钢包底吹氩自动控制系统

介绍钢包吹氩原理及钢包底吹氩工艺和装置,采用S7-300PLC作为控制器,用模糊控制与PCM控制相结合,实现精确智能的流量控制。比较自动底吹氩装置与传统底吹氩方式的优缺点,并对自动底吹氩装置进行优化。     

自整定模糊PID控制器在钢包精炼炉底吹氩控制系统中的应用

介绍安钢第一炼轧厂钢包精炼炉底吹氩流量控制系统的组成、系统模型的建立及参数设计,分析了自整定PID控制器的应用效果,并在PLC中实现模糊化和模糊推理,实现一种简单易用的自适应流量模糊PID控制系统。     

双联冶炼转炉底吹强度测量与控制仪表分析

顶底复吹转炉底吹强度对炼钢品质具有较大影响。双联冶炼脱磷转炉由于底吹强度范围大,对测量与控制仪表的性能要求较高。文章针对双联冶炼转炉的底吹供气流量测量和控制的仪表设计选型进行了分析。     

双联冶炼转炉底吹强度测量与控制仪表分析

顶底复吹转炉的底吹供气强度对炼钢品质有着较大的影响。双联冶炼脱磷转炉由于底吹强度范围大,对测量与控制仪表的性能要求较高。该文针对双联冶炼转炉的底吹供气流量测量和控制的仪表设计选型,对解决方案进行了分析。     

鞍钢2号转炉底吹计算机控制系统软件开发及应用

1前言氧气顶吹转炉在冶炼过程中，增加底吹工艺技术，对提高钢水质量、扩大冶炼品种、缩短冶炼周期、降低钢铁料消耗、提高转炉的炉龄、避免顶吹氧枪粘渣等具有一系列的优点。鞍钢从80年代初就对此项技术进行了研究，开发研制出转炉底部供气系统，其中计算机控制的软件技术是重要的开发内容之一。经实践证明，转炉底吹计算机控制使转炉冶炼达到了予期的效果。2号转炉自动化硬设备是采用西门子（SIEMENS）AS235微机和S5－150U可编程序控制器。AS235和S5—150U二台计算机之间是通过AS235配置的6DS1318及S5－150U配置的CP525在其系统…     

转炉炼钢自动控制系统

以某钢铁公司120t转炉炼钢自动控制系统中的氧枪控制过程和转炉底吹控制为例．介绍转炉炼钢自动控制系统功能的实现过程。     

梅钢转炉副原料加料系统模型控制应用

针对炼钢转炉副原料工艺,着重介绍其模型L1设计思路。利用西门子PCS系统的多功能编程运用,使得各副料的状态数据、信息数值能精确计算与反馈应用,便于掌握系统状态,结合L2副原料模型工艺要求和工艺数据,实现L1自动加料与模型加料。     

鞍钢第三炼钢厂2~#转炉计算机控制系统的开发和研究效果显著

鞍钢第三炼钢厂从1990年起用了一年多的时间，在消化引进奥钢联所有技术的基础上，针对鞍钢策三炼钢厂生产工艺的特点，完成了2＃转炉计算机控制系统的设计、软件的编程、调试，并于1991年6月投入工业性运行。其硬件结构以西门子公司生产的AS—235及SS－150U为控制机，实现了2＃转炉氧枪、付原料下料、底吹、余热锅炉以及煤气回收、烟气净化五个系统的自动控制，采用日本产EPSON汉字打印机完成了冶炼操作过程的报表自动打印，留有与上位机VAX－11／75O实现过程控制的通讯接口。运行情况良好，符合工艺要求，并有明显的经济效益。投入…     

面向炼钢—连铸调度过程的两阶段优化模型与算法

以某钢厂多台转炉及多台精炼炉对多台连铸机的复杂生产线为研究对象,针对其调度过程涉及多设备、多目标、多约束等调度要素,且离散和连续变量混杂,采用常规建模方法难以满足现场对调度的精度及排产速度的需求问题,提出一种新型的两阶段优化建模方法.首先,证明了炉次从炼钢到连铸总等待时间最小的调度目标与该炉次在转炉开始作业时间最大是等价的事实,并以离散型的设备变量为决策变量,以转炉开始作业时间最大为动态规划最优指标,建立设备指派多阶段动态规划基本方程和设备指派优化模型;然后,以炉次在设备开始作业时间的连续型变量为决策变量,并将准时开浇的非线性调度指标转化成与之等价的线性优化目标,以在同一台连铸机上浇铸的炉次之间断浇的时间间隔最小、钢包在设备之间的冗余等待时间最小、提前与滞后理想开浇时间的时间间隔最小为目标,建立线性规划冲突解消模型.工业实验表明所提出两阶段优化建模方法在求解速度与求解精度均满足现场要求.     

基于V4L2的视频设备驱动开发与实现

V4L2（Video for Linux Two）是Linux下视频设备驱动开发的新框架,为驱动程序开发提供了清晰的模型和统一的接口。分析了V4L2的驱动模型,详细介绍了基于V4L2视频采集的操作流程。以此为基础给出了一套有效的V4L2的视频驱动程序开发方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

模型驱动的嵌入式仿真系统设计

为解决嵌入式系统仿真应用需求多样性的问题并提高系统的开发效率,设计一种通用嵌入式仿真系统。该系统在Matlab/Simulink开发环境的基础上,采用模型驱动的方法设计仿真模型并构建仿真组件库,实现了仿真系统模型的快速建立。同时设计了多接口、可扩展的仿真器硬件结构,解决了嵌入式系统接口的多样性问题。该仿真系统具有良好的可重用性和可移植性等特点,可用于多种嵌入式软件的开发,具有现实意义。     

基于复用的构件开发模型的研究与应用

提出了一种基于复用的构件开发模型,该模型解决了构件内部结构和组织问题,保证良好的功能职责划分和关注点分离;保证构件以规范化的方式提供对外服务接口和扩展接口;保证构件具有良好的扩展性以及随需应变的能力.通过应用该模型开发了面向金融领域的客户管理构件,并将该构件复用于具体的金融项目.实践表明,该模型能提高软件复用率,降低开发难度,加快开发速度.     

基于虚拟现实构建三维可视化钢包仿真模型

随着计算机图形技术的发展，三维可视化技术已经广泛应用于社会生活的各行各业。同时，采用虚拟现实技术进行工艺流程的仿真模拟具有可视性高和可控性强等优点，因此利用3ds Max软件完成了钢包三维模型的设计。首先，利用车削作图的方式设计钢包主体模型，并用布尔原理作图为钢包模型添加细节修饰，完整还原钢包模型。其次，利用虚拟引擎Unity设计钢包模型的运动，在虚拟引擎中完成钢包物理模型和运动模型的建立。最后，通过Excel表编辑控制参数的方式改变控制钢包的运动形式，确定并实时控制钢包的运动状态。     

基于副枪控制的转炉炼钢技术

从副枪控制系统的配置、功能实现八手,重点介绍其高度的精确控制、强大的DIRC处理功能以及静动态炼钢模型(SDM)系统.确保基于副抢控制的转炉炼钢技术在安钢第二炼轧厂的实现.     

模型驱动的嵌入式系统设计

随着嵌入式系统设计周期越来越短,功能越来越复杂,越来越多领域的设计人员参与设计,市场需求导向致使需求变更越来越多,以传统文档形式的需求来驱动开发已根本不能满足时间和成本方面的要求。本文提出了采用可执行模型、动态需求规格和接口控制文档共同作用的驱动嵌入式系统设计方法,它能够较好地满足目前系统设计的要求。在文中,我们首先介绍了当前嵌入式系统设计中存在的一些问题,然后介绍了模型驱动设计的方法、语言和优点,并对动态需求规格和接口控制文档的执行给出了建议,最后得出模型驱动的嵌入式系统设计是一种行之有效途径的结论。     

基于微粒群算法的转炉合金加入量多目标优化模型

针对转炉炼钢过程中钢水出钢环节脱氧合金剂加入量确定的问题,建立了合金加入量优化计算模型.首先,利用支持向量机建立钢包元素含量预测模型,将该模型的预测结果与元素规定含量的误差作为优化模型的一个目标函数,合金成本作为另一个目标函数;然后利用预测收得率方法计算合金加入量并作为优化模型的初始值,使用改进的动态邻域多目标微粒群算法对优化模型进行求解,有效地找出Pareto最优解集,并根据实际需要得出较好的优化结果.仿真实验表明了该优化模型的有效性.     

连铸钢包精炼炉控制系统

介绍了攀钢新建板坯连铸2#钢包精炼炉控制系统的构成、功能和特点。控制系统基础自动化级采用电-仪一体控制系统,PLC采用Siemens S7-400系列,集数据采集、操作监视、设备控制与操作等功能于一体,从而保证了各工艺环节的协调性和良好的通讯功能、良好的设备互换性及操作维护。2#精炼炉工程的投产,实现了高效、低耗、优质和多品种的最佳化生产,充分协调了转炉与连铸间的配合生产,增强了连铸生产效能,为攀钢三期工程建设顺利达产提供了保障。     

基于变量选择的转炉炼钢终点预报模型

转炉炼钢的终点预报模型对于钢水终点碳含量和温度的命中非常重要.针对高维输入不利于建立精确模型的问题,使用互信息方法对预报模型输入变量进行选择.为了区分各输入变量对输出的不同重要程度,对各输入变量进行加权处理,并采用微粒群算法对权值进行优化.最后,使用支持向量机方法建立转炉炼钢终点碳含量和温度预报模型.对一座180t转炉实际生产数据进行仿真,结果表明,合理的变量选择和加权处理能有效提高模型的预报精度.     

基于PSO优化SVM的转炉炼钢用氧量预测研究

用氧量是影响钢水质量的主要因素之一,为提高转炉炼钢用氧量模型的预测精度,提出基于PSO优化SVM的吹氧量建模预测方法。针对SVM结构参数依据经验选取,致使预测模型的泛化能力差,在标准PSO算法的基础上,优化SVM的惩罚系数、不敏感损失系数和高斯核宽度系数3个结构参数,并建立转炉炼钢用氧量预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Auto-MPG标准数据,验证了方法的有效性;最后以某钢厂100 t转炉的实际生产数据建立吹氧量预测模型,结果表明,与标准BP、RBF及SVM相比,基于PSO优化SVM的转炉炼钢吹氧量预测模型精度高、泛化能力强。     

神经元网络在VD温度预报模型中的应用

在对冶金生产过程中的现场实际情况进行详细分析的基础上,采用神经元网络技术建立和开发了一个真空脱气炉（VD）钢水温度的预报模型.该模型从基础自动化系统和L2过程控制系统中获得所需的数据,并通过设计的输入数据对神经网络进行了训练、检验和性能评价.该模型通过L2过程计算机,以网络方式向操作人员预报并指示VD开盖温度,经过实际运行,该模型可以准确预报VD终点温度,实现了对VD终点温度的精确控制,对于保证生产的顺利进行和节约能源有着重要的意义.