PDF《面向钢铁企业的分布式智能化管理信息系统 YHW G》

2 钢种辅助设计专家系统的设计与实现

74 2.

1 系统结构 逻辑上, 系统由图形用户界面、 新钢种辅助设计模块、 工艺设计模块、 工艺优化模块、 钢种信息分析支持模块、 异种数据库互操作接口、 数据库及相应的 DBMS 构成. 系统的整 体结构如图

2 所示. 在选择实现方案时, 我们充分考虑了企业的特点及系统的可扩充性, 决定将系统建立 在客户/ 服务器环境下, 在客户端实现新钢种辅助设计、 工艺设计、 工艺优化及钢种信息分 析支持等功能, 并为用户提供方便、 直观的图形界面, 在服务器端完成对数据、 事例的存 放.本着 立足于具有开放特征的主流技术, 将AI 技术溶于主流技术之中 这一技术路 线, 在数据库的选取上, 我们选择了 Sybase 作为主要的工程数据库, 同时也兼顾到企业中 运用较广泛的 FoxPro、 Lotus 等. 图2系统的逻辑结构 2.

2 有关模块的功能描述及实现策略 在介绍各模块的功能之前, 首先简述炼钢、 轧钢的大致过程, 明确有关的领域概念及 术语. 铁矿石等原料经过炼钢炉的炼制, 浇铸成指定规格的钢坯, 钢坯的化学成分直接影响 到由它轧制出的钢板的性能指标, 这称为钢板的成分控制. 钢坯在进入轧机之前将被加热至一定的温度, 该温度( 粗轧温度) 将直接影响到轧制 后钢板的性能;

在轧制过程中, 将对钢坯( 钢板) 进行温度( 终轧温度) 控制, 以调节钢板的 性能;

在卷取过程中的温度( 卷取温度) 控制也将影响钢板的性能. 制约钢板性能的因素还 有冷却方式( 包括前端冷却、 后端冷却等等) 以及冷却时间. 2. 2.

1 工艺设计模块 工艺设计模块的功能就是根据钢坯的化学成分, 分析数据及用户对钢板的性能要求, 设置相应的轧制工艺. 设计轧制工艺需要有大量经验知识, 这是由轧制过程本身的复杂性造成的. 领域专家 们目前还无法找到描述这一复杂过程的数学模型, 基本上依靠过去的经验完成对各项工 艺参数的设置. 这一思维方式恰恰与CBR 相吻合, 因而在这一模块的功能实现上, 我们采

75 用了CBR 的有关技术与方法. 轧制工艺的设计方案包括方案名、 钢种号、 钢板厚度、 钢板性能、 钢坯成分及轧制工艺 等部分.由于不同的钢种及钢板厚度对轧制工艺的要求相差较大, 因此, 我们根据不同的 钢种及钢板厚度, 定义了不同的原型事例, 用这些原型事例来刻画相应类型的钢板的轧制 方案的共性及相关的领域知识. 在系统中, 有关的原型事例及基本事例由分层规则组织成树形结构, 如图

3 所示. 图3原型事例的树形结构 2. 2.

2 成分及工艺优化模块 在实际的生产过程中, 由于杂质及测量误差等因素, 使得从实际生产中得到的数据都 带有一定的 噪声 .成分及工艺优化模块的功能是试图对大量的轧制工艺设计方案进行 某种分析和处理, 去除噪声, 建立成分、 工艺及性能间的近似数学模型. 这一模块是将钢板的性能视为决策目标, 将化学成分、 工艺条件视为决策变量, 利用 多目标决策的有关理论和技术实现的.

3 转炉炉衬监测诊断专家系统的设计与实现 3.

1 问题分析 该系统的任务主要有两个: ( 1) 监测 在温度异常时能迅速做出是否停炉的决定, 同时应能向转炉操作人员提 供本次冶炼的基本情况. ( 2) 诊断 判断是何种原因造成的异常. 监测与诊断专家系统, 一直是Prolog 和Clips 等AI 工具擅长的. 在 转炉炉衬监测诊 断专家系统 中, 我们选用了 Prolog 作为诊断子系统的编程语言.这类系统的特点, 与以 往的有些不同. 即其中包含了大量对数据的操作与处理: 转炉中冶炼的钢的钢种不是唯一 的, 相应地, 炉衬用的耐火材料的型号也应有针对性地使用.转炉各个部分的警戒温度与 耐火材料警戒厚度也不尽相同.冶炼的基本情况, 转炉情况以及耐火材料的出厂检验结 果、 入厂检验结果、 企业标准、 国家标准等大批数据, 都是要考虑用到的.由于这些数据数 量大, 又可能经常变动, 全部放入数据库中是合适的, 既便于管理维护, 又能与企业中原有 的数据库衔接.