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      1. 煉鋼—連鑄生產(chǎn)進(jìn)度控制系統(tǒng)的研究

        時間:2020-10-27 16:01:35 理工學(xué) 我要投稿

        煉鋼—連鑄生產(chǎn)進(jìn)度控制系統(tǒng)的研究

          本文根據(jù)煉鋼-連鑄工藝特點(diǎn),建立了典型排程模型,并在A公司實(shí)際生產(chǎn)情況下,新增轉(zhuǎn)爐平行性約束、精煉爐平行性約束和罐位約束。以下是文學(xué)網(wǎng)小編J.L為大家分享的關(guān)于煉鋼—連鑄生產(chǎn)進(jìn)度控制系統(tǒng)的研究。

        煉鋼—連鑄生產(chǎn)進(jìn)度控制系統(tǒng)的研究

          [摘 要] 有效的煉鋼-連鑄生產(chǎn)進(jìn)度控制系統(tǒng)對鋼鐵企業(yè)提高生產(chǎn)率具有重要意義。本文針對某大型鋼鐵公司煉鋼連鑄生產(chǎn)調(diào)度問題,提出了具有該公司工藝特點(diǎn)的排程模型,結(jié)合由設(shè)備、工件、訂單引起的動態(tài)事件,開發(fā)出進(jìn)度控制系統(tǒng)。經(jīng)實(shí)際數(shù)據(jù)測試,證明了算法的有效性和控制系統(tǒng)的實(shí)用性。

          [關(guān)鍵詞] 煉鋼-連鑄; 排程; 動態(tài)事件

          1引言

          鋼鐵制造流程中,煉鋼-連鑄工序間的協(xié)調(diào)對保證生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性有著極為重要的影響。因此,國內(nèi)外許多專家對該問題進(jìn)行過深入研究。李崇 等以轉(zhuǎn)爐、精煉和板坯連鑄工藝為研究對象,建立面向訂單的煉鋼-連鑄計劃優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并用二階段啟發(fā)式算法對模型進(jìn)行求解[1]。劉光航、李鐵克針對多階段均有并行機(jī)的生產(chǎn)環(huán)境,建立綜合考慮爐次的設(shè)備指派和作業(yè)排序的混合整線性規(guī)劃模型,提出面向?qū)嶋H應(yīng)用的啟發(fā)式算法以符合爐次設(shè)備指派規(guī)則并緩解資源沖突[2]。田志波 等針對無委托板坯匹配問題,建立了多目標(biāo)優(yōu)化的0-1整數(shù)規(guī)劃模型[3]。Numao和Morishita將專家系統(tǒng)應(yīng)用在煉鋼連鑄生產(chǎn)調(diào)度上,提高了連澆比[4]。Ivan Ferretti等針對連鑄車間庫存冷卻問題,提出了解決模型,并運(yùn)用蟻群算法求解,使得生產(chǎn)水平顯著提高[5]。Cowling等采用Multi-Agent法來制訂熱軋機(jī)的動態(tài)調(diào)度方案,能根據(jù)實(shí)時信息和緊急情況進(jìn)行調(diào)度修復(fù)[6]。

          2排程模型以及動態(tài)事件的響應(yīng)

          2.1問題描述與分析

          A公司新上了一臺寬厚板(PM)鑄機(jī)、一臺LF精煉爐、一臺RH精煉爐。由于原先的CSP生產(chǎn)線和PM的產(chǎn)量不同,有的鋼水還需要經(jīng)過兩次精煉,致使轉(zhuǎn)爐調(diào)度的難度增加論文下載。

          根據(jù)圖1所示,A公司有2座轉(zhuǎn)爐、3座精煉爐、2臺連鑄機(jī)。2臺鑄機(jī)共享2座轉(zhuǎn)爐提供的鋼水,RH精煉爐主要是對特殊鋼水進(jìn)行精煉。由于1#轉(zhuǎn)爐和2#轉(zhuǎn)爐共用一個吊車吊廢鋼和鐵水,因此,兩個轉(zhuǎn)爐開始吹煉時間至少相差15分鐘。1#精煉爐有1號、2號2個工位,但共享一個加熱設(shè)備,因此,1#精煉爐兩個工位的精煉時間至多只有5分鐘重疊,2#精煉爐亦是如此。另外,從轉(zhuǎn)爐到鑄機(jī)之間存放鋼水的罐位數(shù)是有限的。

          2.2排程模型的建立

          根據(jù)A公司煉鋼連鑄工藝路線以及各工藝的特點(diǎn),建立了排程模型。為了敘述方便引入下列符號:

          i為爐次序號,i = 0,1,2,…,N; j為設(shè)備序號,j = 1,2,…,7,分別為1號轉(zhuǎn)爐、2號轉(zhuǎn)爐、東精煉LF1、東精煉LF2、西精煉LF1、西精煉LF2、RH爐;k為工序序號,k = 1,2,3,4,分別為吹煉、LF精煉、RH精煉、澆注;n為轉(zhuǎn)爐到鑄機(jī)之間存放鋼水的罐位總數(shù);di為澆次計劃中爐次i到達(dá)鑄機(jī)的期望時間;Q為澆次中經(jīng)過RH精煉的爐次集合;P為澆次中不經(jīng)過RH精煉的爐次的集合;Ti,k為i爐在k工序的加工時間;t12是轉(zhuǎn)爐到LF爐的運(yùn)輸時間;t23是LF爐到RH爐的運(yùn)輸時間;t24是LF爐到鑄機(jī)的運(yùn)輸時間;t34是RH爐到鑄機(jī)的運(yùn)輸時間;SIj,ki是j設(shè)備上i爐次的緊后爐次;SMi,j是j設(shè)備上i爐次的緊后設(shè)備;Yi,k是i爐在工序k的開始時間;Sk是工序k的調(diào)整時間;N為總爐數(shù),由澆次計劃確定,Xi,j當(dāng)爐次i在j設(shè)備上處理時為1,否則為0。

          目標(biāo)函數(shù):

          其中,公式(1)表示在連鑄不斷澆的情況下,最后一爐的開始澆注時間和第一爐開始冶煉時間之差最小,屬于Make-Span最小問題。公式(2)表示任一工件被且僅被吹煉一次,精煉一次,澆鑄一次。公式(3)表示任一設(shè)備下相鄰兩爐次開始時間的`間隔不小于上一爐次加工時間及機(jī)器調(diào)整時間之和。公式(4)表示每一爐在LF精煉爐和轉(zhuǎn)爐上的開始時間之差不小于本爐次的吹煉時間與從轉(zhuǎn)爐到LF精煉爐運(yùn)輸時間之和。公式(5)表示每一爐在鑄機(jī)和LF精煉爐的開始時間之差不小于本爐次的LF的精煉時間與從LF精煉爐到鑄機(jī)運(yùn)輸時間之和。公式(6)表示每一爐在鑄機(jī)和RH精煉爐的開始時間之差不小于本爐次的RH的精煉時間與從RH精煉爐到鑄機(jī)運(yùn)輸時間之和。公式(7)表示LF精煉到連鑄總的處理時間不大于交貨時間。公式(8)表示從LF精煉到連鑄總的處理時間不大于交貨時間。公式(9)表示任一設(shè)備下相鄰兩爐次開始時間的間隔不小于上一爐次加工時間及機(jī)器調(diào)整時間之和。公式(10)為罐位約束,表示在轉(zhuǎn)爐和連鑄機(jī)之間所儲存鋼水的最大罐數(shù)數(shù)n。公式(11)為轉(zhuǎn)爐平行性約束,表示若兩座轉(zhuǎn)爐同時具備兌鐵條件,則后兌鐵的轉(zhuǎn)爐至少等待15分鐘才開始兌鐵。公式(12)為精煉爐平行性約束,表示1#精煉爐和2#精煉爐各自的兩個工位至多有5分鐘的重疊時間。

          2.3加工處理時間偏離計劃

          動態(tài)事件有加工處理時間偏離計劃、當(dāng)鋼水成分或溫度不合要求、訂單變更3種。本文主要分析當(dāng)加工處理時間偏離計劃時,系統(tǒng)如何處理這一動態(tài)事件。加工處理時間偏離計劃時,有提前和延后兩種情形。

          (1)當(dāng)某一工件加工處理時間提前時,Ti,k變小,即i爐在k工序的加工時間縮短。如果該作業(yè)處于關(guān)鍵路徑上(即該設(shè)備的松弛時間為零),則根據(jù)該爐的緊后爐次和緊后設(shè)備的FF(前向自由安全時間,自由安全時間即某設(shè)備或工件的松弛時間)的最小值判斷。FF的計算公式為:

          緊后爐次的FF = 緊后爐次的最早開始時間 - 當(dāng)前工件的最晚結(jié)束時間 - 機(jī)器調(diào)整時間;

          緊后設(shè)備的FF = 緊后爐次的最早開始時間 - 當(dāng)前設(shè)備的最晚結(jié)束時間 - 運(yùn)輸時間。

          當(dāng)提前時間小于緊后爐次(SIj,i)和緊后設(shè)備(SMi,j)的FF最小值時,則將該作業(yè)的后序作業(yè)鏈(由緊后設(shè)備或緊后爐次開始的作業(yè)鏈)的開始時間向前平移,直至遇到FF為0的作業(yè)。當(dāng)提前時間大于或等于緊后爐次和緊后設(shè)備的FF最小值時,則將該作業(yè)的后序作業(yè)鏈的開始時間向前平移緊后爐次和緊后設(shè)備的FF的最小值。當(dāng)該作業(yè)不處于關(guān)鍵路徑上時,則不處理。

          (2)當(dāng)某一作業(yè)加工處理時間延后時,Ti,k變大,即i爐在k工序的加工時間延長。根據(jù)緊后爐次和緊后設(shè)備的BF(后向自由安全時間)的最小值判斷,BF的計算公式為:

          緊后爐次的BF = 緊后工件的緊后爐次的最早開始時間 - 緊后工件的最晚結(jié)束時間 - 機(jī)器調(diào)整時間;

          緊后設(shè)備的BF = 緊后工件的緊后設(shè)備的最早開始時間 - 緊后工件的最晚結(jié)束時間 - 運(yùn)輸時間。

          當(dāng)延后時間小于或等于緊后爐次和緊后設(shè)備的BF的最小值時,則將該作業(yè)的后序作業(yè)的開始時間皆向后平移該延長時間。當(dāng)延后時間大于緊后爐次和緊后設(shè)備的BF的最小值時,則有可能斷澆,必須降低拉速才有解。

          3進(jìn)度控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

          進(jìn)度控制系統(tǒng)采用SQL Server數(shù)據(jù)庫技術(shù)對進(jìn)度控制所需的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和處理,運(yùn)用VC技術(shù)將作業(yè)規(guī)則以及作業(yè)處理方法編制成軟件的功能模塊。SQL數(shù)據(jù)庫主要有3個功能:第一,數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)傳遞接口,將三級系統(tǒng)傳入數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)表中,進(jìn)度控制系統(tǒng)定期去表中讀取數(shù)據(jù);第二,將排出的日程存入數(shù)據(jù)庫中,為后續(xù)工作研究提供依據(jù);第三,將軟件錯誤信息保存在數(shù)據(jù)庫中。程序采用VC++語言編寫,分別為調(diào)度室人員、生產(chǎn)管理技術(shù)人員和軟件調(diào)試及監(jiān)控人員設(shè)計了主窗口、日程統(tǒng)計窗口和調(diào)試專用窗口。主窗口界面能體現(xiàn)出程序的人機(jī)交互性,清晰、明了地表達(dá)出排程結(jié)果。日程統(tǒng)計窗口包括完整性分析窗口和評價窗口。完整性分析窗口通過將設(shè)備完整的日程時間跨度分解成各狀態(tài)的時間單元,進(jìn)行歸類統(tǒng)計,使管理人員更清晰地看到各設(shè)備的生產(chǎn)狀況以及生產(chǎn)節(jié)奏,為決策提供支持。調(diào)試專用窗口包括轉(zhuǎn)爐調(diào)試窗口、精煉爐調(diào)試窗口和鑄機(jī)調(diào)試窗口。進(jìn)度控制系統(tǒng)界面如圖2所示。

          4結(jié)論

          本文根據(jù)煉鋼-連鑄工藝特點(diǎn),建立了典型排程模型,并在A公司實(shí)際生產(chǎn)情況下,新增轉(zhuǎn)爐平行性約束、精煉爐平行性約束和罐位約束。針對加工處理時間偏離計劃這一動態(tài)事件,提出了FF和BF的計算方法;贔F的計算方法,解決了加工處理時間提前這一動態(tài)事件;基于BF的計算方法,解決了加工處理時間延后這一動態(tài)事件。結(jié)合FF和BF的計算方法,能對排程結(jié)果進(jìn)行重調(diào)度,并能有效減少重調(diào)度的步驟。該進(jìn)度控制系統(tǒng)現(xiàn)已應(yīng)用于A公司。

          主要參考文獻(xiàn)

          [1] 李崇,李蘇劍,謝華.面向訂單的煉鋼-連鑄計劃優(yōu)化模型與算法研究[J]. 物流技術(shù),2007,26(10):62-64.

          [2] 劉光航,李鐵克.煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度模型及啟發(fā)式算法[J].系統(tǒng)工程,2002, 20(6):44-48.

          [3] 田志波,唐立新,任一鳴,等. 基于合成鄰域的蟻群算法求解無委托板坯匹配問題[J]. 自動化學(xué)報,2009,35(2):186-192.

          [4] M Numao,S Morishita. Cooperative Scheduling and Its Application to Steelmaking Processes[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics,1991,38(2):150-155.

          [5] Ivan Ferretti,Simone Zanoni,Lucio Zavanella.Production-inventory Scheduling Using Ant System Metaheuristic[J]. International Journal of Production Economics,2006,104(2):317-326.

          [6] P I Cowling,D Ouelhadj, S Petrovic. A Multi-Agent Architecture for Dynamic Scheduling of Steel Hot Rolling[J]. Journal of Intelligent Manufacturing,2003, 14(5) :457-470.

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