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连铸结晶器加保护渣冶金机器人的自动化控制技术研究论文

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  关键词:连铸结晶器;加保护渣机器人;自动化控制;传感系统;机器学习

  1连铸结晶器人工加渣的现状

连铸结晶器加保护渣冶金机器人的自动化控制技术研究论文

  1.1误差与不稳定性

  在连铸结晶器的人工加渣过程中,人工操作受诸多因素的影响,如温度变化、结晶器状态波动等,导致加渣操作难以保持一致性。即使在相同工况下,不同操作人员的手感和反应速度差异,都可能引起加渣量的波动。这些误差的积累可能导致结晶器内液面高度的不稳定,直接影响生产质量和产品的均匀性。因此,自动化控制技术的引入成为解决这一问题的切实需求。

  1.2结晶器液面缺渣问题

  结晶器液面缺渣是另一常见问题,主要由于人工加渣时操作不当或未能及时发现和处理。当结晶器液面缺渣发生时,不仅容易引起结晶器内温度分布不均匀,还可能导致结晶器内产生气泡,对连铸过程造成不可逆的影响。在实际生产中,频繁的结晶器液面缺渣现象不仅增加了维护成本,还对产品质量和生产效率产生负面影响。因此,通过引入机器人自动加保护渣系统,能够在实时监测结晶器状态的基础上,及时而准确地补充保护渣,从而有效解决液面缺渣问题[1]。

  1.3人工劳动力和生产效益方面的挑战

  传统的人工加渣方式依赖于熟练的操作技能,但这同时也带来了高成本、低效率和生产安全性的挑战。操作人员需要经过长时间的培训才能达到熟练水平,并且在高温、高风险环境下工作存在一定的安全隐患。引入机器人自动加保护渣系统能够有效应对这一问题,不仅提高了生产效益,同时减轻了对人工劳动力的依赖,为企业节约了人力成本和培训时间。

  2机器人自动加保护渣系统设计

  2.1传感系统

  2.1.1实时监测结晶器状态和环境

  在连铸结晶器中,结晶器内的温度、流速、液面高度等参数的变化可能导致结晶器的工作状态波动。通过在结晶器中布置高精度温度传感器、流速传感器和液位传感器等多种传感器,系统能够实时监测这些参数的变化,如表1。例如,在温度方面,系统可持续监测在高温环境下金属的凝固速度,即使微小的温度波动下也能监测,从而确保在理想工艺范围内运行。而对于流速,系统可以实时调整结晶器内的冷却速度,以适应金属液体的流动变化。液位高度的监测则可以及时发现液面异常,避免因液面过低导致的结晶器缺渣问题。

  2.1.2传感器选择和布局优化

  考虑到结晶器的结构和工作原理,温度传感器的选择需具备高灵敏度,能够捕捉到金属液体温度的微小变化。流速传感器需要具备快速响应的特性,以监测金属液体在结晶器内的流动情况。同时,液位传感器要能够准确测量液面高度,以便判断渣层状态。传感器的布局则需要充分考虑结晶器内部的流体动力学,确保传感器分布均匀,避免盲区,以获取全面而精准的数据。通过合理选择和优化传感器,系统可以更全面地感知结晶器内部的状态,为后续的自动化控制提供可靠基础。

  2.2路径规划与控制

  2.2.1机器人路径规划策略

  机器人在连铸结晶器内进行保护渣加注时,考虑到结晶器内部空间有限且复杂,路径规划策略需要综合考虑结晶器内的障碍物、机器人的动态特性以及加渣的准确位置。典型的路径规划方法包括基于传感器反馈的实时动态路径规划和预先规划的静态路径规划。实时动态路径规划通过传感器获取结晶器内部实际情况,比如金属液面高度和渣层状态,以动态调整机器人的路径和速度,确保在变化的环境中安全操作。而静态路径规划则是基于预先建模的结晶器空间,计算最优路径并预先规划机器人的移动轨迹,适用于一些固定不变的操作。

  2.2.2控制系统的设计与实现

  为确保机器人能够按照规划路径准确执行加渣操作,需要设计和实现一个可靠的控制系统。这个系统需要整合路径规划、传感器反馈和执行机构控制。在路径规划的基础上,控制系统通过实时响应传感器数据,调整机器人的运动轨迹和速度,以避开障碍物、保持加渣的精准性和稳定性。控制系统的设计需要考虑到机器人的动态特性,例如惯性、加速度、转向能力等,以确保操作的准确性和安全性。整个控制系统也需要具备高度的稳定性和可靠性,以应对不同操作场景下的挑战,并实现对机器人运动的精确控制。

  2.3操作执行与机器人动作

  2.3.1保护渣类型和数量的输入

  在连铸结晶器的操作中,输入的保护渣类型和数量是关键的前提条件。结晶器所需的保护渣类型根据不同金属的熔点、化学成分等特性而异,因此需要预先设定,并通过控制系统进行输入。这些类型可能涵盖石墨、碳化硅、氧化铝等材料,其选择取决于所铸铁或钢的性质。数量的输入也至关重要,它直接关系到结晶器表面对液态金属的保护效果以及生产过程中的稳定性。通过传感器数据分析、金属液面高度的监测以及历史生产数据的参考,系统能够预测所需保护渣的消耗量,从而确保输入合适数量的保护渣,保障生产过程的连续性和稳定性[2]。

  以连铸结晶器为例,钢液在浇铸过程中需要不同类型的保护渣来防止氧化和碳化。对于低碳钢,可能会选择使用含碳少、氧化性强的保护渣,如含有氧化铝的材料。而对于不锈钢,会选择不含氧化铝但富含石墨的保护渣。数量方面,保护渣的消耗量与浇铸速度、结晶器容量、金属种类及环境温度等因素密切相关。举例来说,一台中小型连铸机每小时可能消耗约150~300kg的保护渣,而一台大型机器可能需要每小时1000kg以上的保护渣。

  2.3.2机器人执行加渣操作的流程

  首先,根据结晶器内部的传感器反馈,机器人确定加渣的位置和时机。然后,机器人按照路径规划系统设计的轨迹,在保持稳定的前提下移动至加渣位置。在此期间,精确控制机器人的速度和姿态以确保渣料的均匀分布和覆盖。最后,机器人根据预先设定的加渣量和频率进行渣料的投放,通常通过喷射、均匀分布或其他方式进行。

  例如一个典型的结晶器,其表面积约为10m2,为了保护金属液面不氧化,需在其表面形成一层均匀且适量的保护渣。在传感器监测到保护渣消耗或液面下降时,机器人根据预设的路径规划系统,以1~5mm/min的速度精确地移动到指定位置。机器人的控制系统确保其姿态保持水平,以避免渣料的不均匀覆盖。针对消耗量和频率的控制,以每次投放20~50kg的保护渣为例,机器人通过精准的喷射或散布技术在预定的区域内均匀地覆盖液面。

  3自动化控制技术的应用

  3.1实时数据处理

  3.1.1传感器数据实时处理与优化

  在连铸结晶器自动化控制系统中,通过使用高精度温度传感器,可以实时监测金属液体的温度,以确保在合适的范围内进行浇铸,避免金属过早凝固或结晶器过热。此外,通过采用高灵敏度的液位传感器,系统可以实时监测金属液面的高度,及时发现缺渣等问题。传感器数据处理的关键在于利用先进的算法和模型,实时识别异常情况并采取相应措施。举例而言,如果液面下降速度异常,系统可以通过动态调整加渣频率和数量来保持液面稳定。

  3.1.2控制系统对数据的实时反馈

  自动化控制系统通过对传感器数据的实时反馈,能够调整机器人操作以适应不断变化的生产条件。例如,如果温度传感器检测到结晶器某区域温度升高,控制系统可以实时通知机器人调整加渣位置,确保渣料覆盖更为均匀。实时反馈还有助于避免过度投放保护渣,通过监测液面状态,系统可以动态调整投放量,最大限度减少渣料浪费。通过这种方式,自动化控制系统能够实现对生产过程的精细调控,提高生产效率,同时最大程度地降低了能源和原材料的浪费。

  3.2机器学习与人工智能应用

  3.2.1优化加渣算法的机器学习技术

  在连铸结晶器的自动化控制中,通过对结晶器运行过程中大量的传感器数据进行深度学习分析,机器学习模型能够识别隐藏的模式和关联,从而更准确地预测结晶器状态和渣料需求。这种数据驱动的方法使系统能够根据实际情况调整保护渣的投放时机、位置和数量,最大程度地降低误差率。举例而言,通过利用机器学习算法,结晶器可更好地适应不同金属合金的浇铸特性,优化渣料投放策略,提高产品质量,如表2。

  3.2.2控制系统的智能决策能力

  通过不断学习和适应不同工况下的操作数据,控制系统可以实现智能调整保护渣的类型和投放量,以适应生产过程中的变化。这种智能决策能力在面对原材料成分波动、环境温度波动或其他外部因素变化时显得尤为重要。通过结合实时传感器数据和机器学习算法,系统能够实时调整决策,确保渣料的最佳利用,从而提高生产效益并降低资源浪费[3]。

  3.3远程监控与调整

  3.3.1远程控制平台的建立

  为解决连铸结晶器生产过程中的时空限制,通过搭建远程控制平台,操作人员可以通过互联网远程监视和操控连铸结晶器的运行状态。这一平台通常基于先进的通信技术,如5G网络,以确保高速、低时延的数据传输。远程控制平台不仅允许操作人员实时获取结晶器的关键数据,如温度、液位和渣料状态,还能远程调整加渣参数,优化生产过程。通过建立远程控制平台,可以实现全球范围内的生产监管和调度,提高生产的柔性和响应速度,从而最大化生产效益。

  3.3.2实时监测系统的远程调整

  借助先进的传感技术和数据传输手段,操作人员可以远程监测结晶器的运行状况。一旦监测到异常或需要调整的情况,操作人员可以通过远程控制平台实时调整系统参数,优化结晶器的运行状态。例如,在生产过程中,如果监测到液位异常或温度波动,操作人员可以通过远程平台及时调整保护渣的投放策略,以确保连铸过程的稳定性和产品质量。这种实时监测系统的远程调整不仅提高了生产过程的稳定性和可控性,还降低了人为错误对生产的影响,为连铸结晶器的自动化控制奠定了坚实的基础[4]。

  4系统优势与应用效果

  4.1结晶器生产效率的提升

  自动化加渣系统通过持续的实时监测和智能决策,优化了结晶器的渣料投放位置和时机。在传统的人工加渣过程中,由于人为因素和反应速度限制,渣料的投放可能不及时或不均匀,导致浪费或结晶器表面不均匀,进而影响产品质量。而自动化控制系统借助传感器实时监测液面、温度等参数,并结合机器学习的智能优化算法,能够实现精准控制,减少渣料的浪费,并最大限度地提高结晶器的生产效率。

  4.2保护渣使用效果的改善

  传统的人工加渣往往因为受限于人工操作的经验和技巧,导致渣料的加入量难以精确控制,从而影响了结晶器内部温度分布和铸坯质量。通过自动化控制系统,结合了机器学习和智能算法,系统能够根据实时传感器数据和历史生产经验,准确判断最佳的渣料投放量和位置。这样的优化能够改善铸坯表面质量,减少缺陷,同时降低渣料的浪费[5]。

  4.3人工劳动强度的减轻

  传统的结晶器渣料加入过程依赖于工人手动操作,需要工人不断监测结晶器状态并进行加渣操作,这种重复性高、劳动强度大的工作容易导致疲劳和错误。引入自动化控制系统后,操作人员从繁重的加渣任务中解放出来,转而集中精力于系统监控和异常处理。这不仅提高了工作效率,同时降低了人为操作带来的误差风险,改善了工作环境和操作人员的工作体验。

  5结束语

  综上所述,机器人自动加保护渣系统在连铸结晶器的应用显著提升了生产效率、改善了保护渣使用效果,并成功减轻了人工劳动强度。通过实时监测、智能决策和远程控制等自动化控制技术的应用,系统不仅有效解决了人工加渣存在的误差与不稳定性、结晶器液面缺渣等问题,还通过机器学习和人工智能的优化算法实现了加渣操作的精准控制。这些优势在实际应用中体现为结晶器生产效率的显著提升、保护渣使用效果的改善以及人工劳动强度的明显减轻,为冶金工业迈向智能化、高效化提供了有力的技术支持。

  参考文献

  [1]程传良,周俊.新型加渣机器人在第一炼钢厂的应用[J].南钢科技与管理,2019(1):42-46.

  [2]刘长伟,邹卓明.机器人自动加保护渣技术在宁波钢铁的应用[J].连铸,2022(3):71-75+82.

  [3]陈刚,郭庆华,郭鹏.自动加渣机器人在八钢板坯连铸的应用实践[J].新疆钢铁,2021(4):27-31.

  [4]周俊,徐海宁,钱志友.基于自适应控制的连铸自动加保护渣机器人系统[J].南钢科技与管理,2018(4):36-38.

  [5]蔡常青,王龙飞.自动加渣机器人在板坯连铸中的应用[J].福建冶金,2019,49(2):12-14.

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