基于多變量統(tǒng)計(jì)的連鑄過程監(jiān)控與優(yōu)化

1、基于多變量統(tǒng)計(jì)的連鑄過程監(jiān)控與優(yōu)化基于多變量統(tǒng)計(jì)的連鑄過程監(jiān)控與優(yōu)化2匯報(bào)提綱 多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例二 已有工作基礎(chǔ)四 一連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三 4匯報(bào)提綱 多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例二 已有工作基3一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題連鑄是將精煉后的鋼水連續(xù)鑄造成鋼坯的生產(chǎn)工序，主要設(shè)備包括鋼包、回轉(zhuǎn)臺(tái)、中間包，結(jié)晶器、拉矯機(jī)等。具體過程是：將裝有精煉好鋼水的鋼包運(yùn)至回轉(zhuǎn)臺(tái)，回轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)到澆注位置后，將鋼水注入中間包，中間包再由水口將鋼水分配到各個(gè)結(jié)晶器中去。結(jié)晶器是連鑄機(jī)的核心設(shè)備之一，它使鑄件成形并迅速凝固結(jié)晶。5一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題連鑄是將精煉后的鋼水連續(xù)鑄造成鋼坯的生

2、4一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題拉矯機(jī)與結(jié)晶振動(dòng)裝置共同作用，將結(jié)晶器內(nèi)的鑄件拉出，經(jīng)冷卻、電磁攪拌后，切割成一定長度的板坯。連鑄自動(dòng)化控制主要有連鑄機(jī)拉坯輥速度控制、結(jié)晶器振動(dòng)頻率控制等控制技術(shù)。6一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題拉矯機(jī)與結(jié)晶振動(dòng)裝置共同作用，將結(jié)晶器5一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題鋼包 回轉(zhuǎn)臺(tái) 中間包 塞棒 浸入式水口 電磁攪拌裝置EMS(電磁力控制鋼水凝固)分布于 結(jié)晶器區(qū)； 二冷扇形區(qū)； 凝固末端區(qū)7一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題鋼包 回轉(zhuǎn)臺(tái) 中間包 塞棒 浸入式6一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題鋼水凝固為實(shí)心鋼板，用于后續(xù)軋制的過程稱為連鑄，連鑄是煉鋼工業(yè)中的一個(gè)關(guān)鍵過程。一個(gè)典型的板坯連鑄過程如圖2所示。鋼水注入中間包

3、，然后通過一個(gè)叫做浸入式水口(SEN)的裝置，進(jìn)入一個(gè)內(nèi)含冷水的銅制結(jié)晶器。這個(gè)裝置與塞棒一起工作，調(diào)節(jié)鋼的流動(dòng)，以精確地控制結(jié)晶器中的鋼的含量。在結(jié)晶器內(nèi)，與結(jié)晶器接觸的鋼的外殼凝固，但內(nèi)部仍然是液態(tài)鋼。冷卻裝置不斷進(jìn)行循環(huán)，使鋼保持低溫促進(jìn)凝固。當(dāng)鋼完全固化時(shí)，可以截取任意長度的鋼。板坯寬度控制通過調(diào)整結(jié)晶器的尺寸實(shí)現(xiàn)控制。8一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題鋼水凝固為實(shí)心鋼板，用于后續(xù)軋制的過程7一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題啟動(dòng)過程過渡過程： （1）換浸入式水口（SEN） （2）換中間包 （3）換產(chǎn)品規(guī)格9一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題啟動(dòng)過程8一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題該連鑄機(jī)的完整的操作序列包含一個(gè)簡短的啟動(dòng)運(yùn)行，然后是

4、連續(xù)生產(chǎn)作業(yè)，最后停止操作。正確的啟動(dòng)操作（大約10到15分鐘），包括啟動(dòng)設(shè)備的適當(dāng)使用，正確的結(jié)晶器填充，正確的潤滑和正確的速率增大頻率。啟動(dòng)操作通常表現(xiàn)出不穩(wěn)定和復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)過程，因此操作員需要密切監(jiān)測啟動(dòng)過程，并嚴(yán)格遵循一系列標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程（SOP）以確保操作過程處在安全操作區(qū)內(nèi)。任何偏離這一安全工作區(qū)的操作，都可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的過程故障。10一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題該連鑄機(jī)的完整的操作序列包含一個(gè)簡短9一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題在連續(xù)生產(chǎn)過程中一定有特殊的過渡操作。例如，當(dāng)前的SEN和中間包完成任務(wù)后，將啟動(dòng)換SEN和中間包的過渡程序。產(chǎn)品型號(hào)的改變則需要一個(gè)分離器的介入，從而使不同等級的鋼連續(xù)生產(chǎn)

5、。這些操作有一個(gè)共同的特征，生產(chǎn)速度明顯下降（換SEN速度大約是0.6m/min，換中間包和產(chǎn)品級的速度大約是0.1m/min）。在SEN或者中間包替換過程中，無論是自動(dòng)的還是手動(dòng)的，這個(gè)速度都保持不變。最后生產(chǎn)速度會(huì)逐漸恢復(fù)原有的生產(chǎn)速度。與啟動(dòng)操作相似，在過渡過程中不正常的操作都可能會(huì)導(dǎo)致故障發(fā)生。11一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題在連續(xù)生產(chǎn)過程中一定有特殊的過渡操作10一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題在這個(gè)過程中最災(zāi)難性的事故是鋼漏(breakout)。由于摩擦或者凝固的不完善等各種原因結(jié)晶器中凝固的鋼可能會(huì)斷裂。反過來，鋼水打破了坯殼下方的結(jié)晶器，導(dǎo)致緊急停止鑄造。啟動(dòng)，連續(xù)生產(chǎn)，過渡的任意一個(gè)過程都可能發(fā)

6、生鋼漏。Breakout是在煉鋼行業(yè)關(guān)注的主要問題，由于一個(gè)breakout需要大量的過程停機(jī)時(shí)間，造成了巨大的直接經(jīng)濟(jì)損失。而且由于它會(huì)增加設(shè)備的磨損，設(shè)備成本也會(huì)增加。更嚴(yán)重的是，breakout會(huì)對生產(chǎn)工廠造成嚴(yán)重的安全隱患。12一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題在這個(gè)過程中最災(zāi)難性的事故是鋼漏(b11一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題漏鋼多種原因：粘接漏：坯殼與結(jié)晶器壁發(fā)生粘接導(dǎo)致漏鋼。夾雜漏：夾雜物在坯殼上，出了結(jié)晶器后在鋼水壓力下被沖開導(dǎo)致漏鋼。錐度過小漏：結(jié)晶器錐度過小導(dǎo)致冷卻不夠，坯殼太薄出結(jié)晶器后漏鋼。拉脫漏、開澆漏：開澆引錠頭沒有塞好，導(dǎo)致開澆后拉出結(jié)晶器就漏鋼。角裂漏：在鑄坯角部發(fā)生的漏鋼。 橫裂漏

7、、縱裂漏：在鑄坯橫向或縱向發(fā)生裂紋導(dǎo)致漏鋼。連鑄操作的難題：過程監(jiān)控（漏鋼預(yù)報(bào)）latent variable technology(1,2,3,4) 正常操作(PCA)、啟動(dòng)操作與過渡操作(MPCA-Multiway PCA)液芯檢測（凝固終點(diǎn)位置檢測） SMSDemag與Danieli 公司扇形段特性；另外可以考慮軟測量方法。13一、連鑄機(jī)系統(tǒng)及難題漏鋼多種原因：連鑄操作的難題：12匯報(bào)提綱 已有工作基礎(chǔ)四 已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三 二多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例 連鑄機(jī)系統(tǒng)及兩個(gè)難題一14匯報(bào)提綱 已有工作基礎(chǔ)四 已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工13二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例多變量

8、統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控：能夠基于過程運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)視多個(gè)產(chǎn)品性能指標(biāo)及其與多個(gè)過程變量之間的相關(guān)關(guān)系，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)工業(yè)過程中存在的操作規(guī)律與問題；多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控通過對過程進(jìn)行有效地監(jiān)控，能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的故障隱患，從而提高過程運(yùn)行的安全性，因而受到現(xiàn)代工業(yè)過程越來越多的關(guān)注。15二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控：能夠14二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例批次過程，盡管針對品質(zhì)指標(biāo)的理論模型和在線傳感通常難以獲得，但幾乎每一個(gè)間歇過程都存在大量的易于測量的過程變量，例如溫度、壓力、流量等定時(shí)測量值。可能數(shù)秒即可獲得一次成百上千測點(diǎn)數(shù)據(jù)，貫穿整個(gè)批次過程。可以獲得過去正常(Normal)和異

9、常(Abnormal)的批次，從這些數(shù)據(jù)(同步與數(shù)據(jù)缺失預(yù)處理)建立模型描述批次操作的運(yùn)行狀況，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)設(shè)計(jì)，進(jìn)行過程監(jiān)控及故障診斷。16二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例批次過程，盡管針對品質(zhì)指15二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例17二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例16二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例18二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例17二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例19二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例18二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例20二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例19二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例21二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例20二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例22二

10、、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例21二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例23二、多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例22匯報(bào)提綱 已有工作基礎(chǔ)四 連鑄機(jī)系統(tǒng)及兩個(gè)難題一三已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作 多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例二24匯報(bào)提綱 已有工作基礎(chǔ)四 連鑄機(jī)系統(tǒng)及兩個(gè)難23大量傳感器裝備生產(chǎn)線，收集數(shù)據(jù)信息已成為行業(yè)習(xí)慣，這樣產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，我們現(xiàn)在生活在數(shù)據(jù)的海洋！實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)是實(shí)際發(fā)生的現(xiàn)象，其內(nèi)部蘊(yùn)藏了許多不為人知的知識(shí)，可以用于揭示不同操作特性與規(guī)律；通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析，可以找到影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵變量，判斷評價(jià)不同的工藝參數(shù)與設(shè)備狀態(tài)跟產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系；三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作25大

11、量傳感器裝備生產(chǎn)線，收集數(shù)據(jù)信息已成為行業(yè)習(xí)慣，這樣產(chǎn)24利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)可以構(gòu)建軟測量模型，進(jìn)行智能判斷，自動(dòng)檢測異常與缺陷、自動(dòng)監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)、實(shí)時(shí)檢測與診斷故障。給出優(yōu)化操作建議，或搭建自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，還有可能指出現(xiàn)有工藝參數(shù)的缺陷，進(jìn)一步提出改進(jìn)措施。但是，通常這些數(shù)據(jù)量大、噪聲較大、高度相關(guān)且易于數(shù)據(jù)缺失，只有正確處理才能得到有效利用。三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作26利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)可以構(gòu)建軟測量模型，進(jìn)行智能判斷，自動(dòng)檢測異三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作Figure 2. Scattering of LDA projecti

12、on for three efficiency levels三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作Figure 3. Weighting factor for projection y1 and y2三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三、已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作31匯報(bào)提綱 連鑄機(jī)系統(tǒng)及兩個(gè)難題一四已有工作基礎(chǔ) 多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控及應(yīng)用實(shí)例二已有數(shù)據(jù)分析、建模與監(jiān)控工作三 33匯報(bào)提綱 連鑄機(jī)系統(tǒng)及兩個(gè)難題一

13、四已有工作基礎(chǔ) 32申請人長期從事控制系統(tǒng)過程辨識(shí)與預(yù)測控制、過程監(jiān)控與故障診斷方面研究，以及實(shí)際控制系統(tǒng)集成與軟件實(shí)現(xiàn)方面的教學(xué)與科研工作。在寶鋼研究院從事博士后研究工作期間，申請人參與了寶鋼重大科研板形項(xiàng)目的研究，并將研究成果成功應(yīng)用于新建連軋系統(tǒng)，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益；在臺(tái)灣清華大學(xué)訪學(xué)期間，對臺(tái)灣中鋼實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)分析與建模過程中，對多變量統(tǒng)計(jì)方法深入研究，已合作發(fā)表Control Engineering Practice，F(xiàn)uel等SCI源刊論文多篇；主持并順利完成寶鋼產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目的研發(fā)。與臺(tái)灣，以及國際上進(jìn)行相關(guān)研究的團(tuán)隊(duì)保持聯(lián)系，積極交流與合作。四、已有工作基礎(chǔ)34申請人長期從事控制

14、系統(tǒng)過程辨識(shí)與預(yù)測控制、過程監(jiān)控與故障33（1）上海寶信軟件股份有限公司，寶鋼特鋼事業(yè)部鋼管廠GH3600合金管配套網(wǎng)帶式純氫氣保護(hù)光亮熱處理爐改造工程軟件開發(fā)，2011-2013，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，已在線運(yùn)行；（2）寶山鋼鐵股份有限公司，1580熱軋1號(hào)爐增設(shè)燃燒工況測控在線系統(tǒng)配套軟件開發(fā)，2014.1-2015.6，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，已完成安裝、調(diào)試及驗(yàn)收； 以上兩項(xiàng)目涉及PLC編程、WINCC及觸屏監(jiān)控畫面制作、生產(chǎn)報(bào)表與管理等數(shù)據(jù)庫操作。四、已有工作基礎(chǔ)35（1）上海寶信軟件股份有限公司，寶鋼特鋼事業(yè)部鋼管廠GH34（3）國家基金委 61004019 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的間歇過程綜合學(xué)習(xí)型優(yōu)化控制，2

15、013-2016，主要參與人 實(shí)施中；（4）國家基金委 61171145 承壓鋼材微結(jié)構(gòu)損傷的非線性超聲表征及信號(hào)處理，2012-2015，主要參與人 實(shí)施中；（5）上海市科委國際合作項(xiàng)目08160705900火電機(jī)組節(jié)能優(yōu)化與網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)研究，2008-2012，主要參與人 已結(jié)題；（6）上海市科委重點(diǎn)項(xiàng)目 08160512100 面向現(xiàn)代電站節(jié)能降耗的優(yōu)化協(xié)調(diào)控制研究，2008-2012，主要參與人 已結(jié)題。四、已有工作基礎(chǔ)36（3）國家基金委 61004019 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的間35臺(tái)灣中鋼BFG/Coal混燒鍋爐及熱電聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化操作與 監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)；臺(tái)灣中鋼煉焦廠干熄焦發(fā)電系統(tǒng)余熱回收

16、效率提升 及在線調(diào)節(jié)系統(tǒng)研發(fā)；臺(tái)灣中鋼煉鐵爐安全運(yùn)行監(jiān)控策略研究（爐渣脫落）；臺(tái)灣中鋼大型冷卻水塔節(jié)能運(yùn)行操作研究；四、已有工作基礎(chǔ)37臺(tái)灣中鋼BFG/Coal混燒鍋爐及熱電聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化操作與36Jian-Guo Wang, Shi-Shang Jang, David Shan-Hill Wong, Shyan-Shu Shieh, Chan-Wei Wu, Adaptive Variable Selection Using NNG, Control Engineering Practice, 2013, 21(9): 1157-1164. (SCI源刊，IF：1.844) Jian-Guo

17、Wang, Shyan-Shu Shieh, Shi-Shang Jang, David Shan-Hill Wong, Chan-Wei Wu, Statistical Analysis and Discrete Model-based Operation of Cooling Tower for Energy Conservation, Energy Conversion and Management, 2013, 73(9): 226-233. (SCI源刊，IF：2.640)Jian-Guo Wang, Shyan-Shu Shieh, Shi-Shang Jang, David Sh

18、an-Hill Wong, Chan-Wei Wu, A Two-Tier Approach to the Data-driven Modeling on Thermal Efficiency of a BFG/Coal Co-firing Boiler, Fuel, 2013, 111(9):528-534 (SCI源刊，IF：3.791) 四、已有工作基礎(chǔ)38Jian-Guo Wang, Shi-Shang Jan37Jian-Guo Wang, Shyan-Shu Shieh, Shi-Shang Jang, David Shan-Hill Wong, Chan-Wei Wu, Data

19、-driven Modeling Approach for Performance Analysis and Optimal Operation of a Cooling Tower, Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, 2014, 45(1): 180-185. (SCI源刊，IF：2.120)Jian-Guo Wang, Guang-Yi Cao, Xin-Jian Zhu, Best Tracking Performance for Integrator and Dead Time Plant. Systems E

20、ngineering and Electronics, 18(3): 577-583, 2007. ( SCI源刊)Jian-Guo Wang, Guang-Yi Cao, Xin-Jian Zhu, Optimal Robust Control for Linear Feedback Systems in the Presence of Plant Uncertainty. High Technology Letters 13(1): 6-11, 2007. ( EI源刊)四、已有工作基礎(chǔ)39Jian-Guo Wang, Shyan-Shu Shi38Jian-Guo Wang, Qian-

21、Ping Xiao, Tiao Shen, Hua-Li Cheng, Simultaneous Identification of Process Structure Parameter and Time-Delay Based on Non-Negative Garrote, International Journal of Automation and Control. (EI源刊Accepted)Tingquan Gu, Jian-Guo Wang, Guang-Yi Cao, A Method for Flatness Model Online Identification and

22、Control in Cold Rolling, 2009 5th European rolling conference Jian-Guo Wang, Yong Guo, Juanjuan Wang. Closed-loop Subspace Identification Algorithm of EIV Model Based on Orthogonal Decomposition and PCAC. Proceedings of Asia Simulation Conference 2012, Shanghai, China, October, 2012:55-65. 四、已有工作基礎(chǔ)4

23、0Jian-Guo Wang, Qian-Ping Xi39Jian-Guo Wang, Juan-Juan Wang, Qian-Ping Xiao. Data-Driven Thermal Efficiency Modeling and Optimization for Co-firing Boiler, 2014 26th Chinese Control and Decision Conference(CCDC2014), 2014, 45: 45:3608-3611.Jian-Guo Wang, Qian-Ping Xiao, Juan-Juan Wang. Soft Sensor Approach for Optimal Operation of Cooling Tower for Energy Conservation, 2014 26th Chinese Control and Decision Conference(CCDC2014) 2014, 46: 3612-3614