Непараметрический алгоритм управления температурным режимом металла на участке конвертер – МНЛЗ

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.

1. Chaabet M., Dötsch E. Steelmaking based on inductive melting // Induction Technology. 2012. No. 1. P. 49–58.

2. 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/s11015-007-0014-4

3. Głownia J. Metallurgy and Technology of Steel Castings. Bentham Science Publishers, 2017. 319 p. https://doi.org/10.2174/97816810857081170101

4. Голубцов 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.

5. Quan 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.2012.01.062

6. Yang 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.202000438

7. Kubat 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.2004.09.007

8. Ляховец 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/10.17073/0368-0797-2014-12-33-36

9. Спирин 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.

10. Богушевський В.С., Зубова К.М. Математическое моделирование конвертерного процесса по энергосберегающей технологии// Технологiчнi комплекси. 2013. № 2. С. 32–38.

11. 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.

12. 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.2010.505

13. Богушевский 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.

14. Синяков Р.В., Харченко А.В., Личконенко Н.В. Оптимизация проектирования и управления кислородно-конвертерной плавкой // Металургія. 2018. № 2. С. 18–27.

15. Jalkanen H., Holappa L. Converter steelmaking. In: Treatise on Process Metallurgy. Elsevier. 2014. Vol. 3. P. 223–270. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-096988-6.00014-6

16. Laciak 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/ICCC49264.2020.9257259

17. Kačur 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.2019.8765956

18. Penz 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/ma12081358

19. Han 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.2011.05.071

20. Соколов 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.

21. 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.

22. 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/met8121083

23. Гулыга Д.В., Сущенко А.В. Моделирование динамики температуры металла в сталеразливочном ковше на участке конвертер– МНЛЗ // Сталь. 2004. № 9. C. 15 – 19.

24. Медведев А.В. Основы теории адаптивных систем. Красноярск: изд. Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т, 2015. 526 с.

25. Медведев А.В. Основы теории непараметрических систем. Красноярск: изд. СибГАУ им. Решетнева, 2018. 732 с.

26. Катковник В.Я. Сходимость линейных и нелинейных непараметрических оценок «ядерного» типа // Автоматика и телемеханика. 1983. № 4. С. 108–120.

27. Цыбаков А.Б. О сходимости непараметрических робастных алгоритмов восстановления функций // Автомат. и телемех. 1983. № 12. С. 66–76.

28. 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/10.1088/1742-6596/1679/4/042042