炼钢-连铸区段天车调度的多目标建模与求解

针对炼钢-连铸区段天车调度问题多机多任务的特点,以天车行驶路程最短、天车间负载时间差异最小、所有吊运任务的总运输时间最短为目标函数,以天车执行任务时受到的时空约束为约束条件,建立了多目标天车调度模型。设计了分区、择车、冲突消解等调度规则以表达天车运行特征。基于调度规则的思想,提出了一种启发式算法对模型进行求解。最后,采用某钢厂钢水接收跨的生产数据进行检验,对比分析模型求解得到的3组调度方案,说明了模型的有效性和可行性,对实际生产过程中的天车调度具有一定的指导意义。     

基于Agent的车间天车调度系统TCPN建模

针对天车调度任务繁杂和随机性特点及对天车调度智能性、适应性、灵活性、可靠性的要求,提出一种基于Agent理论利用时间着色Petri网(Time Colored Petri Nets,TCPN)对天车调度系统进行建模的方法。该方法融合TCPN和Agent技术的优点,把车间天车调度作为一个多Agent系统,并通过在基本Petri网中引入时间和颜色集形式化描述天车调度系统中Agent运行机制和Agent间动态交互过程。最后,以某钢铁企业炼钢-连铸车间天车运行系统为例,证明该建模方法及所建模型的正确有效性,并可为生产系统的优化及进一步深入研究生产过程中物流运行机制提供指导。     

基于因素分析的炼钢车间布置评价模型

炼钢车间的布置直接可以影响到车间内的物流运行、生产调度、生产效率和生产成本。分析炼钢车间布置的发展特点,综合炼钢车间内的物流运输、天车运行、车间占地面积、建设成本等4个因素建立炼钢车间布置的评价模型,提出模型的求解思路,并应用模型对两种不同的炼钢车间布置进行分析和评价,比较两种布置的优劣,对于新/改建炼钢车间的整体布置具有一定的指导意义。     

冶金长流程铁钢区智能调度设计与应用

为实现铁钢区生产管控柔性衔接,精准控制生产节奏,设计了铁钢区智能调度设计方案。充分利用信息技术手段以及优化模型算法,以铁钢区动态调度系统为中心,将炼铁MES系统、铁运系统、炼钢MES系统、铁钢包管理系统、天车系统、钢区二级系统进行深度集成,使铁钢调度执行过程智能化、可视化,为调度决策提供准确信息,最终实现新一代冶金长流程生产铁钢区智能调度。     

云计算环境下冶金车间作业调度方法研究

传统的冶金车间作业调度方法无法以最小化平均完工时间和最大化客户满意度为目标,解决柔性作业车间调度问题,柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,解决云计算环境下冶金车间作业调度问题,提出了一种基于人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题的方法,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,避免出现局部最优解。     

炼钢-连铸浇次组合与排序问题的遗传算法求解

炼钢-连铸生产的浇次组合与排序是带有工艺约束的并行机流水车间调度问题。作者研究了钢铁生产作业计划的求解策略，在满足机器约束的条件下，以浇铸生产成本为目标，建立了浇次排序问题的数学模型，并用自适应遗传算法加以求解。计算结果表明，混合钢铁流程炼钢-连铸浇次组合与排序计划算法是有效的，该算法已运用于生产实际，具有推广价值。     

基于机器学习的炼钢-连铸生产调度方法

近年来,机器学习作为人工智能最活跃的分支得到突飞猛进的发展。炼钢-连铸作为钢铁制造全流程中的关键环节,其生产调度问题具有约束复杂和强不确定性等难点。在回顾数据驱动的生产调度方法的基础上,探讨了基于机器学习计算的炼钢-连铸调度方法涉及的主要研究内容,并提出了一种集成算法框架。该框架基于机器学习算法,通过期望指标预测器、调度规则挖掘器、滚动优化算法等模块实现调度过程智能化寻优。最后,对本文工作进行了总结,针对炼钢-连铸调度特点,对强化学习方法的应用提出展望。     

应用自动化技术实现库区天车系统的优化

天车是钢铁冶炼过程中不可或缺的起重设备,其能否安全稳定地运行,将直接影响炼钢车间的生产效率,也关系车间工作人员的人身安全。因此,为确保炼钢天车能够安全稳定运行,在依托电子技术快速发展的情况下,对自动化技术在库区天车系统中运用进行分析。     

面向节能降耗的炼钢-连铸生产调度模型及求解

炼钢-连铸生产是等待时间受限的混合流水车间生产过程。当前,产能已不是瓶颈,所以笔者不以计划的总完工时间最小和产量最大为目标,而以节能降耗、质量可靠、生产有序为优化目标,设计出炼钢-连铸生产过程调度模型,并用基于2-opt的邻域搜索策略进行迭代求解,解决实际生产调度问题,制定出转炉和连铸机的时刻表计划。通过实例仿真,验证了该解决方案具有求解迅速、适于动态调度的特点。     

应用改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题

炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题.提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题.改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线.经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强.通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的.     

炼钢-连铸区段多工序运行协同控制

 针对炼钢厂车间平面布置不合理、生产订单多样化导致多工序运行协同性不佳的问题,阐述了炼钢厂多工序运行协同控制的技术架构,通过开展物质流运行规律的解析,生产调度规则库、基于炉-机对应原则的生产调度模型、多工序运行仿真模型的构建,以及多工序协同运行水平量化评价方法的研发,形成了一种具有较高普适性的多工序运行协同控制技术。该技术应用于莱芜银山型钢厂后,取得了显著的经济效益与社会效益,推动了炼钢厂智能化的发展。     

350t转炉炼钢车间工艺设计简介

介绍了宝钢湛江钢铁有限公司350t转炉炼钢车间主体工艺流程和以该工艺流程为基础的工艺布置设计情况,包括炼钢生产工艺路线、基本设施配置、主体工艺流程和炼钢车间平面布置。通过分析总结了该炼钢车间工艺布置的特点。同时还介绍了炼钢主体设备的工艺参数,如转炉炉型、顶吹和底吹控制系统的设计和参数等。结合生产运行情况对该炼钢车间工艺设计作出了适当评价。     

基于“炉?机对应”的炼钢?连铸生产调度问题遗传优化模型

针对炼钢?连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题,本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢?连铸过程生产调度模型,并采用改进的遗传算法求解该模型。在遗传操作过程中,引入“炉?机对应”调控策略以改善初始种群质量,并根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较,来确定是否对个体进行交叉、变异操作。以国内某中大型炼钢厂主要生产模式下的实际生产计划为仿真算例进行实验,结果表明:本文提出的基于“炉?机对应”的改进遗传算法的性能显著优于基本遗传算法及启发式算法,针对炼钢厂产量占比超过80%的主要生产模式4BOF?3CCM下的算例1,优化了生产过程等待时间,工序间最长等待时间由77 min减小到54 min;炉?机匹配程度也明显提高,3号精炼炉去往3号连铸机的钢水比例由25%提升到67%,减少了个别炉次由于设备随机指派造成的工序设备间对应关系不明确及由于生产路径不合理造成等待时间过长的现象,为研究炼钢厂复杂生产调度问题提供了一种高效的解决方案。      

炼钢?连铸生产调度的研究进展

针对炼钢?连铸过程的生产调度问题,首先,对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述,梳理了各类方法的特点及适用范围;其次,介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例,并讨论分析其特点;最后,在以往研究的基础上,对未来炼钢?连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议,针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路,以国内某特钢厂为例,提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法;针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路,提出了基于多智能体的炼钢?连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法。优化高效的建模及求解方法是解决生产调度问题的重要手段之一,旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控,对实现炼钢?连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义。      

炼铁-炼钢区段界面动态运行过程建模和仿真

为了探索并制定合理的钢铁制造流程炼铁 炼钢区段的生产系统结构和生产组织方式，介绍了钢铁制造流程炼铁 炼钢区段的界面模式、工序设备和动态运行过程，并采用离散事件动态系统相关理论对炼铁 炼钢区段动态运行过程进行了系统分析，提出了基于实体流图法和事件调度法的炼铁 炼钢区段动态运行过程的仿真模型和仿真策略。对某钢铁企业炼铁 炼钢区段动态运行过程进行了建模和仿真研究,结果表明，该企业炼铁 炼钢区段应采用“一罐一送”的铁水罐运输组织方式，此时3台机车利用最充分，平均作业率为60%，KR脱硫站进站铁水温度较高，且温度波动较小，KR脱硫站进站铁水温度平均值为1 423 ℃，极差为22 ℃。     

特殊钢厂炼钢-连铸调度模型

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性.      

炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术研究进展

面对钢厂智能化发展的时代要求,炼钢–连铸区段工序界面技术受到越来越多冶金学者的关注,其不仅是解决工序关系集合协同–优化问题的重要手段,也影响着工序功能集合解析–优化和流程工序集合重构–优化的效果。本文对炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术,即钢包运行控制、天车运行控制和生产运行模式优化的研究进展进行阐述,其中,钢包运行控制包括钢包热状态监测、钢包选配以及钢包调度,天车运行控制包括吊运任务的分配和同跨/异跨天车的协同调度,生产运行模式优化包括工序/设备产能、时间节奏与炉–机对应模式的匹配设计。此外,针对炼钢–连铸区段多工序协同运行的制约因素,指出工序界面技术协同的必要性,并对上述工序界面技术的协同机制与协同方案进行了阐述。      

炼钢厂多尺度建模与协同制造

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上,分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发,构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型,并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同,实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口,实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合,形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术,通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同,实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践,对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值,对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后,明显提升了炼钢厂的协同制造水平,取得了显著的经济与社会效益。