冶金 论文

选课课号：(2009-2010-2)-BG11191-600026-1 课程类别：公选课《冶金工程概论》课程考核

（课程论文）

题目：关于冶金自动化发展趋势的探讨

学生姓名：唐永均

学号：2009441394

授课教师：张明远

班级：自普本0901

重庆科技学院冶金与材料工程学院

2010年5月中国重庆

关于冶金自动化发展趋势的探讨

摘要：在人类出现不久后，就开始冶炼金属了。金属的应用标志着人类有了相当高的文明，冶金在对人类的发展和文明的进步做出了巨大贡献。在21世纪下世纪初叶冶金快速发展，自动化技术在冶金的应用大大提高了冶金的工作效率，有效的节约了成本，促进了冶金行业的快速发展。冶金自动化装备在系统技术、检测仪表、人工智能应用和电力电子技术等方面的发展趋势，提出了发展和促进我国冶金自动化装备技术和工程承包能力的对策。总之，冶金的发展离不开自动化的支持。

关键词：21世纪冶金自动化发展对策

Abstract: In humans there shortly after the start of the smelting of metal. Application of metal with a very high mark of human civilization, metallurgy in the development of human progress and civilization made great contributions. In the 21st century and beginning of the century the rapid development of metallurgy, the application of automation technology in the metallurgical work has greatly enhanced the efficiency of metallurgical and effective cost savings, promote the rapid development of metallurgical industry. Metallurgical automation equipment in the system technology, instrumentation, artificial intelligence applications and power electronics technology and other aspects of the development trend of the development and promotion of China Metallurgical automation equipment, technology and project contracting Ability. In short, metallurgy can not develop without automated support.

Keywords: 21st Century Automation Development Metallurgical

引言：

我国自改革开放以来，在消化吸收引进的冶金自动化技术和同国外著名电气公司的技术合作中，冶金自动化技术有了长足的进步。除板形控制、薄板坯连铸连轧中某些新技术外，在成熟技术方面国内冶金自动化的工程能力同国外著名电公司相比主要有3个差距。

收稿日期;2010-05-5 修回日期：

2010-05-9

作者简介：唐永均，男，四川资阳，汉，本科，学生，学习方向自动化

。

1 检测仪表的发展

检测仪表的种类不断增加，特别是用于质量检测的仪表如铁水定硅、定硫探头，钢水的定碳、定磷、定氧、定氮探头，型钢尺寸检测仪，钢板涂油层厚度仪，钢板表面缺陷检测仪，板、管超声探伤仪，线棒椭圆度仪，激光测厚仪等专用仪表增加较快。新一代的检测仪表主要特点是智能和数字。这些检测仪表均是以微型计算机为核心，可以自动校零、线性化、补偿环境因素变化，配置图形显示装置，直观表达测量的结果。存储瞬变信息和历史数据，自测试、自诊断甚至包括模型运算和人工智能的应用，如测量冷轧钢板表面缺

陷的检测仪采用了BP神经元网络技术。在一次检测技术方面，超声波、微波、激光等新技术大量被采用。这些新型的仪表被采用，使自动控制的精度得到进一步提高，如采用激光测速仪可以实测轧制过程的前滑量，用激光测速仪检测平整机的延伸率可以获得很高精度，使延伸率控制性能得到极大的改善。

2 人工智能技术的应用

人工智能技术近年来已在冶金自动化中得到了多方面的应用。仅日本应用的实例就超过百件，德国Krupp-Hoesch钢铁公司的Westfaien钢厂应用神经元网络改进数学模型，取得了明显的经济效益，尺寸偏差减少12%。如在轧制过程自动化方面，传统的轧制过程数学模型是以轧制力为中心，以一组数学物理方程描述轧制过程。轧制工况是多样化的，影响轧件质量的因素众多，并且有些工况参数不能直接地或连续地检测，具有边界约束条件的数学物理方程虽然对轧制过程有一个相当近似的描述，但还不能完整精确地表达轧制过程，存在着固有的误差。采用人工智能技术如人工神经元网络，通过采集实测数据来观察工艺过程，积累经验，并且将以前只有人才能掌握的经验融入计算过程，就能弥补常规数学模型的不足，它的学习功能不断适应设备的实时状态。单纯的采用人工智能技术为基础的的数学模型有点像魔术师的黑盒子，采用人工智能同传统数学模型相结合的组合模型侧重于工艺过程内的各种分析关系式，易于操作者和工艺技术人员接受和使用。来自常规数学模型中先前的经验不是丢弃，而是通过算法模型和神经元网络之间的协作关系全部并入组合模型之中，通过这种方法使设定精度得到了提高。在厚板质量工程设计中，以订单为基础制定轧制过程中生产工艺和工艺参数的专家系统，轧机液压压下故障在线实时诊断的专家系统，连轧机组负荷分配的专家系统都得到了应用。采用模糊逻辑对于实测数据进行评价和判断，对于传感器的状态进行在线实时诊断都取得了良好的效果，人工神经元网络还应用于轧件板形识别，多辊轧机的板形控制等。

在焦化、烧结、炼铁、炼钢各个工艺流程同轧制过程相比，物理化学的变化更为复杂。连续有效的直接过程检测仪表也不如轧制过程的检测齐全。因此，在冶炼过程控制数学模型方面还远达不到板带轧制过程数学模型的精度。在这

3 人工智能技术的应用

人工智能技术近年来已在冶金自动化中得到了多方面的应用。仅日本应用的实例就超过百件，德国Krupp-Hoesch 钢铁公司的Westfaien钢厂应用神经元网络改进数学模型，取得了明显的经济效益，尺寸偏差减少12%。如在轧制过程自动化方面，传统的轧制过程数学模型是以轧制力为中心，以一组数学物理方程描述轧制过程。轧制工况是多样化的，影响轧件质量的因素众多，并且有些工况参数不能直接地或连续地检测，具有边界约束条件的数学物理方程虽然对轧制过程有一个相当近似的描述，但还不能完整精确地表达轧制过程，存在着固有的误差。通过这种方法使设定精度得到了提高。在厚板