ОДЕСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Колеснікова Катерина Вікторівна

УДК 669.141.247:62 – 52

АВТОМАТИЗАЦІЯ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕССОМ
У ДУГОВИХ СТАЛЕПЛАВИЛЬНИХ ПЕЧАХ

05.13.07 – Автоматизація технологічних процесів

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Одеса – 2005

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Одеському національному політехнічному університеті Міністерства освіти і науки України на кафедрі технології комп’ютерного проектування

Науковий керівник: кандидат технічних наук, доцент

Кострова Галина Вікторівна,

Одеський національний політехнічний університет,

професор кафедри машин і технології ливарного виробництва

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Моісєєв Юрій Васильович

Фізіко-технологічний інститут металів та сплавів,

завідувач відділу автоматизації

доктор технічних наук, професор,

Максимов Максим Віталійович

Одеський національний політехнічний університет,

кафедра “Автоматизації теплоенергетичних процесів”,

професор

Провідна установа: Науково-виробнича корпорація “Київський інститут автоматики”

Захист відбудеться 19 травня 2005 р. о 1330 на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 41.052.01 в Одеському національному політехнічному університеті за адресою: 65044, м. Одеса, пр-т Шевченка, 1, ауд. 400А.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Одеського національного політехнічного університеті за адресою: м. Одеса, пр-т Шевченка, 1.

Автореферат розісланий “ 13 ” квітня 2005 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради,

професор Ю.С. Ямпольський

загальна характеристика роботи

Необхідною умовою успішного розвитку ливарного виробництва є підвищення ефективності технологічних процесів (ТП). Забезпечення досягнення високих якісних і кількісних показників ТП є важливою народногосподарською задачею, від рішення якої залежать темпи розвитку машинобудівного комплексу України та її
національний престиж.

Актуальність теми. Комплексний підхід до автоматизації ливарних виробництв у сучасних умовах здійснюється в трьох напрямках, що інтегруються в єдину систему: ефективне управління бізнес проектами, управління персоналом, а саме, навчання й підвищення його кваліфікації, автоматизація управлінської та виробничої діяльності. Управління технологічним процесом у дугових сталеплавильних печах здійснюється, як правило, в умовах невизначеності, не тільки через властивості об'єкта управління, але й через відсутність системи підтримки прийняття рішень, яка дозволяла би підвищити ефективність управління за рахунок повного врахування інформації про процес і застосування методів математичного моделювання.

Контроль якості ведення плавки у дуговій сталеплавильній печі здійснюється шляхом періодичного вимірювання температури металу у за допомогою разових термопар і на основі хімічних аналізів складу металу, які надходять із лабораторії через 15...20 хвилин після відбору проби. При такому інформаційному забезпеченні прийняття рішень щодо управління процесом базується на досвіді та інтуїції сталевара. Тому актуальними завданнями підвищення ефективності ТП і зменшення впливу людського фактору є розробка інформаційного і програмного забезпечення АСУ ТП для підтримки прийняття рішень щодо управління, а також систем навчання та підвищення кваліфікації персоналу.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами.

Дисертаційні дослідження виконані відповідно до планів науково-дослідних робіт ОНПУ № 1323-32 “Розробка моделі виплавки стали в дуговій електропечі”,
№ 1450-32/205 “Розробка автоматизованої системи навчання і тренінгу сталеварів дугової сталеплавильної печі” та № 608-24 “Інформаційне моделювання складних технічних систем для потреб проектування та управління”.

Метою дослідження є забезпечення високих якісних та кількісних показників ТП ливарного виробництва за рахунок створення і впровадження програмного забезпечення підтримки прийняття рішень і комп’ютерної системи навчання персоналу.

Для досягнення цієї мети в роботі вирішені такі основні задачі: –

виконана формалізація задач управління ТП плавлення сталі в дуговій сталеплавильній печі і визначені критерії оцінки якості функціонування об'єкта;–

розроблено математичний опис фізико-хімічних процесів, які відбуваються на стадіях плавлення сталі, і запропоновано метод розв’язання одержаної системи рівнянь;–

створена база даних АСУ ТП виплавки сталі для забезпечення інформаційних і облікових потреб системи підтримки прийняття рішень і навчання персоналу;–

розроблено програмне забезпечення АСУ ТП виплавки сталі для підтримки прийняття рішень та навчання персоналу;–

проведені виробничі випробування АСУ ТП і виконана оцінка ефективності впровадження результатів роботи.

Об'єкт дослідження – автоматизована система управління технологічним процесом виплавки сталі в дуговій сталеплавильний печі.

Предмет дослідження – інформаційне і програмне забезпечення АСУ ТП виплавки сталі для підтримки прийняття рішень і системи управління персоналом.

Методи дослідження базуються на теорії металургійних процесів (визначення активності компонентів шлаку як фази з колективізованими електронами, опис рівноваги в системі “шлак - метал”); теорії оптимізації (пошук рішень для математичного опису рівноваги в системі “шлак - метал”); методах апроксимації даних (метод найменших квадратів використаний для одержання експериментальних моделей розподілу сірки, а також вмісту оксидів заліза в шлаку); моделюванні на ЕОМ.

Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає в наступному:–

вперше виконана формалізація задачі управління складним процесом виплавки сталі, що заснована на операційної декомпозиції процесу і формуванні цільових функцій управління для окремих стадій ТП;–

дістав подальший розвиток математичний опис стадій електро-сталеплавильних процесів, який використовує визначення активності компонентів шлаку як фази із колективізованими електронами і враховує розчинення компонентів футерівки, заправних матеріалів та угар шихти;–

удосконалені експериментальні моделі рівноважного вмісту оксидів заліза в шлаку, а також розподілу сірки між металом і шлаком, які представлені поліномами, і показано ефективність використання одержаних моделей для автоматизації розрахунків матеріального балансу стадій ТП;–

вперше запропонована принципова схема управління ітераційним процесом розв’язання загальної системи нелінійних рівнянь рівноваги і матеріального балансу операцій за допомогою нейронної мережі, яка виконує функцію перемикачів для передачі на вхід об’єкта чергових наближень.

Практичне значення отриманих результатів. На основі розроблених моделей, алгоритмів і методів створено інформаційне і програмне забезпечення АСУ ТП. Концепція застосування комп'ютерних модулів, керованих подіями, дозволила створити уніфіковану підсистему автоматичної імітації управління процесом з використанням математичних моделей технологічних операцій. Розроблено базу даних АСУ ТП, яка виконує інформаційні та облікові функції системи підтримки прийняття рішень при управлінні процесом. Вперше створена автоматизована система управління персоналом.

Результати роботи впроваджені на Дніпродзержинському сталеливарному заводі, що дозволило зменшити питому витрату матеріалів, що утворюють шлак, на 9,2 % і феросплавів на 13 %. Економія електроенергії склала 3,4 %, середня тривалість плавок зменшена від 4,5 до 4,1 години. Автоматизована система навчання також використовується в навчальному процесі на кафедрі машин і технології ливарного виробництва ОНПУ.

Особистий внесок здобувача. Автором запропонована модель розподілу сірки між шлаком і металом [1]. Наведено математичний опис і розрахунок рівноваги в системі “шлак – метал”[4, 13, 17]. Виконана операційна декомпозиція моделі ТП та формалізація задачі управління процесом в умовах реального виробництва [2, 7, 9]. Створена структура інформаційної системи підтримки прийняття рішень при управлінні процесом виплавки сталі в ДСП [8, 12, 14, 15], комп'ютерна система навчання та контролю знань персоналу ДСП [3, 6]. Запропоновані різні варіанти програмно-технічних засобів [5, 10]. Підтверджена достовірність результатів моделювання в умовах виробництва [16].

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційних досліджень обговорювалися на міжнародних конференціях з автоматичного управління “Автоматика - 2001” (Одеса), “Автоматика - 2003” (Севастополь), “Автоматика - 2004” (Київ); на міжнародній науково-технічній конференції “Нові процеси і їх моделі в сировинно-, енергозаощаджуючих технологіях” (Одеса – Київ, 2003); на науково-технічній конференції “Стан і перспективи розвитку нових науково-освітніх комп'ютерних технологій” (Миколаїв, 2003); на 10, 11 та 12 семінарах “ Моделювання в прикладних наукових дослідженнях ” (Одеса, 2003 – 2005).

Публікації. Результати дисертації опубліковані в 5 статтях у виданнях, рекомендованих ВАК України, і в 11 матеріалах конференцій і семінарів.

Структура дисертації. Дисертація включає вступ, 5 розділів, висновки і 5 додатків. Об’єм дисертації – 180 сторінок, додатків – 25 сторінок. Дисертація містить 100 рисунків, 8 таблиць та посилання до 141 використаного джерела.

Основний зміст роботи

У вступі розкрито актуальність роботи, визначено об’єкт і предмет дослідження, сформульовано мету, задачі дослідження, методи їх досягнення. Визначено наукову новизну і практичне значення одержаних результатів, наведено відомості про апробацію, публікації і впровадження.

Перший розділ: “Проблеми автоматизації технологічних процесів виплавки сталі у дугових сталеплавильних печах”. Розглянуто сучасний стан автоматизованого управління процесом, проведено формалізацію завдань управління процесами виплавки сталі. Визначено напрямки і задачі досліджень.

Другий розділ: “Математичний опис процесів виплавки сталі у дугових сталеплавильних печах”, – включає операційну декомпозицію процесу, обгрунтування цільової функції управління, а також розробку алгоритмічних моделей складових процесу.

Цільова функція управління процесом представлена виразом:

з обмеженнями щодо вмісту елементів у сталі

де k – вміст k-го елемента в сталі, %; k,min і k,max – граничні значення вмісту k-го елемента в сталі, %; m – маса металевої частини шихти, кг; X={x1, x2, ... , xk} – склад шихти, %; S ={s1, s2, ... , st} – множина технологічних операцій; U={u1, u2, ... , un} – множина застосовуваних флюсів і феросплавів; gl – вихід годного металу в l-ому виливку, кг, l=1, 2, ... , r; Pl – ціна металу у виливках, грн/кг; qij. – маса j-го компонента, завантаженого в піч на i-й операції, кг; Zj – ціна j-го компонента, грн/кг; Wi – витрати електроенергії, квт-г; Е – вартість електроенергії, грн/квт-г.

В ході технологічного процесу відбувається взаємодія елементів печі (рис. 1). На рис. 2 подана декомпозиція процесу на головні стадії. Блоками відзначені операції st S. Над стрілками зазначені матеріали un U, що використовуються на даній операції. Знаком питання умовно позначені ситуації прийняття рішень з управління технологічним процесом. Виділення технологічних стадій дозволяє звести складну задачу ведення плавки до розрахунку керуючих впливів на кожній стадії.

Математична модель процесу включає такі складові. Рівняння матеріального балансу печі як агрегату ідеального змішування періодичної дії:

де xі та xs – масові частки компонентів у металі (i=1, 2, ... , k) і шлаку (s = 1, 2, ... , m); V, rf, rz, u – швидкість, відповідно, хімічних реакцій, розчинення компонентів футерівки, заправних матеріалів, угару шихти, с-1; t – час перебування компонентів у системі, с.

Рівняння енергетичного балансу печі:

де mMe, msl – маси металу і шлаку, кг; сMe, сsl – теплоємність металу і шлаку, Дж/(кг·К); Hj – ентальпія хімічних реакцій, Дж/кг; Ql – швидкість відведення тепла з системи, Дж/с; Р – теплова потужність печі, Дж/с.

У роботі експериментально одержана емпірична залежність кінетики окислювання вуглецю для печі ДСП-3М у припущенні, що окислювання проходить за реакцією першого порядку: .

Обмеженням області застосування математичного опису процесу є температура кристалізації металу T> Tкр.

Обмеження накладаються також на продуктивність печі. Маса шихти в тонах повинна знаходитися в межах 1,2 G 4,5.

Початкові умови для j-ої стадії процесу: tj = 0; Xj = Xj-1; Gj = Gj-1; Tj = Tj-1;

Рис. 2. Послідовність стадій процесу виплавки сталі

Математичний опис рівноваги в системі “шлак-метал”. Дістало подальший розвиток моделювання електросталеплавильних процесів, завдяки новому рішенню загальної системи рівнянь матеріального балансу операцій і рівноваги з визначенням активності компонентів шлаку як фази з колективізованими електронами.

В методі розрахунку активності компо-нентів шлаку як фази з колективізованими електронами парціальна ентропія змішування HMi приймається рівною нулю. При цьому вираз для хімічного потенціалу і-го елементу у шлаку має вигляд:

(i) = o(i) + RT ln x(i)i + e i,

де x(i) – концентрація і-го елементу у шлаку в атомних частках; e – хімічний потенціал електронів у шлаковій фазі; i – ступінь окислювання і-го елементу у шлаку: Ca = 2, O = –2, Mn = 2 тощо; R – універсальна газова постійна, Дж/(К·моль); Т – температура, К.

Коефіцієнт активності i є частиною “звичайного” коефіцієнта активності i:

,

де ij = Ѕ (fiЅ – fjЅ)2 – енергія обміну місцями атомів i та j; fi, fj – енергетичні параметри елементів i та j . Наведені співвідношення дозволяють визначити хімічний потенціал і-го компонента як функцію складу шлакової фази з колективізованими електронами і виходячи з умов рівноваги (i) = [i] і приймаючи для металу
[i] = o[i] + RT ln a[i], одержати залежність для константи рівноваги:

де a*(i) = x(i) i ; [i] та (i) – елемент i у металі та в шлаку.

Константи рівноваги обчислюються за методом Тьомкіна-Шварцмана. Таким чином, при відомому складі шлаку після розрахунку активностей його компонентів визначається рівноважний вміст компонентів [Si], [Mn], [Mg], [Cr], [P] у металі.

Експериментальна модель розподілу сірки. Існуюча практика визначення розподілу сірки між металом і шлаком заснована на використанні двох номограм, що відбивають виробничі дані. Врахування впливу марганцю провадиться за формулою Мауера і Бішофа. Для виключення цих ручних операцій розроблено експериментальну модель, яка дозволяє автоматизувати розрахунки матеріального балансу процесу. Розподіл сірки між шлаком і металом описується рівнянням вигляду

де (СаО) – концентрація окису кальцію в шлаку, %; А, В – коефіцієнти, які залежать від концентрації (SiO2), %:

Отримані рівняння апроксимують дані промислових експериментів з відносною похибкою, що не перевищує 0,75 %

Концентрації окислів заліза в шлаку. Концентрації представлені експериментальними моделями, що відображають склад реальних виробничих шлаків:

(FeО) = (3,818*В + 6,044) – (8,001*В + 24,176) [C] + (1,557*В + 68,224) [С]2;

(Fe2O3) = (1,544*В – 1,468) + (0,040*В + 0,047) [С]-1,

де В – лужність шлаку; [C] – концентрація вуглецю в металі, %.

Розрахункові дані та дані, отримані для виробничих шлаків, показані на рис. 3. Відносна похибка не перевищує 0,5 %.

Третій розділ: “Побудова системи підтримки прийняття рішень при управлінні технологічним процесом” включає розробку структури АСУ ТП, алгоритмів і методів управління програмними модулями стадій процесу, а також застосування нейронної мережі для рішення загальної системи рівнянь матеріального балансу і математичного опису рівноваги системи “шлак-метал”.

Система підтримки прийняття рішень у складі АСУ ТП містить об'єкти двох класів: інформаційні – банки даних і розрахунково-аналітичні, які на основі математичного моделювання дозволяють одержати дані про стан об'єкта після здійснення відповідних технологічних операцій (рис. 4).

Матеріал кладки печі під впливом високої температури починає інтенсивно переходити в шлак. У кислих печах для кладки подин, стін і склепінь застосовується динасова цегла. З магнезитових виробів формують стіни і подини лужних печей. Технологія виплавки сталі в печах різних типів відрізняється застосуванням різних матеріалів для формування шлаку, а також різними складами шлаків, що утворились під час плавки. У роботі запропонований загальний підхід для урахування особливостей футерівки при моделюванні технологічних процесів, що дозволяє імітувати роботу як з лужними, так і з кислими печами. Після вибору типу процесу автоматично формується масив даних про склад вогнетривких матеріалів. Цей масив служить надалі для визначення маси речовин, що переходять із кладки печі у ванну.

В АСУ ТП кожна із стадій процесу (рис. 2) розглянута окремо, але, завдяки побудові системи за модульним принципом, створено уніфікований програмний модуль, керований подіями, для управління будь-якою із стадій процесу. Головне призначення цього модуля – відлік часу процесу у реальному або прискореному темпах, що дозволяє прогнозувати результати технологічних операцій при управлінні процесом. В модулі виконуються також розрахунки параметрів, що змінюються в процесі проведення тієї або іншої стадії: угар металу, розчинення поду і заправки. Для забезпечення наочності виконується комп’ютерна анімація процесу завантаження матеріалів у піч, процесів кипіння, а також горіння електричної дуги. При “натисканні” на відповідні елементи управління екранної форми імітується виконання операцій аналізу метала або вимірювання температури.

Дослідження збіжності сумісного рішення об’єднаної системи рівнянь матеріального балансу і рівноваги, які були виконані за допомогою градієнтних методів і різних модифікацій випадкового пошуку, поставили під сумнів можливість застосування розробленого математичного опису для систем підтримки прийняття рішень, а також для навчальних програм через обмеження, що накладаються на тривалість здійснення розрахунків, оскільки досягнення рішення відбувалось при 600 зверненнях до моделі. Одним з підходів, що можуть дати швидке розв'язання цієї задачі, є механізм паралельних обчислень.

Задача розрахунку матеріального балансу може бути зведена до пошуку рішення, при якому буде виконуватися умова:

де xk0, xkr – загальна маса k-го елемента в печі до і після розрахунку рівноваги;
– похибка розрахунку, яка прийнята, виходячи з похибки хімічних аналізів

При цьому xk0 = xk0s + xk0m, де індекси s і m відносяться до шлаку і металу. Аналогічне рівняння справедливе для продуктів (індекс r) металургійних реакцій:
xkr = xkrs+xkrm. Пошук рішення полягає у визначенні коефіцієнтів розподілу

З балансових рівнянь одержимо вираз для функції неузгодженості розрахунку матеріального балансу для кожного компонента системи:

Yk = xk0 – Lk xk0 – xkrm = xk0 (1 – Lk) – xkrm ? 0.

У даному випадку xkrm є функцією Lk, тобто xkrm = f(Lk).

Результати комп'ютерних експериментів показали, що залежність Yk від коефіцієнтів розподілу Lk близька до лінійної. Виявлена властивість окремих функцій неузгодженості використовується для прямого пошуку Lk, що забезпечує, на основі таких допущень, потрапляння до області припустимих рішень Yk ? о. ?кщо відома в першому наближенні залежність має вигляд:

Yk = a + b Lk,

то, прийнявши Yk = 0, одержимо шукане рішення Lk(opt) = – a/b.

При пошуку рішення з використанням нейронних мереж ефект паралельності обчислень досягається завдяки п'яти нейроконтролерам, кожний з яких формує значення однієї незалежної змінної (рис. 5).

Активаційною функцією нейрона обрали залежність f(s)=si, яка проходить крізь початок координат. Вихідний сигнал нейрона формується за правилом:

Управління виходом нейрона можна здійснювати зміною параметрів wji, Lkj, si. Наприклад, при значеннях w11=1; w21= w31=0; si=0 вихідною величиною першого нейрона буде значення L10. При зсуві si – 1 і незмінному значенні інших параметрів нейрон формує сигнал, рівний нулю, що перериває зв'язок даного нейрона з наступним шаром. Зазначена властивість нейронної мережі використана для управління процесом ітераційних обчислень. За рахунок “вимикання” окремих нейронів і динамічного підстроювання нейронна мережа функціонує в режимі структурної дискретності.

Перед початком розрахунку обчислюється маса основних компонентів Bj. Ці величини служать для контролю збіжності розрахунку. Розрахунок починається для довільно заданого набору значень Lj0. Результатом розрахунку є значення часткових функцій неузгодженості Yj0.

Далі виконується підстроювання і коригування нейронної мережі для формування нового набору незалежних змінних Lj1. Поданий на вхід нейронів сигнал передається об'єкту (моделі). Результати пошуку рішення за допомогою нейронної мережі наведені на рис. 6. Досягнення прийнятного рішення відбувається за 4 звернення до моделі, що у порівнянні з методами градієнтного і випадкового пошуку, менше у 150 разів. Час, що витрачається на розрахунок рівноваги, вже не є лімітуючим чинником у застосуванні розробленого математичного опису в системах підтримки прийняття рішень, а також у складі математичного забезпечення навчальних програм.

Технологічні операції стадії відновлення направлені на хімічне “зв'язування” кисню, розчиненого в металі і шлаку. Тому до математичного опису цієї стадії додається блок розрахунків концентрації окислів заліза, виходячи з умов рівноваги.

Складність моделювання відновного періоду полягає ще й у тому, що на першому етапі розкислення шлак ще не сформований. Тому алгоритм моделювання відновного періоду складається з двох блоків: розрахунку розкислення металу без шлаку і розрахунку рівноваги в системі після наведення шлаку.

Розрахунок розкислення металу при відсутності шлаку виконується з використанням практичних даних про угар феросплавів. При цьому враховуються тепловий ефект реакції утворення окислів, що переходять у шлак, а також витрати енергії, необхідні для плавлення феросплавів.

Схема нейронної мережі, що реалізує обчислювальну процедуру “цикл у
циклі”, подана на рис. 7. Внутрішній цикл вирішує задачу збіжності розрахунку з заданим значенням (FeО), а в зовнішньому циклі виконується зміна величини (FeО) до значень, які забезпечують загальний баланс за киснем в системі.

Розрахунок за приведеним вище алгоритмом сходиться до шуканого рішення за 5 – 8 зовнішніх циклів. Такі обчислювальні витрати є прийнятними для використання розроблених моделей в АСУ ТП і системах навчання персоналу.

Четвертий розділ: “Застосування розроблених моделей процесів для управління персоналом” містить розробку системи навчання персоналу, а також зіставлення результатів моделювання з виробничими даними.

Для перевірки достовірності інформації, одержаної за допомогою математичного моделювання, були зіставлені результати реального процесу і дані тренажера. На
рис. 8 подані результати плавки сталі 20ГЛ, що відбувалася на Дніпродзержинському сталеливарному заводі в печі ДСП-3М із кислою футерівкою. Лініями показані результати проведення плавкі на тренажері, маркерами – концентрації елементів за хімічним аналізом лабораторії підприємства.

Інформаційна структура створеної автоматизованої системи управління персоналом наведена на рис. 9. Вона побудована за ієрархічним принципом. Сталевар, який навчається, послідовно проходить відповідні рівні навчання: знайомства, відтворення, уміння і на останньому етапі за допомогою тренажера отримує знання, які дозволять йому приймати ефективні рішення щодо управління ТП виплавки сталі.

Автоматизована система навчання персоналу містить дві складові: систему тестування і комп'ютерний тренажер. Останній не тільки формує практичні навички прийняття рішень з управління процесом, але і наочно відображає сутність процесів, що проходять у сталеплавильній печі. Підготовка персоналу за допомогою систем навчання є першим етапом впровадження АСУ ТП із застосуванням інформаційних технологій для підтримки прийняття рішень.

Рис. 9. Інформаційна структура автоматизованої системи управління персоналом дугової сталеплавильної печі

П’ятий розділ: “Практична реалізація АСУ ТП”. Розроблена база даних АСУ ТП для інформаційного забезпечення підтримки прийняття рішень, реєстрації прийнятих рішень і обліку витратних матеріалів і енергетичних витрат на проведення процесу. Всі параметри процесу, які входять до цільової функції, відбиваються в паспорті плавки, що дозволяє оцінювати ефективність управління технологічним режимом і аналізувати дії персоналу.

Структура інформаційного і програмного забезпечення підтримки прийняття рішень у складі АСУ ТП наведена на рис. 10. У лівій колонці подані масиви вихідних і формованих по ходу плавки даних. Програмні модулі і сервісні програми взаємодіють із цими масивами даних. Крім цього, сервісні програми здійснюють реєстрацію реалізованих рішень, облік витратних матеріалів і енергетичних витрат на проведення процесу. По закінченні плавки система формує звітний документ – паспорт плавки.

Розроблені моделі, алгоритми і методи складають основу програмно-технічних засобів для розробки і впровадження АСУ ТП виплавки сталі у дугових сталеплавильних печах, що функціонують в режимі порадника й систем навчання персоналу печей. Оцінка ефективності впровадження результатів роботи виконана на Дніпродзержинському сталеливарному заводі. Показано, що застосування розроблених моделей є ефективним в системах навчання персоналу і АСУ ТП.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі запропоновано нове рішення важливої народногосподарської задачі, що полягає у створенні інформаційного і програмного забезпечення для побудови АСУ ТП виплавки сталі у дугових сталеплавильних печах, а також системи управління персоналом (навчання та підвищення кваліфікації сталеварів).

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

Колеснікова К.В. Автоматизація управління технологічним процесом у дугових сталеплавильних печах. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – Автоматизація технологічних процесів – Одеський національний політехнічний університет, Одеса, 2005.

У дисертаційній роботі розроблено нове рішення важливої народногосподарської задачі, що полягає у створенні інформаційного і програмного забезпечення для побудови АСУ ТП виплавки сталі та систем управління персоналом (навчання й підвищення кваліфікації сталеварів). Виконано формалізацію завдань управління складним періодичним процесом виплавки сталі на основі декомпозиції процесу, із виділенням основних етапів процесу для побудови АСУ ТП, а також навчальних програм для персоналу. Вперше запропонована принципова схема управління ітераційним процесом пошуку рішення системи рівнянь, що описують стан рівноваги між шлаком і металом, за допомогою нейронної мережі. Показано ефективність застосування АСУ тп для прийняття технологічних рішень по управлінню об'єктом за рахунок того, що додатково до використовуваних параметрів, враховуються результати моделювання.

Ключові слова: Сталеплавильна піч, автоматизована система управління, моделі, алгоритми, нейронна мережа, навчання.

Kolesnikova K. V. Automation of control by the technological process of steel melting furnaces. – Manuscript.

The dissertation on reception of a scientific degree of the candidate of engineering science behind a speciality 05.13.07 – Automation of technological processes – Odessa national polytechnical university, Odessa, 2005.

In dissertation to work the new decision of the important economic problem consisting in creation information and the software for construction of automated system of learning and training of steel founders and automated system of control by technological process of melt of steel in steel smelting furnaces is developed. The formalization of tasks of management of difficult periodic process of melt constant in steel smelting furnaces is executed on the basis of decomposition of process, with allocation of the basic stages of process for construction automated system of control by technological process of melt of steel , and also training programs for steel founders. Has received the further development of modeling of processes of melt constant in steel smelting furnaces. For the first time offered basic circuit of management of iterative process of search the decision of system of the equations, which describe a condition of balance between slag and metal, with the help network of neurons. The efficiency of application automated system of control by technological process of melt of steel for acceptance of the technological decisions on management of object is shown because in addition to used parameters the results of modeling are taken into account.

Key words: the steel smelting furnaces, automated control system, models, algorithms, network of neurons, study programm.

Колесникова Е.В. Автоматизация управления технологическим процессом выплавки стали в дуговых сталеплавильных печах. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07 – Автоматизация технологических процессов – Одесский национальный политехнический университет, Одесса, 2005.

Комплексный подход к оптимизации и повышению эффективности деятельности металлургических предприятий в современных условиях осуществляется в трех направлениях, которые интегрируются в единую систему: эффективное управление бизнес проектами; автоматизация управленческой и производственной деятельности; управление персоналом, а именно обучение и повышение его квалификации.

Наибольшее количество исследований по автоматизации производственной деятельности относится к управлению электрическим и температурным режимами печи. Технологический режим автоматизирован в меньшей степени из-за сложности формализации признаков состояния печи и существенной неопределенности объекта управления. Планирование и нормирование затрат на производство продукции, при всей важности этих процессов, носят скорее оценочный характер из-за погрешностей средств измерения или даже полного их отсутствия. Контроль качества ведения плавки осуществляется путем периодического измерения температуры металла с помощью разовых термопар и на основе анализов химического состава металла, которые поступают из лаборатории с запаздыванием. При таком информационном обеспечении принятия решений управление процессом плавки базируется на опыте и интуиции сталевара. Поэтому актуальными задачами для повышения эффективности управления процессом является разработка информационного и программного обеспечения АСУ ТП выплавки стали для поддержки принятия решений по управлению технологическим режимом и создания систем обучения персонала.

Выплавка стали осуществляется последовательным проведением операций: загрузки металлического лома и шлакообразующих, плавления шихты, окислительного и восстановительного периодов, рафинирования и корректировки состава металла перед выпуском. Управление процессом осуществляется, как правило, в условиях неопределенности не только из-за свойств объекта управления, но и из-за отсутствия системы поддержки принятия решений, которая разрешает повысить эффективность управления печью за счет учета доступной информации и применения методов математического моделирования.

В диссертационной работе приведено новое решение важной народнохозяйственной задачи, состоящее в разработке информационного и программного обеспечения для построения АСУ ТП выплавки стали и системы обучения сталеваров.

В работе выполнена формализация задач управления сложным периодическим процессом выплавки стали на основе декомпозиции процесса с выделением основных стадий процесса для построения АСУ ТП и программ обучения персонала ДСП. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является открытость архитектуры АСУ ТП и системы обучения, что позволяет в рамках модульной структуры указанных систем осуществлять развитие и модернизацию программного обеспечения.

Получило дальнейшее развитие моделирование процессов выплавки стали. Предложено новое решение общей системы уравнений материального баланса и равновесия в системе “шлак - металл” с определением активности компонентов шлака, как фазы с коллективизированными электронами.

Впервые созданы экспериментальные модели распределения серы между металлом и шлаком, а также равновесного содержания оксидов железа в шлаке. Полученные результаты позволяют автоматизировать многовариантные расчеты материального баланса серы и окислительной способности шлаков на всех стадиях процесса без использования графоаналитических методов.

В работе рассмотрен общий подход для учета особенностей футеровки печи, разрешающий моделировать процессы, как в основных, так и в кислых печах.

В диссертационной работе получила дальнейшее развитие концепция применения компьютерных модулей, управляемых событиями. Предложен унифицированный программный модуль автоматического управления процессом имитации функционирования печи, применяемый для всех этапов плавки.

Предложена принципиальная схема управления итерационным процессом поиска решения системы уравнений, описывающих состояние равновесия между шлаком и металлом, с помощью нейронной сети. Эффект распараллеливания вычислений достигается благодаря включению в систему пяти нейроконтроллеров, каждый из которых формирует значение одной независимой переменной – коэффициента распределения основных компонентов между шлаком и металлом. В сравнении с пошаговыми методами градиентного и случайного поиска вычислительные затраты уменьшены более чем в 150 раз. Время, затрачиваемое на расчет равновесия, перестало быть лимитирующим фактором в применении разработанного математического описания в системах поддержки принятия решений, а также в составе математического обеспечения обучающих программ.

Обоснована эффективность применения АСУ тп для принятия обоснованных технологических решений по управлению объектом за счет того, что дополнительно к используемым параметрам учитываются результаты моделирования.

Разработанные модели, алгоритмы и методы составляют основу программно-технических средств для разработки и внедрения АСУ ТП, функционирующей в режиме советчика, а также систем обучения и повышения квалификации персонала. Внедрение результатов диссертационной работы на Днепродзержинском сталелитейном заводе позволило уменьшить удельные затраты шлакообразующих материалов на 9,2% и ферросплавов на 13%, экономия электроэнергии составила 3,4%, средняя продолжительность плавок уменьшилась с 4,5 до 4,1 часов.

Ключевые слова: сталеплавильная печь, автоматизированная система управления, модели, алгоритмы, нейронная сеть, обучение.