劉相華^1a，1b，趙啟林^1b，黃貞益²

（1．東北大學(xué)，a．研究總院；b．軋制技術(shù)及連軋自動化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧　沈陽　110819；2．安徽工業(yè)大學(xué)冶金學(xué)院，安徽　馬鞍山　243002）

摘　要：人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用已有30多年的發(fā)展歷史，20世紀(jì)90年代我國軋鋼界曾經(jīng)出現(xiàn)過一波在學(xué)術(shù)研究、技術(shù)開發(fā)和現(xiàn)場應(yīng)用中使用人工智能技術(shù)的高潮。本文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊控制、智能優(yōu)化算法等人工智能方法在軋制過程中應(yīng)用的一些實(shí)例，涉及軋制力等參數(shù)計算、負(fù)荷分配、溫度控制、寬度厚度控制、板形控制等具體內(nèi)容，以及涉及原料管理、加熱、冷軋和熱軋、卷取、產(chǎn)品組織性能預(yù)報等，并對今后軋制智能化的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：人工智能；軋制；過程控制；參數(shù)優(yōu)化；智能化信息處理

1　前言

中國制造2025和工業(yè)4.0概念中，都把智能化放在了突出重要的位置。金屬材料軋制作為最重要的原材料工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)支柱的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，需要與現(xiàn)代信息技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的提升。日本和德國學(xué)者率先把人工智能應(yīng)用于軋制領(lǐng)域，早在20世紀(jì)90年代，我國曾經(jīng)出現(xiàn)了一波軋制技術(shù)智能化的熱潮，推出了一批專家系統(tǒng)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等智能化方法在軋制中應(yīng)用的實(shí)例^［1-2］，進(jìn)行生產(chǎn)計劃編排、坯料管理、加熱中的優(yōu)化燃燒控制、軋制中的設(shè)定計算及厚度和板形控制等等。順應(yīng)軋制技術(shù)進(jìn)步的新形勢，我國東北大學(xué)、北京科技大學(xué)、燕山大學(xué)、中國鋼研科技集團(tuán)有限公司（原鋼鐵研究總院）和寶鋼、武鋼、鞍鋼等大型骨干企業(yè)均在軋制過程智能化方面開展了一系列研究與現(xiàn)場應(yīng)用工作，內(nèi)容涉及軋制過程參數(shù)預(yù)報與優(yōu)化^［3-4］、板材寬度控制^［5-6］、板形控制^［7-8］、厚度控制^［9-10］、卷取溫度控制^［11］、數(shù)據(jù)分析與處理^［12-13］、負(fù)荷分配^［14］和組織性能預(yù)報^［15-16］等。本文以此為主線，對近年來國內(nèi)外人工智能在軋制領(lǐng)域中應(yīng)用的進(jìn)展加以介紹。

2　人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用類型

人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用方式主要有3種類型：一是對軋制生產(chǎn)過程進(jìn)行在線智能控制；二是利用人工智能工具對軋制過程參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計算；三是采用智能化方法對軋制生產(chǎn)線上采集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，簡稱智能化信息處理。

2.1　軋制生產(chǎn)過程的智能控制

人工智能應(yīng)用于軋制領(lǐng)域的重要目的之一，是實(shí)現(xiàn)對軋制過程的在線智能控制。智能控制是在自動控制的基礎(chǔ)上，加上一些帶有人工智能特征的控制方法，使軋制過程取得更為理想的控制效果。從某種意義上說，自動化是替代四肢，解放操作工的體力勞動；智能化則是替代部分大腦，解放技術(shù)人員的腦力勞動。智能控制的優(yōu)點(diǎn)是：能夠更加便于適應(yīng)生產(chǎn)過程中外部條件的變化，及時、有效地對控制策略、控制模型、控制參數(shù)和控制量做出調(diào)整和修正，使生產(chǎn)過程、設(shè)備狀態(tài)及其產(chǎn)品質(zhì)量更加接近設(shè)定的控制目標(biāo)。

在軋制生產(chǎn)線上的各個環(huán)節(jié)，都有應(yīng)用智能控制的實(shí)例。例如對加熱爐，有采用專家自整定、模糊自整定、神經(jīng)元自整定的PID智能控制器^［17］；利用模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)和自尋優(yōu)功能，結(jié)合動態(tài)PID反饋補(bǔ)償策略的加熱爐燃燒過程的智能控制系統(tǒng)^［18］等；對板帶熱連軋，有精軋機(jī)微張力模糊智能控制^［19］，綜合AGC系統(tǒng)的智能化控制^［20］等；對層流冷卻和卷取，有基于案例推理和前饋、反饋補(bǔ)償?shù)幕旌现悄芸刂?sup>［^21］等；對冷軋機(jī)，有利用粒子群算法對冷連軋機(jī)組進(jìn)行智能設(shè)定控制^［22］，利用模糊預(yù)測方法對帶鋼邊部減薄和平直度進(jìn)行智能控制等^［23］；對型材和棒線材軋機(jī)，有在精軋機(jī)組的后幾個機(jī)架采用在線動態(tài)液壓壓下，利用高精度尺寸控制實(shí)現(xiàn)深度負(fù)偏差軋制，以及根據(jù)鋼坯稱重和在線測長，通過微調(diào)輥縫實(shí)現(xiàn)棒材產(chǎn)品全定尺的智能控制等。

2.2　軋制參數(shù)的智能優(yōu)化計算

利用人工智能方法進(jìn)行軋制參數(shù)的優(yōu)化計算，能夠提高軋制參數(shù)的計算精度，減少計算偏差，從而提高對軋制過程和產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測、預(yù)報的精度。

這方面最典型的例子是用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)報軋制力能參數(shù)。早在20世紀(jì)90年代，就有很多關(guān)于利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)報軋制力的報道^［24-25］，近年來這項(xiàng)工作仍在進(jìn)行中，例如：借助Matlab工具箱的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算三輥Y型軋機(jī)軋制18TC4鈦合金棒材時的軋制力^［26］；利用有限元與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法預(yù)報冷軋帶鋼軋制力^［27］等。除軋制力外，利用智能方法進(jìn)行軋制參數(shù)優(yōu)化計算的例子還有很多，例如：利用GRNN 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測中厚板軋制溫度^［28］，利用BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對鋼材組織和性能進(jìn)行預(yù)報^［29］等等。

2.3　智能化信息處理

在各類現(xiàn)代化軋機(jī)上，都配備有大量的傳感器，例如軋制力傳感器、測溫儀、測速儀、編碼器、位移傳感器、熱金屬檢測器等等。在軋制過程中，這些傳感器往往會以毫秒級周期，把實(shí)測參數(shù)采集出來，輸送到計算機(jī)，形成龐大數(shù)據(jù)流及海量數(shù)據(jù)庫，其中攜帶著反映軋制過程狀態(tài)的各種有用信息。

依靠人的手、眼、腦力來處理這些海量數(shù)據(jù)是不現(xiàn)實(shí)的，但是這些數(shù)據(jù)如果不經(jīng)過處理，將很快由數(shù)據(jù)海洋變成數(shù)據(jù)垃圾，造成信息資源的極大浪費(fèi)。如果利用人工智能方法由計算機(jī)從這些海量信息中提取出知識^［30］，將是一筆寶貴財富。在軋制領(lǐng)域智能化信息處理系統(tǒng)中，可采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來在線實(shí)時采集和處理各類龐大數(shù)據(jù)流和海量數(shù)據(jù)庫，利用模糊邏輯、聚類分析、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等智能工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。日本的日立公司（Hitachi Ltd）曾經(jīng)開發(fā)了一個用于鋼鐵廠的智能化信息處理系統(tǒng)SODAS （Self or ganized Diagnosisand Analysis System）^［13］，這是一個在線數(shù)據(jù)的自組織診斷和分析系統(tǒng)，由基本功能子系統(tǒng)SODASE、動態(tài)協(xié)同控制子系統(tǒng)SODAS-DS、質(zhì)量分析子系統(tǒng)SODAS-QA、人機(jī)界面子系統(tǒng)SODAS-PH等部分組成，能夠完成數(shù)據(jù)采集、分類、歸檔、統(tǒng)計量計算、相關(guān)性分析、變量的可視化處理、點(diǎn)檢記錄保存、故障履歷管理等功能。在線信息處理得到的結(jié)果經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)傳播，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)在線模擬優(yōu)化、系統(tǒng)診斷與遠(yuǎn)程維修^［31］等更具智能化特點(diǎn)的功能。

3　軋制領(lǐng)域中常用的人工智能工具

無論是智能控制、智能參數(shù)優(yōu)化計算還是智能化信息處理，都需要采用智能化方法來實(shí)現(xiàn)。從某種意義上說，甚至可以將是否采用了人工智能工具作為是否具有智能化特征的判斷條件。在軋制領(lǐng)域中常用的人工智能工具有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯與模糊控制以及各類智能優(yōu)化算法。

3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)或者人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（Artificial Nero Network，ANN）。在軋制領(lǐng)域中所應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是一組計算機(jī)程序，這組程序提供了一套具有記憶功能的算法，能夠?qū)Υ嬖谝蚬P(guān)系的事物根據(jù)輸入條件的變化來預(yù)測結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是由若干節(jié)點(diǎn)組成的一個輸入層、一個輸出層和一個以上的中間隱層組成，各層之間由權(quán)值相連接。確定各層節(jié)點(diǎn)數(shù)目及各層神經(jīng)元內(nèi)部算法的過程稱為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，對一個設(shè)計好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定其權(quán)值的過程稱為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)即可用來做參數(shù)預(yù)報。數(shù)學(xué)上已經(jīng)證明，訓(xùn)練好的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意高的精度，去逼近任何復(fù)雜函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在軋制領(lǐng)域中應(yīng)用最多的智能工具，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高軋制參數(shù)預(yù)報精度的文獻(xiàn)很多，有很多已經(jīng)在西門子、西馬克、TIMEC等系統(tǒng)中用于在線控制。采用數(shù)學(xué)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合方法，用數(shù)學(xué)模型的預(yù)報作為基值，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)學(xué)模型計算誤差的實(shí)時補(bǔ)償，兩者組成一個智能糾偏網(wǎng)絡(luò)，有利于大幅度提高軋制力的預(yù)報精度。據(jù)介紹這種智能糾偏網(wǎng)絡(luò)可把軋制力預(yù)報精度改善到偏差小于5%^［31］。

3.2　專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)作為人工智能技術(shù)的一個主要分支，在軋制領(lǐng)域得到較多應(yīng)用。對許多過程難以用物理或數(shù)學(xué)模型來準(zhǔn)確描述，且在異常工況時模型往往無效，只有依靠有經(jīng)驗(yàn)的人進(jìn)行人工干預(yù)。把人工干預(yù)變?yōu)橛嬎銠C(jī)控制下的行為，需要將人的知識和經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié)，形成知識庫、規(guī)則庫、數(shù)據(jù)庫、模型庫等，利用專家系統(tǒng)中的推理機(jī)制來完成判定、決策、控制、計劃與設(shè)計、物流管理等，替代人腦進(jìn)行工作。

專家系統(tǒng)已經(jīng)用于加熱爐出爐節(jié)奏控制、燃燒控制，板帶熱連軋機(jī)負(fù)荷分配，熱軋板帶卷取溫度控制，以及精整線上的板卷運(yùn)輸?shù)葘?shí)時性要求不高的生產(chǎn)過程，其典型應(yīng)用如表1所示。

3.3　模糊邏輯與模糊控制

軋制過程中經(jīng)常會遇到各種模糊量，操作工依據(jù)對生產(chǎn)線上各種現(xiàn)象觀察所做出的推理判斷實(shí)際上大多數(shù)也是模糊的．例如溫度高了、壓力大了、速度快了、軋件偏了等等。這些模糊量可以用模糊邏輯和模糊規(guī)則來表示，基于模糊量來對生產(chǎn)過程中的一些模糊現(xiàn)象進(jìn)行控制就是模糊控制。一般說來，模糊控制的規(guī)則簡單，計算速度極快，反應(yīng)迅速，在一些特定條件下，當(dāng)其他控制方法無計可施的時候，使用模糊控制可取得意想不到的效果。

模糊邏輯和模糊控制在軋制中的應(yīng)用范圍很廣，典型例子有：熱連軋帶鋼頭部厚度的模糊動態(tài)設(shè)定、冷連軋機(jī)組中帶鋼板形控制系統(tǒng)的冷卻水分段模糊控制、線材軋制中的活套高度閉環(huán)模糊控制、基于模糊評判規(guī)則的冷軋帶鋼智能板形評價模型^［32］等等。也經(jīng)常采用將模糊邏輯與其他智能化手段相結(jié)合的方法進(jìn)行智能控制，例如：將模糊聚類分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合預(yù)測熱連軋粗軋寬度^［6］、利用模糊小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輥冷連軋機(jī)軋制力預(yù)報^［33］、基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行板帶橫向厚度和縱向厚度綜合控制^［10］等等。

3.4　智能優(yōu)化算法

在軋制領(lǐng)域中采用的智能優(yōu)化算法有：遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等等。這些算法的共同特點(diǎn)是起源于對生物進(jìn)化、動物捕食等行為的模擬和模仿，基于群體智能進(jìn)行全局隨機(jī)優(yōu)化，可作為基于迭代的優(yōu)化工具。這些算法的優(yōu)勢在于：算法簡單、易于實(shí)現(xiàn)、適用范圍廣、不需要機(jī)理模型，且調(diào)整的參數(shù)較少。在軋制過程中應(yīng)用的例子有：利用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行熱連軋負(fù)荷分配^［34］、用遺傳算法優(yōu)化短行程控制曲線^［35］、基于改進(jìn)粒子群算法的熱連軋厚度控制仿真研究^［36］等等。

需要指出，只有在找不到（建立不起來）合適的機(jī)理模型或者機(jī)理模型不能有效發(fā)揮作用的情況下，才會采用各類智能優(yōu)化算法去解決難題。在各種方案都有可行性時，還是應(yīng)優(yōu)先選擇機(jī)理模型。因?yàn)楹玫臋C(jī)理模型加上自學(xué)習(xí)功能后，往往具有計算精度高、結(jié)果穩(wěn)定、便于推廣等優(yōu)點(diǎn)。要用智能優(yōu)化算法來實(shí)實(shí)在在地解決那些機(jī)理模型解決不了的難題，不要用來求新奇、撐門面。

3.5　協(xié)同人工智能技術(shù)

協(xié)同人工智能（SAI，Synergetic Artificial Intelligence）技術(shù)是綜合運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等智能工具，全方位模擬人腦功能的一種人工智能方法。協(xié)同人工智能思想吸收了模糊理論、專家系統(tǒng)、理論模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等原理和方法的精華，可克服單一方法解決問題的片面性，各部分相互協(xié)作，集成為一個整體來處理復(fù)雜問題，能在復(fù)雜情況下給出問題的最佳解決方案。

一種用于熱連軋負(fù)荷分配的協(xié)同人工智能系統(tǒng)技術(shù)思路^［12］：（1）建立現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)庫；（2）利用模糊聚類分析從海量數(shù)據(jù)庫中分別挑選出取得效果好的和差的負(fù)荷分配樣本；（3）用挑選出樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到負(fù)荷分配對產(chǎn)品質(zhì)量影響的相關(guān)知識；（4）根據(jù)提取出的知識建立負(fù)荷分配規(guī)則；（5）基于上述規(guī)則開發(fā)熱軋帶鋼精軋機(jī)組負(fù)荷分配專家系統(tǒng)。采用該智能負(fù)荷分配系統(tǒng)對熱連軋典型規(guī)格產(chǎn)品（3.0mm ×1300mm）進(jìn)行負(fù)荷分配設(shè)定，并對各機(jī)架的軋制力進(jìn)行校驗(yàn)，結(jié)果表明該設(shè)定更為合理。

4　人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用展望

人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用為軋制理論、工藝和技術(shù)發(fā)展樹立了一個新的里程碑，已經(jīng)對軋制技術(shù)的進(jìn)步起到了積極的推動作用。由此引起軋制理論研究、技術(shù)開發(fā)、以及控制與操作均產(chǎn)生巨大變化。目前智能化技術(shù)在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用仍在發(fā)展之中，預(yù)計今后一段時間值得關(guān)注的幾個發(fā)展方向有：

（1）現(xiàn)有的軋制過程智能方法與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)深度融合，把當(dāng)前的一些局部智能化應(yīng)用擴(kuò)展到更寬的范圍，深入到更深的層次，實(shí)現(xiàn)多工序、多機(jī)組、甚至多廠家的軋制知識共享、數(shù)據(jù)共享、利益共享。

（2）數(shù)學(xué)模型、數(shù)值模擬等傳統(tǒng)方法與智能優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，強(qiáng)化智能優(yōu)化系統(tǒng)中深層知識的作用，發(fā)揮各自的長處，提高控制系統(tǒng)的精度，改善系統(tǒng)品質(zhì)。推廣應(yīng)用智能技術(shù)在軋鋼產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的成功范例，逐步擴(kuò)大利用人工智能來取代軋制技術(shù)人員部分腦力勞動的范圍。

（3）將虛擬現(xiàn)實(shí)^［37］、智能機(jī)器人等計算機(jī)應(yīng)用新技術(shù)與現(xiàn)有智能化方法相結(jié)合，開發(fā)出能夠產(chǎn)生身臨其境效果和具有沉浸感的虛擬現(xiàn)實(shí)軋制環(huán)境，改變軋制機(jī)組設(shè)計與調(diào)試、軋鋼操作人員培訓(xùn)上崗以及新工藝、新設(shè)備、新產(chǎn)品開發(fā)的傳統(tǒng)模式，為軋鋼企業(yè)依靠高新技術(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、降成本提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

期望未來10年能夠在上述方面取得突破性進(jìn)展，在軋制技術(shù)智能化過程中貫徹中國制造2025和工業(yè)4.0的核心思想，伴隨著我國由鋼鐵大國向鋼鐵強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變，在我國的軋制領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)智能軋制技術(shù)的新跨越。

5　結(jié)論

（1）將人工智能在軋制領(lǐng)域中的應(yīng)用類型分為３種情況，即軋制過程智能控制、軋制參數(shù)智能優(yōu)化計算、軋制線上海量信息的智能化處理等，給出了在上述典型場合人工智能技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例。

（2）介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊控制、智能優(yōu)化算法等在軋制領(lǐng)域中常用的人工智能工具，給出了利用這些智能工具解決軋制過程中難題的應(yīng)用范例。

（3）對軋制領(lǐng)域人工智能的進(jìn)一步發(fā)展進(jìn)行了展望，指出智能化與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的融合、智能化與數(shù)學(xué)模型及數(shù)值模擬的結(jié)合、人工智能與虛擬現(xiàn)實(shí)、智能機(jī)器人等計算機(jī)應(yīng)用新技術(shù)相結(jié)合等發(fā)展方向，期待未來在這些方面取得突破性進(jìn)展。

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