Методы и алгоритмы обработки информации в системе оптимизации плана загрузки листового стана горячей прокатки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Храмешин, Дмитрий Викторович

• Храмешин, Дмитрий Викторович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Храмешин, Дмитрий Викторович

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

1. Общая характеристика проблемы планирования загрузки станов горячей прокатки

1.1 Анализ методов и средств планирования загрузки станов горячей прокатки

1.2 Характеристика плана загрузки прокатных станов, как объекта оптимизации

1.3 Разработка требований к математическому обеспечению системы оптимизации плана загрузки

1.4 Выводы по разделу 1

2. Математическое обеспечение формирования критерия оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки

2.1 Исследование влияния нарушений технологии нагрева и прокатки на образование различных дефектов проката

2.2 «Свертка» статистических зависимостей количества полученного брака от допущенных нарушений

2.3 Процедура формирования критерия оптимизации

2.4. Выводы по разделу 2

3. Разработка метода и алгоритмов обработки информации в системе оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки

3.1 Основные этапы обработки информации при оптимизации плана загрузки, основанного на моделировании эволюционных алгоритмов

3.2 Разработка алгоритма расчета начального плана

3.3.1 Оптимизация загрузки стана горячей прокатки на основе генетического алгоритма

3.3.2 Оптимизация загрузки стана горячей прокатки на основе муравьиного алгоритма

3.4 Выводы по разделу 3

4. Экспериментальные исследования методов и алгоритмов обработки информации в системе оптимизации планов загрузки стана горячей прокатки

4.1 Программное обеспечение системы оптимизации планов загрузки стана горячей прокатки

4.2 Структурно-функциональная организация системы оптимизации плана загрузки прокатного стана

4.3 Исследование адекватности метода и алгоритмов оптимизации плана загрузки горячего стана

4.4 Исследование эффективности метода и алгоритмов обработки информации

4.4.1 Результаты проверки алгоритма начального планирования135

4.4.2 Результаты проверки генетического алгоритма оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки

4.4.3 Результаты проверки муравьиного алгоритма оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки

4.4.4 Анализ условий использования эволюционных алгоритмов в системе оптимизации планов загрузки стана горячей прокатки

4.5 Перспективы применения системы оптимизации планов загрузки

станов горячей прокатки

4.6 Выводы по разделу 4

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы обработки информации в системе оптимизации плана загрузки листового стана горячей прокатки»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Планирование загрузки листопрокатных станов является важной задачей, от решения которой зависит качество и себестоимость прокатанного металла. Прокатный план - упорядоченная последовательность слябов, составленная из слябов различных заказов. Последовательность разрывается перевалками, вызванными понижением качества проката из-за износа поверхностей рабочих валков. Отрезок последовательности между перевалками называется кампанией. В настоящее время упорядочивание слябов и назначение перевалок осуществляется специалистами в соответствии с требованиями технологических инструкций по нагреву металла и горячей прокатки. Сейчас план загрузок специалисты составляют используя алгоритмы, имитирующие их деятельность, а оценка эффективности сформированных планов до их реализации не производится.

Задача планирования относится к числу сложных, так как при создании месячного плана загрузки, который формируется из набора заказов потребителей, состоящего из различных сортаментов прокатываемого металла и марок сталей, необходимо учесть различные требования технологии нагрева и прокатки. Задача усложняется тем, что при этом приходится обрабатывать большие массивы информации. Так, например, количество слябов, которое необходимо для формирования месячного плана обеспечивающего выполнение заказов потребителей, следует упорядочить и разбить на кампании, может доходить до 20000 штук и более. В этих условиях выполнить все требования технологии нагрева и прокатки всех слябов довольно сложно. Поэтому при планировании необходимо сокращать затраты, возникающие при нарушении требований. Обычно при планировании загрузки станов горячей прокатки полосы специалисты используют локальные правила, полученные формализацией требований технологических инструкций, и стараются минимизировать только

количество нарушений и перевалок между компаниями. При разработке плана применяют программное обеспечение, имитирующее действия специалиста. Оценить эффективность созданного плана можно только после его реализации на прокатном стане. Проблеме автоматического календарного планирования при помощи математических алгоритмов посвящены работы А. А. Столяра, С Ш^^, I. Refanidis I Valahavas. В них рассматриваются общие проблемы поиска решений задач календарного планирования и не приводится универсального способа для оценки эффективности предложенных планов с точки зрения реального производства.

Не смотря на то, что задача оптимального расписания заданного набора работ на имеющемся оборудовании известна давно, удовлетворительные решения получены лишь для простейших случаев, и задача сохраняет свою актуальность. Недостаточная разработанность методов решения подобных задач и отсутствие их применения для создания планов прокатных кампаний в прокатных производствах нашей страны определили актуальность исследования и обусловили выбор темы диссертации.

Таким образом, в настоящее время отсутствуют количественные критерии эффективности создаваемого плана загрузки, а также методы и алгоритмы обработки информации в системе оптимизации планов загрузки, которые позволили бы улучшить результаты планирования, получаемые специалистами.

Из вышеизложенного следует, что разработка критерия эффективности планов, метода и алгоритмов обработки информации для системы оптимизации планов загрузки станов горячей прокатки полосы является актуальной научно-технической задачей.

Объект исследования: система оптимизации загрузки стана горячей прокатки.

Предмет исследования: критерии оптимизации, методы и алгоритмы обработки информации в системе оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки.

Целью диссертационной работы является повышение производительности работы стана горячей прокатки и обеспечение технологических требований прокатного производства.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

- анализ существующих методов и средств планирования загрузки станов прокатного производства;

- разработка критерия оптимизации на основе статистического анализа нарушений, приводящих к появлению дефектов проката;

- разработка метода и алгоритмов оптимизации загрузки стана горячей прокатки, основанного на эволюционных алгоритмах;

- разработка структурно-функциональной организации системы оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки.

Методы исследований. Для решения поставленных задач в работе использованы основные положения теории систем и системного анализа, технологические инструкции планирования загрузки стана горячего проката, применяемые на стане горячей прокатки «Стан 2000», метод статистической обработки информации, теория эволюционных алгоритмов. Статистическая обработка данных, полученных в ПАО «Северсталь», использовалась в методе оценки влияния нарушений на качество проката. Оптимизация загрузки стана горячей прокатки производилась путем использования алгоритмов обработки информации, основанных на принципах природного алгоритма принятия решений, с использованием программно -

инструментальных средств MS Excel и в среде разработки Delphi 7. Достоверность полученных результатов подтверждена путем сравнения с экспериментальными данными.

Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:

1. Предложен критерий системной оценки влияния нарушений технологических процессов при производстве проката на появление разного рода дефектов. Критерий основан на статистической обработке данных. Он позволяет определить влияние каждого нарушения технологии на эффективность плана загрузки стана.

2. Предложен метод оптимизации загрузки стана горячей прокатки, отличающийся использованием эволюционных алгоритмов принятия решений учитывающий комплексную оценку эффективности плана загрузки на основе обобщенного критерия оптимизации.

3. Предложены алгоритмы обработки информации, адаптированные для выбора оптимального плана загрузки стана горячей прокатки, позволяющие соблюсти требования технологических процессов планирования загрузки в процессе оптимизации.

Практическая ценность работы заключается в следующем: - Разработана процедура формирования критерия оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки на основе статистического исследования.

Разработано программное обеспечение системы оптимизации планирования загрузки стана горячей прокатки, позволяющее формировать план загрузки стана горячей прокатки оптимизировать план загрузки при помощи эвристических алгоритмов и визуализировать процесс оптимизации.

Предоставлены рекомендации по использованию разработанного программного обеспечения.

Реализация результатов работы. Разработанная система оптимизации плана загрузки горячего стана прошла апробацию в условиях листопрокатного цеха №2 Череповецкого металлургического комбината (ЧерМК) ПАО «Северсталь».

Опытно-промышленные испытания показали, что затраты на горячую прокатку можно сократить на 5,4 % по сравнению с затратами, которые получены при реализации планов загрузки стана горячей прокатки, разработанных традиционными средствами.

Результаты исследований использовались на ЧерМК ПАО «Северсталь».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на 5-й международной научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2009), в Межвузовской конференции молодых ученых (Череповец, 2010). Результаты работы обсуждены на 5-й Международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе САПР, АСНИ, СУБД и систем искусственного интеллекта» «ИНФ0С-2009» 26-27 июня 2009 г г. Вологда. Основные положения работы доложены и обсуждались на производственных совещаниях в июле 2007г. Разработанные алгоритмы легли в основу других работ, положения которых были доложены на научно-практических конференциях молодых специалистов [90, 91, 92] в 2013, 2014 и 2015 гг.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, в т.ч. 3 статьи опубликованы в рецензируемых научных журналах,

входящих в перечень ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, включающего 110 наименований. Работа содержит 189 страниц, 50 рисунков, 24 таблицы.

1. Общая характеристика проблемы планирования загрузки станов горячей прокатки

1.1 Анализ методов и средств планирования загрузки станов горячей прокатки

Прокатка - один из видов обработки металлов давлением, который заключается в обжатии металла между вращающимися валками. В зазоре между ними заготовка обжимается по высоте и вытягивается в длину, в соответствии с коэффициентом вытяжки. Среди различных методов пластической обработки прокатка занимает наиболее значимое положение. Данным способом производят изделия, пригодные для непосредственного использования в строительстве и машиностроении (шпунт, рельсы, профили). Прокаткой получают разнообразные виды заготовок, являющихся исходным материалом для других способов обработки. Горячекатаная и холоднокатаная листовая сталь, полосы и ленты в больших количествах используются для листовой штамповки. При ковке в штампах в качестве исходного продукта используют преимущественно катаную заготовку. Через валки станов горячей прокатки проходит 75-80% всего выплавляемого металла [44] Обжатие прокаткой - самый распространенный процесс обработки металлов давлением. Существует много разных типов станов, но практически во всех таких установках обжатие осуществляется двумя валками, вращающимися навстречу друг другу. В процессе прокатки заготовка проходит валки, уменьшаясь по толщине и увеличиваясь в длине. Возникающее при этом боковое, или поперечное, уширение в большинстве случаев незначительно [45]. В зависимости от температуры катаемого металла, прокатка делится на горячую и холодную. Прокатку металла, нагретого выше температуры рекристаллизации, называют горячей, ниже -холодной. Для горячей прокатки характерны отсутствие упрочнения и незначительные изменения механических и физико-химических свойств

11

металла. Пластическая деформация не создаёт неравномерности микроструктуры, но в макроструктуре происходят изменения, создающие анизотропию механических свойств, при которой свойства материала вдоль проката обычно лучше его свойств в поперечном направлении. При холодной прокатке металла происходит упрочнение, изменяющее механические и физико-химические характеристики проката. Изменения затрагивают микро-и макроструктуру металла. В холодном прокате возникает анизотропия не только механических, но и физико-химических свойств. Процесс прокатки осуществляется на стане горячей прокатки [42, 44].

Станы горячей и холодной прокатки подразделяют по характеру процесса прокатки и выпускаемой продукции на блюминги, слябинги, листопрокатные, проволочные, сортовые, трубопрокатные и специальные. На блюмингах производят крупные квадратные заготовки - блюмы из которых на сортопрокатных станах изготавливается сортовой прокат различных сечений. На слябингах прокатывают крупные прямоугольные заготовки -слябы, из которых затем на листопрокатных станах производят более мелкие прямоугольные заготовки и листы. Проволочные станы предназначены для получения проволоки диаметром 5-10 мм. С помощью трубопрокатных станов получают бесшовные и сварные трубы. На специальных станах прокатывают железнодорожные колеса, вагонные оси и др. [66]. В свою очередь эти категории различаются видом привода, расположением рабочих клетей, количеством валков в клетях. Станы горячей прокатки в зависимости от назначения делятся на: обжимные, заготовочные, сортовые, листовые, проволочные, трубные [43].

Выделяют следующие группы металлопроката:

1) листовой (лист, полоса, штрипс):

горячекатанные тонкие (толщина до 4 мм),

горячекатанные толстые (толщина свыше 4 мм), холоднокатанные

2)сортовой:

простой (круг, квадрат, шестигранник, полоса плоского сечения), арматура (изделие из металла, применяемое для армирования железобетонных конструкций),

фасонный, общего и специального назначения (угловой профиль, швеллеры, рельсы, профили машиностроения, судостроения и нефтяной промышленности).

3) трубы:

круглые, бесшовные, сварные, профильные,

с переменным размером сечения

4) специальные виды (бандажи, колёса, шары, периодические и гнутые профиля).

В России металлургические заводы катают более трехсот

разновидностей марок сталей. В зависимости от принятой классификации,

это число может быть еще больше, порядка тысячи. Для

автопромышленности актуальны полосы Ш стали ^АЕ1006, К470), Автолист

(08Ю, К458). В тяжелом машиностроении требуются судостали (РС-А,

D40S), Стали повышенной прочности(09Г2С, QSTE 380ТМ). Трубное

производство испытывает потребность в штрипсах и трубных сталях

(СТ2ПС, 13ГС). Существует множество других востребованных категорий

металлопроката: плакированные стали(08ПС+08Х13, 22ГЮ+04Х14С2),

13

спецстали (11ЮА, 40ХС2Н2М), нержавеющие, легированные и низколегированные, конструкционные, динамные. Существует множество видов металлопроката, различающихся качеством и маркой металла, из которого они получены, формфактором, технологией изготовления: листовой металл в виде рулона холоднокатаного или листа холоднокатаного, лист горячекатаный, оцинкованная сталь в рулонах и листах, оцинкованная сталь с полимерным покрытием, уголок катанный, швеллер катанный, арматура и пр. На рынке металлов действует множество производителей, предлагающих свою продукцию. Обычно, производство настроено на использование металла подготовленного определенным образом. Например, рулона холоднокатаного металла. Станки настроены на определенные параметры рулона холоднокатаного черного металла. Чтобы производитель не зависел от поставщика металла, у всех поставщиков должны быть рулоны холоднокатаного металла с приблизительно одинаковыми параметрами, такими как размер и толщина [46]. Весь поступающий на рынок металлопрокат стандартизирован соответствующими ГОСТами и ТУ.

В большинстве современных станов процесс горячего проката включает следующие стадии: нагрев заготовок в нагревательных печах, обработку в черновой группе клетей, прокатку в чистовой группе, смотку или порезку и горячую листоотделку. При прокатке металла, отлитого в слитки, заготовка предварительно проходит через обжимной стан - блюминг или слябинг. Назначение этого процесса - обжатие слитка в длинный брус (блюм) или пластину (сляб). Там, где работают установки непрерывной разливки стали (УНРС), получают уже готовые блюмы или слябы, которые идут в прокатные цехи, где из них делают профили - заготовки определенной толщины и формы [51].

Листовые станы, прокатывающие слябы в лист, имеют гладкие валки. На таких валках нельзя прокатать рельс или другое изделие сложного

профиля. Для получения сложных профилей используются валки с отверстиями той формы, какая необходима для получения изделия. Многие марки стали имеют высокую прочность и с трудом поддаются деформации, поэтому большинство станов имеет не одну пару валков, а несколько. Заготовка следует через установленные клети постепенно деформируясь в каждой до достижения целевого профиля. Сейчас все большее распространение получают высокопроизводительные станы непрерывной прокатки. Здесь клети стоят последовательно одна за другой. Миновав одну клеть, заготовка попадает во вторую, в третью, в четвертую и т.д. После каждого обжатия заготовка вытягивается, и каждая последующая клеть должна за тот же промежуток времени пропустить через себя заготовку все большей длины. Некоторые непрерывные станы прокатывают металл со скоростью 80 метров в секунду (290 километров в час) [47]. Годовая производительность таких станов составляет несколько миллионов тонн. Например, производительность листового широкополосного непрерывного стана «2000», работающего на Новолипецком металлургическом заводе, достигает 6 миллионов тонн. В зависимости от назначения металла или схемы стана могут отсутствовать одна или несколько перечисленных стадий. Максимальная ширина производимого листа (в мм.) обычно отображена в названии стана: Стан «2000» (ЧерМК), Стан «3000» (ММК) и т.п.

Мощности горячей прокатки компании ПАО «Северсталь» представлены тремя станами горячей прокатки и одним станом прокатки холодного листа.

Листопрокатный цех №1 оборудован двумя комбинированными полунепрерывными станами. На первом из них (стан 2800) изготовляются толстые плиты толщиной от 6,35 до 50 мм, которые служат подкатом для второго стана (стан 1700). Стан 1700 производит лист толщиной от 0,8 до 8

мм и оборудован четырьмя моталками производительностью 2 млн. т/год. Годовая производительность 400 000 т/год и 800 000 т/год соответственно.

В листопрокатном цехе №2 расположен стан 2000 - один из крупнейших в мире. Он предназначен для непрерывной прокатки широких листов и обладает производительностью 6 млн. т/год. Он оснащен четырьмя подогревательными печами и машинами для продольной и поперечной резки. Стан 2000 производит прокатку листа толщиной от 1,2 до 16 мм в автоматическом режиме.

Цех горячей прокатки №3 оборудован станом 5000, предназначенным для прокатки толстолистовой стали. Цех располагается в г. Колпино. Стан 5000 производит широкий лист «кварто» для судостроения и ленты для изготовления труб. Производительность стана составляет до 850 000 т/год.

Производство холоднокатаного листа производительностью 2,8 млн. т/год, включая травлёный горячекатаный лист, оборудовано двумя станами 1700 непрерывной прокатки. В первом стане находятся четыре клети, в другом - пять клетей. В цехе имеются три линии травления, две линии цинкования с нанесением цинкового или алюмоцинкового покрытия, два дрессировочных стана, ряд колпаковых печей для отжига, а также линии для продольной и поперечной резки. Цех производит холоднокатаный лист толщиной от 0,25 до 3,2 мм. Источником подката для проката холодного листа являются цеха горячей прокатки.

Представим подробнее стан горячей прокатки листопрокатного цеха №2 (стан 2000) ЧерМК. Схема стана представлена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Схема стана 2000, разделенная на 3 части

Исходным материалом для прокатки полос служат слябы, получаемые из обжимного, конвертерного и электросталеплавильного цехов, а также других заводов, длиной от 4500 до 10300мм, толщиной от 150 до 275 мм и шириной от 950 до 1860 мм. Для производства листа на стане 2000 используются слябы из углеродистых, низколегированных, качественных, нержавеющих и других марок сталей по форме, размерам, качеству поверхности, удовлетворяющих требованиями соответствующей нормативно-технической документации. Химический состав стали соответствует требованиям ГОСТ-1050, ГОСТ-19281, ШСТ-5520, ГОСТ-5521, ГОСТ-5632. Посад металла происходит равномерно между всеми работающими из четырех печей, в соответствии с графиком прокатки в один, два ряда или в шахматном порядке, в зависимости от длины сляба. Плавки в печи друг от друга отделяются боем кирпичей. Перемещение металла в печах осуществляется с помощью системы неподвижных и подвижных «шагающих» балок в автоматическом или ручном режимах. Металл, в зависимости от температуры слябов делится на горячий посад (400-800 С), теплый посад (200-400 С) и холодный посад (ниже 200 С) В нагревательных печах с шагающими балками осуществляется нагрев слябов по режимам, указанным в операционных картах для данного типа металла. Температура в восьмой зоне печи устанавливается в диапазоне 1250-1380 С. Максимальный предел температур по зонам печей соответствует максимальному уровню, согласно операционных карт. Температура металла на выдаче из печи составляет 1230-1280 С. Схема нагревательной печи показана на рисунке 1.2. Возможные нарушения технологии нагрева слябов в печах перечислены в таблице 1.1.

Рисунок 1.2 - Схема печи с шагающими балками ЛПЦ-2

Таблица 1.1 - Возможные дефекты при нарушении технологии нагрева

слябов

Дефекты при нарушении технологии Возможные нарушения

Нарушение технологии нагрева слябов (недогрев) а) низкая температура в зонах печи; б) быстрое продвижение металла через высокотемпературные зоны; в) недостаточное время пребывания металла в печи.

Неравномерный нагрев слябов по толщине и длине а) недостаточное время пребывания металла в томильной зоне; б) отсутствие изоляции подовых балок и рейтеров; в) большая неравномерность температур по ширине печи; г) грязная поверхность слябов, сажаемых в печь.

Нарушение технологии нагрева слябов (перегрев) а) высокие температуры в нагревательных зонах; б) длительное пребывание металла в зоне высоких температур при пониженном темпе выдачи металла и простоях стана.

Пережог металла в печи а) очень высокие температуры в зонах печи; б) нагрев в чрезмерно окисленной атмосфере печи.

Большое количество окалины на слябах а) длительное пребывание металла в высокотемпературных зонах печи при простоях и пониженном темпе выдачи металла; б) сжигание топлива с большим коэффициентом расхода воздуха: в) большой подсос окружающего воздуха в печь, приводящий к резкому повышению окислительного потенциала печных газов.

Получение трудноудалимой окалины а) оплавление окалины; б) нагрев слябов в восстановительной атмосфере.

Слябы, нагретые до заданной температуры, выдаются из печей, согласно посадочного листа и графика прокатки, и по рольгангу поступают к вертикальной клети (вертикальному окалиноломателю). В вертикальном окалиноломателе, установленным перед клетью «Дуо», производится взламывание окалины и обкатка боковых граней сляба. Величина бокового обжатия раската находится в пределах от 10 до 80 мм, в зависимости от марки стали и содержания углерода. Затем, в вертикальных валках черновой группы производится обжатие слябов. За вертикальным окалиноломателем, перед клетями № 2,3,6 установлены коллекторы воды высокого давления (гидросбивы), с помощью которых производится сбив окалины с поверхности раската. Давление воды в гидросбивах окалины, составляет не менее 11 -13 МПа. При обеспечении качественной поверхности проката возможно отключение одного гидросбива. В аварийных ситуациях раскат перед чистовой группой сбрасывается в карман. Перед задачей раската в чистовую группу клетей производится обрезка на летучих ножницах переднего и заднего концов раскатов. В процессе проката толщина подката, величина заправочной скорости, темп прокатки, начало ускорения и торможения определяется в зависимости от поддержания температуры конца прокатки и смотки в заданных пределах, равномерности толщины по всей длине полосы, стабилизации прохождения раската по стану, получения качественной смотки рулона, обеспечения максимальной

производительности стана. Обеспечение требуемой температуры конца прокатки достигается путем соблюдения установленной температуры нагрева слябов, а также включением межклетьевого охлаждения, изменением скорости прокатки, ускорения чистовой группы и толщины подката в пределах допустимых нагрузок на главные привода клетей. Для получения требуемой температуры смотки осуществляется душирование полос с помощью ламинарной установки с включением соответствующего количества секций. Смотка полос производится в следующем порядке: на

моталки №1,2,3 поступают тонкие полосы толщиной от 1,2 до 4,0 мм, на моталки № 4,5,6 идет металл толщиной от 2,5 до 16,0 мм. При невозможности смотать остывшую полосу на моталку, происходит выгон полосы максимально возможными по длине участками и порезка газовым резаком за моталками.

С периодичностью, определяемой установленными нормативными документами, на стане происходит перевалка. Протяженность работы валков зависит от тоннажа прокатанного металла и от требований к качеству поверхности проката. Период работы валков между перевалками называется прокатной кампанией. Во время перевалки происходит извлечение валков из клети с последующей заменой. Отработавшие валки отправляются на склад либо на переобточку. После перевалки клетей производится калибровка, проверка на параллельность и настройка клетей на прокатку заданного профиля согласно действующей технологической инструкции. На стане различаются следующие типы валков, в зависимости от профиля проточки: валки вертикального окалиноломателя, вертикальные валки клети №2,3, вертикальные валки клетей №4,5, опорные валки клетей №2,3,4,5,6,7,8,9, опорные валки клетей №10,11,12. Из-за высоких требований, предъявляемых к качеству поверхности металла, возникает проблема формирования порядка проката, обеспечивающего максимальную длительность работы валков стана. В большинстве случаев приходится жертвовать либо стойкостью валков, прокатывая большие объемы металла, либо частотой перевалок, меняя валки, не отстоявшие максимальный тоннаж.

В целом, производство продукции на стане непрерывной прокатки характеризуется следующими показателями: производительностью за определенный период времени; удельным расходом топлива и электроэнергии; отношением массы поступивших заготовок к массе произведенной продукции (расходный коэффициент). Производительность

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Храмешин, Дмитрий Викторович

Заключение

В диссертационной работе выполнены разработка и исследование методов и алгоритмов обработки информации в системе оптимизации плана загрузки стана горячей прокатки. В ходе исследований получены следующие результаты:

1. Установлены закономерности влияния нарушений технологии нагрева и проката на количество и виды дефектов прокатанного металла и предложена «свертка» функций влияния, в форме критерия оптимизации.

2. Разработан метод обработки информации, основанный на генетическом и муравьином алгоритмах, и исследовано влияние настроек указанных алгоритмов на эффективность предложенного метода.

3. Разработан алгоритм расчета начального плана.

4. Разработано программное обеспечение для системы оптимизации планов загрузки стана горячей прокатки, позволяющее через пользовательский интерфейс взаимодействовать между базой данных и алгоритмом, моделирующим природные алгоритмы оптимизации.

5. В процессе экспериментальной проверки установлено, что эффективность планов, разработанных с помощью системы планирования, выше на 5,4%, чем у планов, разработанных специалистами. Таким образом, достигнута цель диссертационной работы: повышение эффективности работы стана горячей прокатки, путем разработки системы оптимизации

загрузки стана горячей прокатки, позволяющей обеспечить соблюдение технологических требований нагрева и прокатки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Храмешин, Дмитрий Викторович, 2018 год

Список использованной литературы

1. Павлов А. А. Основы системного анализа АСУ // К.: Техника, 1990. -367 с.

2. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. - 4-е изд // М.: Вильямс, 2005. - 864 с.

3. Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Научно-практический журнал Exponenta Pro. Математика в приложениях. - 2003. -№ 4. - С. 70-75.

4. Кузьменко В. М., Таран С. Анализ современных методов искусственного интеллекта применительно к задачам календарного планирования единичного производства // В.В1СНИК Донбасько!' державно!' машинобудiвноï академп № 1Е (6), 2006. С. 31-35.

5. Holland, J.H. (1975) Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor // MI: The University of Michigan Press. 2nd edn. (1992) Boston, MA: MIT Press. 51-56 pp.

6. Маляренко И. Планирование и оптимизация // Корпоративные системы.

- 2006. - № 27. -С. 29-32.

7. Бахем И., Лампрехт И. Гнездо лесных муравьев Formica polyctena как модель биологической системы // ЖОБ. 1983. Т. 44, № 1. С. 114 - 123.

8. Павосудович В.В., Сокуренко В.П., Данченко В.Н. Дефекты стальных слитков и проката. Справочник. Интермет Инжиниринг - 2007. -С. 255

- 384.

9. Явойский В.И. и др.Неметаллические включения в стали // М. Металлургия, 1978,284 с.

10. Новокщенова С.М., Виноградов М.И Дефекты стали. Справ. изд. // М.: Металлургия, 1984. 199с.

11. Дефекты поверхности автомобильного листа (альбом). 2-е изд. Беняковский М.А., Сергеев Е.П. // М., Металлургия, 1974, 72 с.

12. Дриц М.Е., Москалев М.А. Технология конструкционных материалов и материаловедение // М.:Высшая школа,1989. - 447 с.

13. Столлингс В. Современные компьютерные сети. 2-е изд // СПб: Питер, 2003. - 783с.

14. Di Caro G., Dorigo M. AntNet: Distributed Stigmergetic Control for Communications Networks // Journal of Artificial Intelligence Research. -1998. - №9 - pp. 317-365

15. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука // М.: Мир, 1978. - 418 с.

16. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // М.: Наука, 1978. -395 с.

17. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании // М.: Статистика, 1978, вып.1. - 204 с.

18. Коваленко И.Н. Анализ редких событий при оценке эффективности и надёжности систем // М.: Советское радио, 1980. - 208 с.

19. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем // М.:Знание, 1982.- 64 с.

20. Е.Ф.Аврамчук, А.А.Вавилов, С.В.Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В.Емельянова и др. Технология системного моделирования // М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988.- 520 с.

21. Поляк Ю.Г. О чувствительности результатов вероятностного моделирования к изменению параметров модели // Изв. АН СССР. Техн.кибернетика, 1972.- с. 35-40.

22. Balci O. Verification, validation and accreditation // Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference.- 1998. - pp. 41-48.

23. Sargent R.G. Some approaches and paradigms for verifying and validating simulation models // Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference.- 2001.-pp. 106-114.

24. Law A.M., McComas, M.G. How to build valid and credible simulation models // Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference. - 2001. -pp. 22-29.

25. Carson J.S. Model verification and validation // Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference. - 2002. - pp. 52-58.

26. В. А. Пепеляев, Ю. М. Чёрный О современных подходах к оценке достоверности имитационных моделей. Электронная статья // http: //www.gpss.ru/immod%2703/028.html

27. Oren T.J., Zeigler B.P. Concepts for advanced simulation metodologies // Simulation.-Vol.32, 3.- March, 1979.- pp. 69-82.

28. Курейчик В. В. Перспективные архитектуры генетического поиска // Программные продукты и системы, № 3., 1998, с. 47-48.

29. Скурихин А. Генетические алгоритмы // Новости искусственного интеллекта, N.4., 1995, с. 6-17.

30. Емельянов В.В., Крючков М.Ю., Штаутмайстер Т. Динамический оптимальный раскрой материала с использованием генетического алгоритма // Вестник МГТУ, сер.: Приборостроение, 1996, № 1, С. 78 -86.

31. Батищев Д.И., Исаев С.А., Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов //

http: //www.rema44.ru/resurs/study/ai/material s/GA3. html

32. Яминов Б. ,Генетические алгоритмы // http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/genetic-2005

33. Mitchell M. An introduction to Genetic Algorithm. // MIT Press, 1996.

34. Батищев Д.И., Скидкина Л.Н., Трапезникова Н.В. Глобальная оптимизация с помощью эволюционно - генетических алгоритмов // Мужвузов. сбор., ВГТУ, Воронеж, 1994. с. 42-44.

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003г., №4, с.70-75.

МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов // М.: Техносфера, 2004. - 368 с.

Thompson, Jonathan. Ant Colony Optimization. // http: //www.jba.ru/s21_2001/p1.htm/ Оптимизация муравьиного алгоритма в примерах // http://soft.officemart.ru/article.htm?id=1024/

Практическое решение задачи рекомбинации методом муравьиных алгоритмов // http://soft.officemart.ru/article.htm?id=1027/ Ходашинский И.А. Нейро-нечеткие системы оценивания величин // Труды Международной научно-технической конференции Интеллектуальные системы (IEEE AIS05) Т.1. - М.: Физматлит, 2005г. с. 133-139.

Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети // М.: Физматлит, 2001. - 224 с. - ISBN 5-94052027-8.

Целиков А. И., Смирнов В. В., Прокатные станы, М., 1958г. - 432 с. Сторожев М. В., Попов Е. А. // Теория обработки металлов давлением, 3 изд., М., 1971г. 423с.

Дальский А.М. и др. Механическая обработка материалов // М., 1981 Орлов П.Н. и др. Краткий справочник металлиста. М., 1986г. - 263 с. Суворов И.К. Обработка металлов давлением: Учебник для вузов.-3-е изд // М.: Высш. школа,1980 - 364 с.

Бурдаков Д.Д., Бурдаков Ю.Д., Володин С.А., Жилкин Н.К. Общая металлургия // 1971г. - 472 с.

Полухин П.И., Федосов Н.М., Королев А.А., Матвеев Ю.М. Прокатное производство // М., 1982г. - 696 с.

49. Павосудович В.В., Сокуренко В.П., Данчен Дефекты стальных слитков и проката. Справочник // Интермет Инжиниринг, 2006г. - 384 с.

50. Пейсхахов А.Н., Кучер А.М. «Материаловедение и технология конструкционных материалов» // Изд. Михайлова., 2003г. - 416 с.

51. Сеничев. Г.С., Виер. И.В., Каплан Д.С и др. Система управления производством и качеством продукции электросталеплавильного и сортопрокатного цехов. // Сталь. 2006.- №7. - С.95-98.

52. Грудев А. П., Машкин Л. Ф., Ханин М. И. Технология прокатного производства изд. // М: Металлургия, 1994 г. - 656 с.

53. Гладыш В.В., Глик А.К., Сахаров Г.Г. Технология производства прокатного оборудования изд. // М: Металлургия, 1960 г. - 290 с.

54. Система управления производством и качеством продукции электросталеплавильного и сортопрокатного цехов. Г.С. Сеничев., И.В. Виер., Д.С Каплан и др. // Сталь. 2006.- №7.-С.95-98.

55. Системы искусственного интеллекта // http : //www.aisystems .be

56. Имитационные алгоритмы и системы // http://www.quadinfotech.com.

57. Опыт комплексной автоматизации процессов управления производством и качеством в подразделениях ОАО ММК. И.В. Виер, Д.С. Каплан, В.С. Сеничев и др. // Сталь. 2007.- №2.- С.125-128.

58. Грановский С.П. Новые процессы и станы для прокатки изделий в винтовых калибрах Металлургия, 1980 г. - 116 с.

59. Тематический сборник трудов Проблемы современной металлургии // М. 1983 г. Металлургия, С. 148-154.

60. Bauer J., Fluss P. and Schwinn V. Production results and new development trends for high strength, high toughness off shore linepipe steels // Proceedings of the 3rd International Pipekine Technology Conference. Brugge, Belgium, May 21-24, 200. P 236-247.

61. Кислица В.В., Исаев О.Б., и др. Производство качественного проката для конструкций ответственного назначения из стали с различным химическим составом // Сборник трудов научно технической конференции Состояние и основные пути развития непрерывной разливки стали, г. Харьков, 26-27 июня 2001 г. с. 131-135.

62. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge // MA: The MIT Press, 1996 pp. 46-61.

63. Musser D. Fundamental Proof Methods in Computer Science // Computer science and intelligence systems. Cambridge, MA: The MIT Press, pp. 976

64. Хеткойер Дж. Представление данных в генах 2001 г. // http://soft.officemart.ru/article.htm?id=1029/

65. Тим Джонс. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Пер. с англ. Осипов А.И. // М.:ДМК Пресс, 2004. - 313 c.

66. Кнорозов Б.В., Усова Л.В., Третьяков А.В., Арутюнова И.А., Шабашов С.П., Ефремов В.К., Технология металлов // М.,1974. - 214 c.

67. Антипин В.Г., Афонин С.З., Косырев Л.К., О направлении развития и структуре сталеплавильного производства // Сталь 1993 г. №3 c. 42-45.

68. D. Merkle, M. Middendorf An Ant Algorithm with a New Pheromone Evaluation Rule for Total Tardiness Problem // EvoWorkShops 2000, LNCS 1803, Springer-Verlag, p.287-296

69. Гончаров Е.Н., Кочетов Ю.А. Вероятностный поиск с запретами для дискретных задач безусловной оптимизации // Дискретный анализ и исследования операций. Сер. 2. 2002. Т. 9. № 2. С. 13-30.

70. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов // М.: Радио и связь, 1983. - 272 c.

71. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации // М.: Наука, 1986. - 284 c.

72. Шурыгин А. М. Математические методы прогнозирования // Издательство: Горячая Линия-Телеком, 2008 г. - 180 c.

73. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности // Финансы и статистика, 2008 г. - 616 c.

74. Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А., Шувалова Е.Б. Теория статистики // Финансы и статистика, 2008 г. - 656 c.

75. Власов В.К., Королев Л.Н. Элементы информатики под. Ред. Л.Н. Королева // М.: Наука, 1988 г. - 317 c.

76. Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы: Справочная книга // М.: Финансы и статистика, 1996. - 368 c.

77. Острейковский В.А. Информатика // М.: Высшая школа, 2001.- 512с.

78. Кравец Л.Г. Современные возможности информационного поиска в Интернете: Рос. агентство товар. знакам. Информ.изд. // М.: ИНИЦ Роспатента, 2000 г. 74 с.

79. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. М.: Олимп-Бизнес, 2003. - 304 c.

80. Слиньков Д. Бизнес-моделирование для внедрения ИСУ предприятия // Директор информационной службы - 2001. № 3. C. 14-16.

81. Волчков С.А., Балахонова И.В. Моделирование для непрерывного улучшения бизнес-процессов на базе стандартов ERP и ИСО 9001 от 2000 года // Методы менеджмента качества - 2001. № 2. - 84 c.

82. Маклаков С.В. BPWin и ERWin. CASE-средства разработки информационных систем // М.: Диалог-Мифи, 1999. -256 с.

83. Третьяков В.А., Останков А.И., Барышев В.В., Варшавский Е.А., Мазур И.П., Ненахов В.А. Математическая модель формирования монтажных партий на прокатку в условиях НШСГП 2000 ОАО НЛМК // Производство проката. 2006. № 8. С. 16-21.

84. Мазур И.П. Развитие теории и совершенствование технологии производства листового проката на литейно-прокатных комплексах : дис. д.т.н. // Липецк: ЛГТУ, 2003. - 316 с.

85. Астахов А.А., Мазур И.П. Разработка модели для исследования теплового состояния рабочих валков станов горячей прокатки // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т. 7. № 11-2. С. 83-86.

86. Мазур И.П. Проблемы контроля качества поверхности при производстве листового проката // Сталь. 2011. № 4. С. 31.

87. Мазур И.П., Жовнодий Н.Н., Астахов А.А., Кавалек А.А., Чабоненко А.А. Станочное профилирование рабочих валков как способ регулирования поперечного профиля прокатываемых полос // Производство проката. 2013. № 5. С. 13-16.

88. Жовнодий Н.Н., Мазур И.П., Астахов А.А., Шамрин А.В. Технология профилирования рабочих S-образных валков с остаточной тепловой выпуклостью // Сталь. 2014. № 10. С. 40-42.

89. Shmyrin A.M., Mazur I.P., Kavygin V.V., Yartsev A.G. Parametrical neighborhood modeling of the process of forming the temperature of hot-rolled strip coiling // Journal of Chemical Technology and Metallurgy. 2016. Т. 51. № 4. С. 401-404.

90. Д. В. Храмешин «Развитие методов проведения технологического аудита литейно-прокатного комплекса на портале ВМЗ» // Материалы VI научно-практической конференции молодых специалистов

объединенной металлургической компании, Выкса, 03-05 ноября 2013 г. с. 65.

91. Д. В. Храмешин «Автоматизированная Система Аттестации Металла по Механическим свойствам. Совершенствование и развитие» // Материалы VII научно-практической конференции молодых специалистов объединенной металлургической компании, Выкса, 12 -14 октября 2014 г. с. 72.

92. Д. В. Храмешин «Новые методы анализа качества продукции для проекта «Чистая сталь» // Материалы VIII научно-практической конференции молодых специалистов объединенной металлургической компании, Выкса, 28-30 октября 2015 г. с. 78.

93. Богачев Д.В., Ершов Е.В., Варфоломеев И.А. Нейро-нечеткая модель управления процессом ускоренного охлаждения листа // Металлургические процессы и оборудование, 2014, №2, С. 37-42.

94. Виноградова Л.Н., Бажинов А.Н., Ершов Е.В. Метод прогнозирования качества аглометрата на основе нейронных сетей и нечетких множеств // Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, 2011, №1, С. 37-42.

95. Богачев Д.В., Ершов Е.В., Варфоломеев И.А. Использование нейро-нечетких методов при управлении технологическими процессами в металлургии // Череповецкие научные чтения - 2012. Материалы Всероссийской научно-практической конференции (1 - 2 ноября 2012 г.) - Череповец: ЧГУ, 2013. - С. 32-35.

96. Богачев Д.В, Ершов Е.В., Варфоломеев И.А. Разработка программного обеспечения для управления скоростным режимом работы установки контролируемого охлаждения // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта: Материалы 8-й межд. научно-техн. конф. - Вологда: ВоГТУ, 2015. - С. 26-29.

97. Ершов Е.В., Варфоломеев И.А. Интеллектуальная система управления многосвязным тепловым объектом на основе нечетких динамических моделей // Вестник Череповецкого государственного университета.-2012.-№4(44).- Т.3.- С. 9-12.

98. Д. В. Храмешин, З. К. Кабаков, В. Ф. Чирихин «Решение задачи оптимизации прокатных кампаний для цеха горячей прокатки» // Металлург. - 2009. - №3. - С. 50-52.

99. Кабаков З.К., Храмешин Д.В. Использование генетического алгоритма для определения ключевых параметров в задаче статистического контроля многопараметрического технологического процесса // Вестник Череповецкого государственного университета.- 2016.-№4(73).- Т.1.- С. 19-24.

100. Д. В. Храмешин, С.С. Торопов, З.К. Кабаков, В.Ф. Чирихин Разработка алгоритма имитации ручного планирования прокатных кампаний цеха горячей прокатки // Материалы межвузовской конференции молодых ученых 19 марта 2010 г. с. 28-31.

101. Д.В. Храмешин, С.С. Торопов, З.К. Кабаков, В.Ф. Чирихин Оптимизация плана прокатки с помощью генетического алгоритма // Материалы 5-й Международной научно-технической конференции

168

«Информатизация процессов формирования открытых систем на основе САПР, АСНИ, СУБД и систем искусственного интеллекта» «ИНФ0С-2009» 26-27 июня 2009 г. Вологодский государственный технический университет. с. 51-53.

102. Д. В. Храмешин, З. К. Кабаков, В. Ф. Чирихин Применение муравьиного алгоритма для решения задач оптимизации планов горячей прокатки // Вестник Череповецкого государственного университета. Сер. Естественные и технические науки. - 2000. - с. 105108.

103. Д. В. Храмешин, С.С. Торопов, З.К. Кабаков, В.Ф. Чирихин, Сравнительный анализ использования эволюционных алгоритмов при оптимизации планов горячей прокатки листа // Материалы 5-й Международной научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин приборов и оборудования» 23-25 ноября 2009 г. Вологодский государственный технический университет. с.97-99.

104. Осколков В.М., Варфоломеев И.А., Ершов Е.В. Использование генетического алгоритма в системе интеллектуального управления процессом полимеризации оцинкованного листа // Сборник Череповецкие научные чтения 2015, материалы всероссийской научно-практической конференции в 3-х частях 2016 г., с. 129-131 Череповецкий государственный университет.

105. Пахолков И.В., Воронов А.М., Ершов Е.В. Разработка сложных программируемых систем. Использование динамически

компилируемого кода // Сборник Череповецкие научные чтения 2015, материалы всероссийской научно-практической конференции в 3-х частях 2016 г., с. 133-134 Череповецкий государственный университет.

106. Пахолков И.В., Воронов А.М., Ершов Е.В. Использование больших данных (Big Data) в системах слежения за металлом // Сборник материалов XIV всероссийской научной конференции. Министерство образования и науки Российской Федерации, 2016г, с. 115-117, Вологодский государственный технический университет.

107. Варфоломмева Е.В., Ершов Е.В, Кириловский А.А. Разработка модуля визуализации печи агрегата полимерных покрытий металла // Сборник современные информационные технологии. Теория и практика, материалы I всероссийской научно-практической конференции, сборник трудов, с. 47-53. 2015 г. Череповецкий государственный университет.

108. Пахолков И.В., Воронов А.М., Ершов Е.В. Анализ и контроль состояния приложений // Сборник Череповецкие научные чтения 2014, материалы всероссийской научно-практической конференции, с. 71 -72. 2015 г. Череповецкий государственный университет.

109. Ершов Е.В., Виноградов Л.Н., Богачев Д.В., Петрухина О.С., Система прогнозирования качества продукции металлургического производства // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. №2, том 58, с. 123-127, 2015 г.

110. Пахолков И.В., Воронов А.М., Ершов Е.В. Кораблев И.Г. Измерение уровня автоматизации с использованием шкалы оценки // Электронный научный журнал №5(8), с. 123-126, М.: ООО «АР-Консалт» 2016г.