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人工智能在冶金自动化中的应用

时间:2019-03-13 10:27:09 来源:手机斗牛 作者:匿名



人工智能(AI)在自动化中的应用,即智能自动化,是一种能够驱动智能机器或系统实现其目标而无需人为干预的过程和技术。它是人工智能的重要应用领域。冶金自动化的重要发展方向。

智能自动化可以进一步提高产品质量,提高经济效益,降低劳动强度,保护生态环境。它是国民经济可持续发展的必然选择,也是发展冶金自动化的必由之路。本文介绍了智能自动化的主要领域和冶金智能的进展,并对冶金智能的发展提出了一些战略思路。

1智能自动化的主要领域

与冶金智能密切相关的人工智能领域包括以下几个方面。

(1)专家系统(ExpertSystems)。专家系统是一种智能计算机程序系统。基于规则的专家系统是专家系统的典型代表和冶金专家系统的基本技术。

(2)计算智能(CI)。计算智能是基于仿生算法的各种人工智能技术。它基于生物进化的进化计算机系统和生理学的人工神经网络机制,依靠数据而不是知识进行思维行为研究。

(3)分布式人工智能(DistributedAI,DAI)。分布式人工智能是分布式计算和人工智能相结合的结果。 DAI包括构建描述自然系统,社会系统和人 - 自然 - 社会系统的精确概念模型,研究多个问题解决实体系统中实体之间的相互作用,以及知识和行动的分配和协作以改善整体系统的性能。

(4)机器学习(MachineLearning)。机器学习是研究用于模拟人类学习活动,获取知识和技能以及提高系统性能的理论和方法。

(5)机器人(机器人技术)。机器人技术是一门研究机器人原理,技术和应用的学科。它也是一个高度跨学科的主题,广泛用于各种行业。(6)模式识别和机器视觉(PatternRcognitionandMachineVision)。模式识别是一门研究计算机以识别各种物理对象或过程的学科。它使计算机能够替代人类或帮助人们感知外部信息模式。它模拟了人类对外部功能的感知;机器视觉也称为计算机视觉。是一种计算机基于输入二维图像分析和理解自然三维物体的过程和技术。

(7)智能控制(IntelligentControl)。智能控制是计算机应用中模拟人类智能,实现人工智能劳动和体力劳动自动化的重要领域。它代表了自动控制的最新发展阶段。冶金轧制和冶炼过程的智能控制是智能控制的一个突出领域。

(8)智能决策和调度(IntelligentDecisionandScheduling)。智能决策系统是一种计算机程序系统,它使用人工智能和智能系统技术来协助管理和指挥人员做出决策。冶金行业的资源和生产智能调度是值得开发的重要课题之一。

(9)智能信息管理(IntelligentInformationManagement)。智能信息管理是人工智能,管理科学,系统工程,计算技术,通信技术,软件工程和信息工程等多学科,多学科整合产生的新技术和新学科。这是一门现代管理科学。技术发展的新趋势。

2冶金智能的进展

智能技术可广泛应用于冶金自动化过程,如各种冶金专家系统,钢铁冶炼和轧制过程的智能控制,矿山智能安全监控和灾害管理,基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统,冶金智能机器人和还有很多。

2.1冶金专家系统

专家系统已经在冶金工业中找到了非常常见的应用。许多先进的高炉系统已在美国,德国,日本,印度和中国开发和应用,专家系统技术已应用于高炉建模,监测和诊断。通过知识与数学建模相结合建立的炼钢部件设计专家系统,可以帮助工程师快速确定满足客户特殊要求的炼钢目标部件,优化热轧工艺,从而提高新产品的开发效率。

专家系统也广泛应用于冶金生产的其他领域,如转炉喷枪,炉炼,铁水脱硫,烧结批量优化,链炉控制策略,冶金厂设计,焊接工艺设计,冶金机械故障诊断,铝电解等。细胞参数优化和控制。

2.2冶炼和轧制过程的智能控制

模糊逻辑,人工神经网络,演化计算和集成智能模型已经在冶金工业生产中获得,包括冶金生产过程的建模和控制。这些“软计算”已用于钢铁产品质量建模,炉温控制,电弧炉钢温控制,高炉顶压控制,半固态镁合金带材双辊连铸控制,铝轧机双机架自适应张力控制,碳钢冷轧机气压站控制,夹套窑温度平衡控制,铝电解厂排气控制,转炉煤气温度控制,烧结过程控制等,取得了良好的现场应用效果。

2.3矿井智能安全监测和灾害处置系统

虽然矿山智能安全系统的研究尚未形成规模并得到广泛应用,但已开始研究矿山安全。提出的基于神经网络的矿井安全预测方法可以降低人工救援的风险,提高救援系统应对灾害的能力。 。矿山生产系统是一个涉及多个因素的复杂系统,不同因素之间存在相关性。因此,煤矿安全预测是一个典型的非线性问题。神经网络是典型的非线性动态系统,可以使用历史训练样例准确预测未来趋势,非常适合解决矿山安全预测问题。

针对煤矿环境提出的一种新型煤矿灾害处理系统是基于模块化异构多机器人的煤矿灾害处理系统。该系统基于具有已知功能的基本单元,模块化组合以形成不同结构的成员机器人,然后多个成员机器人形成多机器人系统。该系统具有结构简单,模块体积小,模块结构多样化的特点,适合煤矿井下灾害的需要。2.4基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统

模式识别已广泛用于国外冶金生产过程。基于模式识别和机器视觉的国内冶金生产系统包括冶金材料的结构识别和成分分析,冶金生产过程监控和产品质量检测,以及蒸汽管网压降系数的识别。例如,它在宽厚板自动代码识别系统,AOD炉端点预测和金属工件表面缺陷图像处理系统领域有很好的应用。

2.5冶金智能机器人

工业机器人在制造业和其他领域越来越受欢迎,特别是在诸如高温,有毒和危险环境的恶劣环境中。近年来,各个先进工业国家纷纷推出雄心勃勃的机器人发展计划,中国也制定了智能制造等发展战略。目前,工业机器人在冶金工业中的应用仍然不普遍。除了在铸造,锻造和处理领域应用智能机器人的飞行员之外,机器人系统还用于矿山灾害管理和矿山安全预测。

3关于冶金智能发展的一些战略思考

冶金自动化已进入发展的“深水区”,面临更大的困难和更高的要求。中国冶金智能的未来发展和应用方向需要注意以下几个方面:

(1)根据冶金行业的实际,实施中央政府的结构调整和发展方式转变的指导方针,促进冶金行业的科技进步和企业的转型升级。

(2)继续开发各种冶金专家系统,例如,基于规则,模型和框架技术,建立一个综合的专家系统。对于某些应用,还可以结合网络技术建立基于网络的集成专家系统,以不断改进专家系统。技术水平和经济效益。

(3)重点研究基于计算智能技术的各种智能建模,优化和控制系统的开发和应用。

(4)推动冶金智能机器人的应用。

(5)在现有经验和技术的基础上,全面规划,增加国家冶金行业的智能化步伐,加快冶金智能化进程。

(6)积极开展冶金生产科研工作,开发过程软件,特别是智能软件。

(7)改造现有企业信息管理系统,采用更先进的现代管理理念和先进的管理技术,实现企业智能化,人性化管理,保护冶金智能和现代化。(8)要高度重视冶金教育和人才培养。