[发明专利]一种基于动态贝叶斯网络的高炉故障监测与自愈控制系统

说明书

本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的高炉故障监测与自愈控制系统，包括分布式工业现场数据采集模块、集中式存储模块、集中式故障监测诊断与自愈控制模块、分布式终端控制模块。其中集中式故障监测诊断与自愈控制模块基于动态贝叶斯网络构建，由三层组成，分别为征兆层、故障层与控制层，其中控制层由多个与时间相关的阶段构成。本发明能实时监测高炉生产过程是否发生异常，在监测指标异常时能进行故障诊断，并根据故障的种类、严重程度推理输出控制量的调整值，控制策略根据自愈控制作用后故障持续的时间分为不同的动作阶段，可以满足控制过程动态性的需求，从而自主消除高炉生产过程中的故障，保证高炉的安全稳定生产。

技术领域

本发明属于工业过程监控、建模和仿真领域，特别涉及一种基于动态贝叶斯网络的高炉故障监测与自愈控制系统。

背景技术

钢铁工业是国民经济的重要基础产业，是人类生存和发展的物质保障。经过几十年的发展，通过信息化、数字化等手段，我国钢铁产业结构逐步优化，关键技术不断取得突破，在许多生产工序均有了较完善的模型与控制系统。然而炼铁高炉运行环境恶劣、工艺异常复杂、安全性要求极高，一旦发生事故不仅会影响正常的生产，造成经济损失，还有可能引发事故造成人员伤亡。因此，亟需在现有炼铁生产自动化与信息化的基础上，深度融合炼铁专家知识、操作经验与智能技术，实现信息深度感知、智慧优化决策和精准协调控制，以提高大型炼铁系统生产过程的智能化水平。

大型高炉是一种复杂动态系统，包含着极其复杂的物理化学反应过程，因此，高炉的故障可分为两种类型：有源型与无源型。有源型故障发生可以归因于某个参数或某个设备异常，是由设备工作故障导致的，比如传感器或控制器阀门失灵等，常见的有低料线，冷却器漏水，风口渣口破损，风口小套破损等。无源型故障发生是由于入炉原料与操作制度不匹配导致的物理运动或化学反应异常，比如煤气流异常产生的管道，炉料分布与运动失常导致的悬料与崩料，长期制度不合理导致的炉型失常如炉墙结厚、炉缸堆积等。由于高炉内部环境高温高压，因此无法直接对反应过程进行监测，过程信息集中在高炉上部与高炉下部，存在欠信息的问题，在实际生产过程中，高炉的故障诊断过程实际上是间接的，即通过高炉上部与下部提供的过程信息间接判断炉内的反应状况，进行故障诊断。当高炉异常炉况出现时，对于高炉的调剂手段主要集中在高炉上部(布料)与高炉下部(鼓风)，主要是通过对物料的调节干预冶炼过程，存在欠调节手段的问题。对于短期调节来说，主要有装料布料制度与送风制度。装料布料制度主要是调整矿批重量、调整各类矿占比、加净焦、调整布料矩阵。送风制度主要是调整冷风流量、富氧流量、热风温度与喷煤量。由于高炉的反应时间长，从物料进入炉内反应到产出铁水需要6-7小时，反馈控制存在大时滞问题。

结合高炉的生产特点，传统的统计方法中对于故障源的识别采用故障隔离的方法进行，这种方法只针对有源型故障有效，对于无源型故障是无效的。传统的反馈控制无法解决高炉的自愈控制问题，在实际生产过程中，操作人员主要就是综合反应的过程信息进行炉况的诊断与操作制度的调整，内在的控制逻辑就是“一荣俱荣，一损俱损”，只要过程指标良好平稳，炉况就是正常的，高炉生产就会平稳进行，冶炼出的铁水就是合格的。同时由于高炉涉及金属冶炼，在高温高压环境下运行，对生产安全要求高，事故危害大，现有的方法距离实际应用还有很大差距，需要探索新路径新方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于动态贝叶斯网络的高炉故障监测与自愈控制系统。