[发明专利]一种基于烧结过程决策支持系统的决策方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种烧结过程的决策方法，特别涉及一种基于过程决策支持系统的烧结过程异常诊断与分布式智能协同决策的方法。

背景技术

烧结矿是高炉炼铁原料的主要来源，烧结生产过程是一个机理复杂、影响因素众多、强耦合、大滞后的动态系统，难以建立精确数学模型来进行控制，再加上操作工的经验参差不齐，这样就需要一种手段辅助操作工进行操作决策。

烧结工艺设备繁多，数据量大且分布较广。目前国内烧结厂的自动化水平相对于钢铁冶炼的其他环节还比较低，大多只有一级基础自动化实现数据采集并集中显示和查询，基本没有二级自动化，同上游工艺环节高炉炼铁的生产沟通还基本靠工人去打电话实现。在信息化发展如此迅速的今天就显得相对落后，这样既导致了生产效率的降低，也对操作工的决策能力要求较高。

在申请号为CN201010521817.5的专利《一种烧结过程决策支持系统》中提供了一种基于控制图分析的烧结过程质量管理的决策支持方法，应用主成分分析、灰色关联分析方法，对烧结过程信息进行提取，确定影响质量的主要参数。然后，对烧结矿质量数据进行控制图分析，得到质量异常信息，并分析异常原因，为指导生产提供判断依据，这种系统虽然能够通过烧结矿质量的异常反馈到生产的操作支持，但是因为烧结矿质量的分析是离线的，所以这种方法并不能实时的提供在线的操作决策。在线的决策支持的指导意义更强一些。在论文《烧结过程决策支持系统的设计与实现》中介绍的烧结决策支持方法与申请号为CN201010521817.5的专利基本一致。在申请号为CN201010262557.4的专利《一种基于工况识别的烧结终点参数自整定专家控制方法》中发明了一种基于模糊化方法控制烧结终点，调节烧结机机速的方法。评定规则也采用了产生式规则的表达形式，当时该规则没有引入条件权重以及判定结果的可信度的量化。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明所要解决的技术问题在于提供一种烧结过程智能诊断与决策的方法，解决了操作工凭经验判断工况的片面性问题、通过替操作工思考帮其省心省力，发挥计算机人工智能与辅助决策的综合作用，降低异常工况出现频率，保障顺产，为操作工更加快速有效的进行工况异常诊断与决策提供了一种实时且稳定性高的方法。

为了实现发明的目的，本发明提供了一种烧结过程的决策方法，实现该方法包括以下步骤：

(1)利用现有零级传感器设备，一级PLC以及OPC服务器进行分布式烧结过程数据采集，包括原料站、配料站、一次混合、二混制粒、烧结系统、破碎筛分、成品站与化验室的数据采集；

(2)分布式数据存储，通过工业以太网通讯存储在原料决策单元数据库服务器、配料决策单元数据库服务器、烧结决策单元数据库服务器、成品决策单元数据库服务器和化验室决策单元数据库服务器中；

(3)各决策单元进行数据分析、模型计算、命题匹配、知识搜索与异常诊断并给出单元级决策支持；

(4)5个烧结过程智能决策单元分布式协同处理，给出全局性异常诊断与决策支持。

其特征在于，步骤(1)中采用各决策单元数据服务器中智能信息采集器完成多源数据无缝融合的方法实现基于时间触发和事件触发，自主且全面的数据采集。

进一步的，该方法还有以下特点，所述步骤(3)对实时数据的分析，将数据转化为知识。知识采用优化的产生式规则表达方式，知识的不确定性采用规则强度和命题可信度来标识，(如：IF命题1(权值)(可信度)AND命题2(权值)(可信度)AND……THEN结论(可信度)(最低可信度))。其中，可信度的计算采用如下方式：

规则强度：CF₀＝φ₀,0<φ₀≤1

命题可信度：

Power(N)为各个命题的权值，规则强度是规则本身前提推出结论成立的程度。

如果推出结论的可信度低于最低可信度(在创建规则时，根据经验输入最低可信度取值)，则该条结论不成立。