CN111242414B - 一种应用于钢铁行业炼钢-连铸流程的计划调度系统 - Google Patents

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Abstract

一种应用于钢铁行业炼钢‑连铸流程的计划调度系统,属于钢铁企业计划调度技术领域。硬件上包括模型服务器、应用服务器、数据库服务器、两台客户端PC机及连接各计算机的网络设备包括交换机、网线、防火墙、路由器设备。模型服务器、应用服务器、关系数据库服务器通过网线连接到交换机上,交换机经过防火墙与外部连接各客户端PC设备的路由设备连接,实现客户端和服务端通讯。软件系统包括基础参数配置、智能调度、生产过程追踪三部分功能模块以及仿真优化、行车调度两大模型。优点在于提出了一套可闭环的智能调度优化系统,基于多智能体仿真建模技术解决了炼钢‑连铸流程建模较为困难的难题,实现了作业计划的优化及动态调整。

Description

一种应用于钢铁行业炼钢-连铸流程的计划调度系统
技术领域
本发明属于钢铁企业计划调度技术领域,特别是提供了一种针对炼钢连铸流程的智能化的调度系统,可以有效解决多约束、多目标、多干扰环境下作业调度较为困难的难题,给调度人员提供了一套智能调度排产的工具。
背景技术
钢铁企业生产系统是一个复杂的准连续/间歇生产流程,涉及到众多的工序、设备、工艺技术。在物流的传递过程中,不仅需要各自动化设备的可靠控制,而且需要对上下游工序进行紧密衔接、优化调节,在保障产品质量的情况下,以更高的效率,更低的成本完成作业任务。炼钢-连铸生产流程具有高温、高压、高速的特点,存在各种突变和不确定因素如设备故障、钢种变更、温度波动、工作时间波动等,在实际调度过程中,需要调度计划具有时效性和及时性,能够应对各种情况做出及时调整。其次,炼钢连铸计划调度需要在保证连浇的前提下,尽可能的减少在包等待时间,具有多目标特性,而且目标之间存在冲突,需要在二者之间找到一个同时都满足的合适的时间点。因此这样一个多目标,多约束、不确定的复杂实时计划与调度难题是钢铁行业急需解决的难点,针对炼钢连铸流程开发智能优化调度系统具有重要意义。
目前国外许多钢铁公司,如日本的新日铁、韩国的浦项等大钢铁公司的各钢铁厂,近年来在设备及过程自动化的基础上,致力于建设集成化的计算机生产管理系统,但是这些系统多为钢铁公司的自动化部门与专业的IT公司合作开发的,价格昂贵且核心技术保密,而且我国的钢铁生产环境与国外差别巨大,这些系统不能直接应用到国内大型钢厂。目前我国的炼钢调度系统中对模型算法的研究中对实际问题过于简化,很难达到实际应用的目的,因此现有的计划调度系统,基本都是基于人机交互的模式,通过人工对计划进行排产及调整,难以实现调度过程中多目标的优化,导致整体调度的优化效果不理想,而且计划下达后,难以做到对计划的实时追踪,动态调整,没有形成闭环的工作模式。
发明内容
本发明的目的在于提供一种针对炼钢-连铸流程的智能优化调度系统,为钢铁企业炼钢调度人员提供一套智能调度排产的工具平台,本发明中的系统及方法能有效解决炼钢-连铸流程智能排产及动态调度问题。
本发明针对炼钢-连铸生产流程的多目标,多约束、多干扰等特征,设计了一套可以闭环的计划调度系统,基于多智能体建模技术解决了炼钢-连铸流程建模较为困难的难题,实现了计划的优化排产、行车调度、物流追踪、实时动态调整流程。
本发明所述系统一方面可以根据生产计划、工艺要求及设备能力生成具体的设备作业计划,指导生产。另一方面通过实时获取生产实绩、异常工况及时掌握作业执行情况及执行偏差,当偏差较大时,可以实时动态调整作业计划,实现动态调度。
本发明中的计划调度系统在硬件上包括模型服务器、应用服务器、数据库服务器、两台客户端PC机及连接各计算机的网络设备包括交换机、网线、防火墙、路由器设备。模型服务器、应用服务器、关系数据库服务器通过网线连接到交换机上,交换机经过防火墙与外部连接各客户端PC机的路由器设备连接,实现客户端和服务端通讯。软件系统包括基础参数配置模块、智能调度模块、生产过程追踪模块三部分功能模块以及仿真优化模型、行车调度模型两大模型,其中基础参数配置模块、智能调度模块、生产过程追踪模块部署在应用服务器上,仿真优化模型和行车调度模型部署在模型服务器上。所有的数据和信息均存储在关系数据库上,关系数据库运行在数据库服务器上。应用服务器、数据库服务器、模型服务器之间均通过局域网链接。两台客户端PC机分别用于对调度结果以及生产及物流追踪信息的展示,辅助调度人员开展工作,系统结构图如图1所示。
本发明中所述的基础参数配置模块,包括工艺参数配置、设备参数配置、行车参数配置、钢包信息配置。工艺参数配置所涉及的配置信息包括不同的钢种在各工序的标准作业时间及范围、工装准备时间及范围、标准作业温度及范围、输出温度及范围;设备参数配置用于配置具体设备的参数信息包括设备容量及范围、所在工位、位置坐标、产品、生命周期、附属设备、钢种约束、温度约束、规格约束、不同生产情景下对钢种、规格、温度的特定约束;行车参数配置用于配置行车调度及追踪所需要的各种参数信息包括行车所属跨、载重、行程区间、水平运行速度、起吊速度。钢包信息配置用于配置钢包的各种信息包括包号、最大保包龄、当前包龄、当前状态。
本发明所述的智能调度功能模块,包括计划维护模块、智能排产模块、动态调度模块、行车调度模块。计划维护模块用于根据MES系统下达的计划,根据相应的冶金规范,生成制造命令,并根据生产实绩,对制造命令进行增加和删除;智能排产模块根据生产计划,调用仿真优化模型生成作业计划,作业计划以甘特图形式展示,并提供手工推拽方式,可以对甘特图进行必要的调整;动态调度模块根据对生产过程追踪,监视计划的执行偏差,当偏差较大时,调用仿真优化模型重新调整作业计划;行车调度模块,则当计划执行完毕,调用行车调度模型,选择合适的行车,发送调度指令来执行运输任务。智能调度功能是本发明的核心,系统整体的功能结构图如图2所示。
本发明所述的仿真优化模型基于多智能体仿真技术实现,仿真优化流程见图3所示,包括反向计划粗排、正向仿真模拟、仿真结果评判分析与优化调整、计划下达几个关键流程,具体阐述如下:
(1)反向计划粗排:根据固有的浇铸节奏,倒排入炉时间,按照入炉时间,确定转炉入炉顺序。
(2)正向仿真模拟:按照入炉顺序,基于多智能体仿真平台,模拟整个生产流程的运行,把钢铁生产过程复杂的物流系统抽象为一个多智能体系统,将生产流程中的工位、工序抽象成智能体模型,基于各工序的生产工艺要求和优化策略,建立同工序多设备任务分配机制以及前后上下游工序之间任务协调机制,以炉次粗排计划、设备生产状态为输入,以保证连浇的情况下入炉时间最小作为目标驱动智能体仿真系统运行,通过模拟整个生产流程,,细化各工位作业时间。
(3)仿真结果评判分析与优化调整:作业计划生成以后,确定是否满足了连浇条件,如果不满足,且调整次数在规定的调整范围N内,对断交的炉次,按照入炉顺序依次调整入炉时间后,所有未排炉次重新排序,并再次进行仿真模拟。如果作业计划的调整次数超过了最大调整次数N,依然无法满足连浇,则对未开始的连铸节奏进行调整,整个浇次延后一定时间间隔T,然后从反向计划粗排开始,重新启动整个仿真流程。
(4)计划下达:作业计划生成后,由调度人员确认无误后,下达执行。
本发明中所述的动态调度流程见图4所示,计划下达后,通过对生产过程追踪,实时监控计划执行情况,对造成计划偏离的扰动因素进行判断(时间提前或滞后、温度不达标、质量不合格、设备故障等),当执行偏差较大时,需要及时进行调整,如果是紧急情况,可以通过手工调整,否则通过仿真系统进行优化调整即可。通过作业计划调整流程,可以实现对生产过程的动态管控和闭环控制。
本发明所述的行车调度模型运行流程见图5所示,当某工位计划执行完毕,根据下游作业计划,形成运输任务(源工位、目标工位、运输起止时间、钢包)。具体的行车调度流程包括行车能力评估、行车能力评价、行车选定、任务执行几个环节。行车能力评估,是根据运输任务所在跨,遍历此跨内所有行车,以行车当前位置、状态(空闲、忙碌),运行方向、速度、运输任务中源工位和目标工位位置,作为基本输入,对各行车进行能力评估,计算能力指标(响应时间、执行时间、避让行车、避让花费时间)。行车能力评价,是根据能力评估结果,对能力指标(响应时间、执行时间、避让次数、避让花费时间)进行综合评估并按优先级排序。行车选定是根据行车最优执行顺序,发送行车指令,如果某行车拒绝执行,则按照行车执行优先级,选择次优行车,再次发送指令,直到指令被成功接收。任务执行,是指接收指令的行车根据任务的起始位置和时间要求,在规定的时间内,吊运钢包,并向生产过程追踪服务模块反馈任务的执行情况(开始执行、执行完毕),实时预估计划执行偏差。
所述的生产过程追踪功能模块包括行车状态监视、产品质量监视、生产状态监视、物流追踪。行车状态监视,是实时获取行车状态包括位置信息、载重情况、速度、方向,为行车调度模块提供支持;产品质量监视,监视每一个工位产品质量情况,如有钢种变更,则需要启动动态调度模块及时调整计划;生产状态监视,预估当前计划的结束时间,提前或者滞后,当偏差较大时,启动动态调度模块及时调整后序计划;物流追踪,通过物流追踪,实时获知作业计划来料情况,延迟或者滞后,当偏差较大时,启动动态调度模块及时调整后序计划。
本发明优点在于提出了一套可闭环的智能调度优化系统,基于多智能体仿真建模技术解决了炼钢-连铸流程建模较为困难的难题,实现了作业计划的优化及动态调整。
附图说明
图1系统结构图。
图2功能结构图。
图3仿真优化流程图。
图4动态调整流程图。
图5行车调度流程图。
具体实施方式
具体实施过程:
1、如图1所示为系统结构图。硬件上包括模型服务器、应用服务器、数据库服务器、两台客户端PC机及连接计算机的网络设备。模型服务器上部署仿真优化模型和行车调度模型,应用服务器上部署数据采集系统以及各功能模块,数据库服务器上安装关系数据库,客户端PC机安装智能调度软件客户端以及过程监视及物流追踪软件客户端。
2、由图1可知,基础参数配置模块是整个系统运行的基础,首先启动部署在应用服务器上的基础参数配置模块,对工艺参数、设备参数、行车参数、钢包信息进行配置,然后启动智能调度模块和生产过程追踪模块。
3、如图2所示为系统功能结构图,根据系统功能结构,首先基于计划要求并结合冶金规范和质量标准,生成制造命令,并删除过期未执行的制造命令,然后调用仿真优化模型进行智能排产(仿真优化流程图见图3),生成作业计划下达到现场,在计划执行过程中通过生产过程追踪模块,对行车状态、产品质量、生产状态、物流信息进行实时追踪,并实时统计各项指标,预测计划执行偏差,当计划执行存在较大偏差时,再次调用仿真优化模型进行动态调整(动态调整流程图见图4所示),如此形成一个闭环系统。
4、如图5所示为行车调度流程图,当生产过程追踪模块检测到计划执行完毕,则自动生成运输任务,启动行车调度模块,调用行车调度模型,选定最佳行车执行运输任务,同时通过物流追踪,监视任务的执行情况(提前或者之后),以便决定是否调整后序作业计划。
5、调度客户端PC机需要安装智能调度客户端软件进行作业计划的浏览,作业计划以甘特图形式展示,必要时可以手动干预,调整计划。
6、生产过程监视及物流追踪客户端需要安装物流追踪客户端软件对计划执行情况实时查看。

Claims (4)

1.一种应用于钢铁行业炼钢-连铸流程的计划调度系统,其特征在于,硬件上包括模型服务器、应用服务器、数据库服务器、两台客户端PC机及连接各计算机的网络设备包括交换机、网线、防火墙、路由器设备;模型服务器、应用服务器、数据库服务器通过网线连接到交换机上,交换机经过防火墙与外部连接各客户端PC机的路由器设备连接,实现客户端和服务端通讯;软件系统包括基础参数配置模块、智能调度模块、生产过程追踪模块三部分功能模块以及仿真优化模型、行车调度模型两大模型,其中,基础参数配置模块、智能调度模块、生产过程追踪模块部署在应用服务器上,仿真优化模型和行车调度模型部署在模型服务器上;所有的数据和信息均存储在关系数据库上,关系数据库运行在数据库服务器上;应用服务器、数据库服务器、模型服务器之间均通过局域网链接;两台客户端PC机分别用于对调度结果以及生产及物流追踪信息的展示;
所述的行车调度模型运行流程:当某工位计划执行完毕,根据下游作业计划,形成运输任务,包括源工位、目标工位、运输起止时间、钢包;具体的行车调度流程包括行车能力评估、行车能力评价、行车选定、任务执行环节;行车能力评估,是根据运输任务所在跨,遍历此跨内所有行车,以行车当前位置、状态,运行方向、速度、运输任务中源工位和目标工位位置,作为基本输入,对各行车进行能力评估,计算能力指标,包括响应时间、执行时间、避让行车、避让花费时间;行车能力评价,是根据能力评估结果,对能力指标的响应时间、执行时间、避让次数、避让花费时间,进行综合评估并按优先级排序;行车选定是根据行车最优执行顺序,发送行车指令,当某行车拒绝执行,则按照行车执行优先级,选择次优行车,再次发送指令,直到指令被成功接收;任务执行,是指接收指令的行车根据任务的起始位置和时间要求,在规定的时间内,吊运钢包,并向生产过程追踪模块反馈任务的执行情况,实时预估计划执行偏差。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述的基础参数配置模块,包括工艺参数配置、设备参数配置、行车参数配置、钢包信息配置;工艺参数配置所涉及的配置信息包括不同的钢种在各工序的标准作业时间及范围、工装准备时间及范围、标准作业温度及范围、输出温度及范围;设备参数配置用于配置具体设备的参数信息包括设备容量及范围、所在工位、位置坐标、产品、生命周期、附属设备、钢种约束、温度约束、规格约束、不同生产情景下对钢种、规格、温度的特定约束;行车参数配置用于配置行车调度及追踪所需要的各种参数信息,包括行车所属跨、载重、行程区间、水平运行速度、起吊速度;钢包信息配置用于配置钢包的各种信息,包括包号、最大包龄、当前包龄、当前状态。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述的智能调度模块包括计划维护模块、智能排产模块、动态调度模块、行车调度模块;计划维护模块用于根据MES系统下达的计划,根据相应的冶金规范,生成制造命令,并根据生产实绩,对制造命令进行增加和删除;智能排产模块根据生产计划,调用仿真优化模型生成作业计划,作业计划以甘特图形式展示,并提供手工推拽方式,能够对甘特图进行必要的调整;动态调度模块根据对生产过程追踪,监视计划的执行偏差,当偏差较大时,调用仿真优化模型重新调整作业计划;行车调度模块,则当计划执行完毕,调用行车调度模型,选择合适的行车,发送调度指令来执行运输任务。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述的仿真优化模型基于多智能体仿真实现,仿真优化流程包括反向计划粗排、正向仿真模拟、仿真结果评判分析与优化调整、计划下达几个流程,具体如下:
(1)反向计划粗排:根据固有的浇铸节奏,倒排入炉时间,按照入炉时间,确定转炉入炉顺序;
(2)正向仿真模拟:按照入炉顺序,基于多智能体仿真平台,模拟整个生产流程的运行,把钢铁生产过程复杂的物流系统抽象为一个多智能体系统,将生产流程中的工位、工序抽象成智能体模型,基于各工序的生产工艺要求和优化策略,建立同工序多设备任务分配机制以及前后上下游工序之间任务协调机制,以炉次粗排计划、设备生产状态为输入,以保证连浇的情况下入炉时间最小作为目标驱动智能体仿真系统运行,通过模拟整个生产流程,细化各工位作业时间;
(3)仿真结果评判分析与优化调整:作业计划生成以后,确定是否满足了连浇条件,当不满足,且调整次数在规定的调整范围N内,对断交的炉次,按照入炉顺序依次调整入炉时间后,所有未排炉次重新排序,并再次进行仿真模拟;当作业计划的调整次数超过了最大调整次数N,依然无法满足连浇,则对未开始的连铸节奏进行调整,整个浇次延后一定时间间隔T,然后从反向计划粗排开始,重新启动整个仿真流程;
(4)计划下达:作业计划生成后,由调度人员确认无误后,下达执行。
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