王柏琳

[摘 要] 針對煉鋼連鑄的生產特點,研究了煉鋼連鑄動態(tài)調度專家系統(tǒng)。系統(tǒng)通過混合知識表示形成知識網絡,構建樹狀層次結構實現(xiàn)知識庫模塊化管理,運用推理機實現(xiàn)動態(tài)調度策略實時推理,加強了系統(tǒng)的柔性和知識的重用性。系統(tǒng)能夠根據(jù)調度方案和生產數(shù)據(jù)實時監(jiān)控生產過程,及時識別擾動,并實現(xiàn)重調度。仿真結果表明,系統(tǒng)具有很好的實時性和交互性,能夠保持生產的穩(wěn)定運行。

[關鍵詞] 動態(tài)調度;專家系統(tǒng);煉鋼連鑄;系統(tǒng)仿真

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2009 . 21 . 012

[中圖分類號]TP273;TF777 [文獻標識碼]A[文章編號]1673 - 0194(2009)21 - 0042 - 03

0引 言

煉鋼連鑄是鋼鐵生產的關鍵部分和瓶頸工序,在煉鋼連鑄生產過程中,必須能夠對各種突發(fā)事件做出快速應對,在異常情況下動態(tài)調整生產計劃,確保生產順利進行。因此,煉鋼連鑄動態(tài)調度的研究對鋼鐵生產具有重要意義[1]。專家系統(tǒng)作為人工智能的一種系統(tǒng)化方法,在動態(tài)調度研究中占有重要的地位[2][3]。將專家系統(tǒng)用于動態(tài)調度的研究,可以有效解決模糊的、非結構化和半結構化的問題。

本文對煉鋼連鑄動態(tài)調度專家系統(tǒng)進行研究和設計開發(fā)。該系統(tǒng)可以根據(jù)已知調度方案和車間生產實績,追蹤物流生產情況,在檢測到動態(tài)擾動時及時報警,并針對擾動特點選用適當?shù)闹卣{度方法生成新的調度方案,保證生產持續(xù)穩(wěn)定進行。

1系統(tǒng)總體結構

煉鋼連鑄是鋼鐵生產的重要工序,包括煉鋼、精煉和連鑄3個階段,可以抽象為多階段、多作業(yè)、多并行機的混合流水車間調度問題(Hybrid Flow Shop Scheduling)。此外,煉鋼連鑄生產調度又具有特殊性,要求一定爐次范圍內必須連續(xù)澆鑄,且鋼水只允許在各工序間等待較短時間,這使得動態(tài)調度更具復雜性。

煉鋼連鑄動態(tài)調度系統(tǒng)的作用是在線監(jiān)控爐次作業(yè)的物流加工情況,識別異常擾動事件,并實時決策是否重調度。煉鋼連鑄生產過程中常見的擾動主要有3類:時間類擾動,包括開始時間提前或延遲、加工時間縮短或延長等;設備故障類擾動,包括設備停機、設備速度異常等;產品質量類擾動,包括鋼水成分波動、鋼水溫度波動等。

專家系統(tǒng)能簡便地將各種事實及理論與通過經驗獲得的知識相結合,具有良好的柔性和可擴充性。煉鋼連鑄動態(tài)調度系統(tǒng)結合專家系統(tǒng)的理論知識,將動態(tài)調度知識和運用知識的推理機制相分離,實現(xiàn)生產過程實時監(jiān)控和擾動事件重調度的功能。

煉鋼連鑄動態(tài)調度專家系統(tǒng)與靜態(tài)調度系統(tǒng)和過程控制系統(tǒng)這兩個外部系統(tǒng)連接,由知識庫、知識庫管理系統(tǒng)、推理機、解釋器和人機交互界面5部分組成,并在Gensym公司的G2實時專家系統(tǒng)平臺[4]上開發(fā)。

2知識表示與知識庫管理

2.1 混合知識表示

系統(tǒng)采用框架表示與產生式表示結合的方式,用框架描述結構性知識和陳述性知識,用產生式規(guī)則描述啟發(fā)式知識和過程性知識。這種混合知識表示很好地實現(xiàn)了各種不同類型的知識的結合,并有利于知識庫的進一步擴充和豐富。

2.1.1基于框架的對象知識表述

框架是一種結構化表示法,用來表示問題的對象或者自然關聯(lián)在一起的對象的類。一個框架可以是另一個框架的槽值,并且同一個框架可以作為幾個不同框架的槽值,這樣減少了知識冗余,節(jié)省了儲存空間?？蚣艿囊粋€重要特征是繼承,子框架可以繼承父框架的所有特性。框架也支持多重繼承,這樣可以從不同的角度描述對象[5]。

煉鋼連鑄動態(tài)調度系統(tǒng)的概念模型由框架及其繼承與關聯(lián)關系表示,如圖1所示。其中,Schedule(調度方案)、Ladle(爐次)、Machine(設備)、Monitor(監(jiān)控功能)、Disturbance(擾動信息)是系統(tǒng)抽象出來的5個主要知識,這里作為頂層框架。其他框架通過繼承頂層框架的信息來構成動態(tài)調度知識網絡。其中:(1) Pre-Sch(初始調度方案)、ReSch(重調度方案)是Schedule的子框架;(2) Sch-Ladle繼承了Ladle和Monitor兩個框架,記錄作業(yè)的加工現(xiàn)狀和鋼水溫度的實時監(jiān)測情況;(3) Sch-Mch繼承了Machine和Monitor框架,監(jiān)視設備上作業(yè)加工情況和設備運轉情況。它的3個子框架:Converter(轉爐)、Finery(精煉爐)和Caster(連鑄機)分別定義了各個設備的特性和圖標;(4) Time-ReSch(時間擾動重調度)、Break-ReSch(故障擾動重調度)和Quality-ReSch(質量擾動重調度)是Disturbance的子框架,表示各類擾動的關鍵信息,以及重調度的過程數(shù)據(jù)。

2.2.2產生式的規(guī)則表述

產生式知識表示也稱為產生式規(guī)則,它用“IF [前提] THEN [結論]”的形式表示推理過程和行為,描述關系、策略和啟發(fā)等知識。規(guī)則通過各種方式相互聯(lián)系,當某一個規(guī)則的結論正好是另一條規(guī)則的前提時,這兩條規(guī)則是相互串聯(lián)的。規(guī)則之間形成復雜的知識推理網絡。

本系統(tǒng)采用的規(guī)則形式主要有兩種:數(shù)據(jù)驅動規(guī)則和事件驅動規(guī)則。

(1) 數(shù)據(jù)驅動規(guī)則在框架槽值發(fā)生變化時檢測前提部分的條件,若條件為真,則執(zhí)行結論部分的操作,例如:

IF Monitor的實際值-期望值> 閾值

THEN Monitor的狀態(tài)=“over-target”

(2) 事件驅動規(guī)則實時響應實時事件,一旦檢測到前提部分中的事件發(fā)生,則執(zhí)行結論部分的操作,實現(xiàn)知識推理。例如:

IF Sch-Ladle的狀態(tài)槽從外部系統(tǒng)接收到新數(shù)據(jù)

THEN 在動態(tài)仿真界面上移動Sch-Ladle

AND 更新Sch-Ladle和Sch-Mch的槽值

AND 開始累計工序加工時間

系統(tǒng)的主要規(guī)則集有:初始化規(guī)則集、生產指令生成規(guī)則集、監(jiān)控與擾動識別規(guī)則集、動態(tài)仿真規(guī)則集、重調度規(guī)則集等。

2.2 知識庫管理

針對框架知識表示的繼承性特點,系統(tǒng)采用樹狀層次結構對知識庫進行模塊化管理,如圖2所示。知識庫有3個底層模塊:生產模塊、監(jiān)控模塊和重調度模塊。這3個底層模塊不依賴于其他模塊而獨立運行。其中,生產模塊定義了煉鋼連鑄工藝對象的特性知識;監(jiān)控模塊抽象定義了系統(tǒng)的監(jiān)控功能;重調度模塊建立了針對不同擾動的重調度模型。頂層的動態(tài)調度模塊則集成了3個底層模塊,該模塊的運行需要運用到包含于底層模塊中的知識,對底層模塊知識的進行組織和協(xié)調,并提供交互界面,動態(tài)仿真生產現(xiàn)場,使調度員準確掌握實際生產情況,實現(xiàn)優(yōu)化調度的目的。

通過知識庫的模塊化管理,可以實現(xiàn)知識的歸類,增強知識的重用性。

3實時推理策略

系統(tǒng)借助G2平臺實現(xiàn)基于規(guī)則的實時推理,包括正向推理和反向推理兩種控制策略,正向推理響應數(shù)據(jù)更新和實時事件,反向推理調用其他的規(guī)則、過程或方法。G2平臺的推理機具有并發(fā)式多線推理能力,可以在動態(tài)變化的環(huán)境下,通過對規(guī)則的控制,對對象進行靈活的監(jiān)視與控制,保證了推理的實時性和靈活性[6]。

動態(tài)調度系統(tǒng)從過程控制系統(tǒng)和靜態(tài)調度系統(tǒng)采集和監(jiān)控數(shù)據(jù),通過規(guī)則之間的觸發(fā)關系實現(xiàn)知識推理,當數(shù)據(jù)異常時,根據(jù)異常種類和程度從程序庫中選擇重調度方法,生成新的生產指令。

4仿真實驗

某鋼鐵廠有轉爐3臺,精煉爐3臺,連鑄機3臺,對生產過程中的擾動因素,系統(tǒng)采用隨機函數(shù)進行仿真,仿真結果如圖3所示。

在實驗過程中,根據(jù)生產數(shù)據(jù)的不斷變化,動態(tài)仿真界面SCHEDULING-GUI能夠實時仿真生產現(xiàn)場,并在界面上標示出鋼水的爐次、加工時間、溫度,設備的作業(yè)狀態(tài)、工作時間等重要屬性的當前值。生產異常時,報警信息顯示在消息板MESSAGE-BOARD上,包括發(fā)生時間、異常代碼、情況描述等,如圖3(a)所示。

對于仿真實驗中出現(xiàn)的各類擾動,根據(jù)擾動情況生成相應的實例框架,并在重調度過程中將過程數(shù)據(jù)依次填至框架槽中,清晰解釋了新調度方案的生成過程。圖3(b)為接收到設備臨時檢修計劃時Break-ReSch實例MB的部分槽值,包括故障時間,故障設備,影響作業(yè),以及重調度過程中生成的最小調度集和調度集處理結果。

5結束語

本文根據(jù)煉鋼連鑄生產特點,研究和設計了煉鋼連鑄動態(tài)調度專家系統(tǒng)。系統(tǒng)由知識庫、推理機、解釋器和人機界面組成,并采用樹狀層次結構對知識庫進行模塊化管理。系統(tǒng)的知識表示采用了框架表示和產生式表示相結合的方式,建立了復雜的煉鋼連鑄動態(tài)調度知識網絡和推理網絡。系統(tǒng)的仿真結果表明,該系統(tǒng)能有效地實現(xiàn)生產過程實時監(jiān)控和車間生產動態(tài)仿真,出現(xiàn)異常情況時能夠及時重調度,保證了生產的穩(wěn)定運行,具有良好的交互性、實時性和在線性,對一般的混合流水車間動態(tài)調度問題也具有通用性。

主要參考文獻

[1] 王秀英, 柴天佑, 鄭秉霖. 煉鋼連鑄智能調度軟件的開發(fā)及應用[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2006, 12(8): 1220-1226.

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[6] Gensym Corporation. G2 Application Development 1 Overhead Manual (Version 7.0 Rev. 0)[CP].2003.

Design and Simulation for Dynamic Scheduling Expert System of Steelmaking-Continuous Casting

WANG Bai-lin

(School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

Abstract: According to the production characteristics, a dynamic scheduling expert system of steelmaking-continuous casting is studied and designed. The system adopts a hybrid knowledge representation to form knowledge network, and builds up tree hierarchy architecture to manage knowledge base modularly. Real-time reasoning for dynamic scheduling strategy is implemented by inference mechanism. These techniques enhance the system flexibility and the knowledge reusability. The system can monitor production process in real time based on schedules and production data, and identify disturbances timely, then reschedule if needed. The simulation results demonstrate the well real-time and interactive features of this system which can maintain stable operation of production.

Key words: Dynamic Scheduling; Expert System; Steelmaking-Continuous Casting; System Simulation