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人工智能在冶金自動化中的應用
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)在自動化方面的應用，即智能自動化，是一類無需人的干預就能驅動智能機器或系統自主實現其目標的過程和技術，是人工智能的一個重要應用領域，也是冶金自動化的重要發(fā)展方向。
智能自動化能夠進一步改善產品質量，提高經濟效益，減輕勞動強度，保護生態(tài)環(huán)境，是國民經濟可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是發(fā)展冶金自動化的必由之路。本文介紹智能自動化的主要領域和冶金智能化的進展，并提出冶金智能化發(fā)展的某些戰(zhàn)略思考。
人工智能在冶金自動化中的應用
1.智能自動化的主要領域
與冶金智能化比較密切相關的人工智能領域包括以下幾個方面。
(1)專家系統(ExpertSystems)。專家系統是一類智能計算機程序系統，基于規(guī)則的專家系統是專家系統的典型代表，也是冶金專家系統的基礎技術。
(2)計算智能(ComputationalIntelligence，CI)。計算智能是各種基于仿生算法的人工智能技術，它基于生物進化的進化計算機制和生理學的人工神經網絡機制，依賴數據而不是知識進行思維行為研究。
(3)分布式人工智能(DistributedAI，DAI)。分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果。DAI在于構造描述自然系統、社會系統以及人－自然－社會關系系統的精確概念模型，研究由多個問題求解實體組成的系統中各實體間的交互作用以及知識和動作的分布與協作，以提高系統的整體性能。
(4)機器學習(MachineLearning)。機器學習是研究用機器模擬人類的學習活動、獲取知識和技能，用于改善系統性能的學科理論和方法。
(5)機器人學(Robotics)。機器人學是一門研究機器人原理、技術及其應用的學科，也是一門高度交叉的學科，在各行各業(yè)獲得非常廣泛的應用。
(6)模式識別和機器視覺(PatternRcognitionandMachineVision)。模式識別是一門研究用計算機識別各種物理對象或過程的學科，它使計算機具有代替人類或幫助人類感知外部信息模式的能力，是對人類感知外界功能的模擬；機器視覺又稱為計算機視覺，是計算機根據輸入的二維圖像來分析和理解自然的三維物景的過程和技術。
(7)智能控制(IntelligentControl)。智能控制是應用計算機模擬人類智能，實現人類腦力勞動和體力勞動自動化的一個重要領域，它代表了自動控制的最新發(fā)展階段。冶金軋制和冶煉過程智能控制是智能控制的一個突出領域。
(8)智能決策與調度(IntelligentDecisionandScheduling)。智能決策系統是一種應用人工智能和智能系統技術協助管理和指揮人員進行決策的計算機程序系統。冶金工業(yè)的資源和生產智能調度是其中一個值得開發(fā)的重要課題。
(9)智能信息管理(IntelligentInformationManagement)。智能信息管理是人工智能、管理科學、系統工程、計算技術、通信技術、軟件工程與信息工程等多學科、多技術相互結合和相互滲透而產生的一門新技術、新學科，是現代管理科學技術發(fā)展的新動向。
2.冶金智能化的進展
智能化技術可以廣泛應用于冶金自動化過程，例如，各種冶金專家系統、鋼鐵冶煉和軋制過程智能控制、礦井智能安全監(jiān)控與災害處置、基于模式識別和機器視覺的冶金生產系統、冶金智能機器人等等。
2.1冶金專家系統
專家系統已在冶金工業(yè)生產中獲得十分普遍的應用。美國、德國、日本、印度和中國等國都開發(fā)和應用了許多先進的高爐系統，已把專家系統技術用于高爐建模、監(jiān)控與診斷等。
利用知識與數學建模相結合方法建立的煉鋼成分設計專家系統，能夠協助工程師快速確定滿足客戶特殊要求的煉鋼目標成分并優(yōu)化熱軋工藝，從而提高新產品的開發(fā)效率。
專家系統還廣泛應用于冶金生產的其他領域，如轉爐氧槍吹煉、爐外精煉、鐵水脫硫、燒結礦配料優(yōu)化、鏈條爐控制策略、冶金工廠設計、焊接工藝設計、冶金機械故障診斷、鋁電解槽參數優(yōu)化與控制等。
2.2冶煉和軋制過程智能控制
模糊邏輯、人工神經網絡、進化計算及其集成智能化模型，已在冶金工業(yè)生產中獲得，包括對冶金生產過程的建模和控制等。這些“軟計算”已經用于軋鋼產品質量建模、加熱爐溫度控制、電弧爐鋼溫控制、高爐爐頂壓力控制、半固態(tài)鎂合金板帶雙輥連鑄控制、鋁軋機雙機架自適應張力控制、碳鋼冷軋機煤氣加壓站控制、套窯溫度均衡控制、鋁電解廠排煙控制、轉爐煤氣溫度控制、燒結過程控制等，取得了良好的現場應用效果。
2.3礦井智能安全監(jiān)控與災害處置系統
國內雖然對礦山智能安全系統的研究沒有形成規(guī)模和廣泛推廣應用，但已經開始了礦山安全方面的研究，提出的基于神經網絡的礦井安全預測方法能夠降低人工救援風險，提高救援系統應對災害的能力。礦井生產系統是一個涉及很多因素的復雜系統，不同因素之間存在相互關聯，因此，煤礦安全預測是一個典型的非線性問題。而神經網絡是一個典型的非線性動力學系統，能夠利用歷史的訓練樣例對未來趨勢進行準確的預測，非常適于解決礦井安全預測問題。
針對煤礦環(huán)境提出的一種新型煤礦災害處置系統，是基于模塊化異構多機器人的煤礦災害處置系統。該系統基于功能已知的基本單元，采用模塊化組合構成不同結構的成員機器人，再由多個成員機器人形成多機器人系統。系統具有構建簡單、模塊體積小、模塊結構多樣等特點，適合煤礦井下災害處置的需要。
2.4基于模式識別和機器視覺的冶金生產系統
模式識別已在國外冶金生產過程中得到廣泛應用。國內基于模式識別和機器視覺的冶金生產系統包括冶金材料的結構識別與成分分析、冶金生產過程的監(jiān)控及產品質量檢驗、蒸汽管網壓降系數辨識等。例如，在寬厚板噴碼自動識別系統、AOD爐終點預測、金屬工件表面缺陷圖像處理系統等領域均有良好應用。
2.5冶金智能機器人
工業(yè)機器人已在制造行業(yè)和其他部門，特別是在高溫、有毒、危險等惡劣環(huán)境中獲得日益廣泛的應用。近年來，各個先進工業(yè)國家爭先推出發(fā)展機器人學的雄偉計劃，中國也制訂了智能制造等發(fā)展戰(zhàn)略。目前，冶金工業(yè)應用工業(yè)機器人還是不夠普遍，除鑄造、鍛造、搬運等作業(yè)開始有應用智能機器人的試點外，還在礦井災害處置和礦井安全預測方面采用機器人系統。
3.冶金智能化發(fā)展的某些戰(zhàn)略思考
冶金自動化已進入了發(fā)展的“深水區(qū)”，面臨更大的難度與更高的要求。中國冶金智能化今后的開發(fā)與應用方向需要注意以下幾方面：
(1)結合冶金工業(yè)實際，貫徹中央實行結構調整與轉變發(fā)展方式的方針，推動冶金工業(yè)的科技進步和企業(yè)轉型升級。
(2)繼續(xù)開發(fā)各類冶金專家系統，例如，基于規(guī)則、模型和框架技術建立綜合專家系統，對于某些應用，還可以結合網絡技術建立基于Web的綜合型專家系統，以不斷提高專家系統的技術水平和經濟效益。
(3)著力開發(fā)與應用基于計算智能技術的各種智能建模、優(yōu)化與控制系統。
(4)推廣應用冶金智能機器人。
(5)在現有的經驗和技術的基礎上，全面規(guī)劃，加大全國冶金工業(yè)的智能化步伐，加速冶金智能化進程。
(6)積極進行冶金生產科學研究工作，開發(fā)過程軟件，尤其是智能化軟件。
(7)對已有企業(yè)信息管理系統進行更新換代的技術改造，采用更先進的現代管理理念和先進管理技術，實現對企業(yè)的智能化和人性化管理，為冶金智能化和現代化保駕護航。
(8)要高度重視冶金教育和人才培養(yǎng)。
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