JPS62270712A - 高炉状況検出方法 - Google Patents
高炉状況検出方法Info
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- JPS62270712A JPS62270712A JP61113794A JP11379486A JPS62270712A JP S62270712 A JPS62270712 A JP S62270712A JP 61113794 A JP61113794 A JP 61113794A JP 11379486 A JP11379486 A JP 11379486A JP S62270712 A JPS62270712 A JP S62270712A
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- G—PHYSICS
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- G05B23/0289—Reconfiguration to prevent failure, e.g. usually as a reaction to incipient failure detection
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、高炉状況検出システム、特に高炉の吹抜け及
びスリップの推測システムに関する。
びスリップの推測システムに関する。
高炉の状況を診断し且つこれを管理する方法として、従
来一般に高炉操業者が高炉に設置された種々のセンサー
からの情報を定性的に判定して高炉の状況の評価を行い
、操業因子の最適な調整を行うという方法が採られてい
るが、その評価の結果には操業者の能力や経験等による
個人差があり、操業アクシヨンの基準化が難しいと共に
、評価が定量的でないため操業解析が行いにくいという
問題点があった。
来一般に高炉操業者が高炉に設置された種々のセンサー
からの情報を定性的に判定して高炉の状況の評価を行い
、操業因子の最適な調整を行うという方法が採られてい
るが、その評価の結果には操業者の能力や経験等による
個人差があり、操業アクシヨンの基準化が難しいと共に
、評価が定量的でないため操業解析が行いにくいという
問題点があった。
このようなことから、例えば特開昭59−84705号
公報に開示されているような高炉状況の検出方法が提案
されている。こ、の高炉状況検出方法は、種々のセンサ
ー情報のうち経験上重要と判明している因子を選択し、
これらを炉内現象と対応づけて整理・定量化を行うと共
に、これら整理・定量化を短期及び長期の両面から朽う
ことにより、高炉の状況の検出を行うようにしたもので
あり、高炉の適切な状況管理が実現されている。
公報に開示されているような高炉状況の検出方法が提案
されている。こ、の高炉状況検出方法は、種々のセンサ
ー情報のうち経験上重要と判明している因子を選択し、
これらを炉内現象と対応づけて整理・定量化を行うと共
に、これら整理・定量化を短期及び長期の両面から朽う
ことにより、高炉の状況の検出を行うようにしたもので
あり、高炉の適切な状況管理が実現されている。
特開昭59−64705号公報に開示されている従来の
高炉状況の検出方法では、センサーからの情報を。
高炉状況の検出方法では、センサーからの情報を。
解析モデルに入力して所定の演算を行うようにしている
。このため、その演算を実行するコンピュータは言語と
して例えばフォートランが使用されているが、演算容量
は極めて大きなものとなっている。更に、高炉は経年変
化するので解析モデル自体を変更してメンテナンスしな
ければならないが、解析モデル自体が複雑であるから解
析モデルの条件変更は極めてめんどうな作業になるとい
う問題点があった。
。このため、その演算を実行するコンピュータは言語と
して例えばフォートランが使用されているが、演算容量
は極めて大きなものとなっている。更に、高炉は経年変
化するので解析モデル自体を変更してメンテナンスしな
ければならないが、解析モデル自体が複雑であるから解
析モデルの条件変更は極めてめんどうな作業になるとい
う問題点があった。
本発明はこのような問題点を解決するためになされたも
のであり、コンピュータで実現した際にその演算容量が
小さく、かつ高炉の経年変化に対してもその変更が容易
な高炉状況検出システムを得ることを目的とする。
のであり、コンピュータで実現した際にその演算容量が
小さく、かつ高炉の経年変化に対してもその変更が容易
な高炉状況検出システムを得ることを目的とする。
本発明に係る高炉状況検出システムは、高炉に設置され
た各種のセンサからデータを所定のタイミングで取り込
むデータ入力手段、前記センサからのデータに基づいて
荷下り速度、圧力損失、シャフト圧力、シャフト温度、
固定ゾンデの温度、ガス利用率、炉口ゾンデの温度等高
炉の状況を示す各種データを作成する手段及び前記各覆
データをその基準データと比較して真偽データを作成す
る手段、真偽データを一時記憶する記憶手段、高炉につ
いての経験・実績等に基づいた各、Wの知識ベースが記
憶された知識ベース手段、及び前記記憶手段の真偽デー
タと前記知識ベース手段の知識ベースに基づいて所定の
推論をし、吹抜は又はスリップを予測する推論手段を備
えたものである。
た各種のセンサからデータを所定のタイミングで取り込
むデータ入力手段、前記センサからのデータに基づいて
荷下り速度、圧力損失、シャフト圧力、シャフト温度、
固定ゾンデの温度、ガス利用率、炉口ゾンデの温度等高
炉の状況を示す各種データを作成する手段及び前記各覆
データをその基準データと比較して真偽データを作成す
る手段、真偽データを一時記憶する記憶手段、高炉につ
いての経験・実績等に基づいた各、Wの知識ベースが記
憶された知識ベース手段、及び前記記憶手段の真偽デー
タと前記知識ベース手段の知識ベースに基づいて所定の
推論をし、吹抜は又はスリップを予測する推論手段を備
えたものである。
前記の各種データを作成する手段及び真偽データを作成
する手段は、推論手段にて推論演算をする際に必要な高
炉の真偽データ得るためのものであり、前処理演算機能
の役割を果たしている。
する手段は、推論手段にて推論演算をする際に必要な高
炉の真偽データ得るためのものであり、前処理演算機能
の役割を果たしている。
本発明においては、データ入力手段からの高炉データを
高炉の状況を示す各種データを作成した後真偽データを
作成し、その真偽データと知識ベースとに基づいた人工
知能としての推論演算をし、吹抜は又はスリップを予測
する。
高炉の状況を示す各種データを作成した後真偽データを
作成し、その真偽データと知識ベースとに基づいた人工
知能としての推論演算をし、吹抜は又はスリップを予測
する。
以下本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
第1図は本発明の一実施例に係る高炉状況検出システム
の概念図であや、図において叫は従来から高炉の管理・
制御等に用いられている大型のコンピュータであり、各
種センサαυからのデータを時系列に入力処理する時系
列処理手19(L5、時系列ファイル手段αJ及びシス
テム処理手段Q4]を含んでいるが、これらは従来の検
出システムと同様な構成からなるものである。この実施
例では上記各装置に、時系列処理手段(人工知能用)
Ql、時系列ファイル手段(人工知能用)αη、センサ
ーデータ前処理手段OB及びインターフェース・バッフ
ァQ91が組込まれている。図において一点鎖線で囲ま
れたこれらの装置は、次に述べろ小型のコンピュータで
の演算のためにセンサーデータの前処理を行うものであ
る。
の概念図であや、図において叫は従来から高炉の管理・
制御等に用いられている大型のコンピュータであり、各
種センサαυからのデータを時系列に入力処理する時系
列処理手19(L5、時系列ファイル手段αJ及びシス
テム処理手段Q4]を含んでいるが、これらは従来の検
出システムと同様な構成からなるものである。この実施
例では上記各装置に、時系列処理手段(人工知能用)
Ql、時系列ファイル手段(人工知能用)αη、センサ
ーデータ前処理手段OB及びインターフェース・バッフ
ァQ91が組込まれている。図において一点鎖線で囲ま
れたこれらの装置は、次に述べろ小型のコンピュータで
の演算のためにセンサーデータの前処理を行うものであ
る。
(支)は小型コンピュータで、知識ベース1(異常炉況
診断用1 c!ll、知識ベース2(炉熱判定用)(社
)、知識ベース3(炉熱アクション用)(23、共通デ
ータバッファ(至)及び推論エンジン(社)が含まれて
いる。
診断用1 c!ll、知識ベース2(炉熱判定用)(社
)、知識ベース3(炉熱アクション用)(23、共通デ
ータバッファ(至)及び推論エンジン(社)が含まれて
いる。
(至)はCRTで、推論エンジン(社)の推論の結果が
表示される。
表示される。
なお、第2図の大型コンピュータα0)は第1図の概念
図のうち破線で示された構成部分に対応する部分が主と
して示されている。第2図のセンサ(l1m)、 (l
lb)、 (lie)は第1図の各種のセンサαυに対
応し、センサとしては例えば高炉の温度センサ、圧力セ
ンサ、ガスセンサ等従来の高炉に設置されて全てのセン
サが該当する。(41)はインターフェース、(42)
はCPU、(43)はプログラムが格納されたR OM
、 (441、(45)はRAMで、(46)はイン
ターフニスである。CP U (42)及びROM (
43)はそ乙に格納されたプログラムに基づいて、第1
図の時系列処理手段側及びセンサーデータ前処理手段(
至)を構成している。RA M (44)ば第1図の時
系列ファイル手段αりを構成している。RA M (4
5)は後述する前処理が行われたセンサーデータを一時
格納しておく記憶手段で、インターフェース(46)と
共に第1図のインターフェース・バッファ(財)を構成
している。
図のうち破線で示された構成部分に対応する部分が主と
して示されている。第2図のセンサ(l1m)、 (l
lb)、 (lie)は第1図の各種のセンサαυに対
応し、センサとしては例えば高炉の温度センサ、圧力セ
ンサ、ガスセンサ等従来の高炉に設置されて全てのセン
サが該当する。(41)はインターフェース、(42)
はCPU、(43)はプログラムが格納されたR OM
、 (441、(45)はRAMで、(46)はイン
ターフニスである。CP U (42)及びROM (
43)はそ乙に格納されたプログラムに基づいて、第1
図の時系列処理手段側及びセンサーデータ前処理手段(
至)を構成している。RA M (44)ば第1図の時
系列ファイル手段αりを構成している。RA M (4
5)は後述する前処理が行われたセンサーデータを一時
格納しておく記憶手段で、インターフェース(46)と
共に第1図のインターフェース・バッファ(財)を構成
している。
第2図の小型コンピュータ■において、(47)はキー
ボード、(48) +よインターフェース、(49)は
CPU、(50)はROM、(51)〜(54)はRA
M、(55)はインターフェースである。CP U (
49)及びROM (50)はそこに格納されたプログ
ラムに基づいて、第1図の推論エンジン手段(社)を構
成している。RA M (51)は第1図の知識ベース
11211を、RAM(52)は9[ペース(社)を構
成している。これらのRA M (51) 、 (52
)はその記憶内容が確定されたものとなっている場合に
はROMで構成してもよい。
ボード、(48) +よインターフェース、(49)は
CPU、(50)はROM、(51)〜(54)はRA
M、(55)はインターフェースである。CP U (
49)及びROM (50)はそこに格納されたプログ
ラムに基づいて、第1図の推論エンジン手段(社)を構
成している。RA M (51)は第1図の知識ベース
11211を、RAM(52)は9[ペース(社)を構
成している。これらのRA M (51) 、 (52
)はその記憶内容が確定されたものとなっている場合に
はROMで構成してもよい。
RA M (53)は知識ベース(イ)を構成しており
、システム構築者がその記憶内容の変更・追加を行う場
合にはキーボード(47)により入力して、インターフ
ェース(48)を介してその内容を記憶させる。RA
M (54)は第1図の共通データバッファ手段(至)
を構成しており、大型コンピュータ叫のRA M (4
5)に格納されたデータがインターフェース(46)を
介して格納される。CP U (49)で演算された結
果は、インターフェース(55)を介してCRT G[
)に表示される。なお、本実施例では時系列処理手段側
、時系列ファイル手段a7+及びセンサーデータ前処理
手段(至)を大型コンピュータ0ωに組込んだ例を示し
ているが、これは既存の大型コンピュータGO)のあま
っている容量を有効に利用しようとするものであり、従
って、これらは小型コンピュータ■に組込んでもよいこ
とはいうまでもない。
、システム構築者がその記憶内容の変更・追加を行う場
合にはキーボード(47)により入力して、インターフ
ェース(48)を介してその内容を記憶させる。RA
M (54)は第1図の共通データバッファ手段(至)
を構成しており、大型コンピュータ叫のRA M (4
5)に格納されたデータがインターフェース(46)を
介して格納される。CP U (49)で演算された結
果は、インターフェース(55)を介してCRT G[
)に表示される。なお、本実施例では時系列処理手段側
、時系列ファイル手段a7+及びセンサーデータ前処理
手段(至)を大型コンピュータ0ωに組込んだ例を示し
ているが、これは既存の大型コンピュータGO)のあま
っている容量を有効に利用しようとするものであり、従
って、これらは小型コンピュータ■に組込んでもよいこ
とはいうまでもない。
以上の構成からなる本実施例の動作を、第3図のフロー
チャート及び第4図の説明図を参照しながら説明する。
チャート及び第4図の説明図を参照しながら説明する。
(11まず、各種のセンサαDのデータを時系列処理手
段側により順次所定のタイミングで読取り、時系列ファ
イル手段面に格納する(ステップ31)。
段側により順次所定のタイミングで読取り、時系列ファ
イル手段面に格納する(ステップ31)。
この動作は、具体的には第2図のCP U (42)の
命令動作によりセンサー(Ilal、 (Ilb)、
(llc)−のデータをインターフェース(41)を介
してRA M (44)に格納することで実現される。
命令動作によりセンサー(Ilal、 (Ilb)、
(llc)−のデータをインターフェース(41)を介
してRA M (44)に格納することで実現される。
(2)時系列ファイル手段αηに格納されたデータはセ
ンサーデータ前処理手段αgにてデータ処理される(ス
テップ32)。この動作は第2図のCPU(42)によ
りなされろ。以下センサーデータ前処理の内容を具体的
に説明する。
ンサーデータ前処理手段αgにてデータ処理される(ス
テップ32)。この動作は第2図のCPU(42)によ
りなされろ。以下センサーデータ前処理の内容を具体的
に説明する。
このセンサーデーク前処理には、荷下り、圧力損失、温
度、ガス利用率及び出銑滓に関するデータ処理がなされ
ろ。
度、ガス利用率及び出銑滓に関するデータ処理がなされ
ろ。
(a) 荷下り;
(a−1,)荷下り速度Vi(i−1〜4)■ 着床か
ら指定時間(:=30秒間)内のデータはその処理をし
ない。
ら指定時間(:=30秒間)内のデータはその処理をし
ない。
■ ■以降は1分毎に
■ 巻上げ時の計算
前回計算〜巻上げの間が1分未満のときは次のようにし
てViを求める。
てViを求める。
■ 上記■、■以外の間のViば最新のVi計算値とす
る。ただしVmin−◇maχの範囲外のときは、さら
に前のVi計算値とする。(スリップ時などのデータを
除(ため) (a−2) 荷下り速度のバラツキσVI(i−1〜
4)(旦 し 、 t”−n そして、計算は最新1時間とする( n = 59 )
。
る。ただしVmin−◇maχの範囲外のときは、さら
に前のVi計算値とする。(スリップ時などのデータを
除(ため) (a−2) 荷下り速度のバラツキσVI(i−1〜
4)(旦 し 、 t”−n そして、計算は最新1時間とする( n = 59 )
。
(a−3) 荷下り遅れ量Vv1
直
但し、
(イ) 現時点(k−0)より前に逆上って初めてvo
を超えた所を見付ける(なければ1時間前の点)。
を超えた所を見付ける(なければ1時間前の点)。
(ロ) そこからvlE以下となった所(k−に’ )
より現時点まで積算する(1時間前からvlE以下なら
全て積算する。)。
より現時点まで積算する(1時間前からvlE以下なら
全て積算する。)。
vo:理論降下速度
ΔVβ:設定値
Vs=V6−ΔVβ
理論降下速度:vo
CB O/C,CB
□+□
CB: コークスベース(16h当すのコークス量)ρ
ζ:コークス嵩密度 07C:鉱石/コークス比。
ζ:コークス嵩密度 07C:鉱石/コークス比。
ρ。二M石平均嵩密度
Vβ :送風流量
V、/、送風原単位・・・・設定(しきい値)Pig量
:予定出銑量/eh S :炉口断面積 k :補正係数 (a−4)平均荷下り速度Vi 直 (b)圧力損失; (b−t)圧損(通気性)k、、に、’(イ) xb (注)熱風炉切替性は計算しない。
:予定出銑量/eh S :炉口断面積 k :補正係数 (a−4)平均荷下り速度Vi 直 (b)圧力損失; (b−t)圧損(通気性)k、、に、’(イ) xb (注)熱風炉切替性は計算しない。
Pl:送風圧力
P、:炉頂圧力
vbo曾h:ボッシュガス速度
(ロ) Kb−に0’ >ΔKb+ (#=1.2)
の判定時に、’=に0.通常時 = K、−f(ΔVχ)二減風時 (ΔVχ)・減風量 (b−2) 1日平均圧損(7’01’〜7’00’
)K、。
の判定時に、’=に0.通常時 = K、−f(ΔVχ)二減風時 (ΔVχ)・減風量 (b−2) 1日平均圧損(7’01’〜7’00’
)K、。
但し、
(イ)熱風炉切替中(=充圧中)及び減風中のKbtは
に、の計算から除外する。
に、の計算から除外する。
(if) 計算結果が指定範囲(Kmin〜Kmax
)外のときは、さらに前日のに・を使用する。
)外のときは、さらに前日のに・を使用する。
(b−3) 圧損のバラツキ(最新1時間分)σkb
(注)熱風炉切替中は計算から除外する。
(注)熱風炉切替中は計算から除外する。
(b−4) 安定状態のシャフト圧力平均P1J (
i=1〜4.j−1〜10:40ケ);1時間平均値(
X’01’ 〜X+1°00′)但し、パイロットシス
テムのシャフト圧力変動因子から安定・不安定を判定し
、安定なら今回の1時間平均値を用い、不安定なら前回
と同じ値を用いる。
i=1〜4.j−1〜10:40ケ);1時間平均値(
X’01’ 〜X+1°00′)但し、パイロットシス
テムのシャフト圧力変動因子から安定・不安定を判定し
、安定なら今回の1時間平均値を用い、不安定なら前回
と同じ値を用いる。
(C)温度;
(C−1)シャフト温度上昇
(C−2)安定状態のシャフト温度平均Ti j
(i−1〜8,1〜4.j−1〜740ケ):1時間平
均値(X’01’ 〜X+1’00’ )但し、X’0
1’ 〜X+1’OO’ +7)間に前回のTI、をそ
のまま用いる。
(i−1〜8,1〜4.j−1〜740ケ):1時間平
均値(X’01’ 〜X+1’00’ )但し、X’0
1’ 〜X+1’OO’ +7)間に前回のTI、をそ
のまま用いる。
(C−3) 固定ゾンデ温度上昇
(C−4)安定状態の固定ゾンデ温度平均T’1j(i
”1〜8.1〜16.j−1〜2:2什);1時間平均
値(X@01’ 〜X+ 1000’ )但し、X@0
1’ 〜X+1”oo’ ノ間にdT’ij □≧100℃73分の変化が1回でもあれ(ご、t 前回のTNjをそのまま用いろ。
”1〜8.1〜16.j−1〜2:2什);1時間平均
値(X@01’ 〜X+ 1000’ )但し、X@0
1’ 〜X+1”oo’ ノ間にdT’ij □≧100℃73分の変化が1回でもあれ(ご、t 前回のTNjをそのまま用いろ。
(d)ガス利用率;
(d−1) r) co下降
4?゛°−9・・(現在値)−7・・(3分前)t
りco= CO2/ (co+co、)(d−2)
1 co下降量Δηe。
1 co下降量Δηe。
Δ+7eo”+7co(現在値)−ηco(9分前の値
)(e)出銑滓; (e−1) 炉口ゾンデ温度中心(1)(e−2)
炉口ゾンデ温度中心(2)Tc’(現在値)−Tc’
(を分前の値)くΔTeTc’:現在値を含め、過去3
0分間のTcデータの一次回帰による現在の推定値 (e−3) 炉ゾンデ温度周辺(11(e−4)
炉口ゾンデ温度周辺(2)Te’ (現在値) −Te
’ (を分前の値)〉ΔTeTe’ : Te’ と同
様の計算にて求めろ。
)(e)出銑滓; (e−1) 炉口ゾンデ温度中心(1)(e−2)
炉口ゾンデ温度中心(2)Tc’(現在値)−Tc’
(を分前の値)くΔTeTc’:現在値を含め、過去3
0分間のTcデータの一次回帰による現在の推定値 (e−3) 炉ゾンデ温度周辺(11(e−4)
炉口ゾンデ温度周辺(2)Te’ (現在値) −Te
’ (を分前の値)〉ΔTeTe’ : Te’ と同
様の計算にて求めろ。
(e−5) 1日平均送風圧力
(イ) Pb(7”01’〜7・oo’の平均)4化シ
、熱風炉切替中、減風中は計算から除外する。計算結果
がP1鳳in〜P4m+口の範囲外のとき前回のP、を
そのまま使用する。
、熱風炉切替中、減風中は計算から除外する。計算結果
がP1鳳in〜P4m+口の範囲外のとき前回のP、を
そのまま使用する。
(a) Wb Pb’ >ΔP−において;P為”P
b :通常時 雪 P、−f’ (ΔVX) :減風時以上のようにし
てh) −(e)について求めtこ諸データをそれぞれ
所定の基準値と比較して、第4図のに示される所定の真
偽データを作成し、インターフェース・バッファαlに
格納する。具体的には第2図のRA M (45)に格
納する。
b :通常時 雪 P、−f’ (ΔVX) :減風時以上のようにし
てh) −(e)について求めtこ諸データをそれぞれ
所定の基準値と比較して、第4図のに示される所定の真
偽データを作成し、インターフェース・バッファαlに
格納する。具体的には第2図のRA M (45)に格
納する。
(3) 次にインターフェース・バッファ叫に格納さ
れた真偽データを共通データバッファ(2)に転送する
(S3)。具体的には第2図のRA M (45)に格
納されたデータをインターフス(46)を介してRAM
(54)に転送する。
れた真偽データを共通データバッファ(2)に転送する
(S3)。具体的には第2図のRA M (45)に格
納されたデータをインターフス(46)を介してRAM
(54)に転送する。
(4)推論エンジン手段(社)は、知識ベース12υに
予め格納されている知識データと共通データバッファ(
2)の真偽データとに基づいて高炉内の状況を推論する
(S4)。具体的にはRA M (51)のデータとR
A M (54)のデータに基づいて、CP U (4
9)が所定の演算をする。
予め格納されている知識データと共通データバッファ(
2)の真偽データとに基づいて高炉内の状況を推論する
(S4)。具体的にはRA M (51)のデータとR
A M (54)のデータに基づいて、CP U (4
9)が所定の演算をする。
ここで、知識ベース1 ellは推論の効率等を考慮し
て第4図に示すような知識ユニットから構成されており
、この図では吹抜けに対する知識ベースが図示されてい
る。これらは主にオペレータの知識や経験をIF−TH
EN〜型のプロダクシコンルールとして表現されており
、さらに各々のルー知識ユニットは、直接的に吹抜け・
スリップを判定するユニットと、吹抜け・スリップに大
きな影響を与える残銑滓の状態を判定するユニットの2
つのグループから成っており、全体として、吹抜け・ス
リップの異常が発生する度合を判定している。第4図に
おいて、ORで示されるのは通常の論理和ではなく、各
真偽データにCF−値が考慮された和であり、ANDは
通常の論理積である。例えば、荷下りルールにおいては
、「荷下り速度が遅い」、[荷下り速度のバラツキが大
きい」、[荷下り遅れ量が大きい」及び「平均荷下り速
度が遅い」という真偽データについて、CF値を考慮し
てこれらの和を求め、CF値を伴った「荷下りが不順で
ある」とするデータが得られる。同様にして、圧力関係
ルールにおいても、「圧力損失が大きい」、「圧力損失
のバラツキが大きい」及び「シャフト圧力が高い」とい
′う真偽データに基づいて、CF値を考慮してこれらの
和を求め、CF値を伴った「圧力変動が大きい」とする
データが得られる。温度関係ルールにおいては、「シャ
フト温度が急上昇している」、[シャフト温度の上昇量
が大きい」、「固定ゾンデ温度が急上昇している」及び
「固定ゾンデ温度の上昇量が大きい」という真偽データ
に基づいて、上記と同様にしてCF値を伴った「温度変
動が大きいと」とするデータが得られろ。ガス利用率関
係ルールにおいては、「ガス利用率が急下降している」
及び「ガス利用率の下降量が大きい」という真偽データ
に基づいてCF値を伴った「ガス利用率が下降している
」とうデータが得られる。「残滓が多い(センサ判断)
」か否かについてのセンサ情報による推論においては、
「炉口ゾンデの中心温度が下降している」及び「炉口ゾ
ンデの周辺温度が上昇している」の真偽データの論理積
がとられ、いずれか一方が「1為」であればその論理積
は「偽」となる。
て第4図に示すような知識ユニットから構成されており
、この図では吹抜けに対する知識ベースが図示されてい
る。これらは主にオペレータの知識や経験をIF−TH
EN〜型のプロダクシコンルールとして表現されており
、さらに各々のルー知識ユニットは、直接的に吹抜け・
スリップを判定するユニットと、吹抜け・スリップに大
きな影響を与える残銑滓の状態を判定するユニットの2
つのグループから成っており、全体として、吹抜け・ス
リップの異常が発生する度合を判定している。第4図に
おいて、ORで示されるのは通常の論理和ではなく、各
真偽データにCF−値が考慮された和であり、ANDは
通常の論理積である。例えば、荷下りルールにおいては
、「荷下り速度が遅い」、[荷下り速度のバラツキが大
きい」、[荷下り遅れ量が大きい」及び「平均荷下り速
度が遅い」という真偽データについて、CF値を考慮し
てこれらの和を求め、CF値を伴った「荷下りが不順で
ある」とするデータが得られる。同様にして、圧力関係
ルールにおいても、「圧力損失が大きい」、「圧力損失
のバラツキが大きい」及び「シャフト圧力が高い」とい
′う真偽データに基づいて、CF値を考慮してこれらの
和を求め、CF値を伴った「圧力変動が大きい」とする
データが得られる。温度関係ルールにおいては、「シャ
フト温度が急上昇している」、[シャフト温度の上昇量
が大きい」、「固定ゾンデ温度が急上昇している」及び
「固定ゾンデ温度の上昇量が大きい」という真偽データ
に基づいて、上記と同様にしてCF値を伴った「温度変
動が大きいと」とするデータが得られろ。ガス利用率関
係ルールにおいては、「ガス利用率が急下降している」
及び「ガス利用率の下降量が大きい」という真偽データ
に基づいてCF値を伴った「ガス利用率が下降している
」とうデータが得られる。「残滓が多い(センサ判断)
」か否かについてのセンサ情報による推論においては、
「炉口ゾンデの中心温度が下降している」及び「炉口ゾ
ンデの周辺温度が上昇している」の真偽データの論理積
がとられ、いずれか一方が「1為」であればその論理積
は「偽」となる。
この点を除いては上述の場合と同様である。なお、その
他残滓(センサ)関係ルールにおいては、「シャフト圧
力の上昇がn個以上である」、「送風圧力が急上昇して
いる」及び「残銑量が多い」という真偽データが用いら
れる。また、ルールのなかにはオペレータの判定を取り
込む[人間判断ルール」も組み込まれており、「残滓が
多い(人間判断)」か否かについてのデータが得られる
。
他残滓(センサ)関係ルールにおいては、「シャフト圧
力の上昇がn個以上である」、「送風圧力が急上昇して
いる」及び「残銑量が多い」という真偽データが用いら
れる。また、ルールのなかにはオペレータの判定を取り
込む[人間判断ルール」も組み込まれており、「残滓が
多い(人間判断)」か否かについてのデータが得られる
。
次に、上記のデータすなわち「荷下りが不順である」、
「圧力の変動が大きい」、「温度の変動が大きい」及び
「ガス利用率が下降している」についてのデータについ
てCF値を考慮してこれらの和を求め、CF値を伴った
「吹抜け(センサ判断)」データが得られろ。同様にし
て、「残滓が多い(センサ判断)」及び「残滓が多い(
人間判断)」についてのデータについてCF値を考慮し
てこれらの和を求め、CF値を伴った「吹抜け(残滓)
」が得られろ。
「圧力の変動が大きい」、「温度の変動が大きい」及び
「ガス利用率が下降している」についてのデータについ
てCF値を考慮してこれらの和を求め、CF値を伴った
「吹抜け(センサ判断)」データが得られろ。同様にし
て、「残滓が多い(センサ判断)」及び「残滓が多い(
人間判断)」についてのデータについてCF値を考慮し
てこれらの和を求め、CF値を伴った「吹抜け(残滓)
」が得られろ。
そして、上記の「吹抜け(センサ判断)」及び「吹抜け
(残滓判断)」、更に「吹抜け(前回警報)」について
CF値を考慮して和を求め、「吹抜け(総合判定)」が
なされる。
(残滓判断)」、更に「吹抜け(前回警報)」について
CF値を考慮して和を求め、「吹抜け(総合判定)」が
なされる。
(5)次に上記の総合判定の結果がCRT OQに表示
される。すなわちCP U (491での演算結果がイ
ンターフェース(55)を介してCRT (71に出力
されて、表示される(ステップS5)。
される。すなわちCP U (491での演算結果がイ
ンターフェース(55)を介してCRT (71に出力
されて、表示される(ステップS5)。
(6)停止信号の有無が判断され、「有」の場合には演
算は停止、「無」の場合には再びステップ1(Sl)に
戻る(ステップS6)。
算は停止、「無」の場合には再びステップ1(Sl)に
戻る(ステップS6)。
以上のステップ(Sl)〜(S6)の工程は所定の時間
間隔(例えば2分間隔)でくり返される。
間隔(例えば2分間隔)でくり返される。
上記の説明は吹抜けの場合についてであるが、スリップ
の場合も基本的には同一であり、スリップの場合のCF
値が吹抜けの場合のCF値と異なっている点が相違する
だけである。なお、第4図の破線で囲んだ部分について
は吹抜け・スリップで共通である。
の場合も基本的には同一であり、スリップの場合のCF
値が吹抜けの場合のCF値と異なっている点が相違する
だけである。なお、第4図の破線で囲んだ部分について
は吹抜け・スリップで共通である。
以上のようにして得られた吹抜けCF値、スリップCF
値及び荷下り速度のタイムチャートを第5図に示す。こ
の診断結果は極めて良好な実績を示しており、スリップ
については85%以上の的中率を達成している。
値及び荷下り速度のタイムチャートを第5図に示す。こ
の診断結果は極めて良好な実績を示しており、スリップ
については85%以上の的中率を達成している。
なお、第1図の知識ベースlX5及び知識ベース3(2
)は本発明とは直接関係がないので、ここでは炉熱判定
及び炉熱アクションについても、本発明の基本思想が適
用され得る旨指摘するだけとし、その詳細な説明は省略
す名。
)は本発明とは直接関係がないので、ここでは炉熱判定
及び炉熱アクションについても、本発明の基本思想が適
用され得る旨指摘するだけとし、その詳細な説明は省略
す名。
本発明は以上のように高炉に設置された各種のデータか
ら真偽データを作成し、そのデータと知識ベース手段に
記Wきれた経験等に基づいた知識ベースとに基づいた人
工知百巨としての所定の推論をするようにしたので、従
来の経験が十分に生かされ、システムをコンピュータで
実現した場合にもその容量は極めて小さなものですむ。
ら真偽データを作成し、そのデータと知識ベース手段に
記Wきれた経験等に基づいた知識ベースとに基づいた人
工知百巨としての所定の推論をするようにしたので、従
来の経験が十分に生かされ、システムをコンピュータで
実現した場合にもその容量は極めて小さなものですむ。
更に高炉の経験変化に対しても知識ベース手段の記憶内
容を変更するだけですみ、変更が極めて容易である。
容を変更するだけですみ、変更が極めて容易である。
第1図は本発明の一実施例に係るシステムを示す概念図
、第2図は第1図の概念図の八−ド構成を示すブロック
図、第3図は第1図のシステムの動作を示すフローチャ
ート、第4図は知識ベースの構成及びその推論過程を示
す説明図、第5図は第1図のシステムにおける出力(判
定結果)を示したタイムチャートである。 代理人 弁理士 佐 藤 正 年 第2図
、第2図は第1図の概念図の八−ド構成を示すブロック
図、第3図は第1図のシステムの動作を示すフローチャ
ート、第4図は知識ベースの構成及びその推論過程を示
す説明図、第5図は第1図のシステムにおける出力(判
定結果)を示したタイムチャートである。 代理人 弁理士 佐 藤 正 年 第2図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 高炉に設置された各種のセンサからデータを所定のタイ
ミングで取り込むデータ入力手段、前記センサからのデ
ータに基づいて荷下り速度、圧力損失、シャフト圧力、
シャフト温度、固定ゾンデの温度、ガス利用率、炉口ゾ
ンデの温度等高炉の状況を示す各種データを作成する手
段、前記各種データをその基準データと比較して真偽デ
ータを作成する手段、 真偽データを一時記憶する記憶手段、 高炉についての経験・実績等に基づいた各種の知識ベー
スが記憶された知識ベース手段、及び前記記憶手段の真
偽データと前記知識ベース手段の知識ベースに基づいて
所定の推論をし、吹抜け又はスリップを予測する推論手
段 を備えたことを特徴とする高炉状況検出システム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61113794A JPS62270712A (ja) | 1986-05-20 | 1986-05-20 | 高炉状況検出方法 |
EP87106727A EP0246517A1 (en) | 1986-05-20 | 1987-05-08 | A method for controlling an operation of a blast furnace |
CN198787103633A CN87103633A (zh) | 1986-05-20 | 1987-05-19 | 控制高炉运行的方法 |
BR8702539A BR8702539A (pt) | 1986-05-20 | 1987-05-19 | Processo para controle da operacao de um alto-forno |
US07/391,639 US4901247A (en) | 1986-05-20 | 1989-08-07 | Method for controlling an operation of a blast furnace |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61113794A JPS62270712A (ja) | 1986-05-20 | 1986-05-20 | 高炉状況検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62270712A true JPS62270712A (ja) | 1987-11-25 |
JPH049843B2 JPH049843B2 (ja) | 1992-02-21 |
Family
ID=14621252
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP61113794A Granted JPS62270712A (ja) | 1986-05-20 | 1986-05-20 | 高炉状況検出方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4901247A (ja) |
EP (1) | EP0246517A1 (ja) |
JP (1) | JPS62270712A (ja) |
CN (1) | CN87103633A (ja) |
BR (1) | BR8702539A (ja) |
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