高炉智能控制专家系统的研究

2008年全国炼铁技术交流会论文集1高炉智能控制专家系统的研究孙洪军（本溪钢铁集团公司）摘要结合高炉炉况判断知识的特点,提出了开发高炉专家系统的方法,具体分析了该系统建立的必要性和可行性,并对系统的问题求解及其多推理条件协作进行了分析,给出了系统的结构。关键词高炉,智能控制专家系统,多推理条件1前言高炉冶炼过程是一个复杂的系统,高炉控制模型经历了由简到全、由描述单一过程或过程某一方面的模型到综合多个模型形成高炉过程控制体系的过程，高炉控制过程具有内在分布性（时间上、空间上及功能上的分布）,尤其是近年来本钢炼铁厂高炉向大型化发展,信息量大,需要控制的部位多,传统的高炉控制方法很难实现对高炉的精确控制。因而,实现高炉专家系统智能控制具有重要意义。2开发高炉专家系统可行性研究高炉冶炼是一个十分复杂的工艺过程，矿石和焦碳从炉顶加入,鼓风机由底部吹风,这是一个非常重要的生产环节,生铁冶炼的质量将直接影响炼钢过程与钢的质量。为此,高炉上安装了几千个传感器,从采集的数据中观察高炉内的状况。目前，高炉上主要采用3种不同的方法来完成对炉况的控制；2.1数学模型高炉过程数学模型实质上是定量描述高炉冶炼某一过程或过程某一方面特征的一组数学方程式,表达的是过程关键参数之间的动态相互关系主要用于模拟解析、计算分析和过程控制,例如利用炉热指数模型来预测铁水温度。2.2专家系统高炉冶炼过程专家系统是将高炉操作者的经验存储到计算机里,通过计算机程序的运行而对高炉炉况进行判断和控制，主要用于高炉顺行操作、异常操作、休风指导、设备故障指导等，例如炼铁厂在2000年与芬兰罗德洛基公司合作开发的本钢五高炉高炉专家系统。2.3神经网络神经网络以其自学习和模式识别能力而被引入高炉领域主要用于模式识别、预测，例如日本神户制铁所用自组织网络实现对炉墙温度分布的模式识别。数学模型、神经模型、专家系统都可以看作高炉过程控制的子系统,这3个子系统分别用于高炉过程中不同部位的控制，当前存在的高炉控制模型都是单一的控制模型,虽然炼铁厂引进的专家系统将高炉数学模型和专家系统结合起来,即在正常炉况下采用高炉数学模型,在异常炉况下采用高炉专家系统。这样,虽然增强了控制系统的适应能力,但并未将两者有机地结合起来,它们仍是两个孤立的系统。单个模型的应用局限性很大,很难获得满意的效果，高炉智能控制专家系统2008年全国炼铁技术交流会论文集2是克服这一局限性的重要方法,它是由若干个相近领域或一个领域多个方面的控制模型互相协作共同解决一个更广领域的问题。例如高炉专家系统可分为炉体状态专家系统、顺行状态专家系统、热状态专家系统3个分子系统,每个分子系统又可分成若干个子系统,各子系统分别解决高炉冶炼工艺中的具体问题高炉专家系统中各个子系统是相互影响的。例如“管道”发生后,高炉煤气能量利用明显恶化,易引起炉冷,同时布料结构变得不稳定,易引起“悬料”,这就涉及到“管道”判断专家系统、炉温预测专家系统、“悬料”判断专家3个子系统,如果孤立地采用一个专家系统而忽略其它,必然引起炉况的误判和漏判然而,当前所使用的高炉专家系统中,大多是针对高炉中某一特定领域建立的由此可见。高炉控制模型中,各子系统的协同化非常必要针对高炉生产过程这一复杂的工业系统可建立一个多推理条件系统,其中系统的每一个对象、每一个子系统都相对于一个推理条件,采用知识库推理技术,可实现数学模型、专家系统、神经网络及其各子系统的集成,从而建立高炉过程控制的广义集成模型。对高炉生产过程进行分布式智能控制,实现生产的高度自动化和智能化采用推理技术对高炉进行分布式控制,可判断高炉异常炉况悬料、管道、崩料等,并使高炉热状态知识按功能分布和知识分布原则合理划分后分配到各推理条件上并行工作,使各推理条件间互相通讯和同步容易进行,从而提高高炉的知识处理能力和效率。3系统特征与结构高炉炉况知识包含了描述性知识、判断性知识和过程性知识根据高炉炉况知识的实际情况,决定了它的控制系统具有如下特征:既有定性的描述,又有定量的分析具有动态性和实时性确定性知识和不确定性知识同时存在具有复杂性和炉况影响因素的多样性，这就决定了高炉控制过程具有复杂性,尤其是存在着信息的共享、传递、时变或意想不到的错误行为在高炉分布式智能控制系统中,应采用多推理条件的方法。因为任意推理条件不具有全局信息,问题的解决要通过多个推理条件的协作来共同完成。4知识库推理顺序分析4．1问题求解的提出问题求解着重研究多个空间上或逻辑上分散且松散耦合的推理条件相互合作解决同一个问题的原理和方法在高炉专家系统中,高炉炉况的控制问题是分散的,各推理条件具有独立进行问题求解和与其它推理条件相互作用的能力,每个推理条件实际上只能解决整个问题的一部分,并且知识源是分布在多个推理条件中,推理条件是共享知识、资源和信息来解决问题的,因此,可以采用分布式问题求解技术来解决高炉分布式的智能控制问题。4．2分布式问题求解的特点基于多推理条件的高炉分布式问题求解系统具备一般分布式系统的资源共享、易于扩张、可靠性高、柔韧性强、实时性好等特点。对系统故障,如某些推理条件不能正常工作时,系统性能也不会显著下降。因此系统具有很强的鲁棒性，对于不能完全分解为相互独立的子问题的大规模复杂问题,通过多个推理条件的相互协调、相互合作可以解决建立单独一个庞大知识库所造成的知识管理和扩2008年全国炼铁技术交流会论文集3展的困难。5高炉智能控制专家系统中各推理条件间的协作关系多推理条件的协作方式有4种:水平协作、树型协作、循环协作和混杂协作在高炉分布式智能控制中,各个推理条件间的协作具有以下特点:5.1每个推理条件都不具有求解全局问题的能力,问题的解决需要多个推理条件相互协作完成。例如,高炉炉况判断需要“数学模型”、“专家系统”、“神经网络”等几个推理条件相互协作来完成。5.2各个推理条件采用不同的知识和数据进行推理,并且可以采用不同的推理机制,如果各个智能体相互作用,就会大大提高系统的可信度例如数学模型和神经网络采用深层的数值化知识,而专家系统采用浅层的符号化知识通过协作，可实现深层与浅层知识的集成。5.3高一级的推理条件依据低一级的推理条件得出结论如高炉顺行判断推理条件是依据其各子智能体而得出结论的。5.4不同的推理条件间相互依赖、往复协作例如,“悬料”判断推理条件往往依赖“管道”判断推理条件的结果,而“管道”判断推理条件又可能要求“悬料”判断推理条件的协助由上述分析可见。5.5在多推理条件中,主要的协作形式可分为两类:任务共担和结果共享高炉炉况知识量大、数据多,应采用任务共担的方法,即分别用数学模型、专家系统和神经网络承担各自的炉况判别任务,而且各子系统还可以将任务分配下去,分成更小的子系统另外,各推理条件间的结果又是相互共享的。例如,数学模型的计算结果可用于专家系统的规则中,而专家系统的推测结果又可以作为数学模型的条件因此,用于高炉分布式智能控制系统的多推理条件协作形式应采用任务共担和结果共享相结合的方法。6推理结果发生冲突的解决在分布式系统中,冲突问题是一个复杂而又普遍的现象。多个子系统在协作和控制中不可避免地要面临冲突问题在高炉分布式智能控制中,冲突类型可分为3类,即资源冲突、目标冲突和结果冲突。6．1资源冲突当两个或多个推理条件为执行各自的任务在同一时刻争夺同一资源,而系统此时并不能同时满足它们的要求,这种冲突就是资源冲突例如数学模型和专家系统同时要使用“透气性指数”这一工艺参数时就造成资源冲突。6．2目标冲突如果一方实现了它的目标而另一方因此不能实现自己的目标,这种冲突为目标冲突例如,当“向凉”和“悬料”同时出现,如果处理其中一个,另一个就要误期。6．3结果冲突对同一目标,各推理条件通过求解可能会得出不同结论,这种冲突为结果冲突例如通过数学模型得出“炉热水平下降”,而通过专家系统得出“炉热水平正常”造成上述冲突的原因不外乎是冲突各方同时争夺同一资源或存在不协调的目标或有不一致的结果等,解决上述冲突的方法较多,如2008年全国炼铁技术交流会论文集4协商法、惯例法等。高炉冶炼过程是非常复杂的，由于高炉的过程控制采用人机交互的形式，所以人具有经验的技术工人的作用不可忽视，把一个非常复杂的事物的各个方面结合起来进行集成，采用“从定性到定量的综合集成方法”为核心的技术路线,发展人机结合的系统,将人作为一个推理条件,形成综合集成的研讨厅体系。这种控制思想为分布式智能控制的研究提供了一条有利的途径本文所描述的仅是系统前一部分的工作。结合高炉控制过程可进一步研究系统内部任务的分布、系统的描述与学习、协作及控制的机理以及系统中行为的推理及决策等内容。7结论建立高炉分布式智能控制系统是必要且可行的,给出了高炉智能控制专家系统的结构和系统分布式问题求解的方法；通过采用多推理条件技术,实现了高炉这一复杂工业过程控制的集成，并对各推理条件之间的协作进行了分析由于高炉过程存在着不确定性，关于系统内部之间知识的描述、学习、协作、控制的机理及推理等方面有待于进一步研究。参考文献:[1]DeckerKSDistributedproblemsolvingtechniqueAsurveyJIEEETransonAMC,1987,17[2]DurfeeBHLesserVRCorkillDDCooperativedistributedproblemsolving,ArtificialIntelligence,1989,4[3]邓守强,《高炉炼铁技术》冶金工业出版社,1991.4TetsuyaYToshirouSKouichiSetalBlastfurnaceoperationalsystemwiththeapplicationofadvanced[.[4]GOSTOPsystematmizushimaworksAProceedingsoftheSixthInternationalIronandSteelCongress,1990.3作者简介：孙洪军，男，生于1973年10月，1999年毕业于辽宁工程技术大学，计算机与应用专业。现从事高炉专家系统与高炉过程控制计算机系统的研发维护、技术管理工作，数据库系统工程师，oracle10gOCP。现在本钢炼铁厂工作，辽宁省本钢炼铁厂邮编：117000，电话：[phone]