钢铁过程自动化技术的应用及发展动向（1）

1 引言

进入21世纪以来，随着经济发展需求的变化以及激烈的市场竞争格局，我国正经历从一个高速增长期到以科学发展观统领钢铁工业发展的转轨过程。转变增长方式、结构优化调整成为了行业中心，任务特别是在面临世界金融危机的形势下，加速淘汰落后生产能力，加快提升科技开发与创新能力，发展循环经济，降低消耗，降低成本，生产适销对路、市场急需的产品已成为发展的重要特征。正是基于这种特定变化的市场环境的压力，以及发展的技术环境驱使，近年来，作为钢铁业发展重要技术支柱的自动化系统，也有许多变化与提高。在钢铁过程自动化系统的技术组成中，包含的内容很多，这里就检测技术、控制技术、传动技术、系统化技术等方面展开，它们是钢铁过程自动化系统的基础和核心，从而也映射了系统总体的现状与发展动向。

2 应用现状与发展动向

2.1检测技术

2.1.1应用现状

生产过程的检测传感技术的发展，源于生产过程质量、能耗、环境和安全等的需求推动，而应用的检测技术也给钢铁生产过程的控制和产品质量提供了坚实的技术保障。毋用置疑，给予检测技术推动的发展有很大影响的是市场对生产过程需求的变化。近年来，除了原来用于过程控制的检测外，很明显地加强了对产品（包括中间产品）的缺陷等质量的检测、原材料的检测、环境安全检测，其中大部分以信息反馈的方式进入了自动化系统。钢铁生产过程中过程检测技术在系统中所起的作用与地位示意如图1所示。粗线箭头代表现在主要的信息流向，细线箭头为辅助流向而虚线箭头为今后传感信息。

图1钢铁生产的过程检测技术作用与地位

（1）过程控制检测

钢铁过程检测有许多对象，其绝对量检测有：温度、位置、位移、速度、尺寸（长度、宽度、厚度）、形状、重量、流量、浓度等，这些量的检测虽然是“老生常谈”，但随着时代的技术，进步其内涵或精度、稳定性都有很大变化和提高，并且对应于各工序单元有重点检测内容，如表1所示。

过程检测以基本状态量的检测为基础。它体现了系统对象的能观性，也对应了系统的能控性。因此，检测技术对控制系统有很强的制约，它直接关系到系统能够实现的自动化水平。换句话说现代的钢铁产品制造水平与自动化系统的最基础技术—检测技术的水平是密不可分的。系统对象的检测，考虑了两个部分，即被控对象及其环境。如：轧制过程在线连续测量轧件尺寸的能力和水准，决定了轧制可控程度和质量。热轧过程测量是在相对高的振动和高温、水流、氧化层粉层等干扰下实现的。钢材轧制过程中红外温度扫描和成像，CCD钢板宽度测量和板头尾形状测量技术的开发极大提高了轧制过程的自动化水平。而轧制过程热轧板形控制和控轧控冷技术将温度测量要求在恶劣的环境下扩展到多点、动态、高速和高精度水准。

表1工序过程重点检测对象一览表

（2）关于表面、内部缺陷检测

钢铁生产过程涉及到产品质量方面。从表面缺陷、甚至是表面微细缺陷的检测到内部缺陷的检测。如：铸坯表面缺陷检测识别、板材的平直度、凸度检测，涂镀产品覆层检测到管、线、型材等产品表面缺陷的在线检测和各种新型的高分辨率的表面缺陷检测和针孔检测，进而到以δ值测量仪为代表的钢材内部质量检测技术的应用过程，充分反映了对产品质量检测要求的深化。

（3）关于在线的原材料质量检测

钢铁生产的过程控制，既要考虑原材料是正常质量的情况，又要防止不能应对或无法预期的原材料变化和缺陷的发生。因此，除具备了烧结矿、煤、焦水份的红外、微波、中子射线检测、煤灰份检测、铁水硅、硫成份分析检测外，作为在线的原材料质量检测，最引人注目的是硅钢板的硅素含有率的检测等。

（4）关于环境安全的检测

钢铁生产过程，严格控制有碍于环境安全的有害物质的泄漏与排放。避免造成不良甚至于严重后果。因此，关于环境安全的检测是必须的。目前有:烧结过程粉尘排放量、成份检测、高炉GAS回收量和成份检测、焦炉GAS回收量和成份检测、冶炼过程粉尘排放量和GAS成份检测、加热炉排放废气成份检测、酸洗涂镀等废液排放检测、水循环和排放的水质检测等。

2.1.2发展动向

（1）从使产品质量稳定化发展到使产品高质量化

这是持续性开展的方向。伴随IT技术的进展、传感器的高性能化、数据处理的高速化，对应于检测需求的高层次化，使以往不能达到的检测水准现在则有可能达到。其中，引人注目的是广泛应用图象化处理方法。

（2）从宏检测到微检测

目前，传感器的大部分是用所发现的有关要求指标的确切可代用指标作为目标值嵌入到微系统。而代用指标多数是黑匣子的宏参数，只有获得更多具有更深、更正确的信息或知识才有利于明确判断。因此，使检测手段的发展转向取得微参数，旨在通过把握现象本质的应对，使产品更具有确实的质量与可靠性。

（3）从点检测到多维检测

事物具有全息性。但目前有关质量的认识，往往是感性的东西很多。而如内部组成之类的现象自身，往往是复杂的，存在好多无法用单一的物理量表现的情况。即如光、超声波、电磁。那样检测手段一般也限定感度和性能所能够达到的范围。因而，补充它们测定的界限则是物理的、数理的模型和积累的经验和知识，就是说，要力求从多个视角来补充或综合，这样会对质量的认识更全面、更深入，如能自如地应用图象信息处理等手段则必然会促进它们的应用：如声波CT技术应用于高炉内的温度分布检测以及通过感知数据的重构实现炉况可视化，通过多点检测进行的复杂形状的热区在线检测等。

（4）传感检测网络化

迄今为止的质量管理仅限于生产线或工厂之中，而通过传感检测网络化能实现对用户使用中的产品实施质量管理，进行劣化检测等事项逐步成为可能。无论使用者还是生产者，这些信息都能得到应用反馈。另外，资源重用化时，利用持续把握的使用数据，使进行高可靠性的再利用、再循环也成为可能。传感检测网络使检测手段能得到及时推广，并使得到的信息普及知识库化达到灵活应用。

2.2控制技术

2.2.1应用现状

在钢铁过程自动化中，除了顺序控制外，最广泛采用的基础控制是作为经典控制的前馈（FF）/反馈（FB）或其组合方式的实用控制和以模型为基础的高级控制术在钢铁过程的控制中起着极其重要的作用。

根据不同工艺过程的不同用途有不同类型的选择。以建模的信息类型分，则有：实体驱动型模型及数据驱动型模型及混合型模型三类。而以软测量、预测控制、智能控制、多变量自适应、解耦控制等为代表的先进控制与智能控制技术和在解决钢铁过程的非线性、不稳定方面得到了成功的应用。有关钢铁过程控制特性及分类示意图，如图2所示。以下，就按该分类的三大工序过程进行阐述。

（1）前工序过程

由于能控性受制于能观性的原因，目前，高炉、转炉的模型均多为操作指导模型，特别是高炉为大规模非线性系统，应用控制理论的建模工作极其困难。大致经历了两个阶段：首先，通过从过程机收集的数据，借助于数学模型，计算出反映高炉炉况的指标，从而为高炉炉长提供高炉运行状态指导高炉操作的Go-Stop系统；其次，综合了专家的实践经验和有关理论研究，通过AI技术与信息处理来对炉况的现状、未来趋势作出预报、给出最佳操作方针以达到指导高炉炉长对高炉冶炼过程的控制。如今，已普遍采用专家系统进行高炉的生产支持系统和借助于经验的智能型炉况诊断系统