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        鋼鐵工業信息系統必須是全流程、一體化

        http://www.kblhh.cn 2019-10-15 14:15 來源:互聯網

        “我國鋼鐵工業近幾年形成了信息技術集成、過程工藝技術集成、全生命周期技術集成的三維技術集成,這些技術集成是信息化的基礎。因此,鋼鐵行業是離智能化最近的行業,具有最好的實現智能化的條件,對智能化的需求也是最迫切的。”9月27日,中國工程院院士、東北大學教授王國棟在由中國冶金報社、唐山市工業和信息化局共同主辦,遷安市九江線材有限責任公司協辦的2019(第五屆)中國鋼鐵產業互聯網+推進大會上表示。

        鋼鐵工業智能制造平臺架構

        王國棟介紹了鋼鐵工業智能制造的平臺架構。

        在他看來,智能有以下幾個特點:一是具有感知能力,即具有能夠感知外部世界、獲取外部信息的能力,是產生智能活動的前提條件和必要條件。二是具有記憶和思維能力,即能夠存儲感知到的外部信息及由思維產生的知識,同時可利用已有的知識對信息進行分析、計算、比較、判斷、聯想、決策。三是具有學習能力和自適應能力,即通過與環境的相互作用,不斷學習積累知識,使自己能夠適應環境變化。四是具有行為決策能力,即對外界的刺激做出反應,形成決策并傳達相應的信息。

        智能控制的核心是信息物理系統(CPS)。該系統的總體架構為:感知(物理)層、網絡層、計算層。其通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術,構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統,實現系統內資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態優化。目前冶金企業的嵌入式工業控制系統構成為物理層、網絡層、計算控制層、應用層。

        王國棟指出,智能制造平臺建設的原則,一是充分利用企業現有系統和現有數據,采用先進的智能制造技術,增強網絡互聯互通和數據采集與處理,開發CPS系統的數字孿生,即數字感知系統,使企業現有系統升級為具有自學習、自適應、自組織的智能系統,實現全流程智能制造,促進企業高質量發展。

        二是要實施真正的智能化。企業在實施全流程、一體化智能制造的過程中,應當在滿足系統功能要求的前提下,逐步、穩妥地對現有的企業資源計劃(ERP)、制造執行系統(MES)、過程控制、基礎自動化等系統進行軟件改造,使其具有感知能力、記憶和思維能力、學習能力和自適應能力、行為決策能力,成為真正的智能化系統。

        “鋼鐵工業是一個流程工業,因此鋼鐵工業信息系統必須是全流程、一體化的,能夠實現物質流、信息流、能量流的綜合分析、控制、管理。”王國棟強調。

        他進一步指出,隨著技術手段的豐富和計算能力的提升,解決問題的方式將從把復雜問題分為相對簡單的不同層次,逐層解決問題的傳統方式,轉變為“跨層、跨域”的扁平化發展的方式。

        扁平化雙層架構為“云端智能層”和“本地決策層”。云端智能層具有低實時性的MES、ERP和BI(商務智能)功能,實現質量、設備能力、成本、資源、人力資源等多個目標的綜合協調。“本地決策層”具有高實時性PCS(過程控制系統)、BA(樓宇設備自控系統)和傳感器等功能,輔以人工智能、大數據等新技術,強化計算能力、實時性等。兩層級之間在線實時動態調整,靈活、協調地實現了質量、效率的提升。

        為了更好地實現扁平化發展,企業需要邊緣計算。應用邊緣計算可實現對近場裝置、設備及系統的智能控制,解決網絡延時帶來的不確定性問題,減輕云端負擔,同時兼顧云計算和終端的協同。

        鋼鐵智能制造平臺的核心是數字感知系統

        鋼鐵企業在智能化發展過程中,面臨著一些問題。王國棟指出,鋼鐵行業是多工序、長流程的流程工業,鋼鐵生產過程為全流程“黑箱”,冶煉反應器內部、連鑄和軋制工件內部的化學反應和物理變化以及相關的重要參數,看不見、摸不到、測不出,實時、內部信息感知極度缺乏;目前系統中使用的模型大多為理論模型或經驗模型,存在較大的不確定性,預報精度差,難以實現高精度的動態協調控制,控制決策存在粗獷性甚至是盲目性問題;由于工藝條件、設備運行狀態變化引起生產工況發生復雜變化,過程輸入條件、狀態變量和控制目標之間關系復雜。

        “數字感知為我們利用大數據、互聯網、云計算、AI(人工智能)等現代信息技術攻克以往無法逾越的障礙提供了全新的思路和可行的方法,為冶金等行業的精準感知及控制提供了理想的解決方案。”王國棟進一步表示,“在信息流的控制下,物質流與能量流發生化學反應或物理作用,因此以足夠的精度求解基于物理—化學反應的數學模型,可以獲得物質流、能量流、信息流的統一解。”

        鋼鐵行業數學模型由于具有不確定性、強非線性、極其復雜性的特點,必須采用數學模型與AI/大數據結合的方式,以數學模型為基礎主線,以人工智能及實測大數據優化數學模型,高效率地實現高精度數字感知,破解鋼鐵行業“黑箱”系統。

        CPS系統的基本組件包括傳感器、執行器和決策控制單元?;窘M件結合反饋循環控制機制構成了CPS的基本功能邏輯單元,執行最基本的檢測與控制功能數字感知系統:基于大數據、人工智能、物聯網和物理—化學模型的巨型數字傳感系統,實現了現實物理世界全部物理量的數字孿生。

        其中,決策控制單元能依據數字感知系統、感知信息和用戶輸入規則進行智能決策,發出工藝控制參數調整指令,保證在既定的條件下得到控制目標值。

        王國棟指出,物理系統的數字孿生是核心。工業4.0的數字感知系統能全面感知和掌控信息流、物質流、能量流的全流程規律。全流程一體化CPS系統可以系統解決斷點和數據離線自動采集等問題,實現全流程一體化協調控制。

        智能制造系統的主要功能:一是信息深度感知,即實現工藝質量精準預報與在線狀態感知;二是數據處理存儲,即實現全流程工藝質量數據采集與處理;三是網絡互聯互通,包括5G的物聯網、互聯網連接萬物與人;四是設備診斷維護,即實現設備健康狀態診斷與智能維護;五是質量監控優化,即實現質量異常原因追溯與生產工藝優化;六是精準協調控制,即實現質量精準控制與多工序協調智能優化;七是智能優化決策,即實現橫向產供銷全流程一體、縱向各層次協同的智能優化決策。

        “建設鋼鐵工業信息系統,應按照鋼鐵生產的流程,在主要的生產環節建立可以進行智能感知、決策、控制的智能體,實現對各環節的智能控制。這些智能體包括:原料處理智能體、高爐冶煉智能體、煉鋼—連鑄智能體、熱軋智能體、冷軋智能體、熱處理智能體。鋼企應將各智能體組成涵蓋整個流程的多智能體,實現各智能體之間的銜接、協調、平衡、優化。”王國棟建議。

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