89361

Автоматизированная система управления качеством продукции листопрокатного цеха

Реферат

Производство и промышленные технологии

Основная задача цеха холодной прокатки –- обеспечение выпуска продукции заданного качества в намеченные сроки с минимальными затратами. Для построения эффективных АСУК необходимо решение комплекса задач включающих исследование процессов формирования каждого регламентированного и вспомогательного...

Русский

2015-05-12

576.9 KB

7 чел.

Реферат

автоматизированная система управления качеством продукции листопрокатного цеха 


1 Принятие решений при управлении качеством тонколистового проката

Материалы данной главы являются неотъемлемой частью цикла работ авторов (см., например, [1, 2, 22 и др.]), включающих практические решения комплекса задач по построению системы управления качеством продукции цеха холодной прокатки металлургического комбината.

Основная задача цеха холодной прокатки – обеспечение выпуска продукции заданного качества в намеченные сроки с минимальными затратами. Решение этой задачи должно основываться на эффективном управлении качеством холоднокатаных полос и листов при условии выполнения жестких требований к качеству горячекатаного подката и соблюдения их при помощи управления качеством полупродукта в кислородно-конвертерном цехе и цехе горячей прокатки.

Сложность, неоднозначность, нестационарность, стохастичность достаточно высокая скорость и другие условия протекания технологических процессов производства тонколистового проката обуславливает необходимость автоматизации процедур управления качеством на каждом технологическом агрегате и разработки автоматизированных систем управления качеством (АСУК) продукции ЛПЦ [22].

Для построения  эффективных АСУК необходимо решение комплекса задач, включающих исследование процессов формирования каждого регламентированного и вспомогательного показателя качества, изучения изменений технико-экономических показателей, разработку на основе их результатов информационного, математического и программного обеспечения систем, в свою очередь, необходимых для правильного принятия решений при управлении качеством готовой продукции.   

При большом разнообразии и различной степени сложности используемых на практике методов принятия решений при оптимизации управления различными технологическими и производственными процессами их объединяет структура построения и содержание процедур решения этого класса задач [22, 97-106 и др.].

Как правило, на первом этапе любого процесса принятия решений (ПР) по определенным правилам выделяется множество альтернативных вариантов и выбирается конечное (допустимое) их число. На втором этапе, чаще всего, с помощью информации, получаемой от экспертов или из нормативной документации, устанавливаются критерии выбора наилучшей альтернативы.

К этой информации следует в первую очередь отнести наиболее желаемые (задаваемые) значения и вес (важность) каждого критерия, а также ограничения, накладываемые на них. В зависимости от вида и содержания информации, получаемой лицом принимающем решение (ЛПР), в работе [103] на основе многокритериального подхода (наиболее правильного в задачах управления технологией и производством) приведена классификация методов решения данного типа задач.

Основные методы принятия решений можно условно классифицировать следующим образом:

1. Априорные методы для решения многокритериальных задач, не использующие дополнительную информацию (методы выделения множества Парето, совокупно-экстремального и гиперпаретовского выбора, гарантируемого и доминирующего результата и др.).

2. Методы относительной важности критериев и сужения множества Парето (лексико-графическое упорядочение критериев, методы Березовского-Кемпнера, Подиновского, доминирующего показателя, свертки, Саати, идеальной точки, удовлетворительных требований и др).

3. Методы классификации альтернатив (методы построения отношений превосходств, Джоффриона, непосредственной классификации и др).

Подводя итог, можно сделать вывод о том, что сам факт наличия большого числа методов ПР подтверждает важность и значимость правильного выбора того или иного метода решения конкретной задачи листопрокатного производства.

Основными задачами, решаемыми с помощью автоматизированной системы управления качеством (АСУК) продукции листопрокатных цехов, являются задачи поиска и выбора наилучших технологических режимов обработки металла на агрегатах цеха (тактический уровень), а также корректирующих и управляющих воздействий, обеспечивающих получение продукции желаемого качества (оперативный уровень).

Если первую задачу, которую условно можно отнести к задачам проектирования технологии, можно решить в условиях отсутствия жестких временных границ, то вторая задача должна быть решена для каждого конкретного случая в режиме реального времени – времени прохождения конкретной (отслеживаемой) партии металла через технологический агрегат.  Зачастую решение сопровождается острым дефицитом времени, а решение по оптимизации управления на том или ином агрегате должно быть принято в ходе технологического процесса.

При решении первой задачи – задачи управления на тактическом уровне – ЛПР при отсутствии дефицита времени может проанализировать новую информацию, сравнить ее с подобного рода информацией, полученной ранее, т.е. должен иметь достаточный объем знаний и опыта для того, чтобы принять правильное решение при выборе технологических режимов обработки на конкретном агрегате цеха.

В качестве ЛПР в данном случае может выступать заместитель начальника цеха по технологии и (или) начальник экспериментальной группы (группы качества), какое-либо ответственное лицо от группы качества.

Совместное решение обеих задач предусматривает не только упрощение и максимальную формализацию (как следствие, максимально возможную автоматизацию) процедур принятия решений, но существенное сужение круга ЛПР для решения второй задачи на оперативном уровне управления. Для прокатного стана это может быть старший  вальцовщик (оператор главного поста), для АНО-АГЦ – старший термист (оператор главного поста) и т.д. Но в этом случае информация, на основе которой они будут принимать решения по корректировке управляющих воздействий, должна быть представлена в удобной для восприятия форме и удовлетворять ЛПР с точки зрения точности, надежности и достоверности.

Для реализации описанных выше процедур ПР разработана практическая комбинированная методика, в основу которой положены методы теории вероятностей, математической статистики (в частности, многооткликовый многомерный регрессионный анализ) и классификации альтернативных вариантов.

Частично элементы методики рассмотрены в работах [22,106 и др.]. Основным отличием разработанной методики является то, что для принятия решения используется информация, полученная как при вычислениях, проведенных с помощью многооткликовых многомерных математических моделей, так и с помощью многокритериальных исследований. Сравнение результатов вычислений и является основным критерием при принятии решений. При совпадении результатов (или их заданной близости) решение принимается, в обратном случае расчеты повторяются при других граничных условиях. Ниже представлены краткое описание алгоритмов методики решения задачи ПР при выборе наилучшего режима обработки металла и прогнозировании конечных свойств готовой продукции цеха.

Любой технологический либо производственный процесс в листопрокатном цехе характеризуется вектором Х входных переменных (химический состав стали, качество подката, технологические режимы обработки – давление, температура, скорость и т.п.). Назовем их факторами. Эффективность процесса оценивается вектором Y выходных переменных (показатели качества готовой продукции, технико-экономические показатели и т.п.). Назовем их откликами.

Совокупность наблюдений факторов и откликов образует массив данных М(X,Y) объема N (см. табл.1).


Таблица 1. Массив исходных данных

п/п

факторы

отклики

х1

х2

хi

xI

y1

y2

yj

yJ

1

х11

х21

хi1

xI1

y11

y21

yj1

yJ1

2

х12

х22

хi2

xI2

y12

y22

yj2

yJ2

n

х1n

х2n

хin

xIn

y1n

y2n

yjn

yJn

N

х1N

х2N

хiN

xIN

y1N

y2N

yjN

yJN

Первый индекс переменной означает ее номер по порядку, т.е. номер столбца массива, второй – номер строки массива (номер наблюдения, опыта, измерения и т.п.), 1 n  N – число опытов; 1 i  I – число факторов; 1 j  J – число откликов.

Методика предусматривает проведение анализа параллельно двумя способами:

1. Строится многооткликовая многомерная математическая модель (при необходимости - нелинейная), которая представляет собой по существу набор моделей (J-мерная регрессионная функция) вида:

yj= aj 0 +  aj 1 xj 1 + … + aj i (j) xj i (j) +…+ aj I (j) x j I (j),

(1)

где 1 j  J, 1 i (j)  I (j), 1 I (j)  I.

Подробно принципы построения моделей описаны в [22].

2. Проводится интервальная оценка факторов и откликов с помощью метода классификации альтернативных вариантов (подробно рассмотрена в [22]).

Каждый фактор изменяется в каких-то конечных интервалах (диапазонах значений) xi min  xi  xi max (i=1, …, I). В реальных условиях значения фактора, как правило, группируются вокруг некоторых базовых значений. Поэтому целесообразно диапазон изменения каждого фактора разбивать на отдельные участки (группы). В системе разбиение производится двумя способами на основе анализа гистограмм эмпирических распределений каждого фактора, включенного в анализ. Отбор факторов производится на основе тщательного анализа информации, полученной: от экспертов; из технической документации; из научно-технической литературы; в результате экспериментальных исследований.

Разбиение на группы производится двумя способами:

1) границы факторов выбираются из условия их равномерного заполнения данными;

2) диапазон изменения каждого фактора делится на заданное число участков (подинтервалы)  равной длины.

Каждая группа кодируется числом ki (ki =1, …, Ki - число участков для      i–го фактора), а комбинация (сочетание) групп по всем факторам – строкой        < k1 k2  ki  kI >.

В результате этих процедур производится сжатие массива исходных данных. Число данных X(m), Y(m) уменьшается до M  N.

Например, в анализ включено три фактора х1, х2, х3. Первый и третий фактор имеют количественные значения, второй – качественные (температура: низкая, средняя, высокая). Диапазон изменения численных значений  первого фактора разбиваем на четыре подинтервала (k1=4),  исходя из 1-го способа разбиения. Диапазон изменения третьего – на два (k3=2).

В итоге получаем 24 (k1  k2  k3 = 4  3  2 = 24) альтернативных варианта – сочетаний технологических факторов (технологических ситуаций), которые могут иметь различную степень повторяемости, оцениваемую абсолютной частотой возникновения конкретной альтернативы, и при которых получается продукция определенного качества (yj(m)).

Для того, чтобы оценить качество продукции проведем разбиение значений каждого показателя качества Yj на Lj групп, получая при этом соответствующую совокупность значений (lj =1, …, Lj; j =1, …, J). Базовые значения выбираются из стандартов или технических условий потребителей.

Решение задачи заключается в том, чтобы выбрать такой альтернативный вариант, который дает максимально возможное совпадение фактических показателей качества yj(m) с желаемыми (заданными) yj*. Предусмотрено два решения задачи: первое позволяет определить степень близости yj(m) к yj* из условия совпадения максимального числа показателей, второе учитывает важность показателей, т.е. выбор производится в соответствии с приоритетом каждого показателя.

Выбор наилучшей альтернативы основан на расчете, оценке и выборе наибольшего значения условной относительной частоты:

для первого решения - ,

(2)

где nm=, Рm=, Pjm=,,

Cjm – абсолютная частота реализаций m-го альтернативного варианта, при которых совпали фактические значения показателей качества yj(m) с заданными yj*;

Рjm – соответствующая относительная частота;

 j=1, ..., J – число показателей качества; МЛ – число лучших альтернатив (см. [11]);

для второго решения - ,

(3)

где , – абсолютная частота реализаций m-го альтернативного варианта, при которых каждый фактический показатель совпал с каждой заданной группой . Величины рассчитывают для того, чтобы определить какие именно показатели качества совпали с заданными (попали в заданную группу) и реализовать их по важности.

Задача выбора наилучшего режима обработки металла решается следующим образом (алгоритм решения):

1. Задание групп металла (выбирается в зависимости от размеров полос, химического состава стали и марки назначения готовой продукции).

2. Выбор показателей качества готовой продукции (согласно ГОСТ, ТУ потребителя и т.п. – в зависимости от производственного задания).

3. Разбиение на подинтервалы диапазонов изменения каждого показателя качества готовой продукции и задание приоритетного подинтервала.

4. Задание технологического маршрута обработки.

5. Выбор необходимых технологических факторов обработки на каждом агрегате.

Разбиение на подинтервалы диапазонов изменения каждого из выбранных технологических факторов обработки.

1. Задание количества подинтервалов для каждого из выбранных технологических факторов обработки.

2. Задание метода разбиения на подинтервалы для выбранных технологических факторов обработки.

3. Задание конкретного технологического фактора.

4. Расчет границ подинтервалов технологического фактора либо из условия их равной длины, либо из условия их равномерного заполнения.

5. Запоминание значений границ подинтервалов технологического фактора.

 Повторяем п. 3. для каждого из выбранных технологических факторов.

7. Выбор наилучших подинтервалов из диапазонов изменения каждого технологического фактора каждого агрегата цеха.

7.1. Кодирование выделенных подинтервалов каждого технологического фактора.

7.2. Построение строки сочетаний подинтервалов технологических факторов (технологическая ситуация) - < k1 k2  ki  kI >.

7.3. Поиск одинаковых технологических ситуаций и вычисление их абсолютной частоты nm.

7.4. Выбор пути решения задачи многокритериальной оптимизации:

 Из условия совпадения максимального числа показателей качества.

7.4.1. Вычисление Cjm, Рjm, Рm.

7.4.2. Вычисление порогового значения  (см. (4.8) [22]).

7.4.3. Нахождение числа лучших альтернатив МЛ.

7.4.4. Вычисление условной относительной частоты РmH.

7.4.5. Нахождение соответствующих наилучших подинтервалов изменения технологических факторов.

Из условия важности показателей качества.

7.4. Вычисление , .

7.4.7. Вычисление порогового значения .

7.4.8. Нахождение числа лучших альтернатив МЛ.

7.4.9. Вычисление относительной частоты .

7.4.10. Нахождение соответствующих наилучших подинтервалов изменения технологических факторов.

8. Выбор количественных значений факторов из определенных в п. 7.4.5 или п. 7.4.10 подинтервалов.

8.1. Средние значения подинтервалов подставляются в математические модели (5.1) и вычисляются количественные значения yj показателей качества.

8.2.  Вычисленные значения сравниваются с нижней и верхней границами подинтервалов каждого показателя качества.

8.3. Проверка условия

yj* (min)  yj  yj* (max).

(4)

8.4. Выполнение условия (4). Вычисления завершаются.

Не выполнение условия (4). Из подинтервалов значений технологических факторов выбираются другие количественные значения по методу половинного деления (может также использоваться метод золотого сечения).

8.5. Выбор производится до выполнения условия (4).

Представленный практический метод принятия решения при поиске и выборе наилучших режимов обработки металла реализован в автоматизированной системе управления качества продукции ЛПЦ-5 ОАО «НЛМК» [22].

Результаты экспериментальной проверки разработанного метода представлены ниже.

         Пример

Требуется получить готовый прокат марок 2212, М400-50А и V600-50А, отвечающий требованиям ГОСТ 21427.2-83, EN 10106, DIN 46400.1 соответственно, толщиной 0,5 мм.

Показатели качества готового проката, соответствующие заданным стандартам, представлены в табл.5.2 (пункты 1-2 алгоритма).  

Таблица 2. Показатели качества готового проката

п/п

Сталь

Марки

P1,5/50, Вт/кг

B2500, Тл

B, МПа

4, % 

HV5, ед

ЧП, шт

1

2212

не более

5,0

не менее 1,60

300-450

20-35

120-145

не менее 10

2

М400-50А

не более

4,0

не менее 1,53

-

-

-

-

3

V600-50А

не более

6,0

не менее 1,55

-

-

-

-

Примечания: Р1,5/50 – удельные магнитные потери при индукции 1,5 Тл и частоте 50 Гц; B2500 – магнитная индукция при напряженности магнитного поля 2500 А/м; B - предел прочности; 4 - относительное удлинение; HV5 - твердость по Виккерсу; ЧП  - среднее арифметическое число перегибов.

Подинтервалы диапазонов изменения показателей качества готовой продукции для сталей марок 2212, М400-50А, V600-50А выбраны из условия их равномерного заполнения данными (пункт 3 алгоритма) и приведены соответственно в табл. 3-5.

Таблица 3. Подинтервалы диапазонов изменения показателей

качества готовой продукции для стали марки 2212

п/п

Показатель качества

Единицы

измерения

Подинтервалы диапазонов

1

2

3

1

P1,5/50

Вт/кг

 3,40-5,00

5,01-5,36

-

2

B2500

Тл

1,57-1,59

1,60-1,7

-

3

B

МПа

360-450

451-475

-

4

4

%

23-35

35,1-36

-

5

HV5

ед

110-119

120-145

146-162

6

ЧП

шт

31-70

-

-

Примечание: общее количество данных 1900

Таблица 4. Подинтервалы диапазонов изменения показателей

качества готовой продукции для стали марки М400-50А

п/п

Показатель качества

Единицы

измерения

Подинтервалы диапазонов

1

2

3

1

P1,5/50

Вт/кг

 3,40-4,00

4,01-5,36

-

2

B2500

Тл

1,57-1,7

-

-

3

B

МПа

360-475

-

-

4

4

%

23-36

-

-

5

HV5

ед

110-162

-

-

6

ЧП

шт

31-70

-

-

Примечание: общее количество данных 1500

Таблица 5. Подинтервалы диапазонов изменения показателей качества

готовой продукции для стали марки V600-50А

п/п

Показатель качества

Единицы

измерения

Подинтервалы диапазонов

1

2

3

1

P1,5/50

Вт/кг

 3,40-5,36

-

-

2

B2500

Тл

1,57-1,70

-

-

3

B

МПа

360-475

-

-

4

4

%

23-36

-

-

5

HV5

ед

110-119

-

-

6

ЧП

шт

31-70

-

-

Примечание: общее количество данных 2500

Приоритетные подинтервалы для показателей качества закодированы следующим образом: для 2212 – 121121, для М400-50А – 111111, для V600-50А  – 111111.

Металл будет проходить следующие агрегаты (пункты 4-5 алгоритма): агрегат подготовки горячекатаных рулонов (АПГР), непрерывный травильный агрегат (НТА), непрерывный стан холодной прокатки 1400 (НСХП), агрегат подготовки холоднокатаных рулонов (АПХР), агрегат непрерывного отжига (АНО), агрегаты продольной резки (АПрР). Будем рассматривать технологические факторы обработки на непрерывном стане 1400 и агрегате непрерывного отжига, а также будем учитывать исходный химический состав стали. Подинтервалы диапазонов изменения технологических факторов обработки на непрерывном стане 1400, на агрегате непрерывного отжига (АНО) и химического состава стали выбраны также из условия их равномерного заполнения данными и представлены в табл. 6 (пункт 6 алгоритма).

Таблица  Подинтервалы диапазонов изменения технологических

факторов обработки и химического состава стали

п/п

Факторы

Единицы

измерения

Подинтервалы диапазонов

1

2

3

1

P

%

0,007-0,014

0,015-0,080

0,081-0,162

2

Si

0,900-1,230

1,231-1,320

1,321-1,750

3

Ti

0,004-0,007

0,0071-0,0080

0,0081-0,0200

4

Vпр

м/мин

319,3-602,2

602,3-636,8

636,9-849,4

5

1

ед

0,225-0,316

0,317-0,336

0,337-0,419

6

2

ед

0,292-0,350

0,351-0,359

0,360-0,425

7

4

0,156-0,214

0,215-0,232

0,233-0,305

8

0,757-0,773

0,774-0,776

0,777-0,803

9

tН1

С

784-824

825-829

830-843

10

tВ1

784-894

895-900

901-911

11

tН2

794-902

903-909

910-966

12

tВ2

794-905

906-910

911-962

13

tКРО

384-468

469-491

492-726

14

tКСО

266-364

365-383

384-652

15

VАНО

м/мин

15-27

28-29

30-35

16

АНО

даН

2-22

23-28

29-50

Примечания: Р, Si, Ti – исходное содержание фосфора, кремния и титана соответственно; 1,2,4,, - частные обжатия  в 1, 2, 4 клетях и суммарное обжатие соответственно; Vпр - скорость прокатки; tН1, tВ1, tН2, tВ2, tКРО, tКСО - температура защитной среды в 1-й камере нагрева и выдержки, во 2-й камере нагрева и выдержки, в камерах регулируемого и струйного охлаждения АНО соответственно; VАНО - скорость обработки полосы в АНО; АНО - разница натяжений на выходе и входе АНО.

Задача отыскания наилучшей технологии решена из условия совпадения максимального числа показателей качества по наибольшему значению условной относительной частоты PHm  (см. (5.2), пункты 7.4.1-7.4.5 алгоритма).

Некоторые расчетные промежуточные величины для наилучших технологических ситуаций представлены в табл. 7.

Таблица 7.  Наилучшие технологические ситуации

п/п

Сталь

марки

Технологическая

ситуация

Рm

РmH

1

2212

3133133211111111

0,1724

0,0007

2

М400-50А

1213131123312332

0,1034

0,0003

3

V600-50А

3131113111111112

0,1034

0,0003

В табл. 8 представлены подинтервалы и средние значения технологических факторов, которые с наибольшей вероятностью обеспечивают получение проката с заданными показателями качества.

Таблица 8. Подинтервалы технологических факторов, обеспечивающие с наибольшей вероятностью получение  заданного  качества  проката

п/п

Факторы

Ед.

измер.

2212

М400-50А

V600-50А

Подинтер.

Ср.

Подинтер.

Ср.

Подинтер.

Ср.

1

P

%

0,081-0,162

0,121

0,007-0,014

0,011

0,081-0,162

0,121

2

Si

0,900-1,230

1,065

1,231-1,320

1,275

0,900-1,230

1,065

3

Ti

0,0081-0,020

0,014

0,004-0,007

0,005

0,0081-0,020

0,014

4

Vпр

м/мин

636,9-849,4

743,2

636,8-849,4

743,1

319,3-602,2

460,8

5

1

ед

0,225-0,316

0,270

0,225-0,316

0,27

0,225-0,316

0,27

6

2

0,360-0,425

0,392

0,360-0,425

0,392

0,292-0,350

0,321

7

4

0,233-0,305

0,268

0,156-0,214

0,185

0,233-0,305

0,268

8

0,774-0,776

0,775

0,757-0,773

0,765

0,757-0,773

0,765

9

tН1

С

784-824

804,0

825-829

826,5

784-824

804,0

10

tВ1

784-894

839,0

901-911

905,5

784-894

839,0

11

tН2

794-902

848,0

910-966

937,5

794-902

848,0

12

tВ2

794-905

849,5

794-905

849,5

794-905

849,5

13

tКРО

384-468

426,0

469-491

479,5

384-468

426,0

14

tКСО

266-364

315,0

384-652

517,5

266-364

315,0

Продолжение табл. 8

п/п

Факторы

Ед.

измер.

2212

М400-50А

V600-50А

Подинтер.

Ср.

Подинтер.

Ср.

Подинтер.

Ср.

15

VАНО

м/мин

15-27

21

30-35

32

15-27

21

16

АНО

даН

2-22

12

23-28

25

22-28

25

Примечания: Подинтер. – подинтервал, Ср. – среднее значение из подинтервала

Вычисляем значения показателей качества, подставляя средние значения технологических факторов из выбранных подинтервалов (см. табл. 8) в разработанные математические модели (см.  табл. 3, пункт 8 алгоритма).

Результаты расчета приведены в табл. 9.

Таблица 9. Расчетные значения показателей качества

п/п

Сталь

марки

P1,5/50, Вт/кг

B2500, Тл

B, МПа

4, % 

HV5, ед

ЧП, шт

1

2212

4,46

1,62

420

31

138

51

2

М400-50А

4,10

1,63

-

-

-

52

3

V600-50А

4,50

1,62

-

-

-

51

Проверяем условие (4) (пункт 8.3 алгоритма). Выбранная технология обработки с максимальной вероятностью обеспечивает получение проката с требуемыми показателями качества для стали марки 2212 и V600-50А.

Для стали марки М400-50А удельные магнитные потери (P1,5/50) выше заданного значения (условие (4) не выполняется). Варьируем технологические факторы обработки проката в АНО с учетом степени их влияния на механические и электромагнитные свойства металла в границах выбранных подинтервалов. В первую очередь корректируем режим натяжений в АНО, оказывающий наименьшее влияние на механические и электромагнитные свойства проката. Затем скорость прохождения полосы через агрегат, и в последнюю очередь температурный режим в различных зонах агрегата в направлении движения полосы - нагрев, выдержка и т.д. С учетом сказанного  скорректировали значения натяжения, скорости обработки и температуры в 1-й камере нагрева: АНО=28 (даН), VАНО=30 (м/мин), tН1=829 (С). После варьирования факторов показатели качества имеют следующие значения: P1,5/50=3,97 (Вт/кг), B2500=1,62 (Тл), ЧП=52 (шт). Условие (4) выполняется. Наилучшие режимы обработки найдены.

Представленный метод принятия решений вместе с математическими моделями, приведенными в предыдущих главах и в работе [22], составляют основу математического обеспечения АСУК ЛПЦ, порядок построения, структура и основные функции которой подробнее рассмотрим в следующих разделах главы.


2 Основные функции и структура автоматизированной

системы управления качеством продукции ЛПЦ

Авторами разработаны основные принципы построения и определены функциональные задачи, решаемые АСУК, которые представлены в форме  таблицы (табл. 10).  

Таблица 10. Основные функции АСУК

п/п

Наименование функциональной задачи

1. Подсистема сбора данных измерений показателей качества полупродукта, готовой продукции и технологических режимов на различных агрегатах цеха

1.1

Выделение единиц (порций) металла, контролируемых в процессе производства, и единиц гарантии качества готового проката.

1.2

Сбор данных показателей качества полупродукта и готовой продукции определенного вида.

1.3

Сбор данных и контроль отбракованной и переведенной в пониженные сорта продукции определенного вида (с указанием вида дефекта).

1.4

Сбор данных и контроль технологических факторов обработки на различных агрегатах цеха.

1.5

Построение распределений различных показателей качества продукции, оценка их изменений во времени и выявление закономерных трендов для определенных видов продукции.

1.6

Определение и периодическая оценка взаимосвязи между отдельными показателями качества конкретного вида продукции для снижения размерности (уменьшения компонент) вектора управляемых показателей.

1.7

Построение причинно-следственных диаграмм формирования отдельных (наиболее важных) показателей качества и основных видов дефектов продукции определенного вида.

2. Подсистема управления плоскостностью полос

2.1

Построение математических моделей процесса формирования эпюры продольных остаточных напряжений в полосе на основных агрегатах цеха.

2.2

Расчет регулирующих воздействий на прокатном стане (при заданных значениях станочных профилировок рабочих валков и режимов прокатки), режимов обработки на АНО (из заданных диапазонов), а также регулирующих воздействий на дрессировочном стане (для углеродистых марок сталей) из условия получения заданной плоскостности готового проката.

2.3

Определение корректирующих воздействий на каждом агрегате в режиме реального времени в случае отклонения характеристик неплоскостности полос от заданных значений.

2.4

Идентификация локальных утолщений на подкате и соответствующая настройка средств регулирования стана холодной прокатки.


Продолжение табл.10

п/п

Наименование функциональной задачи

3. Подсистема прогнозирования регламентированных

показателей качества готовой продукции

3.1

Построение математических моделей процесса формирования показателей качества полупродукта и готовой продукции.

3.2

Прогноз показателей качества определенных видов продукции и полупродукта по текущим значениям технологических режимов обработки металла.

3.3

Переназначение заданной порции определенного вида продукции в случае необходимости (неправильный выбор режимов обработки, изменение заказа, отсутствие спроса и т. д.) по мере прохождения металла по технологической линии.

3.4

Аттестация заданной порции определенного вида продукции.

4. Подсистема анализа технологии производства и выбора наилучших

технологических режимов обработки металла на различных агрегатах цеха

4.1

Поиск и выбор наилучших вариантов технологии обработки металла на различных агрегатах цеха при производстве определенного вида продукции с заданными показателями качества.

4.2

Определение наиболее эффективных способов управления технологическими и производственными процессами в цехе в функции заданного вектора показателей качества.

4.3

Определение оптимальных корректирующих воздействий с указанием непосредственных исполнителей (субъект, система, регулятор и т. п.).

5. Подсистема управления качеством поверхности полос

5.1

Построение математических моделей прогнозирования эпюры удельных натяжений в полосе в межклетевых промежутках стана холодной прокатки.

5.2

Расчет уставок СРП различных клетей многоклетевого стана из условия минимума вероятности обрывов и образования дефектов поверхности.

5.3

Текущая коррекция уставок в режиме «on-line» в случае невыполнения условия (п.5.2).

5.4

Задание эпюры удельных натяжений в САРП стана в зависимости от поперечного профиля полосы.

5.5

Расчет и корректировка напряженного состояния рулонов, назначенных на обработку в отделение колпаковых печей.

Подсистема оценки и контроля распределения механических и

электромагнитных свойств по длине и ширине полос

1

Построение математических моделей для количественной оценки неравномерности распределения регламентируемых показателей качества по длине и ширине полос.

2

Расчет и оценка величины изменения показателей качества по длине и ширине полос.

3

Контроль изменения по длине и ширине полос механических и электромагнитных свойств и аттестация готовой продукции цеха

На рис.1 показан состав АСУК с выделением отдельных подсистем, решающих функциональные задачи определенного класса.

                                                                                                                       АСУК

БД

АСУК

Подсистема управления плоскостностью полос

2

3

4

5

6

Подсистема прогнозирования

регламентированных показателей качества

готовой продукции

Подсистема сбора

данных измерений

показателей качества

полупродукта, готовой продукции и

технологических

режимов на различных

агрегатах цеха

1

Подсистема анализа технологии производства и выбора наилучших технологических режимов обработки металла на различных агрегатах цеха

Подсистема управления качеством

поверхности полос

ЦБД

Подсистема оценки и контроля распределения механических и электромагнитных свойств по длине и ширине полос

Рис. 1. Подсистемы, входящие в состав АСУК:

БД АСУК – банк данных АСУК,

ЦБД – центральная база данных (сервер верхнего уровня)


На рис. 2 приведена структурная схема АСУК продукции листопрокатного цеха металлургического комбината (на примере ЛПЦ-5 ОАО «НЛМК»), которая может быть изменена в зависимости от специфики ЛПЦ, иерархии построения систем автоматизации цеха, их технического оснащения, степени развития и состояния систем автоматизации комбината в целом. Подобного рода системы целесообразно создавать и внедрять на всех промышленных предприятиях, учитывая при этом специфику их производства.

Программное обеспечение АСУК, предназначенное для реализации основных ее задач, находится на сервере АСУК. Для работы системы необходимы данные о технологических режимах обработки порции металла (рулона) на всех агрегатах цеха, которые поступают на сервер АСУК из сервера цеховой системы слежения за металлом (ССМ). На Сервере АСУК предусмотрена возможность длительного хранения обработанных данных, которые непосредственно используются при работе системы.

На сервере ССМ находится центральная база данных (сервер ЦБД), где накапливается информация об усредненных значениях технологических величин обработки по рулону на каждом агрегате. На сервере технологической базы данных (сервер ТБД) предусмотрено накопление данных о технологических величин обработки рулона по его длине. На сервер ЦБД  и сервер ТБД данные поступают из серверов агрегатного уровня (АУ). Сервера агрегатного уровня обрабатывают информацию, формируемую программируемыми логическими контроллерами JSP-315 на основе показаний датчиков, приборов КИП, программируемых логических контроллеров JSP-1000, которые находятся на агрегатах цеха. Связь программируемых логических контроллеров JSP-315 с серверами  агрегатного   уровня   организована по токовому контуру  через концентраторы последовательных линий RocketPort.

Результаты работы из сервера АСУК передаются в локальную сеть, откуда ее может востребовать лицо, принимающее решение (ЛПР), – заместитель начальника цеха по технологии, ответственное лицо от экспериментальной группы, начальник прокатного участка, начальник термического участка, работники УТК.

 

Рис. 2. Структурная схема АСУК ЛПЦ:

обозначения в тексте

ТрУ – травильный участок, ПрУ – прокатный участок,

ТеУ – термический участок, УОМ – участок отделки металла


При разработке АСУК необходимо учитывать время прохождения металла по агрегатам цеха и величину промежутков времени, в течении которых можно эффективно воздействовать на процесс обработки порции металла с целью получения заданных показателей качества готовой продукции. С учетом этого выделены два уровня функционирования системы: тактический и оперативный.

Тактический уровень системы обеспечивает:

- сбор, учет и контроль данных о показателях качества продукции и технологических режимах обработки полосы на различных агрегатах цеха,- прогноз регламентированных показателей качества и плоскостности готовой продукции,

- выбор наилучших вариантов технологии и управляющих воздействий на основных агрегатах цеха с целью получения готовой продукции с заданным уровнем качества и заданной плоскостностью,

- расчет количественных значений показателей качества на заданных участках по длине и ширине полос.

Информация, полученная на тактическом уровне, должна использоваться заместителем начальника цеха по технологии, специалистами экспериментальной группы, которые задают режимы обработки металла, начальниками участков цеха, работниками УТК.

Оперативный уровень предусматривает:

- расчет показателей качества и плоскостности полос для порции металла (рулона), находящейся в процессе обработки,

- расчет корректирующих воздействий на текущем (последующем) агрегате в случае несоблюдения технологии обработки на предыдущем. 


3 Порядок построения автоматизированной системы

управления качеством продукции  ЛПЦ

Как уже отмечалось выше процесс разработки и практического внедрения АСУК ЛПЦ включает и обобщает целый комплекс взаимосвязанных научно-исследовательских и промышленных работ, выполняемых в логической последовательности в течение, как правило, достаточно продолжительного промежутка времени из-за их большого объема.  Для более удобного восприятия этот процесс представлен на рис.3 в форме блок-схемы, где в качестве отдельных блоков приведены отдельные взаимосвязанные этапы по созданию и внедрению АСУК.

Работы по созданию АСУК сопровождаются и дополняются научно-исследовательскими работами по совершенствованию технологии и модернизации существующих АСУ и САУ.

В качестве практических примеров на рис.4 и 5 приведены блок-схемы построения отдельных подсистем АСУК качеством ЛПЦ, из которых можно оценить трудоемкость, сложность и неразрывность проведения научно-исследовательских, проектных и внедренческих работ, производимых на каждом этапе построения.

Схемы построения других подсистем, включенных в состав АСУК (см. рис. 3), идентичны приведенным на рис.4 и 5.

Таким образом, выполнив комплекс работ, перечисленных на схемах, можно построить эффективную систему управления качеством продукции листопрокатного цеха металлургического комбината, которая поможет решать все задачи, связанные со своевременным производством заданных видов тонколистового проката заданного качества с минимальными затратами.  


Рис. 3. Основные этапы НИР по построению АСУК и

совершенствованию технологии производства продукции ЛПЦ


Этап исследования

1

Определение показателей, характеризующих неплоскостность

полосы (скрытую и явную). Выбор и (или) разработка

методик их количественной оценки

Исследование процесса формирования

плоскостности полос на стане 1400

Исследование влияния качества подката и воздействий различных клетей стана на плоскостность полосы

Уточнение задач, решаемых с помощью

средств регулирования различных клетей

Проведение  активных экспериментов на стане 1400

в соответствии с уточненными задачами

Исследование процессов, определяющих изменение плоскостности холоднокатаных полос в линии АНО

Выявление возможных управляющих воздействий

в линии АНО ЛПЦ-5

Экспериментальная оценка влияния этих воздействий

на плоскостность отожженных полос

Исследование влияния процесса дрессировки

на плоскостность полос

Выявление управляющих воздействий и

экспериментальная оценка их влияния на плоскостность полос

2

См. продолжение рис. 6.4

Продолжение рис.4 

1

Этап разработки информационного

обеспечения подсистемы

2

                                                             

Изучение возможностей для получения информации

о плоскостности полос на различных агрегатах цеха

Разработка алгоритмов сбора, обработки и

преобразования данных измерений

Разработка методики оценки погрешностей измерений

и проверка соответствия показаний стрессометра

и фактической неплоскостности полос  

Формирование

базы данных (БД)

3

См. продолжение рис. 6.4

2

Продолжение рис.4 

3

Этап разработки математического

обеспечения подсистемы

Математические модели,

построенные аналитическими

методами

Модель формирования эпюры

продольных остаточных натяжений в полосе при холодной прокатке

Модель формирования фактической неплоскостности полос

Разработка методики сжатого

цифрового представления эпюры продольных напряжений в полосе

Модели, описывающие процессы продольной и поперечной устойчивости полосы при холодной прокатке на многоклетевом стане

Модели, описывающие релаксацию остаточных напряжений

в холоднокатаной полосе при отжиге

Математическое описание процессов формирования фактической

неплоскостности отожженных полос

Модели формирования и изменения характеристик неплоскостности

полос при дрессировке

Разработка практической методики контроля и сбора информации о

плоскостности холоднокатаных полос

Разработка практической методики сортировки готового проката по группам плоскостности

Практическая проверка и адаптация моделей

Разработка алгоритмов регулирования

плоскостности полос на стане 1400, в АНО и на дрессировочном стане 1400

Разработка алгоритма управления плоскостностью полос в цехе

(тактический и оперативный уровень)

Математические модели,

построенные эмпирическими

методами

Модель, описывающая взаимосвязь эпюры удельных натяжений

и поперечного профиля полосы

Модели анализа случайного поля

напряжений в холоднокатаной полосе

Модели, описывающие влияние

воздействий на эпюры удельных

натяжений в холоднокатаной полосе

Модель формирования фактической неплоскостности полос

Модель формирования

плоскостности полос в линии АНО

Модель формирования

плоскостности дрессированных полос

4

См. продолжение рис. 6.4

3

Продолжение рис.4 

Этап разработки программного обеспечения

4

Разработка пакета прикладных программ для стана 1400

Разработка пакета прикладных программ для АНО

Разработка пакета прикладных программ

для дрессировочного стана

Разработка пакета системных программ

Отладка программ, их модернизация

Этап разработки и внедрения практических рекомендаций 

5

Разработка технического руководства по управлению

плоскостностью полос в ЛПЦ-5

Разработка рекомендаций по регулированию

плоскостности полос на стане 1400

Разработка рекомендаций по регулированию

плоскостности полос в АНО и на дрессировочном стане

Подготовка (обучение) технологического персонала

6

См. продолжение рис.6.4

Продолжение рис.4

5

Этап системных решений

6

Разработка функциональной схемы (перечня задач) подсистемы управления плоскостностью полос в ЛПЦ-5

Разработка структуры подсистемы

Разработка и согласование технического задания

на создание системы

Разработка документации по программному обеспечению

Разработка документации по информационному обеспечению

Разработка общесистемной документации

Разработка функциональной и структурной схем системы

автоматического регулирования плоскостности полос на стане 1400

Разработка технического задания

на создание САРП

Разработка документации по программному и информационному  обеспечению системы

Разработка общесистемной

документации

7

См. продолжение рис.6.4

6

Продолжение рис.4

Этап обучения персонала

7

Разработка интерфейса (рабочего меню)

подсистемы и отдельных САРП

Разработка организационного обеспечения

(технического руководства пользователя) подсистемы

Подготовка и обучение персонала работе

с САРП и подсистемой

Этап подготовки подсистемы к вводу в эксплуатацию

8

Проверка комплекта документации, разработанного

на предыдущих этапах и согласование с "Заказчиком"

Разработка методики проведения опытно-промышленных

испытаний и согласование её с "Заказчиком"

Создание рабочей группы по проведению опытно-промышленных испытаний с представителями "Исполнителя" и "Заказчика"

Проведение испытаний и соответствующая доработка

(совершенствование) подсистемы

Ввод подсистемы в опытно-промышленную эксплуатацию

на установленный "Заказчиком" срок

Анализ результатов опытно-промышленной эксплуатации

и разработка заключения об эффективности работы подсистемы в промышленных условиях ЛПЦ–5

Доработка подсистемы

См. продолжение рис.6.4

9

8

Окончание рис.4

Этап ввода в действие

подсистемы

9

Разработка "Акта о вводе в действие" подсистемы

Слежение за результатами работы подсистемы

(сопровождение подсистемы)

Окончательная передача подсистемы соответствующим

подразделениям "Заказчика"

Рис. 4. Основные этапы построения подсистемы управления

плоскостностью проката в составе АСУК ЛПЦ

Этап исследования процесса производства различных видов продукции цеха

1

Анализ и классификация показателей качества по значимости.

Классификация продукции по видам (группам)

Анализ взаимосвязи отдельных показателей качества в рамках

отдельных групп типоразмеров (видов продукции)

Исследование влияния на различные показатели качества

технологических факторов.

Выявление наиболее влияющих факторов

Определение наиболее вероятных причин образования

наиболее распространенных  дефектов продукции

Разработка практических мер по их обнаружению

и предупреждению

Построение причинно-следственных диаграмм формирования

показателей качества и образования дефектов

для основных видов продукции цеха

Этап разработки

информационного обеспечения

2

Разработка структуры автоматизированного банка данных (АБД)

Разработка алгоритмов сбора, обработки и преобразования данных измерений и методики оценки их погрешностей

Формирование базы данных (БД) в рамках АБД

См. продолжение рис. 6.5

3

Продолжение рис.5

2

Этап разработки

математического обеспечения

3

Построение математических моделей процессов формирования

механических и электротехнических свойств готового проката

Практическая проверка и адаптация моделей

Разработка методов принятия решений в задачах оптимизационных многокритериальных исследований

Разработка практических методик прогнозирования конечных свойств проката, поиска и выбора наилучших вариантов

технологии производства готовой продукции заданного качества

Практическая проверка методик и их уточнение

Этап разработки

программного обеспечения

4

Разработка пакета прикладных  программ,

реализующего алгоритмы сбора и обработки данных

Разработка пакета прикладных  программ,

реализующего процедуры прогнозирования качества

Разработка пакета прикладных  программ,

реализующего процедуры принятия решений

при выборе оптимальных режимов обработки металла

Разработка пакета прикладных  программ, реализующего

процедуры обмена информацией между пользователями системы

См. продолжение рис. 6.5

5

Продолжение рис.5

4

Этап разработки

внутрисистемных решений

5

Разработка функциональной схемы

(определение комплекса задач, решаемых с помощью АСУК)

Разработка структурной схемы системы

Построение ЛИУВС на высшем иерархическом уровне системы

Разработка функциональных и структурных схем отдельных

специализированных подсистем: сбора данных; контроля

технологических режимов и качества металла; анализа и прогноза технологии и качества; поиска и выбора оптимальных

корректирующих воздействий; информационно-справочной и др.

Этап разработки внешних

связей и схем взаимодействия АСУК с другими системами

6

Разработка иерархической

структуры внешних связей АСУК

Разработка решений по созданию ИАСУ в ЛПЦ-5 (основные

функции и структура, математическое и программное обеспечение)

Разработка подсистемы планирования и маркетинга

(математическое и программное обеспечение,

основные функции и структура)

7

См. продолжение рис. 6.5


Продолжение рис.5

6

Этап подготовки персонала

7

Разработка интерфейса и рабочего меню системы

Разработка технического руководства (инструкции) для различных категорий пользователей

Обучение персонала работе с различными подсистемами АСУК

Этап опытно-промышленной

проверки эффективности АСУК

8

Проведение испытаний. Обработка и анализ результатов. Выводы

Разработка рабочего плана проведения проверочных испытаний

Совершенствование системы. Уточнение решаемых задач.

Постановка новых задач. Уточнение математических моделей,

разработка более совершенных моделей. Уточнение методик,

разработка новых более совершенных. Модернизация технических средств и средств автоматизации, включенных в состав АСУК и т.д. Совершенствование процедур сбора данных и обмена информацией между отдельными подсистемами и т.п.

Ввод в опытно-промышленную эксплуатацию

9

См. продолжение рис. 6.5

Окончание рис.5

Анализ результатов опытно-промышленной эксплуатации

Устранение выявленных недостатков в работе.

Окончательное заключение экспертной комиссии

Ввод в рабочую эксплуатацию

Этап ввода в действие

Постоянный контроль и слежение за работой системы

(сопровождение системы)

8

9

Рис.5. Основные этапы построения подсистемы управления механическими

и электромагнитными свойствами проката в составе АСУК ЛПЦ


Литература 

Жиляев А.П.: Superplasticity and Grain Boudaries in Ultrafine-Grained Materials. - Cambridge: Cambridge International Science Publishing, 2010

Колесник П.А.: Материаловедение на автомобильном транспорте. - М.: Академия, 2010

Магомедов М.Н.: Изучение межатомного взаимодействия, образования вакансий и самодиффузии в кристаллах. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010

Симонов Е.: Гипсокартонные работы своими руками. - СПб.: Питер, 2010

Симонов Е.В.: Дизайн, перепланировка, отделка квартир. - СПб.: Питер, 2010

[под общ. ред. М.М. Криштала ; рец.: А.М. Глезер, В.С. Кондратенко] ; Криштал М.М. и др.: Сканирующая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ в примерах практического применения. - М.: ТЕХНОСФЕРА, 2009

Габуда С.П.: Неподеленные электронные пары и химическая связь в молекулярных и ионных кристаллах. - Новосибирск: СО РАН, 2009

Головин Ю.И.: Наноиндентирование и его возможности. - М.: Машиностроение, 2009

М-во образования и науки РФ, Федеральное агенство по образованию, Санкт-Петербургский гос. электротехнический ун-т "ЛЭТИ": Развитие инфрастуктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2010 годы. - Тверь: Тверской государственный университет, 2009

М-во образования и науки Украины , Харьковский национальный ун-т им. В.Н. Каразина ; рец.: И.Е. Проценко, А.Г. Багмут: Наноматериалы, нанопокрытия, нанотехнологии. - Харьков: ХНУ им. В.Н. Каразина, 2009

под ред. В.С. Чередниченко ; [рец.: Г.П. Фетисов и др.]: Материаловедение. - М.: Омега-Л, 2009

Порубов А.В.: Локализация нелинейных волн деформации. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009

Солнцев Ю.П.: Материаловедение. - М.: Академия, 2009

Жиляев А.П.: Сверхпластичность и границы зёрен в ультрамелкозернистых материалах. - М.: Физматлит, 2008

под ред. С.Б. Рыжова: Стали и сплавы энергетического оборудования. - М.: Машиностроение, 2008

Сильман Г.И.: Материаловедение. - М.: Академия, 2008

Тюрин Ю.Н.: Плазменные упрочняющие технологии. - Киев: Наукова думка, 2008

Черепахин А.А.: Материаловедение. - М.: Академия, 2008

Чумаченко Ю.Т.: Материаловедение. - Ростов н/Д: Феникс, 2008


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

35372. Настройка операційної системи Windows 12.23 MB
  Настройка операційної системи Windows. Мета: придбати уміння і навик виконання операцій настройки основних засобів управління і елементів оформлення робочого столу за допомогою ОС Windows. Операційна система Windows. Прослідити як змінюються розміри обєктів Windows і оцінити зручність роботи з різними роздільними здатностями наприклад 800x6001024x768 і 1280 х 1024.
35374. ТРУДОВОЕ ПРАВО 1.42 MB
  Учебная дисциплина «Трудовое право» является одной из основных дисциплин при подготовке будущих юристов. Освоение этой дисциплины дает понимание будущему юристу системы правовых норм, связанных предметным единством и регулирующих трудовые и иные непосредственно связанные с ними отношения, регламентации хозяйственной сферы жизни общества, в которой находит свое применение наемный труд.
35375. РЕЖИМ ПОДБОРА ПАРАМЕТРОВ 882.57 KB
  Используя режим Подбора параметра, определите, при каком значении процента премии общая сумма месячной заработной платы всех сотрудников организации, предназначенная к выдаче, будет равна 250 000 руб.
35376. Система технического обслуживания и ремонта автомобилей 9.21 MB
  Эффективность мероприятий, проводимых службой технической эксплуатации, определяется целым рядом показателей надежности, характеризующей техническое состояние автомобильной техники. При анализе показателей надежности рассматривают как отдельный технический объект автомобиль, его систему или механизм.
35377. Використовування програми «Провідник» 2.17 MB
  Оволодіння засобами програми «Провідник» забезпечить закріплення навиків, придбаних при виконанні попередньої роботи, і спростить дії для здійснення відповідних операцій.
35378. Волновые зубчатые передачи 167.5 KB
  Волновая зубчатая передача — механизм, содержащий зацепляющиеся между собой гибкое и жесткое зубчатые колеса и обеспечивающий преобразование и передачу движения благодаря деформированию гибкого колеса
35379. Настройка компютерної системи засобами BIOS SETUP 35 KB
  Виберіть пункт меню STANDART CMOS SETUP і встановіть поточний системний час і дату на 23:59 і 31.12.2008. Яким чином можна виконати аналогічну операцію в ОС Windows? На панелі задач мається часова панель,де і можна змінити час, і дату!
35380. Керування процесом завантаження ОС 1.82 MB
  Мета: Навчитися створювати завантажувальну дискету різними способами; навчитися використовувати її у разі аварійної ситуації в роботі ПК. Використовуючи можливості Windows створіть системну дискету для аварійного завантаження ПК у разі неполадок в її роботі. Які файли при цьому копіюються на дискету Створіть завантажувальну системну дискету командою formt з командного рядка MS – DOS. Які файли при цьому копіюються на дискету Створіть завантажувальну системну дискету командою sys з командного рядка MS – DOS.