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国外专题:冷轧机的人工智能(AI)控制技术

2020-08-25 00:00:00

实现轧制产品尺寸高精度化和操作的稳定化,在轧制设备上导入了许多控制方法。已经得到应用的控制技术有传统控制技术、控制模型技术、模糊理论控制技术、神经网络控制技术等。日本(株)日立制作所在板形控制方面,开发出利用人工智能(AI)技术的板形控制技术,并进行了实机应用。

在新型控制方法开发中,不仅要提高控制精度,而且要使新型控制方法具有试运转和生产运转的便捷调整操作性、能够应对新钢种轧制、可导入操作者的技术诀窍以及良好的控制系统自学习自适应能力。

控制模型技术是利用控制模型进行预测控制,使控制对象达到俱佳状态。该技术对于建立模型的对象是有效的、高精度的控制技术。但对于制作模型困难的控制对象来说,由于使用不准确的模型对控制对象动作进行预测,所以控制精度不良。此外,采用佳控制模型技术时,如果不是熟知控制理论的人,很难对控制模型技术设备试运转和生产运转进行准确的调整。此外,控制模型技术还存在维护维修性差的问题。

采用模糊控制技术时,由于是模拟操作者的操作方法进行控制,所以具有一定的控制精度。此外,由于控制方法是由控制规则的形式决定的,所以便于维护维修。日立制作所开发并实用化的神经元模糊控制技术是将模糊控制与神经元网络组合,对控制对象图形曲线进行识别,因此是比常规模糊控制更易于理解的控制方法。

冷轧轧机板形控制的控制模型难于制作,过去是操作者手动控制板形。因此,模糊控制和神经元模糊控制适用于冷轧板板形控制。目前,已经实现了采用模糊控制的冷却剂形状控制和森吉米尔轧机板形的神经元模糊控制。

近年来,开发出具有深度学习功能的轧机作业控制技术,并实际应用于森吉米尔轧机的板形控制。该控制技术可以对轧机的操作实绩数据进行自动学习,所以具有自调整能力、易于导入操作诀窍,实现了高精度控制。

将AI技术用于实机控制时,除了上述的技术内容,保证控制的可靠性也是非常重要的课题。以下对用于冷轧轧机控制的AI技术——模糊控制、神经元模糊控制、具有深度学习功能的轧机作业控制技术以及保证这些控制技术可靠性的方法进行简要介绍。

2、模糊控制和冷却剂喷淋的模糊控制

模糊推论是使人工的定性推论定量化的方法。模糊控制是利用模糊推论建立的控制系统,在轧机控制方面,已经用于轧机调整、防止板厚·张力干涉和板形控制。模糊控制由分类、推论、评价三个部分构成。即利用隶属函数将定量的量转换为定性的量的部分(分类)、据定性规则进行推论的部分(推论)和将多个结论整合为一个结论并将定性的量转换为定量的量的部分(评价)。

配置乳化液点喷(spot coolant)装置轧机的乳化液点喷模糊控制的作用是,对轧制热引起热膨胀的工作辊冷却进行控制,改变工作辊表面形状,以对轧机出口侧钢板的板形进行修正。乳化液点喷喷嘴的设置间距与常规检测器的检测间距相同,约为50mm。

乳化液点喷喷嘴的冷却工作辊效果对相邻冷却区有影响,所以控制模型应考虑板宽方向的板形空间变化。此外,常规的乳化液点喷采用阀门ON/OFF控制方式,所以控制模型还应考虑板形的时间变化,以防止点喷时间的超长。

在进行乳化液点喷模糊控制中,利用模糊推论将各乳化液点喷喷嘴位置的“乳化液点喷程度”即乳化液点喷方向的钢板板形不良程度进行定量化。根据各喷嘴位置的板形检测值,对各喷嘴的乳化液点喷行为定量化,并对各喷嘴冷却区的乳化液点喷量进行比较,按照点喷量从大到小的顺序进行乳化液点喷。

在乳化液点喷模糊控制用于实际轧机时,控制开始和钢板轧制结束时的板形偏差量不同,在采用隶属函数进行分类时,可能发生分类不当的情况。为此,本研究的乳化液点喷模糊控制方法配置了基于分类结果的隶属函数自动调整功能,实现了稳定的分类,保证了控制功能的可靠性。

该乳化液点喷模糊控制的板形控制方法适用于控制操作端配置乳化液点喷装置的冷轧轧机。目前已取得了应用成果。

3、神经元模糊控制(森吉米尔轧机的板形控制)

神经元模糊控制是利用神经元网络,将模糊推论前部的主要功能定量的量转换为定性的量的控制技术。神经元网络将模拟动物神经细胞(神经元)行为的神经元模型进行复杂结合,实现了图形识别和学习等高功能。在板形控制方面,为进行板形形状识别,采用了将多层型神经元结合的Rumelhart型神经元网络。

例如,用于教师数据(形状曲线)的形状识别的神经元网络。该神经元网络由6个输入层神经元网络和4个输出层神经元网络构成。神经元网络在进行图形识别时,先要进行学习。对各层间的权重系数进行修正,使神经元网络的输出与教师数据一致。反复学习到输出与各输入图形的误差在规定范围内。在与识别图形类似的图形输入到识别系统时,学习完了后的神经元网络输出该图形与哪个图形相似。相似图形的输出接近1.0,其他图形的输出基本上是0。

神经元模糊控制方法利用神经元网络判断实际板形与预先设定的板形有多大相似度。根据这个判断,利用模糊推论推定应对哪个操作端进行控制,决定控制操作端。最后,根据轧制速度等轧制条件,确定向实际操作端输出的控制量。

神经元模糊控制的推论规则:如果实际板形与基准板形的图形一致(由神经元网络识别),则由模糊推论推定基准板形控制操作端的操作方法。将操作者的经验和操作诀窍导入控制规则中,可实现与操作者经验非常一致的控制效果。

神经元模糊控制将神经元网络的计算限定于板形的识别,保证了控制的可靠性。在神经元模糊控制中,可对神经元网络的板形识别结果进行监视,因此可确认控制计算结果与操作者经验的一致性。此外,将轧制中的板形归一化为0-1,输入神经元模糊控制系统,实现了与板形偏差无关的、基于同一控制规则的控制精度。

本研究的神经元模糊控制将操作者的经验、知识设定到控制规则中,使该神经元模糊控制方法适用于难于模型化的森吉米尔轧机的板形控制,并取得了许多应用实绩。

4、具有深度学习功能的轧机作业控制

深度学习功能是对上述神经元模糊控制的板形识别和基于控制规则的操作量计算结果进行深度学习的功能。具有深度学习功能的轧机作业控制是利用进行深度学习的网络进行轧机作业控制的方法。

神经元模糊控制需要预先设定神经元网络识别的板形图形和对识别板形的控制操作端的控制方法(控制规则)。神经元模糊控制可控制的板形只是设定的板形图形。对于未设定的板形,需要利用手动操作进行精细微调来控制板形。因此增加了操作者的工作负荷,并且由于操作者熟练程度不同,使控制后的板形出现波动。

具有深度学习功能的轧机作业控制可以从操作的实际数据中,自动学习板形图形及应对该板形的操作方法(控制规则)。从操作的实际数据中,取出板形修正操作量和相应的板形图形,作为学习用数据储存。对这些数据代表的多种板形图形和相应的操作方法(控制规则)进行学习。这样,具有深度学习功能的轧机作业控制,对轧制中出现的任何板形都能输出    操作方法,因此提高了板形的控制精度。此外,具有深度学习功能的轧机作业控制,不必对输入的板形数据进行归一化处理,直接输入板形的检测值。不论板形偏差的大小,都可以通过学习获得操作方法,对轧机作业进行控制。

深度学习采用多层化隐蔽层的神经元网络与神经元模糊控制采用的神经元网络相比,可进行关系更复杂的学习。将学习数据输入深度学习系统后,系统反复调整网络内的参数,自动学习输出数据的关系性。具有深度学习功能的轧机作业控制,在进行学习时,使用从实绩数据中抽取的学习用数据,利用网络对板形图形和相应的操作量进行学习;在进行控制时,将当前产生的板形图形输入到学习后的网络,网络输出基于学习的控制规则的操作量,使轧机按该操作量进行作业。采用学习后的网络进行控制计算所用的时间短,因此可与传统的神经元模糊控制具有相同的周期,完成控制时的计算。

提高具有深度学习功能的轧机作业控制的实用性的重要因素是评价功能、试运转操作功能、轧机保护功能。以下对这些功能进行说明。

评价功能根据学习功能得到的板形偏差和轧机操作量以及操作后的板形变化对学习功能进行评价,并抽取学习用数据。同时,从实绩数据中抽取更有效的控制操作数据,用于学习,以此提高具有深度学习功能的轧机作业控制的控制精度。通过变更板形评价函数,反映出各轧机操作的优先度和与其他工序匹配的制约条件,从而实现了适于各轧机作业条件的控制。

试运转操作功能是防止控制规则固定化,提高控制精度的功能。只反复一次学习后的控制输出,不能获得新的控制规则,不能持续提高控制精度。为解决这个问题,具有深度学习功能的轧机作业控制配置了试运转操作功能。对轧机给予随机性的操作条件,在对板形控制有效的情况中获得新的控制规则,从而提高网络的控制精度。

轧机保护功能是将利用AI的控制技术用于实机时,保证可靠性的必要功能。在用于学习的数据少、不具备对应多板形图形的学习数据时,网络可能对未学习的板形图形,输出错误的操作控制。为解决这个问题,具有深度学习功能的轧机作业控制,需要轧机保护功能。轧机保护功能是在网络将输出控制数据输送到轧机前,利用物理模型对控制数据的控制效果进行模拟,并将对板形有不利影响的输出数据拦截下来的功能。由于有轧机保护功能,在数据储存不多的初期阶段,也可以使输出数据对板形的不利影响下降到最小程度。

将具有深度学习功能的轧机作业控制用于森吉米尔轧机的板形控制,确认提高了板形控制的精度。

5、结语

冷轧轧机板形控制的控制模型制作十分困难,并且需要操作者进行必要的调整操作。因此,冷轧轧机板形控制是模糊控制、神经元模糊控制的最适宜应用对象。在人工设定定量、定性控制规则,控制精度不良的场合,采用具有深度学习功能的轧机作业控制技术,可进一步提高控制精度。

文章来源: WORLD METALS  世界金属导报


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