编辑: GXB156399820 2019-07-04
第12卷第2期Vol.

12 No.2

2019 年4月April

2019 基于 K-Means 聚类的炼钢生产过程控制目标优化 阮威,贺东风,冯凯* (北京科技大学冶金与生态工程学院,北京 100083) 摘要:为实现炼钢过程产品质量的窄窗口控制,研究基于 K-Means 聚类方法和炼钢机理分析,提出了炼钢过 程各工序的控制目标优化方法.并进行案例分析,分析结果验证了该方法的有效性.在现有生产条件下,RH 处理后的炉次命中率可从 86.2%提升至 92.0%. 关键词:钢铁冶金;

质量控制;

K-Means;

控制目标 中图分类号:TF4 文献标识码:A 文章编号:1674-2850(2019)02-0336-05 Optimization of steelmaking process control objectives based on K-Means clustering RUAN Wei, HE Dongfeng, FENG Kai (School of Metallurgical and Ecological Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) Abstract: In order to realize the narrow window control of the quality of the steelmaking process, based on the K-Means clustering method and the analysis of the steelmaking mechanism, the optimization method for the control objectives of each step in steelmaking process was put forward. A case study was carried out to verify the effectiveness of the method. Under the existing production conditions, the furnace quality rate with RH treatment can increase from 86.2% to 92.0%. Key words: ferrous metallurgy;

quality control;

K-Means;

control objectives

0 引言 目前, 钢材 (钢水) 质量的窄窗口精准控制是高等级钢材生产的关键所在[1~3] . 实现窄窗口质量控制, 不但可以提高钢材质量的稳定性和可靠性,降低生产成本,而且有利于控制生产节奏,促进钢铁流程的 动态有序、协同连续运行[4~5] . 炼钢生产过程包括铁水预处理、转炉(电弧炉)和精炼工序,是钢铁企业质量控制的核心环节之一, 对最终产品的质量具有重要影响.要实现炼钢生产过程的窄窗口质量控制,各工序合理优化的控制目标设 定是重要的基础性工作. 当前炼钢过程的质量控制研究主要集中在各工序的终点控制和工艺优化方面[6~10] . 关于炼钢过程各工序控制目标的设定,缺少相关的研究.而企业主要根据各工序的控制水平和生产经验 制定各工序的控制目标, 控制目标设定的范围相对宽泛. 炼钢过程的各工序之间强相互联系且相互影响. 在各工序的控制目标设定中,前一工序的控制目标是后一工序处理的初始条件.由此,前一工序的控制 目标不仅影响前一工序的操作模式和处理成本,也影响后一工序的操作模式、处理成本、控制精度及合 格率.例如,转炉的终点钢水温度控制目标比较宽泛,并且命中率低,这会导致精炼工序中的部分炉次 基金项目:国家自然科学基金(51574032) 作者简介:阮威(1993―) ,男,硕士研究生,主要研究方向:冶金过程数据挖掘 通信联系人:贺东风,教授,主要研究方向:冶金过程、系统数值模拟与优化. E-mail: hdfcn@163.com Vol.12 No.2 April

2019 阮 威等:基于 K-Means 聚类的炼钢生产过程控制目标优化

337 加热升温,而一部分炉次加调温废钢降温.这延长了精炼工序的处理周期,增加了处理成本,恶化了转 炉、精炼和连铸的生产节奏匹配.钢水的成分、温度和洁净度等指标也相互关联.单纯从冶炼机理上理 清各工序之间成本、温度和夹杂物控制的耦合影响关系,具有相当难度.随着钢厂自动化水平的提升, 生产过程的数据采集越来越完善,为利用数据挖掘技术进行炼钢过程的窄窗口质量控制提供基础.数据 挖掘技术与冶金机理相结合,可以从海量的多维生产数据中挖掘出炼钢过程的优化模式和规律.因此, 本文利用数据挖掘与冶金机理相结合的方法,提出一种各工序控制目标的优化方法.

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