轧智能产线案例,并提出了后续的深化研究设想.智能制造是一项发展中的技术,远未成熟.产线级智能制造应以大数据为基础,以智能设备㊁模型控制㊁产品质量为核心,并重点关注智能排程㊁绿色节能㊁智能物流㊁智能安全等技术领域.宝钢热轧智能制造目前只是取得了部分阶段性成果,随着智能制造技术的不断发展和应用,钢铁企业的智能化水平必将不断提升.参考文献:[１]㊀L E V I N S O N M．U S M a n u f a c t u r i n g i nI n t e r n a t i o n a l P e r s p e c t i v e[R]．W a s h i n g t o nDC:C o n g r e s s i o n a l R eＧs e a r c hS e r v i c e,２０１４．[２]㊀朱森第．中国制造转型升级:智能制造到底该如何发力[J]．机器人产业,２０１７(１):３６Ｇ４１．Z HUS e n d i．C h i n a s M a n u f a c t u r i n g T r a n s f o r m a t i o na n d U p g r a d i n g:H o w S m a r tM a n u f a c t u r i n g S h o u l dW o r k[J]．R o b o t i c s I n d u s t r y,２０１７(１):３６Ｇ４１．[３]㊀徐乐江．转型服务制造打造智慧钢铁[C]ʊ第二届中国制造２０２５与工业４．０全球年会．北京,２０１６．X U L e j i a n g．T r a n s f o r m i n g S e r v i c eM a n u f a c t u r i n g t oC r e a t eS m a r t S t e e l[C]ʊT h eS e c o n d M a d e i nC h i n a２０２５a n dI n d u s t r y４．０G l o b a lA n n u a lC o n f e r e n c e．B e i j i n g,２０１６．[４]㊀邵健,何安瑞,孙文权,等．面向生产全过程的热轧带钢精准控制核心技术[J]．中国冶金,２０１７,２７(５):４５Ｇ５０．S HA OJ i a n,H E A n r u i,S U N W e n q u a n,e ta l．P r eＧc i s eC o n t r o lC o r eT e c h n o l o g y o fH o tR o l l i n g S t r i p i n W h o l eP r od u c t i o nP r o ce s s[J]．C h i n aM e t a l l u r g y,２０１７,２７(５):４５Ｇ５０．(编辑㊀卢湘帆)作者简介:张健民,男,１９６８年生,教授级高工㊁博士研究生导师.研究方向为钢铁冶金智能制造.获省部级科技进步一等㊁二等奖各１项.发表论文３０余篇.EＧm a i l:j m z h a n g＠b a o s t e e l．c o m.１５２热轧产线智能制造技术应用研究 宝钢１５８０热轧示范产线 张健民㊀单旭沂。

浅谈轧钢生产中的新技术应用1. 引言1.1 引言轧钢是一种重要的金属加工工艺，广泛应用于各种工业领域。

随着科技的不断发展，新技术在轧钢生产中的应用也日益普及。

数字化技术、自动化设备、机器学习、智能制造以及材料科学等方面的技术不断涌现，为轧钢生产带来了许多变革和提升。

在本文中，我们将深入探讨这些新技术在轧钢生产中的具体应用。

数字化技术的应用可以实现生产过程的精细化管理和优化，提高生产效率和质量。

自动化设备的应用可以减少人力投入，提高生产线的稳定性和持续性。

机器学习技术的应用可以帮助预测生产过程中的问题并及时调整生产参数。

智能制造的应用可以实现生产过程的智能化控制和优化。

材料科学的应用可以研究新材料的应用及在轧钢生产中的效果。

通过对这些新技术在轧钢生产中的应用进行深入探讨，我们可以更好地理解和把握轧钢生产的发展方向和趋势，推动轧钢行业的持续发展和提升。

2. 正文2.1 数字化技术在轧钢生产中的应用数字化技术在轧钢生产中的应用已经成为行业发展的趋势。

通过数字化技术的应用，可以实现生产过程的智能化、自动化，提高生产效率和产品质量。

在轧钢生产中，数字化技术主要包括实时监控系统、智能控制系统、大数据分析等方面的应用。

实时监控系统可以实时监测轧钢生产过程中各个环节的参数，包括温度、压力、速度等，实时反馈给操作人员，确保生产过程的稳定性和安全性。

这样可以避免因为人为操作不当而导致的生产事故，提高生产效率。

智能控制系统可以根据实时监测的数据，自动调节轧机的工作参数，实现轧钢过程的自动化控制。

这样可以降低人工干预的误差，提高产品的一致性和质量。

大数据分析可以通过对历史数据的挖掘和分析，找出生产过程中的潜在问题和改进空间，为生产决策提供科学依据。

通过大数据分析，可以实现轧钢生产过程的优化和智能化。

数字化技术在轧钢生产中的应用可以提高生产效率、降低生产成本，同时提升产品质量和市场竞争力。

随着技术的不断发展，数字化技术将在轧钢生产中发挥越来越重要的作用。

人工智能在冶金工业中的发展现状与未来趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为信息技术的重要分支，正逐渐渗透进各个领域，冶金工业也不例外。

人工智能在冶金工业中的发展已经取得了一定的成就，并呈现出明显的未来趋势。

本文将就人工智能在冶金工业中的发展现状与未来趋势进行探讨。

首先，人工智能在冶金工业中的应用已经取得了显著的成果。

首先是在冶金生产过程中的智能化控制方面。

通过对冶炼、热处理、轧制等环节进行大数据的采集与分析，人工智能可以实时监测生产数据，从而优化生产工艺，提高生产效率。

其次是在冶金装备维护中的应用。

通过对冶金设备的传感器数据进行分析，可以及时预测设备故障，避免出现设备损坏和停工现象，提高生产的连续性和稳定性。

再次，人工智能在焊接、材料分析等领域也有广泛的应用。

通过人工智能的图像识别和算法分析，可以实现无人化的焊接操作，并通过非破坏性测试手段，对材料进行快速准确的检测和分析。

其次，人工智能在冶金工业中的未来趋势也备受关注。

首先是智能冶金生产将成为新的发展方向。

随着冶金工业的自动化和智能化进程不断推进，人工智能将在冶金生产中发挥更加重要的作用。

未来，通过人工智能算法的不断优化和升级，冶金工业将实现从传统手工操作向半自动甚至全自动化操作的转变。

其次是人工智能在冶金工业中的数据挖掘和应用将进一步深化。

以往冶金工业中的数据往往被忽视或者无法充分利用，随着大数据技术的发展，人工智能可以对海量的数据进行高效率的挖掘和分析，为冶金工业提供更加准确的决策支持。

再次，人工智能在精细化管理和绿色发展方面的应用也将得到拓展。

通过人工智能的应用，可以实现对冶金工业中的能源消耗、废气排放等环境指标的自动监测和准确预测，从而推动冶金工业的绿色发展。

然而，人工智能在冶金工业中的应用仍面临一些挑战和难题。

首先是人工智能技术的推广和应用仍存在一定的成本和难度。

尽管冶金工业是高效且具有较高附加值的行业，但由于人工智能技术尚处于发展初期，其实施和推广成本较高，对技术人才的需求也较大。

高品质带钢冷轧智能化核心技术创新与产业化应用随着经济的发展和技术的进步，高品质带钢冷轧智能化核心技术的创新与产业化应用逐渐成为钢铁行业的发展热点。

在信息化、智能化、绿色化的新时代背景下，高品质带钢冷轧智能化核心技术的创新有望为钢铁行业注入新的活力，推动产业转型升级，提高产品质量和技术水平，实现可持续发展。

本文将从技术创新、产业化应用两方面进行探讨，以期为行业发展提供参考和借鉴。

一、技术创新1. 智能化控制技术带钢冷轧过程中的轧制力、轧辊间距、温度等参数对产品质量影响巨大，传统的手动控制方式已不能满足生产要求。

智能化控制技术将传感器、控制器和执行器有机结合，实现对轧制参数的自动调节和优化控制，提高生产效率和产品质量。

2. 数据分析与预测技术利用大数据分析和人工智能技术，针对带钢冷轧生产中大量的数据进行分析和挖掘，实现对生产过程的实时监控和预测，及时发现问题并进行处理，提高生产效率，降低能耗，减少生产成本。

3. 自动化设备技术引进先进的自动化设备，实现生产线的智能化布局和生产工艺的自动化控制，提高生产效率，降低生产成本，减少人为因素对产品质量的影响。

4. 绿色环保技术在带钢冷轧生产中，降低能耗、减少废气废水排放是当前的发展趋势。

通过新型材料、节能设备和清洁生产技术的引进，实现生产过程的绿色化，保护环境，提高企业社会责任感。

二、产业化应用1. 新产品开发通过技术创新，不断推出适应市场需求的新型带钢产品，如高强度、高韧性、高延展性的特种钢带，满足汽车、航空航天、轨道交通等领域对材料性能的不断提高的要求。

2. 优化生产流程建立智能化的生产管理系统，优化生产计划、物料配送和设备调度，提高生产效率和资源利用率，缩短交货周期，更好地满足市场需求。

3. 提高产品质量通过智能化控制技术和数据分析技术，实现对产品质量的精准控制和追溯，保障产品的稳定性和一致性，提高产品的市场竞争力。

4. 拓展国际市场将先进的智能化技术应用与高品质的带钢产品结合，拓展国际市场，提高产品的国际竞争力，促进产品出口，推动行业的国际化发展。

C omputer automation计算机自动化基于智能控制技术的轧钢控制技术研究王文志摘要：随着我国社会经济的快速发展，人们生活水平显著提升，钢铁生产量与需求量呈上升趋势。

工程建筑行业一直是钢材使用最广泛的领域，同时传统生活服务类对钢材的需求也供不应求。

因此，将智能控制技术与轧钢控制技术有机结合，可以进一步提高我国轧钢的生产效率和质量。

本文旨在详细研究和分析智能控制技术在轧钢控制中的优势和作用，并对轧钢生产控制领域的问题进行阐述和说明，提出解决方法和策略，以促进我国轧钢生产的健康、可持续发展。

关键词：电气工程及其自动化；智能控制技术；轧钢生产；应用分析；优势现阶段，我国在轧钢领域方面主要利用的智能控制技术为；单片机或者可编程控制系统。

社会经济发展背景下，对轧钢生产企业要求日益凸显，将智能控制技术与轧钢加工企业有机结合，在一定程度上能够进一步提高轧钢材料生产效率，进而满足客户的基本需求，有利于轧钢生产企业从整体上提升市场竞争力。

除此之外，智能控制技术还可以进一步提高轧钢作业的精准率，大大降低其生产、加工成本，对于轧钢生产企业而言，智能控制技术的广泛应用，不仅可以节约大量人力、物力，还可以节省大量生产作业材料费用，其对轧钢生产企业的发展具有重要意义和影响。

1 智能控制技术的概况智能技术是当今社会发展的高科技技术，是人脑的模拟化呈现，其将数学运算和计算机技术完美结合，从而代替了重复、复杂的人工操作，在一定程度上它能够解决传统控制技术中无法解决的难题。

智能控制技术最显著的特点是智能化和科学化，通过相应的数学运算，能够有效解决复杂、困难的控制问题。

此外，智能控制技术还具备强大的学习能力、适应能力和逻辑推理能力，其思维方式与人类的思维方式非常相似。

它不仅可以智能地分析问题，还能够有效地解决问题。

智能控制技术的广泛应用在一定程度上推动了我国智能化的发展，对提升人们生活质量有着重要意义和影响。

将智能控制理论高效融入到工程实践中，可以更好地解决机械难题，并通过建立数学模型对工程中的问题进行优化和调整，改善工程控制的不足，同时确保工程的稳定、健康运行。

轧钢电气自动化技术及创新轧钢是一种将钢坯经过连续轧制工序加工成合适尺寸和形状的工艺过程。

在传统的轧钢过程中，需要大量的人工操作和控制，效率低下且容易引起事故。

而电气自动化技术的引入，可以实现轧钢过程的自动化控制，提高生产效率和产品质量，降低劳动力成本和事故风险。

电气自动化技术在轧钢过程中的应用主要包括自动控制系统和自动化设备两个方面。

自动控制系统是实现轧钢过程自动化的核心。

通过对轧机、输送设备、冷却设备等各个环节进行监测和控制，能够保证整个生产过程的顺畅进行。

自动控制系统主要包括PLC （可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）和SCADA（监控与数据采集系统）等。

PLC 是一种可编程的数字电子系统，可以根据预定的程序和输入信号识别和控制各个执行元件的运行状态，实现轧钢过程的自动化控制。

DCS是一种分布式的控制系统，能够将各个分散的控制设备进行统一管理和控制。

SCADA系统则是通过对轧钢过程中的各个设备进行监控和数据采集，实现对生产过程的实时监控和数据分析。

自动化设备是实现轧钢过程自动化的基础。

通过引入自动化设备，可以实现对轧制参数的精确控制和优化调整，提高产品质量和生产效率。

常见的自动化设备包括轧机控制系统、钢坯旋转系统、冷却设备等。

轧机控制系统主要负责对轧机的控制和调整，包括轧辊间隙的自动调整、轧机速度的控制等。

钢坯旋转系统主要负责对钢坯的旋转控制，以保证钢坯在轧机过程中的均匀受力和变形。

冷却设备则是用于对轧制后的钢板进行快速冷却，保证其组织结构的均匀性和物理性能的稳定性。

除了传统的轧钢自动化技术，还有一些创新的技术正在不断应用于轧钢过程中，以进一步提高生产效率和产品质量。

一种创新的技术是基于人工智能的轧钢自动化控制技术。

人工智能可以通过学习和模拟人类的思维过程，实现对复杂的问题的智能化处理和决策。

在轧钢过程中，通过对轧制参数、设备状态和产品质量等数据进行大数据分析和建模，可以建立相应的智能化控制模型，实现自动调整和优化控制。

轧钢工艺可分为冷轧钢和热轧钢，其中，冷轧钢工艺更加成熟、先进。

这一技术不仅可以提高轧钢质量，还能够与先进的自动化控制技术相结合。

随着自动化控制技术的不断完善，轧钢生产质量和产量也会更有保障。

当前，人们对于自动化控制技术提出很高的要求，在轧钢生产中，应用自动化控制技术可以提高生产效率，也可以使钢材的质量更上一层楼。

一、自动化控制技术与设计系统概述随着时代的不断发展，人们对于钢材的要求越来越高，这是由于各个领域对于钢材的需求量极大，因此，必须要在提高钢材产量的基础之上，确保钢材的质量。

在传统的轧钢生产中，相应的技术比较落后，因此，需要引进先进的自动化控制技术。

自动化控制技术在近几年来正得到不断完善，这一技术不仅可以提高轧钢生产质量和效率，还能够实现对生产过程的有效控制。

在轧钢生产中有各种各样的设备，其中，连轧机是一种融入自动化控制的设备，不仅具有很高的效率，还能够提高钢材的质量。

应用自动化控制技术时，要对设计系统进行优化。

在系统中，要构建完善的数据库，使数据能够得到有效的收集、存储和处理；设置报告系统，保证相关部门可以及时了解设备的运行状况；设置指标系统，通过这一系统可以提供完善的指标和计算结果，确保服务器正常运行；完善信息查询功能，优化模型，并及时对信息进行调整；做好相应的预算，将数据限制在合理范围内。

二、冷轧钢板自动化控制技术1.具体构成在冷轧钢板自动化控制技术中，要明确系统的组成部分。

在基础自动化系统中，主要包括PLC、远程I/O和HMI 设备。

该系统可以对轧钢生产线传动进行控制。

由于冷轧生产中的工艺参数比较多，因此，需要利用技术进行精确的控制。

在生产中，为发挥出仪表的作用，也要对其进行精细化控制，同时，还要利用传感器获取重要的信息，二级系统会及时获取相应的信息，从而实现对生产的进一步控制。

操作人员可以通过操作界面了解生产线的情况，并及时对相应的情况进行处理。

在进行生产线控制时主要采用的技术是HMI技术，利用服务器实现对数据的存储，并进行相应的通讯；服务器与客户机要保持连接状态；客户机可以及时接收服务器传递的数据，并负责接收操作人员接收的数据，在第一时间内将数据传递给服务器。

浅谈PLC系统在轧钢产线自动控制中的应用1. 引言1.1 PLC系统的定义可编程逻辑控制器（PLC）是一种用于工业控制系统的特殊计算机，其主要功能是监控输入信号并根据程序控制输出设备。

PLC系统通过接收来自传感器或开关的输入信号，经过内部程序处理后控制执行器或电机等输出设备的工作，实现对工业设备或生产过程的自动控制。

PLC系统具有可编程、高可靠性、灵活性强、开放式架构等特点，因而被广泛应用于各类自动化控制系统中，包括轧钢产线。

PLC系统的设计基于逻辑控制原理，通过在PLC的编程软件中设定各个输入信号与输出设备之间的逻辑关系，实现对产线各个部分的精确控制。

PLC系统可以根据生产需求随时修改程序，使得轧钢产线可以快速适应不同工艺参数或生产规格的变化。

PLC系统还可以实现监控和数据记录功能，帮助运营人员及时了解产线运行状态，提高生产效率和质量控制水平。

1.2 轧钢产线自动控制的重要性轧钢产线自动控制的重要性在于提高生产效率、保障产品质量、减少人工操作、降低生产成本，提高生产线的稳定性和可靠性。

通过PLC系统实现轧钢产线的自动控制，可以将生产过程中的各种数据实时监测和控制，自动进行调节和处理，避免了人为因素对生产造成的干扰，提高了生产线的运行效率和产品质量稳定性。

而且PLC系统能够根据不同需求自动调整生产参数，实现生产线的智能化管理，可以更好地适应市场需求的变化和产品新旧的更新迭代。

轧钢产线自动控制的重要性不仅体现在提高生产效率和产品质量的方面，同时也在于提升企业的竞争力，实现经济效益的最大化。

通过PLC系统在轧钢产线中的应用，可以有效提高生产线的工作效率，降低生产成本，同时也可以实现生产过程的智能化和自动化，为轧钢产线的发展注入新的活力和动力。

2. 正文2.1 PLC系统在轧钢产线中的应用介绍PLC系统在轧钢产线中的应用主要包括控制轧机的启停、速度调节、张力控制、轧辊调整等功能。

通过PLC系统可以实现对整个轧钢过程的实时监测和控制，实现自动化生产。

人工智能技术在冶金中应用任洪洋（辽宁科技大学材料与冶金学院 120103202033）摘要人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。

通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。

同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。

一般教材中的定义领域是“智能代理（intelligent agent）的研究与设计”，智能代理是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。

约翰·麦卡锡于1955年的定义是,"制造智能机器的科学与工程."人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的。

人工智能技术应用于冶金极大地促进了冶金学科的发展。

人工智能在冶金中的应用主要有计算机在冶金过程中的模拟仿真、冶炼过程的各数据的监视、计算机的对冶炼过程的智能控制。

关键词：模拟控制、检测、人工智能、专家系统近年来，冶金学知识体系和结构，随着冶金技术的发展和相关学科的进步，发生了革命性的变化。

计算机技术的发展和在冶金过程中的广泛应用，使冶金学理论和工艺的研究方法、冶金生产及其控制技术发生了重大变革。

由传统冶金学和传统冶金工艺学所构成的知识体系和结构，已不能完全满足现代冶金工艺发展和理论研究的需要。

因此，诸如，对微观或宏观过程的认识、单元过程或现象的定量解析、反应过程的数学物理模拟、反应和生产速率的预测、反应器的仿真研究和设计、人工智能技术的应用以及反应器运行和整体生产过程的控制等等，计算机的应用起着推动冶金工业生产技术不断进步的重要作用。

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，金属制造过程中的成分与板型精确控制、工艺技术优化、新产品的开发，种种这些，都需要运用到计算机模拟与仿真技术。

计算机模拟与仿真技术不但可以节约新产品、工艺开发时间和费用，提高试验成功率，而且容易形成企业自主知识产权的工艺和产品。

院系：___________________________________班级：___________________________________姓名：___________________________________学号：___________________________________1.仿真技术的概述仿真是建立在相应物理系统上的数学模型在计算机上解算的过程。

数学模型是仿真的基础，只有具备正确的数学模型和数据，才能得到正确的仿真结果，仿真才有意义。

随着计算机的发展，仿真的发展经历模拟仿真、混合仿真、数字仿真的历史过程。

目前，采用数字计算机的数学仿真获得了普遍的应用。

仿真是以计算机系统、相关的物理效应设备及仿真器为工具，利用模型（物理的、数学的或非数学的）对系统（已有的或设想的）进行研究的一门多学科的综合性的技术。

从技术应用的角度看，仿真技术可以定义为：以相似原理、控制理论、计算机技术、信息技术及其应用领域的专业技术为基础，以计算机和各种物理效应设备为工具，利用数学模型或部分实物对实际的和设想的系统进行动态实验研究的一门综合技术。

1.1.1过程仿真过程仿真技术是以数学模型、控制方式、信息技术以及相关领域的专业技术知识为基础，以计算机和各种专用物理设备为工具，借助系统模型对实际系统过程进行动态模拟研究的一门综合性技术。

优秀完整的仿真平台可以缩短研制周期、降低研究成本以及提前预测结果，甚至直接提高产品质量和系统可靠性，为设备改进提供参考。

过程仿真需要建立仿真用户软件。

它是一类面向仿真用途的专用软件，它的特点是面向问题、面向用户。

仿真模型一旦建可以重复使用。

而且人们对复杂过程的认识总是渐进的，因而仿真模型也应当具有足够的灵活性，便于更新。

1.1.2轧制过程仿真随着计算机技术的发展，仿真软件平台也在逐步提高，对编程而言，应当是层次分明，便于后续扩充，减少编程调试的繁琐。

对用户而言，则是操作简单直观，交互性好，适用性强，尤其对连轧这种可能有多架不同轧机的情况，能有独立参数和灵活的控制投入。