DHCR一体化管理系统的开发和应用

介绍了根据设备、工艺、信息化条件开发的DHCR一体化管理系统的功能和系统集成技术。系统上线后应用效果表明，该系统可显著降低能耗、提高轧线产量，并可根据生产过程实际情况对生产过程进行动态调度，实现炼铸轧一体化管理。     

基于函数型数字孪生模型的转炉炼钢终点碳控制技术

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景.      

基于统计过程控制的流程工业工艺规范制定方法

在冶金、化工等流程型工业领域,产品制造过程涉及多个连续相关的工序,每道工序需确定工艺参数的控制范围,即制定工艺规范。目前,流程工业在制定工艺规范时,主要采用6-Sigma方法或根据生产经验来确定每道工序关键工艺参数的范围。但是,这种基于独立同分布假设的6-Sigma方法,由于缺乏处理多重相关、非正态分布的能力,因此所制定的工艺规范在工业应用中容易造成产品质量的不稳定。为了解决流程工业在工艺规范制定过程中存在的这个难题,提出了基于多元统计分析原理的工艺规范制定方法。首先,引入了软超球体的概念,并采用非线性核函数的方法来确定软超球体在高维空间中的边界,即产品质量可控区的工艺参数边界。然后,寻求软超球体的最大内接矩形体,并依据最大内接矩形体来制定工艺规范。最后,结合IF钢生产实例,讨论了工艺规范制定的整个过程,验证了新方法的有效性。     

基于并行策略的冶铸轧一体化组批模型及算法

针对直接热装和直轧工艺的特点，提出在冶铸轧一体化组批时用组合批代替传统的连铸作业计划和热轧作业计划，并建立了时序条件多收益旅行商MPCTSP—TC模型．该模型基于并行策略，一次可以求出若干个组合批．构造了分组协同蚁群算法，并用该算法对所提出的模型进行求解．结果表明，所建立的模型和算法可以最大化地求出较优的组合批，每个组合批都能满足模型的约束条件，而且排出一个组合批的平均时间为9．6s，远远低于人工排产所需的时间．     

形态非抽样小波及其在冲击信号特征提取中的应用

针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度Top-Hat变换的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,分别采用形态学开运算和多尺度Top-Hat变换作为形态非抽样小波分解的近似信号和细节信号的分析算子,使形态小波分解过程中信号长度保持不变,从而保证了形态分析时所需的信息量。结合转子振动冲击特征信号提取试验,验证所提方法在故障诊断中应用的可行性与有效性。     

基于蚁群算法的m–团队定向问题求解

介绍了m–团队定向问题的特性及目标，提出了基于蚁群算法的问题求解算法。在该算法中同种群不同个体之间采用访问禁忌表方式交换信息、相互协作共同完成路径优化，不同种群间通过“信息素”控制每个种群中个体的行为。计算结果表明了算法和模型的有 效性。     

设备故障停机时间的ARMA模型预测

针对影响设备故障因素多的特点,选用时间序列分析的方法建模。以设备故障停机时间为研究对象,建立时间序列分析ARMA模型,预测设备的故障停机时间,为企业制定合理的维修计划、实行设备预知维修提供有效的决策信息。采用某钢铁集团冷轧厂联合机组的设备监测数据建模并进行验证。     

基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。     

基于小样本的神经网络参数优化选择方法

提出了一种基于小样本的神经网络参数优化选择方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷在线检测系统中。该方法利用小样本对神经网络的每一种可能的组合参数进行模拟训练及测试,通过直方图求取最优化的一组神经网络参数。实验表明,利用该方法选择出来的神经网络参数,可以实现对冷轧带钢表面缺陷的最优识别。     

基于空气湿度的土壤含水量估计模型研究

针对当前土壤含水量测量装置结构复杂、测量稳定时间长、成本造价高以及传感器间一致性差等问题,对土壤水分蒸发过程与土壤含水量之间的关系进行了理论分析。基于对近土壤区域空气相对湿度的测量,在彭曼蒙特斯公式基础上提出了一种土壤含水率估计模型,并设计制作了集温度、光照强度及土壤含水量测量为一体的测试系统进行实验验证。实验表明,测试结果与称重法得到的实际含水量具有较高的一致性,且该测试具有响应速度快、成本低等优势。