blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2021-6-447-457blackmet-2134Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АВТОМАТИЗАЦИЯ В ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИINFORMATION TECHNOLOGIES AND AUTOMATIC CONTROL IN FERROUS METALLURGYНепараметрический алгоритм управления температурным режимом металла на участке конвертер – МНЛЗNonparametric control algorithm for metal temperature mode on site BOF – CCMhttps://orcid.org/0000-0003-4100-5644КорнетМ. Е.KornetM. E.

Мария Евгеньевна Корнет, cоискатель степени к.т.н. кафедры информационных систем

660041, Красноярск, пр. Свободный, 79

Mariya Е. Kornet, Candidates for a degree of Cand. Sci. (Eng.) of the Chair of Information Systems

660041 Krasnoyarsk, Svobodnyi Ave., 79 

marya.kornet@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8317РаскинаА. В.RaskinaA. V.

Анастасия Владимировна Раскина, к.т.н., доцент кафедры информационных систем

660041, Красноярск, пр. Свободный, 79

Anastasiya V. Raskina, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair of In formation Systems

660041 Krasnoyarsk, Svobodnyi Ave., 79

raskina.1012@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1585-6824КорнееваА. А.KorneevaA. A.

Анна Анатольевна Корнеева, к.т.н., доцент кафедры интеллектуальных систем управления

660041, Красноярск, пр. Свободный, 79

Anna A. Korneeva, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair of Intelligent Control Systems

660041 Krasnoyarsk, Svobodnyi Ave., 79

anna.korneeva.90@mail.ruИнститут космических и информационных технологий СФУРоссияInstitute of Space and Information Technologies of SibFURussian Federation202119072021646447457Copyright © Корнет М.Е., Раскина А.В., Корнеева А.А., 20212021Корнет М.Е., Раскина А.В., Корнеева А.А.Kornet M.E., Raskina A.V., Korneeva A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/2134

Предложена двухуровневая система управления температурным режимом выплавки, внепечной обработки и подготовки к разливке низкоуглеродистой стали марки G/ЭT в условиях ККЦ-2 АО «Объединенный Западно-Сибирский металлургический комбинат». В  зависимости от технологической схемы возможно проектирование различных систем управления сталеплавильным комплексом с последовательным, параллельным и комбинированным включением в нее отдельных операций, процессов. На примере стали марки G/ЭT рассмотрена система управления последовательной группой объектов. Система управления включает внешний контур регулирования, позволяющий осуществлять согласованное управление отделениями цеха за счет оптимизации режима ведения технологического процесса на объекте с учетом фактически проведенной операции на предыдущем объекте. Реализован непараметрический алгоритм дуального управления, позволяющий лицу, принимающему решение (ЛПР), осуществлять совместную оперативную корректировку управляю­щих воздействий для локальных контуров управления. Проанализирован температурный режим массива плавок низкоуглеродистой стали марки G/ЭТ и выявлено, что существенное влияние на температурный режим стали оказывают длительности обработки сталеплавильного ковша на каждом этапе технологического маршрута конвертер – МНЛЗ. В соответствии с этим сформированы критерии качества управления температурным режимом. Результаты проведенного вычислительного эксперимента показали, что введение блока управления с  ЛПР способствует рациональному управлению температурным режимом металла на участке конвертер – МНЛЗ, и как следствие, получению заданного химического состава и температуры стали в более узких пределах. Это позволяет исключить отклонения от контактного графика работы основных агрегатов, увеличить количество плавок в серии и скорость непрерывной разливки.

A two-level control system for the temperature mode of smelting, out-of-furnace processing and preparation for casting of low-carbon steel G/ET is proposed in the conditions of BOF shop-2 of JSC “United West Siberian Metallurgical Combine”. Depending on the technological scheme, it is possible to design various control systems for the steelmaking complex with sequential, parallel and combined inclusion of individual operations and processes. The control system of a sequential group of objects is considered on the example of steel G/ET. The control system includes an external control loop that allows coordinated control of the shop departments by optimizing the mode of technological process conducting at the facility, taking into account the actual operation performed at the previous facility. The implemented nonparametric algorithm of dual control allows the decision-maker to perform joint operational adjustment of control actions for local control loops. The temperature mode of the melts of low-carbon steel G/ET is analyzed and it is revealed that the processing time of the steel ladle at each stage of the BOF – CCM technological route has a significant impact on the steel temperature mode. In accordance with this, the criteria for temperature control quality are formed. The results of computational experiment showed that the introduction of a control unit with a decision-maker contributes to the rational control of metal temperature mode in the BOF – CCM site, and as a result, obtaining a given chemical composition and temperature of steel within narrower limits. It allows one to eliminate deviations from the contact schedule of the main units, and to increase the number of melts in the series and the rate of continuous casting.

непараметрический алгоритм управленияавтоматизация сталеплавильного производстванизкоуглеродистая стальдиалоговая система управленияnonparametric control algorithmautomation of steelmakinglow-carbon steelinteractive control systemРабота выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (код научной темы FSRZ‑2020‑0011)The work was performed within the framework of the state task of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (scientific topic code FSRZ 2020 0011)ReferencesChaabet M., Dötsch E. Steelmaking based on inductive melting // Induction Technology. 2012. No. 1. P. 49–58.Chaabet M., Dötsch E. Steelmaking based on inductive melting. Induction Technology. 2012, no. 1, pp. 49–58.Aleksashin A.L., Schnaltzger I., Hollias G. Creation and growth of oxygen-converter steelmaking // Metallurgist. 2007. Vol. 51. No. 1. P. 60–65. https://doi.org/10.1007/s11015-007-0014-4Aleksashin A.L., Schnaltzger I., Hollias G. Creation and growth of oxygen-converter steelmaking. Metallurgist. 2007, vol. 51, no. 1, pp. 60–65. https://doi.org/10.1007/s11015-007-0014-4Głownia J. Metallurgy and Technology of Steel Castings. Bentham Science Publishers, 2017. 319 p. https://doi.org/10.2174/97816810857081170101Głownia J. Metallurgy and Technology of Steel Castings. Bentham Science Publishers, 2017. 319 p. https://doi.org/10.2174/97816810857081170101Голубцов В.А., Шуб Л.Г., Дерябин А.А., Усманов Р.С. К вопросу о повышении эффективности внепечной обработки стали // Металлург. 2006. № 12. С. 59–61.Golubtsov V.A., Shub L.G., Deryabin A.A., Usmanov R.G. Treating steel outside the furnace more efficiently. Metallurgist. 2006, vol.50, no. 11-12, pp. 634–637. https://doi.org/10.1007/s11015-006-0135-1Quan G., Zhao L., Chen T., Wang Y., Mao Y., Lv W., Zhou J. Identification for the optimal working parameters of as-extruded 42CrMo high-strength steel from a large range of strain, strain rate and temperature // Materials Science and Engineering: A. 2012. Vol. 538. P.364–373. https://doi.org/10.1016/j.msea.2012.01.062Quan G., Zhao L., Chen T., Wang Y., Mao Y., Lv W., Zhou J. Identification for the optimal working parameters of as-extruded 42CrMo high-strength steel from a large range of strain, strain rate and temperature. Materials Science and Engineering: A. 2012, vol. 538, pp.364–373. https://doi.org/10.1016/j.msea.2012.01.062Yang W., Yang J., Shi Y., Yang Z., Gao F., Zhang R., Ye G. Effect of temperature on dephosphorization of hot metal in double slag converter steelmaking process by high temperature laboratorial experiments //Steel Research International. 2021. Vol. 92. No. 3. Article 2000438. https://doi.org/10.1002/srin.202000438Yang W., Yang J., Shi Y., Yang Z., Gao F., Zhang R., Ye G. Effect of temperature on dephosphorization of hot metal in double slag converter steelmaking process by high temperature laboratorial experiments. Steel Research International. 2021, vol. 92, no. 3, article 2000438. https://doi.org/10.1002/srin.202000438Kubat C., Taşkina H., Artirb R., Yilmazc A. Bofy-fuzzy logic control for the basic oxygen furnace (BOF) // Robotics and Autonomous Systems. 2004. Vol. 49. No. 3-4. P. 193–205. https://doi.org/10.1016/j.robot.2004.09.007Kubat C., Taşkina H., Artirb R., Yilmazc A. Bofy-fuzzy logic control for the basic oxygen furnace (BOF). Robotics and Autonomous Systems. 2004, vol. 49, no. 3-4, pp. 193–205. https://doi.org/10.1016/j.robot.2004.09.007Ляховец М.В., Ивушкин К.А., Мышляев Л.П., Чернявский С.В., Львова Е.И. Современный синтез объекта управления и управляющей подсистемы // Известия вузов. Черная металлургия. 2014. Т. 57. № 12. С. 33–36. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2014-12-33-36Lyakhovets M.V., Ivushkin K.A., Myshlyaev L.P., ChernyavskiiS.V., L’vova E.I. The joint synthesis of the controlled object and control subsystem. Izvestiya. Ferrous Metallurgy. 2014, vol. 57, no. 12, pp.33–36. (In Russ.). https://doi.org/10.17073/0368-0797-2014-12-33-36Спирин В.А., Савин А.В., Чистяков В.В. и др. Система управления стендом сушки и нагрева сталеразливочных ковшей // Современные технологии автоматизации. 2000. № 3. С. 66–71.Spirin V.A., Savin A.V., Chistyakov V.V., etc. Control system of the unit of steelmaking ladles drying and heating. Sovremennye tekhnologii avtomatizatsii. 2000, no. 3, pp. 66–71. (In Russ.).Богушевський В.С., Зубова К.М. Математическое моделирование конвертерного процесса по энергосберегающей технологии// Технологiчнi комплекси. 2013. № 2. С. 32–38.Bogushevs’kii V.S., Zubova K.M. Mathematical modeling of converter process with energy-saving technology. Tekhnologichni kompleksi. 2013, no. 2, pp. 32–38. (In Russ.).Бойко Ф.К., Птицына Е.В. Анализ способов и устройств управления процессами в электролизных и дуговых электротехнологических установках // Наука и техника Казахстана. 2006. № 1. С. 5–13.Boiko F.K., Ptitsyna E.V. Analysis of control methods and devices in electrolysis and arc electrotechnological plants. Nauka i tekhnika Kazakhstana. 2006, no. 1, pp. 5–13. (In Russ.).Jiayan Z., Weixin Y., Jiahong L. Study of oxygen lance position control strategy with self-adaptive fuzzy PID control. In: 2010 Int. Conf. on Electrical and Control Engineering, IEEE 2010. P. 2051–2054. https://doi.org/10.1109/iCECE.2010.505Jiayan Z., Weixin Y., Jiahong L. Study of oxygen lance position control strategy with self-adaptive fuzzy PID control. In: 2010 Int. Conf. on Electrical and Control Engineering, IEEE 2010, pp. 2051–2054. https://doi.org/10.1109/iCECE.2010.505Богушевский В.С., Литвинов Л.Ф., Рюмшин Н.А., Сорокин В.В. Математические модели и системы управления конвертерной плавкой. Киев: НПК «Киевский институт автоматики», 1998. 304 с.Bogushevskii V.S., Litvinov L.F., Ryumshin N.A., Sorokin V.V. Mathematical Models and Control Systems for Converter Smelting. Kiev: Kievskii institut avtomatiki, 1998, 304 p. (In Russ.).Синяков Р.В., Харченко А.В., Личконенко Н.В. Оптимизация проектирования и управления кислородно-конвертерной плавкой // Металургія. 2018. № 2. С. 18–27.Sinyakov R.V., Kharchenko A.V., Lichkonenko N.V. Optimization of engineering and control of oxygen converter smelting. Metalurgіya. 2018, no. 2, pp. 18–27. (In Russ.).Jalkanen H., Holappa L. Converter steelmaking. In: Treatise on Process Metallurgy. Elsevier. 2014. Vol. 3. P. 223–270. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-096988-6.00014-6Jalkanen H., Holappa L. Converter steelmaking. In: Treatise on Process Metallurgy. Elsevier. 2014, vol. 3, pp. 223–270. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-096988-6.00014-6Laciak M., Kačur J., Flegner P., Terpák J., Durdán M., Tréfa G. The mathematical model for indirect measurement of temperature in the steel-making process. In: Proceedings of the 2020 21th Int. Carpathian Control Conference (ICCC), IEEE 2020. Article 9257259. https://doi.org/10.1109/ICCC49264.2020.9257259Laciak M., Kačur J., Flegner P., Terpák J., Durdán M., Tréfa G. The mathematical model for indirect measurement of temperature in the steel-making process. In: Proceedings of the 2020 21th Int. Carpathian Control Conference (ICCC), IEEE 2020, article 9257259. https://doi.org/10.1109/ICCC49264.2020.9257259Kačur J., Laciak M., Flegner P., Terpák J., Durdán M., Tréfa G. Application of support vector regression for data-driven modeling of melt temperature and carbon content in LD converter. In: Proceedings of the 2019 20th Int. Carpathian Control Conference (ICCC), IEEE 2019. Article 8765956. http://dx.doi.org/10.1109/CarpathianCC.2019.8765956Kačur J., Laciak M., Flegner P., Terpák J., Durdán M., Tréfa G. Application of support vector regression for data-driven modeling of melt temperature and carbon content in LD converter. In: Proceedings of the 2019 20th Int. Carpathian Control Conference (ICCC), IEEE 2019, article 8765956. http://dx.doi.org/10.1109/CarpathianCC.2019.8765956Penz F.M., Schenk J., Ammer R., Klösch G., Pastucha K., ReischlM. Diffusive steel scrap melting in carbon-saturated hot metal– Phenomenological investigation at the solid–liquid interface // Materials. 2019. Vol. 12. No. 8. Article 1358. https://doi.org/10.3390/ma12081358Penz F.M., Schenk J., Ammer R., Klösch G., Pastucha K., Reischl M. Diffusive steel scrap melting in carbon-saturated hot metal–phenomenological investigation at the solid–liquid interface. Materials. 2019, vol. 12, no. 8, article 1358. https://doi.org/10.3390/ma12081358Han M., Zhao Y. Dynamic control model of BOF steelmaking process based on ANFIS and robust relevance vector machine // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. No. 12. P. 14786–14798. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.05.071Han M., Zhao Y. Dynamic control model of BOF steelmaking process based on ANFIS and robust relevance vector machine. Expert Systems with Applications. 2011, vol. 38, no. 12, pp. 14786–14798. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.05.071Соколов Б.М., Шепелявый А.И., Медведев А.В. Адаптивное управление конвертерной плавкой стали // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 1. Математика. Механика. Астрономия. 2003. № 2. С. 58–65.Sokolov B.M., Shepelyavyi A.I., Medvedev A.V. Adaptive control of steel converter smelting. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Seriya 1. Matematika. Mekhanika. Astronomiya. 2003, no. 2, pp. 58–65. (In Russ.).Веревкин С.В. Разработка и применение алгоритмов произ­ водственной координации (на примере сталеплавильного комплекса): автореф. дис. канд. техн. наук. Новокузнецк: ИЦ СибГИУ, 2003. 24 с.Verevkin S.V. Research and application of production coordination algorithms (steelmaking complex case): Extended Abstract of Cand. Sci. Diss. Novokuznetsk: ITs SibSIU, 2003, 24 p. (In Russ.).Yang X., Li J., Zhang M., Yan F., Duan D., Zhang J. A further evaluation of the coupling relationship between dephosphorization and desulfurization abilities or potentials for CaO-based slags: Influence of slag chemical composition // Metals. 2018. Vol. 8. No. 12. Article 1083. https://doi.org/10.3390/met8121083Yang X., Li J., Zhang M., Yan F., Duan D., Zhang J. A further evaluation of the coupling relationship between dephosphorization and desulfurization abilities or potentials for CaO-based slags: Influence of slag chemical composition. Metals. 2018, vol. 8, no. 12, article 1083. https://doi.org/10.3390/met8121083Гулыга Д.В., Сущенко А.В. Моделирование динамики температуры металла в сталеразливочном ковше на участке конвертер– МНЛЗ // Сталь. 2004. № 9. C. 15 – 19.Gulyga D.V., Sushchenko A.V. Modelling of metal temperature dynamics in the ladle while moving from converter to CCM. Stal'. 2004, no. 9, pp. 15–19. (In Russ.).Медведев А.В. Основы теории адаптивных систем. Красноярск: изд. Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т, 2015. 526 с.Medvedev A.V. Basics of Adaptive Systems Theory. Krasnoyarsk: SibSAU, 2015, 526 p. (In Russ.).Медведев А.В. Основы теории непараметрических систем. Красноярск: изд. СибГАУ им. Решетнева, 2018. 732 с.Medvedev A.V. Basics of Non-Parametric Systems Theory. Krasnoyarsk: izd. SibSAU im. Reshetneva, 2018, 732 p. (In Russ.).Катковник В.Я. Сходимость линейных и нелинейных непараметрических оценок «ядерного» типа // Автоматика и телемеханика. 1983. № 4. С. 108–120.Katkovnik V.Ya. Convergence of linear and nonlinear non-parametric “nuclear” estimates. Avtomatika i telemekhanika. 1983, no. 4, pp.108–120. (In Russ.).Цыбаков А.Б. О сходимости непараметрических робастных алгоритмов восстановления функций // Автомат. и телемех. 1983. № 12. С. 66–76.Tsybakov A.B. On convergence of non-parametric robastic algorithms for functions approximation. Avtomatika i telemekhanika. 1983, no. 12, pp. 66–76. (In Russ.).Kornet M.E. Raskina A.V., Korneeva A.A., Videnin S.A., MasichI.S. Non-parametric algorithms of identification and control of group of technological processes in low-carbon steel production// Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2020. Vol.1679. No. 4. Article 042042. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1679/4/042042Kornet M.E. Raskina A.V., Korneeva A.A., Videnin S. A., Masich I.S. Non-parametric algorithms of identification and control of group of technological processes in low-carbon steel production. Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. 2020, vol. 1679, no.4, article 042042. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1679/4/042042

The authors declare that there are no conflicts of interest present.