[发明专利]一种连铸机钢水浇铸顺序的控制方法

摘要

本发明提供一种连铸机钢水浇铸顺序的控制方法，从炼钢连铸生产车间的三级制造执行系统获取生产数据；建立数学模型，描述生产过程的工艺和钢水浇铸顺序的控制方案；以基本工艺约束为依据，制定钢水浇铸顺序的预控制方案；优化制定的钢水浇铸顺序的预控制方案，将其转化为生产指令下发给二级过程控制系统，二级过程控制系统执行生产。本发明通过数学模型描述连铸生产过程中的工艺特征，采用智能优化算法决策钢水浇铸顺序，使得连铸生产系统处于最优的工作状态，从而保证机组稳定运行，均衡生产，提高产品质量和钢水收得率，提高设备利用率，缩短生产周期和提高生产效率。

主权项

1.一种连铸机钢水浇铸顺序的控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取生产过程工艺数据；步骤2：建立生产过程的工艺特征和钢水浇铸顺序联系的描述方式；步骤3：以基本工艺约束为依据，制定钢水浇铸顺序的预控制方案；步骤4：以描述方式为依据，优化连铸生产过程各项工艺指标，改进预控制方案，设定钢水浇铸顺序控制方案；所述步骤1获取生成过程工艺数据，包括：从炼钢连铸生产车间的三级制造执行系统MES获取以下数据项，每炉钢水的炉次号、钢级、首宽、尾宽、铸坯厚度、钢水精炼方式、钢水重量；从炼钢连铸生产车间的二级过程控制系统获取工艺数据，包括连铸机数目，连铸机结晶器厚度范围，连铸机结晶器宽度范围及在线调整规则，中间包寿命和结晶器寿命，钢级拉速度；所述步骤2建立生产过程的工艺特征和钢水浇铸顺序联系的描述方式，以数学模型描述生产过程工艺特征与钢水浇铸顺序的联系，具体包括：1)将生产数据和工艺数据以及数据间的关联关系映射为数学模型的参数，其具体过程如下：1.1)对于任意炉次i，计算其浇铸时间t_i；ti=Qi(vowoho+vewehe)ρ,---(1)]]>其中，Q_i为炉次i的钢水重量，v_o为奇流浇铸速度，w_o为奇流结晶器宽度，h_o为奇流结晶器厚度，v_e为偶流浇铸速度，w_e为偶流结晶器宽度，h_e为偶流结晶器厚度，ρ为钢水密度取7.6吨/m³；1.2)对任意两个需要插铁板工艺的炉次i和j，计算插铁板工艺对钢水浇铸的影响时间τ_ij：τij=4-0.8/v‾+4(vi-0.4)2/v‾+4(vj-0.4)2/v‾,---(2)]]>其中，v_i为炉次i的浇铸拉速，v_j为炉次j的浇铸拉速，对任意两个不需要插铁板工艺的炉次i和j，τ_ij＝0；1.3)计算中间包更换过程对钢水浇铸的影响时间：ξij=6-0.8/v‾+4(vi-0.4)2/v‾+4(vj-0.4)2/v‾,---(3)]]>其中，v_i为换前旧中间包内最后一炉钢水i的浇铸拉速，v_j为换后新中间包内第一炉钢水j的浇铸拉速，1.4)对在浇次内的首炉i，计算开浇过程对钢水浇铸的影响时间ζ_i；ζ_i＝(2v_i-0.3-v₀)/v_i+(v_i-v₀)²/(2av_i)＝4v_i-0.06/v_i-1.2，    (4)1.5)对在浇次内的尾炉j，计算终浇过程对钢水浇铸的影响时间υ_j：υ_j＝1-v₀/v_j+(v_j-v₀)²/(2av_j)＝4v_j+0.24/v_j-2.2             (5)；1.6)按式(6)建立任意两个炉次i和j之间的钢级连浇映射关系α_ij；1.7)按式(7)建立任意两个炉次i和j之间的铸坯宽度在线调节映射关系β_ij；βij=0,Bj=Ei,k3,-σ2≤Bj-Ei≤σ1andBj≠Ei,∞,Bj-Ei>σ1orBj-Ei<-σ2,---(7)]]>1.8)按式(8)建立任意一个炉次i和任意一台连铸机c之间的浇铸映射关系d_ic；2)将连铸生产过程中钢水浇铸顺序方案映射为数学模型决策变量，其具体过程如下：2.1)设定炉次间浇铸顺序的0-1决策变量x_ijbc，当决定炉次i和j都在铸机c的第b个浇次内，且炉次j紧接着炉次i之后浇铸时，x_ijbc取1；否则x_ijbc取0；2.2)设定浇次的开浇炉次0-1决策变量x_0jbc，当决定炉次j为铸机c的第b个浇次的开浇炉次时，x_0jbc取1；否则x_0jbc取0；2.3)设定浇次的终浇炉次0-1决策变量x_j0bc，当决定炉次j为铸机c的第b个浇次的终浇炉次时，x_j0bc取1；否则x_j0bc取0；2.4)设定中间包更换方案的0-1决策变量z_ilbc，浇铸完炉次i后决定更换铸机c上第b个浇次内的第l中间包，z_ilbc取1；否则z_ilbc取0；2.5)设定浇次更换方案0-1决策变量y_bc，铸机c上第b个浇次内所有炉次浇铸完成后，需要更换浇次，y_bc取1；否则，铸机c上第b个浇次为空浇次不需更换，y_bc取0；2.6)设定附加变量s_j，e_j，分别表示炉次j的开浇时间和终浇时间，设定附加变量S_bc，E_bc，分别表示铸机c上第b个浇次的开浇时间和终浇时间；3)将连铸生产过程的工艺限制客观映射为数学模型约束条件，其具体过程如下3.1)建立连铸生产过程中控制钢水浇铸顺序约束条件：Σc∈CΣb∈BcΣj∈NU{0}\{i}xijbc=1,∀i∈N,---(9)]]>Σj∈Nx0jbc=Σj∈Nxj0bc≤1,∀c∈C,b∈Bc,---(10)]]>Σj∈NU{0}\{i}xijbc=Σj∈NU{0}\{i}xjibc,∀i∈N,∀c∈C,b∈Bc,---(11)]]>其中，N为所有待生产的炉次集合，C为铸机集合，B_c为某一铸机c上的预设浇次集合；3.2)建立连铸生产过程中更换浇次的约束条件：Σi∈NΣj∈NU{0}\{i}xijbc≤Mybc,c∈C,b∈Bc,---(12)]]>y_bc≥y_b+1c，c∈C，b∈B_c\{|B_c|}，     (13)；3.3)建立连铸生产过程中更换中间包的约束条件：zilbc≤Σj∈NU{0}\{i}xjibc,∀i∈N,c∈C,b∈Bc,l∈Lb,---(14)]]>Σi∈Nzilbc≥Σi∈Nzi,l+1,bc,∀c∈C,b∈Bc,l∈Lb,---(15)]]>其中，L_b为浇次b内预设的中间包集合；3.4)建立连铸生产过程中与生产设备和工艺相关的约束条件：-σ2≤Σc∈CΣb∈Bcxijbc(Ei-Bj)≤σ1,∀i≠j∈N,---(16)]]>Σb∈BcΣj∈NU{0}\{i}dicxijbc≤M,∀i∈N,c∈C,---(17)]]>Σc∈CΣb∈Bcαijxijbc≤M,∀i≠j∈N,---(18)]]>ej≥Σc∈CΣb∈Bcx0jbcsj+tj+ζj+(Σc∈CΣb∈Bcx0jbc-1)M,∀i∈N,---(19)]]>ej≥ei+ti+τij+υj-MΣc∈CΣb∈BcxijbcΣc∈CΣb∈Bcxj0bc,∀i∈N,---(20)]]>ej≥ei+ti+τij+ξijΣc∈CΣb∈BcΣl∈Lbzilbc-MΣc∈CΣb∈Bcxijbc(1-Σc∈CΣb∈Bcxj0bc),∀i∈N,---(21)]]>Σi∈Nsizi,l+1,bc-Σi∈Nsizilbc≤Ttudish,∀c∈C,b∈Bc,l∈Lb,---(22)]]>Σj∈Nejxj0bc-Σj∈Nsjx0jbc≤Tcast,∀c∈C,b∈Bc,---(23)]]>Sb+1c=Σj∈Nejxj0bc+Tsetup,c∈C,b∈Bc\{|Bc|},---(24)]]>4)将连铸生产过程中优化的工艺指标映射为数学模型目标函数，其具体过程如下：4.1)将钢水收得率指标映射为式(25)的目标函数，即最小化异钢级连浇产生的交接板坯和结晶器在线调宽形成的梯形板坯所带来的钢水收得率损失：MinΣc∈CΣb∈BcΣi∈NΣj∈N\{i}|αij=k2αijxijbc+Σc∈CΣb∈BcΣi∈NΣj∈N\{i}βijxijbc;---(25)]]>4.2)将质量成本指标映射为式(26)的目标函数，即最小化异钢级连浇产生的交接板坯带来以优充次成本损失：MinΣc∈CΣb∈BcΣi∈NΣj∈N\{i}|αij=k1αijxijbc;---(26)]]>4.3)将中间包使用效率指标映射为式(27)的目标函数，即最小化中间包更换次数：MinΣc∈CΣb∈BcΣl∈LbΣi∈Nzilbc;---(27)]]>4.4)将铸机作业率指标映射为式(28)的目标函数，即最小化浇次更换次数：MinΣc∈CΣb∈Bcybc;---(28)]]>4.5)将整个连铸系统生产效率指标映射为式(29)的目标函数，即最小化完成所有炉次钢水浇铸所需的时间：Min max_{c∈C，b∈B}(E_bc)；    (29)所述步骤3以基本工艺约束为依据，制定钢水浇铸顺序的预控制方案的过程如下：步骤3.1：组炉批：对所有炉次N按照钢级、铸坯宽度和厚度进行分组，使每一组中的炉次具有相同宽度、厚度和钢级，对于每一组同宽度、厚度和钢级的炉次N_b，将它们划分为个炉批；步骤3.2：炉批组浇：对所有的炉批，按照其对应钢级的钢种类别和铸坯厚度分组多个炉批组，对每组炉批，按照精炼类别，异钢种连浇规则及调宽规则进行合并，形成一个或多个浇次；步骤3.3：浇次分配：对所有浇次，按照浇次中所包含炉次的属性与铸机属性之间的对应关系，并考虑铸机负荷平衡因素，将浇次分配到炉次；步骤3.4：浇次排程：对每个铸机上的分配的浇次，枚举所有可能的序列，选择其中一个使得精炼生产均衡化的序列为铸机上的浇次排程；步骤3.5：确定变量取值：由浇次排程结果获得所有与顺序相关的决策变量的取值，包括x_ijbc，x_0jbc，x_j0bc，y_bc的取值，计算各个炉次、浇次的开浇和终浇时间，即s_j，e_j和S_bc，E_bc，按照逻辑关系获得变量z_ilbc的取值；所述步骤4采用禁忌搜索算法或变邻域搜索算法优化连铸生产过程各项工艺指标，改进预控制方案，设定钢水浇铸顺序控制方案；所述禁忌搜索算法，具体包括如下步骤：第1步：初始化算法参数，包括最大运行代数MaxIter、最大连续未改进代数UnimproveIter、禁忌表长度TabuListLength、禁忌表T＝φ、历史最优目标值HisBestObj＝∞、历史最优排序π^HBST＝φ、初始排序π＝φ、当前迭代次数iter＝0、连续未改进代数unIter＝0、炉次信息；第2步：通过步骤三中所述的确定钢水浇铸顺序预控制方案的过程，获得所有决策变量x_ijbc，x_0jbc，x_j0bc，y_bc，z_ilbc，s_j，e_j，S_bc和E_bc的取值，将变量取值，计算各个目标函数分量的值，并对目标函数分量值进行加权计算，获得总目标值f(π⁰)，其中π⁰＝(x_ijbc，x_0jbc，x_j0bc，y_bc，z_ilbc，s_j，e_j，S_bc，E_bc)，令HisBestObj＝f(π⁰)，π^HBST＝π⁰；第3步：根据邻域搜索策略求出邻域最优移动以及邻域最优排列如果则unIter＝0，转到第5步；否则，unIter＝unIter+1；第4步：如果unIter＝UnimproveIter，则停止；第5步：更新禁忌表，将所表征的相关信息v^lbest加入到禁忌表中，如果禁忌表未满，则依次添加；若禁忌表已满，禁忌表中最后一个元素解禁，其他的元素依次下移一个位置，然后将新的元素加入到第一个位置；第6步：iter＝iter+1，如果iter＝MaxIter，则停止；否则转到第3步。