基于網絡的精煉爐自動化系統(tǒng).pdf

1、隨著企業(yè)信息化建設的不斷深入，特別是制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)在鋼鐵和石化兩個典型流程制造行業(yè)的成功應用，使企業(yè)更容易建立一個快速反映、有彈性、精細化、統(tǒng)一的信息化制造環(huán)境，幫助企業(yè)提高產品質量，降低材料和人力等資源的消耗。本系統(tǒng)就是在這樣一個大環(huán)境下，針對鋼鐵制造業(yè)中精煉爐生產，設計的一套具有功能更為全面、適應MES系統(tǒng)的過程自動化系統(tǒng)軟件。
　　本文在分析了LF爐相關的生產工藝的基礎上，根據LF爐過程優(yōu)化、過程管理的要求，設計出了

2、LF爐過程自動化系統(tǒng)。在數據通訊方面，對于過程自動化系統(tǒng)與MES(即三級系統(tǒng))的信息通訊，分析了冶煉生產過程中相關物料和冶煉信息，同時結合數據庫數據交互技術，提出了應用SQL語言完成數據信息通訊，使MES能夠及時地對生產進行協(xié)調與優(yōu)化。對于過程自動化系統(tǒng)與基礎自動化系統(tǒng)的實時數據通訊，從理論上分析了OPC通訊技術原理，同時結合SIEMENS的OPC服務器，提出了本文的實時數據通訊解決方案。
　　鋼水溫度是精練過程關鍵參數，重點深入

3、研究如何建立鋼水溫度預估模型。由于鋼水溫度對鋼的產量、質量和爐齡、包齡，及節(jié)能降耗，都有重要的影響，且影響鋼水溫度的因素比較復雜，很難用數學方程精確建模，因此對溫度預報的準確性就顯得尤為重要。本文根據現場生產實際情況，分析了冶煉控制過程，針對鋼水溫度這個高度非線性預測對象。本文應用粒子群優(yōu)化算法的收斂速度快和能夠得到全局最優(yōu)解的特性，以及BP神經網絡具有很好的魯棒性和泛化能力，提出應用PSO-BP網絡與專家系統(tǒng)相結合的方法對鋼水溫度進行