D0I:10.13374/j.issm1001053x.1991.02.002 北京科技大学学报 第13卷第2期 Vol.13No.2 1991年8月 Journal of University of Science and Technology Beijing March 1991 高炉异常炉况诊断专家系统 杨天钧°张开旗·周渝生·左广庆”徐金悟 摘要：高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高祖反应器。由局部反应和区 域热平衡、物料平衡建立的机理模型准以适应炉况的迅速变化。用模蝴数学理论进行不确 定知识的处理，构成了知识库和推理机，从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系 统，避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差，因而有较高的命中 率。 关键问：高炉，专家系统，人工智能，模糊数学 An Expert System for Abnomal Status Diagnosis of A Blast Furnace Yang Tianjun'Zhang Kaigi'Zhou Yusheng' Zuo Guangqing°Xu Jinwu· ABSTRACT:Blast furnace is a high temperature reactor which includes complex physical chemistry reaction and transportation process.The model of partical reaction,section balance of heat and materials can not fit in quick changes of condition of BF.The theorem on fuzzy mathematics is applied to deal with uncentain knowledge.From this,this knowledge base and reasoning mechanism are formed.Furtherly,the expert system based on AI is established for ju- dging the state of BF.Expert system can refrain from the negligence of tiny changes of information by even excellent operator. KEY WORDS:blast furnace,expert system,artifical intelligence,fuzzy mathe- matics 1990一09一04收稿 ·治金系(Department of Metallurgy) ··机械系(Department of Mechanic2 1 Engincering) 104
第 卷第 期 年 月 北 京 科 技 大 学 学 报 。 门户 高炉异常炉况诊断专家 系统 杨天钧 ‘ 张开旗 ‘ 周渝生 ’ 左广庆 ’ 徐金梧“ 摘 要 高护是一个包括复杂物理化 学变化和传物过 程的高沮反应器 。 由局部反应和区 域热平衡 、 物料平衡建立的机理模型难以适应护况的 迅速变 化 。 用模栩数学理论进 行 不确 定知识 的处理 ， 构成 了知识库和推理机 ， 从而 建 立了人 工智能高 炉异 常 炉 况 诊 断 专 家系 统 ， 进免了人工可 能漏 看忽略 的仪表微小变化 所造成炉况荆断 的偏差 ， 因而有较高 的 命 中 率 。 关镇词 高护 ， 专家系统 ， 人工智能 ， 模糊数学 ” 夕 林 ” 拄 盖 ， “ “ 夕 ’ “ 夕叮 夕 功 ’ 五 ， 。 ， 五 ， 五 · 址 ， ， ， 丁 一 一 收稿 冶金系 机械系 DOI ：10．13374／j ．issn1001－053x．1991．02．002
高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由于还原过程是在封闭的 条件下进行的，过程参数无法直接检测，只能间接地对过程的输入、输出变量进行监测与控 制。对于这样一种不均匀、非线性、大噪音的封闭系统，采用人工智能的方法，即由优秀操 作专家的知识和经验构成知识源，建立人工智能知识库，以实现高炉顺行的诊断，可以高精 度地进行高炉动态控制，具有广阔的应用前景‘1？。 作者调查、研究了中国12座大中型高炉的悬料、崩料、管道、以及炉缸冻结等高炉顺行 故障的原因、征兆和采取的措施。由此出发，总结了高炉顺行和事故的共同特征，建立了高 炉顺行判断逻辑框图（图1）。 Furnace condition Normal staie of BE Abnormal state 'of BF Chilling langing Slipping Channcling hearth Adjusting 图1高炉顺行及异常炉况判断逻辑框图 Fig.1 The logical chart judging abnornal furnacc condition 1专家系统的构成 根据中国高炉原料变化较大，监测信息不完备和炉况波动较大的特点，选取了代表性的 特征参数，并进行了信息的平滑处理，以反映高炉炉况波动的实质，由此构成了知识源，组 成了专家系统的基本结构（图2）。 Blast Furnace Proecss computer Computer for AI Opcration guide Foundmenta Adjustment of Knowledge base Date gathering date base distribution of gas and processing Adjustment of Reasening state of heat Inferenee engine date base Adjustment of permeability... 图2异常炉况诊断专家系统的构成 Fig.2 The composition of expert system for abnormal furnace condition diagnosis 2数据采集与数据处理 本系统采用的主要参数如表1所示，采样频率如表2所示，本系统10mi进行短期判断， 105
高护是一 个 包括 复杂物理化学变化和传输过程 的高温反应器 。 由子还原过程是在 封闭的 条 件下进行 的 ， 过程 参 数无法直接检测 ， 只能间接地对过程的输人 、 输 出变量进行监侧与控 制 。 对于 这样一种不均 匀 、 非线性 、 大 噪音的 封闭系统 ， 采用 人 工智能的 方法 ， 即 由优秀操 作专家的知 识和经验构成知 识源 ， 建立人 工智能知识库 ， 以实现 高炉顺行的 诊断 ， 可以高精 度地进行高护动 态控制 ， 具有广阔的应 用前景 〔 ‘ 。 作者调查 、 研究了 中国 座大 中型高炉的悬料 、 崩料 、 管道 、 以及炉缸冻结等高炉顺行 故障的 原 因 、 征兆和采取的措施 。 由此 出发 ， 总结了 高炉顺行和事故的 共 同特征 ， 建 立了 高 炉顺行 判断 逻辑框 图 图 。 图 高沪顺行及异常 沪况 判断逻 辑框 图 专家系统 的构成 根据 中国高炉原料变化较大 ， 监测信息不完备和炉况波动 较大的特点 ， 选取了 代表性的 特征参数 ， 并进行 了信息 的平滑处理 ， 以 反映高炉护况 波动 的实质 ， 由此 构成 了 知 识源 ， 组 成了专家系统的基本结构 图 。 ’ 丁 硬工 【 是 、 八 一叼﹃门的仍的 国叫祠。勺的 ’ … 啡滩 妇州 ︸ 图 昌 异常 护况 诊断 专家系统的构成 五 口 数据采集与数据处理 本系统采用 的主要参数如表 所示 ， 采样频率如 表 所示 ，本系统 进行 短期判断
1h进行中期判断即趋势分析，每次出铁进行综合判断（最终判断）。高炉温度、压力等检测 数据常受外界干扰，原料和操作条件经常变化，本系统对数据采用5点3次平滑处理。 表1系统参数 表2原始数据采样周期 Table 1 System parameters Table 2 Gathering interval of basic date 符 号 数 DP 全压差 符 号 金 数 采样频串，min GPI 遥气性指数 HBP 热风压力 DSP 炉身与炉顶间压差 TGP 炉顶压力 2 HO 热状态 BBP 炉身压力 TGT 炉顶温度 ECO 炉顶C0含量 GTD 煤气温度分布 ECO2 炉顶C02含量 2 TI 铁水温度 BWT 炉墙温度 10 TBW 炉墙温度 TGT 炉顶葉气温度 10 SH 空穴指数 HIP 铁水温度 每衣铁 SB 炉料下降速度 Q02 耗哀量 每批料 3不确定知识的处理 高炉炉况可能呈现炉况正常或悬料、管道、滑料、炉凉等状况，其间存在相应的逻辑关 系。其中有些参数的影响是不确定的，表现 表3高炉透气性指数范围 这些不确定的知识有许多方法（如Dempster Table 3 The range of gas perme- 法，Bayes法，模糊数学方法等)，本系统 ability index in a BF(GI) 引人模糊数学中的隶属度及隶属函数的概念 来表达工长经验和监测参数的不确定因素 指数趋向 炉况 指。数，范围对应于 m3/min·Pa图8中点 2)0 正 常 31-32 03a2 例如考虑透气性指数对高炉炉况的影 正 常 悬料 29 响，某高炉生产中透气性范围如表8所示。 变小 35 04 设4(x)为x隶属度，x为论域，则建立 变大 管道 如下隶属函数： 1 (0≤￥≤a1) 42-x (a1<x≤a2) 42-01 u(x)= 0 (a2<xa3) (1) x-03 (a3<x≤a4) a4-a3 1 (x≥a4) 由高炉操作状况适当选择a1,a2,aa,a的值，即可确定某参数影响高炉炉况的隶属 度。 106
进行 中期判断 即趋势分析 ， 每次 出铁进行综合判断 最终 判断 。 高炉温度 、 压力等检侧 数据 常受外界干扰 ， 原料和操 作条件经常变化 ， 本系统对数据采用 点 次平滑处理 。 表 系 统 参 数 表 原始级据采样周期 爪 蔺 落 下 一叔 一 “ 全 压 差 透气性指 数 炉身与沪顶 间压差 热 状 态 炉顶 提度 煤气温度分布 铁水提度 护垮沮度 空穴指数 护料 下降速度 符 号 参 数 采样倾率 ， ， 热风压力 炉顶压力 炉身压力 炉顶 含量 护顶 含最 护坡沮度 炉顶煤气温度 铁水温度 耗 氧 量 不确定知识的处理 高护护况 可能呈现炉况正 常或悬料 、 管道 、 系 。 其 中有些参数的影响是不确定的 ， 表现 这些不确定的知 识有许多方法 如 二 法 ， 法 ， 模栩数学 方法等 ， 本系统 引人模糊数学 中的隶属 度及隶属 函 数的 概念 来表达 工长经验和监侧参数的不 确 定 因 素 滑料 、 炉凉等状况 ， 其间存在相应的 逻辑关 表 离护透 气性指救范困 指，趋 向 ， 况 篡 熟产 少 蓄舞熹 例如 考虑透气性指数对高护 护 况 的 影 响 ， 某高炉生产 中透气性范围如 表 所示 。 设 劝 为 隶属度 ， 为论域 ， 则建立 如下隶属 函数 正 常 正 常 一 一 变 小 悬 料 变 大 管 道 曰 一 劣 口 一 口 劣 一 一 了 了尸 由高炉操 作状况 适当选择 ， ， 。 ， 簇“ 簇 劣 。 劣 簇 成 二 ‘ 的值 ， 即可确定某参数影响高炉 炉 况 的 隶属 度
4 知识库构成 将判断高炉炉况的专门知识加以综合，建立如图3的知识库系统。 System of knowledge base Kncvledge base Inferer.co regulated engine Knowledge and experience Opcration Date base expert knowlcdgo souree Knowledge expert Operation control computer Opcrator 图8知识库系统组成 Fig.3 Composition of the system of knowledge base 如图多所示，由操作专家和知识专家获得知识，对知识进行分类和综合后，知识的表现 采用“产生式”规则〔即If(条件)Then(结论)的规则)，并采用人-机对话方式执行。本 专家系统的产生式规则由模糊数学中关系矩阵表示，设论域参数为： X={x1x2x3…x11…} (2) 炉况论域为： Y=(yiyamys) (3) 按照知识库中上述参数对炉况的影响，可得出如下模糊关系式： r11 r12r13 r14 r15 r21r22r23 r24 r25 r31 r32 r33 r34r36 R (4) r11.1f11.2r11,3r11.4r11,6 式中：R一模糊关系矩阵； r一隶属度； 下标一第一个下标指高炉炉况状态，第二个指判断炉况的参数。 5 推理机的构成 由(1)式可以得出各参数任何时刻对于高炉炉祝的隶属度，X={x1,×2,x3·x11 107
知识库构成 将判断高炉炉况的专门知 识加 以综合 ， 建立如 图 的知 识库系统 。 飞 ，， · 丫 · 一 。 了 ，比 户 ， ﹄、 图 知识库 系统组成 如 图 所示 ， 由操 作专家和知识专家获得知 识 ， 对知 识进行分类和综合后 ， 知识的 表现 采用 “ 产生式 ” 规则 〔即 条件 结论 的规则〕 ， 并采用 人 一机对话方式 执 行 。 本 专 家系统的 产生式规则 由模糊数学中关 系矩阵表示 ， 设论域 参数为 毛劣 ， 二 一 … 炉况论域 为 。 按照知 识库中上 述 参数对炉况 的影响 ， 可得 出如下模糊关 系式 、 、 、、 ‘ ‘ 一 一 一 一 弓 口 … 式中 －模糊关 系矩阵 －隶属 度 下标－第一个下标指高炉炉况状态 ， 第二个指判断 护况 的 参数 。 推理机的构成 由 式可 以得 出各参数任何时刻对于 高炉炉况 的隶属 度 ， 二 ， ， ， 二 … 二
…},并建立模糊关系式如下： 义=R (5) 式中：X一参数向量： Y一炉况向量； R一关系矩阵： 。一逻辑运算符。 求解方程(5)即可得到炉况诊断推理模式： 输入 输出 R 即将模糊关系式R看成模糊变换器，输入隶属度关系式X,即可输出炉况判断结果Y。由此 构成专家系统的推理机。 6专家系统的实施及结果 这一专家系统在高炉上的实施如图4所示，并证实有如下特点。 Sensor information Judgment of Tendency and Distribution of gas,Speed of abnormal state comparison of descending burden,Temperature of of BF sensor date furnace, State of heat of blast furnace,State of slag and iron Diagnosis of abnormal condition of BF Forecasting state of BE lack Utilizing level of gas,level of of gas flow in center,lack descending burden,distribution level of of gas flow at edge... temperature,level of heat of working level of hearth Adjustment of state of BF Comprehen'sive adjustment Adjustment of gas distribution (feed system) Direction of adjustment Adjustment of state of heat Value of adjustment CRT (heat system) Adjustment of permeability display of results (system of inporting blast) 图4专家系统在高炉上实施 Fig.4 Performancc of the expert system applied to BF (1)由局部反应与区域热平衡、物料平衡建立的机理模型不能适应炉况的迅速变化，而 由工长知识和经验建立的人工智能专家系统可以提高模型的命中率。 108
” · ， 并建立模糊关 系式如 下 式中 －参数 向量 －内 关 系矩阵 、 － 炉况 向量 。 －逻辑运算符 。 求解方程 即 可得到 炉况 诊断推理 模式 输入 － 、 声、 ， 一万一 输出 世 一 ， 声、 曰 即将模糊关 系式 足看成 模糊 变换 器 ， 输入隶属 度关 系式巧 ， 即 可输 出炉况判断结果若 。 由此 构成专 家系统 的推理机 。 专家系统的实施及结果 这一专家系统在 高炉上 的实施如 图 所示 ， 并证实有如下特点 。 。 一 。 一 日 血 ‘沂于刃 尸 · ‘ 。 … ‘ ， ， 。 。 ， ， 梦 ， 万 林 。 尸 ， 一 。 二 任 ， 攀 ” 梦 愁 ， 主 “ 尹 百气叮 ” 改 ， 万万 呼 产 只 。 ‘ ’ － ” －一 ’ 一 】 且 一 ’ 犷 杏 几 ， 。 。 。 ， ， ， 日 一 ‘下 ’ 图 专 家 系统 在高炉上实施 由局 部反应 与区域热平衡 、 物料平衡建立的机理 模型不能适应炉况 的迅速变化 ， 而 由工长知 识和经验建立 的人工智能专家 系统 可以提 高模型 的命 中率
(2)由模糊数学中隶属函数概念进行不确定知识的处理，并推导出关系矩阵，从而建立 的知识库和推理机，可以避免即使优秀工长也可能漏看或忽略的仪表微小变化，以及由此造 成的炉况判断的偏差。 (3)离线实施的结果表明，人工智能专家系统可以大大提高高炉炉况预测、判断和控制 的准确度，随着人工智能专家系统的开发和完善，将促进高炉控制向动态发展。 参考文献 1中岛龙一等.铁钢，1987，(15)：2100-2107 2贺仲雄。模糊数学及其应用.天津：天津科学技术出版社，1985,376 电弧炉炉底出钢和无渣出钢的技术研究 为了改善钢的质量、扩大品种、增加产量和降低成本，现代电炉炼钢工艺趋向于两步 法。即将电炉变为初炼炉，担负熔化、升温、脱磷等任务，而脱氧、脱硫、去夹杂和成分调 整等精炼手段由精炼炉来完成。 钢包精炼时，一般根据要求配制新渣，大量的氧化性初炼炉渣进入精炼包是有害的，应 予除掉。国外在1979年开发了炉底出钢或埋入式出钢法，后来又改进为偏心底出法。这些方 法能将初炼炉渣和部分钢水留在炉内。既不影响精炼，又利用了高温炉渣的物理热，节约了 下一炉的电能，使成渣快，电弧稳定。在炉子机械及电气方面还有很大优点。囚此在80年 代初世界上很多电炉采用此法。 为了提高我国电炉治炼水平，“七·五”攻关设立了“炉底出钢及无渣出钢技术研究” 课题，以配合超高功率电炉及炉外精炼技术的开展。 大治钢厂和北京科技大学等单位协作，结合具体条件，开展了埋入式出钢法研究。经过 97炉的试验，取得了良好效果。表明： 1。本方法操作简便、安全。现已形成电炉熔化、脱磷流渣、埋入式出钢、沉淀脱氧、 钢包精炼、浇铸这样一条优化工艺路线。 2。采用埋人式出钢法，在电炉上只需将出钢槽下移，做少量改动，有利于老设备改 造，且不影响生产。 3。全炉治炼时间缩短26min,降低电耗57一72度/t,提高了合金收得率，对50t电炉 而言年经济效益达531.7万元。 4。此法生产的高碳轴承钢，氧含量平均为13.46Ppm,在国内是先进的，质量已达到 国际水平。 109
由模糊数学中隶属函数概念进行不确定知识的处理 ， 并推导 出关 系矩 阵 ， 从而建立 的知识库和推理机 ， 可以避免即使优秀 工长也可能漏看或忽略 的仪 表微小变化 ， 以 及 由此造 成的护况判断的偏差 。 离线 实施的结果表 明 ， 人 工智能专 家 系统 可 以大大提高高炉炉况预 测 、 判断和控制 的准确度 ， 随着人 工智能专家 系统的开 发和完善 ， 将促进 高炉控制向 动态 发展 。 参 考 中岛龙 一等 铁 七 钢 ， ， 贺仲雄 模 糊数学及其应用 天津 文 献 一 天津科学技术 出版社 ， ， 电弧炉炉底出钢和 无渣出钢的技术研究 为了 改善钢 的质量 、 扩大品 种 、 增加产量 和降低成本 ， 现代 电 炉炼钢 工艺趋 向 于 两 步 法 。 即将电炉 变为初炼炉 ， 担负熔化 、 升温 、 脱磷等任 务 ， 而脱氧 、 脱硫 、 去 夹杂和成 分 调 整等精炼手段由精炼炉 来完成 。 钢包精炼时 ， 一般根据要求配制新渣 ， 大 量的氧化性初炼炉渣 进 入精炼包是 有害的 ， 应 予除掉 。 国外在 年开 发了 炉底 出钢或埋入式 出钢法 ， 后 来又改进 为偏心底 出法 。 这些 方 法能将初炼护渣和部分钢水留在 炉内 。 既不影响精炼 ， 又 利用 了 高温炉渣的物理 热 ， 节约 了 下一炉的 电能 ， 使成 渣快 ， 电 弧稳定 。 在炉子机 械及 电气方面还有很大优点 。 因 此 在 年 代 初世界上 很 多电 炉采用此法 。 为了 提高我国 电炉冶炼水平 ， “ 七 · 五 ” 攻关设 立了 “ 炉底 出钢及无 渣 出钢技术研究 ” 课题 ， 以配 合超高功率 电炉及炉外精炼技术 的开 展 。 大冶 钢厂和北 京科技大学等单位协作 ， 结合具体 条件 ， 开展了埋入 式 出钢 法研 究 。 经过 炉的试验 ， 取得了 良好效果 。 表 明 。 本方法操作简便 、 安全 。 现 已形成 电炉熔化 、 脱磷流渣 、 埋入 式 出钢 、 沉淀脱氧 、 钢包精炼 、 浇铸 这样一条优化工艺路线 。 。 采用 埋人式 出钢法 ， 在 电护上只需将 出钢槽下移 ， 做少 量改动 ， 有利于 老 设 备 改 造 ， 且不影响生产 。 。 全炉冶 炼时间缩短 ， 降低 电‘耗 一 度 ， 提高了合金收得率 ， 对 电炉 而言年经济效益达 万元 。 此法生产的高碳轴承钢 ， 氧含量平均 为 。 ， 在国内是先进 的 ， 质 量 已 达到 国际水平