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关于轧钢自动化现状及实现轧钢智能化的探讨

2020-01-07陈志军

中国金属通报 2020年8期
关键词:轧钢人工神经网络工艺流程

陈志军

(马钢股份第四钢轧总厂,安徽 马鞍山 243000)

自动化、智能化是工业生产活动工艺技术升级的必然趋势。传统轧钢控制体系存在资源利用率不足、产能水平低下等弊端,已无法适应目前社会发展建设对钢铁产品的供应要求,自动化、智能化控制技术应运而生。实现轧钢工序的自动化、智能化,可有效节约生产成本,并提高轧钢工艺精度,降低生产过程安全事故、质量事故的发生概率,因此需要对轧钢自动化发现现状及智能化发展前景进行分析总结。

1 轧钢概念简析

轧钢指的是在压力环境下,在旋转的轧辊间改变钢材形状的加工过程,以获得特定形状的钢制产品,如钢管、钢板等,或依照既定要求,改变钢材内部质量,用于航空、铁路、汽车等特殊用途。依照加工温度及方式不同,可将轧钢分为不同类别,目前最常见的分类方式为按加工温度分为冷轧和热轧两种,还可根据成品特点,分为一般轧钢和特殊轧钢。现阶段我国大多数钢厂均已实现自动化轧钢,利用自动化控制系统,对轧钢工艺流程进行监控,轧钢的效率和成品质量均显著提升。

2 轧钢自动化发展现状

2.1 自动化控制系统引进情况

轧钢是钢铁生产中的关键环节,相较于其他生产流程,轧钢的自动化实现水平更高,所引进的自动化控制系统也更为先进。总结轧钢自动化发展几十年来的经验,在传统控制级,尤其在大功率自动化控制系统中,国外产品占明显的主导地位,如西门子、三菱电机等公司生产的自动控制系统,在我国轧钢领域的应用非常广泛。在基础自动化和过程自动化级,引进产品几乎覆盖世界所有著名厂商,尤其在热连轧、中厚板等模块。单从自动化控制系统的引进来源看,其中厂商就包括德国西门子、日本东芝三菱、日本三菱电机、美国通用电气、德国西马克、瑞典ABB、意大利达涅利等[1]。来自这些世界著名厂商的先进自动化控制系统遍布国内各大钢铁企业,从整体上看来,德国西门子公司生产的自动控制系统在我国的使用占比最高。

先进系统的引进使得国内轧钢生产效率和生产能力显著提升,但因其来源过于复杂,在系统应用方面也存在不小难度。以冷轧宽带钢工艺中自动化控制系统的引进情况为例。该工艺流程的设备类型构成复杂、工艺技术水平高,其中使用设备的核心设计及制造技术以及生产线的核心技术均掌握在不同国外公司手中。技术归属的复杂性使得国内钢铁企业在引进国外产品时面临较大的限制,常出现同一工艺中存在来自多个供应商控制程序的情况。而来自不同供应商的控制系统,其计算机型号、OLC类型、网络设置、连接方式、通信协议等均存在明显区别,在终端使用上也无法实现统一。

2.2 轧钢数学模型引进情况

在数学模型的引进方面,我国轧钢工艺采用的数学模型主要来自西门子、三菱电机、通用电气、美国AEG等公司,随着轧钢工艺流程的改进,其中使用的设备逐渐更新,数学模型也经历了更新换代的过程。例如从日本东芝、法国阿尔斯通等公司引进的数学模型目前已很少出现。

国内企业对引进数学模型的二次开发、升级维护能力相对有限,引进后模型与国内生产线及设备之间缺乏适应性,因后期改进技术跟不上,导致不少模型在花高价引进后无法正常使用。即便部分企业能够依照个人经验对模型做适当调整,但在经验向理论成果的过渡、总结方面有所欠缺,使得模型调整始终缺少理论方案。同时各企业间相互保密,缺少必要的信息交互和技术共享,也在很大程度上阻碍了引进模型在国内轧钢工艺中的最大化利用。

2.3 自动化控制系统自主研发情况

轧钢工艺发展初期,我国轧钢自动化控制系统及轧钢数学模型主要依靠国外引进,经过多年的研究发展,目前国内已经具备轧钢自动化控制系统的自主研发能力。有技术团队对外来的自动化控制系统和数学模型进行解剖和分析,从局部改进开始,到全新控制程序的编写以及数学模型的自主构建,得出了多套更适合我国轧钢工业发展现状的轧钢数学模型。

我国轧钢自动控制系统的研究突破最先体现在热连轧生产线上,整合惠普PC服务器、西门子TDC,打造Level2、Level1相结合的硬件平台,开发出具备自主知识产权的中间件和热连轧应用软件[2]。该系统早在2005年即顺利投入使用。之后,国内不少科研单位、技术型企业均在热连轧自动控制方面取得研究突破,利用西门子TDC进行Level1控制。另有单位还研发出VNE CPU、I/O、通信单元相集成的Level1控制系统。现役的热连轧生产线中,其自动控制系统有30%以上为国内自主研发。但在冷轧工艺以及中厚型钢板的生产中,我国自主研发的自动控制系统还存在明显的不足,其中冷轧自动控制系统的自主研发量非常有限,而中厚钢板则需要完全依赖于进口。

经过长期的努力,轧钢自动化控制实现对国外产品的依赖程度逐渐降低,例如,计算机机型选择、软硬件配置、系统功能分配、HMI画面设计、数学模型选取等方面均取得明显的成果。现阶段,自动化已成为钢铁行业发展的必然趋势,有关轧钢自动化研究的开展也将面临更优的外部条件,使得自动化控制系统自主研发能够覆盖到更广的轧钢工艺领域。

有学者提出,轧钢企业管理者对自动化控制系统来源的态度在很大程度上影响着轧钢自动化的发展进程。管理者可选择直接从国外引进自动化控制产品,也可以选择自主集成,当我们具备足够的自主集成能力后,管理者也更容易选择自主集成的方式,以降低轧钢自动化的实现成本。

3 轧钢智能化发展前瞻

轧钢智能化是对轧钢自动化的进一步升级,其与目前工业领域发展的趋势和要求相适应,能够进一步解放人手,实现轧钢工艺精细化、精准化。

3.1 智能化控制技术的应用

目前被应用于国内轧钢工艺中智能化控制技术主要是PLC控制技术和人工神经网络,下面对两项技术的应用情况做具体介绍。

3.1.1 PLC控制技术

PLC控制技术在轧钢工艺中的应用实现了轧钢过程的一体化控制。在生产线内安装变频控制器,其内置通信接口可与PLC通信接口间完成信息互传,向变频器发送控制命令。变频器接收到来自PLC的指令后,改变驱动状态对轧钢生产线进行调整。相反的,PLC也可通过变频器掌握生产线的实时运行状况,观察PLC信号,即可对现场实际生产情况进行监控,实现设备的远程控制。

相较于以往的控制技术,PLC控制的通信方式更为简单,可极大简化轧钢生产线中的硬件设备构成,在控制精确度方面优势非常明显,使得轧钢工艺流程更加安全、可靠,最终帮助生产企业获取更高的经济效益。

PLC控制的实现是对变频器进行调控,完成生产现场设备的精确调试,使生产线依照事先设定的最佳参数方案运行。现有的轧钢工艺流程以热轧带钢为开端,过程中的加热处理会在带钢表面形成较厚的氧化层,进入冷轧阶段,需进行酸洗将氧化膜清除,然后再开展一系列的冷轧操作[3]。冷轧阶段对工艺水平的要求非常高,利用PLC控制技术,正可实现冷轧过程的自动、精准控制,减少现场人员工作量,规避安全风险,同时也可提高冷轧成品品质。

3.1.2 人工神经网络

人工神经网络为一种人工智能识别方法,其模仿脑神经的传递方式,可完成自适应学习、自组织等带有人工智能特点的活动,一般被用于非线性动态关系的处理。在轧钢工艺中,当出现难以解决的非线性问题后,即可利用人工神经网络进行处理。

人工神经网络在轧钢工艺中具体应用于冷轧变形抗力预测、摩擦系数预测以及热轧带钢的轧制力预测等环节。目前国内带钢生产多采用连轧工艺,轧制力预测作为连轧的核心,其预测过程中需搭建变形抗力模型、应力模型、温降模型等。

若采用传统方式进行模型构建,前期需采集大量数据信息,同时进行非线性回归计算。数据不可能来源于同一环境,因此得到的回归分析结果也存在一定偏差。此时若利用人工神经网络,可通过数据积累搭建神经网络数学模型,保证模拟及计算的精度。实际工作中,企业多在某一产品生产后获取相关数据,或通过实验室实验得到对应的检测结果,而利用人工神经网络可实现产品品质的在线预测,通过数据检测,即可对产品参数做针对性调整,确保轧钢工艺流程稳定[4]。在线监测系统集成人工视觉系统和专家系统,当轧钢工艺流程运行时,监测系统可准确定位其参数异常,将无效信息滤除,获取能够被专家评分直接使用的数据。另外,对人工神经网络进行训练,其品质检验和过程控制能力还可被不断提高。

3.2 智能化控制的发展前景

智能化控制技术将成为未来一段时间内社会技术发展的重点方向。随着智能化控制技术的进一步发展,其也将在钢铁生产领域得到更深入的应用,促进我国钢铁工业技术升级。

全球化市场的打开使得我国钢铁工业面临更广阔的发展空间,但同时也带来更大的市场竞争压力,国内钢铁企业想要在激烈的市场竞争中始终保有一席之地,必须不断进行技术创新,将更多智能化技术引入到钢铁生产工艺当中。重点关注先进技术的自主研发,把握钢铁工业生产的核心技术,降低生产成本,为企业带来更大的盈利空间。

另外,安全生产、节能减排也是未来一段时间内钢铁生产企业的发展重点。智能化技术的应用使得钢铁生产流程更加精确可控,以往需要人工开展的现场作业可通过智能化控制系统完成,大大降低了发生人身伤害的风险,生产流程精确度的提高也使得各项生产资料均能得到最充分的利用,提高钢铁生产过程的节能环保性。

智能化技术的合理运用使得钢铁生产过程更加安全、稳定、高效,但需要注意,企业对智能化控制技术的引进必须从自身实际需求出发,综合考虑技术后期运营、升级以及先进技术与当前生产线的适应性,确保技术引进能够为企业创造最高的综合价值,实现钢铁生产流程技术升级。

结论:现阶段,我国轧钢工艺中引进大量国外先进自动化控制系统和数学模型,技术自主研发能力稳步提升。针对技术引进中存在的适应性不足、维护升级困难等问题,随着国内技术水平的提升也将被逐步解决。在轧钢工艺发展中,重点关注智能技术引进,全面提高国内轧钢技术水平。

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