[发明专利]一种基于模式识别技术构建的高炉冶炼专家系统及其方法

说明书

技术领域

本发明涉及高炉过程控制技术领域，特别是涉及一种基于模式识别技术构建的高炉冶炼专家系统及其方法。

背景技术

高炉是一种多变量、大滞后、非线性的高温化学反应器，体积巨大，大型高炉内容积有1000-5800m³之大，这是一个巨无霸，高炉内部充满高温、高压富含CO的煤气，高炉每分钟的煤气发生量高达4000-10000m³/min，由于影响高炉的因素非常多，相较于钢铁工业的其他装备，如转炉、连铸、精炼、轧钢等工序，高炉自动化水平是最差的，高炉操作主要靠人工完成，培养一个合格的高炉操作人员需要3-5年的时间，培养一个高炉冶炼技术的专家需要10年以上的时间，现在人员流动性大，一旦出现人员的流动就意味着经验的流逝，同时高炉操作的影响因素很多，高炉一旦发生操作异常，经常给生产造成巨大的损失，少则几十万，多则几百万甚至上千万，同时高炉监测数据量巨大，操作人员很难及时处理如此巨大的数据，像高炉这种体积巨大、影响因素多、主要依靠人工操作、并且具备海量检测数据的系统特别适合于采用以专家系统为核心的人工智能技术进行控制。

自八十年代以来,人们开始将人工智能和专家系统引人高炉领域，文献“L．G．LOCK LEE；Rapid Prototyping Tools for Real－time Expert Systems in the Steel Industry，ISIJ International，Vol.30（1990），No.2，P90－97”描述了日本最早将人工智能专家系统技术引入高炉操作领域的状况，各个钢铁公司都开发研究了各自的高炉冶炼专家系统，并已进入实用阶段，欧美各国也竞相从事这方面的研究工作，并取得明显的效果。

实现高炉过程的二级控制是实现高炉过程优化的核心。随着当代高炉过程控制技术的发展，开发并成功应用高炉过程专家系统是实现高炉过程控制成功与否的关键。高炉专家系统的下列优点已经被广大炼铁工作者所认可。

文献“Shigeru AMANO；Expert System for Blast Furnace Operation at Kimitsu Works，ISIJ International，Vol.30（1990），No.2，PP105-110”描述了新日铁在君津3号和4号高炉上应用了ALIS专家系统的情况，该系统配有在线和离线推理机。离线推理机可以使用在线的全部实时数据、过程计算机存贮的历史数据和为调试而准备的任意数据,从而可以模拟和推理所有可能的操作状况。ALIS系统首先判断当前高炉是否要采取紧急措施,然后判断上次动作是否正确,是否需要退回,无需上述措施时,系统就进一步采取改善气流分布的措施.ALIS系统每30分钟进行一次推理,每一次推理需30秒左右，该系统的知识推理可分为三步：首先对传感器的信息进行判断，决定一些中间变量,然后进行中间变量的判断,最后根据中间变量进行最终判断，并显示出系统所建议的当前应采取的措施。该系统突出的特点是知识库十分易于维护,日常规则、系数等修改补充可由现场操作人员完成,它的应用范围不仅包括正常状态和悬料等异常炉况的高炉控制，还包括了开炉、停炉、事故检修等状态下对高炉的控制,其规则已达700多条,其命中率可达90%以上。

文献“T.Nagai；GO_STOP SYSTEM APPLIED TO BLAST FURNACE COMPUTER OF CHIBA WORKS,KAWASAKI STEEL CORPORATION,1977 Ironmaking Conference Proceedings,1977,P326-336”和文献“Tetsuya Yamamoto； BLAST FURNACE OPERATIONAL SYSTEM WITH THE APPLICATION OF ADVANCED GO／STOP SYSTEM AT MIZUSHIMA WORKS，Proceedings of The Sixth International Iron and Steel Congress，1990，Nagoya，ISIJ，PP364-371”描述了川崎制铁在水岛4号高炉上使用的Advanced GO-STOP专家系统的状况，Advanced GO-STOP系统是在原有模型GO-STOP的基础上发展起来的，该系统从数百个过程数据中选出230个用于推理的信息，在有600个规则的AI计算机中处理,为操作者对炉况的判定和运行提供指导。