KR970027318A - 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 장치 및 방법 - Google Patents
전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 장치 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
고로의 노내부(爐內部)의 상태를 감지하여 노황(爐況)의 이상의 예측하기 위해 가스류 심화현상을 진단하여 중심류 심화 상태를 판단하고, 통기성 진단, 환원성 진단, 가스류 분포 진단을 수행하여 그 결과에 의해 근부저하상태를 판단한 후, 이것에 더하여 하부온도 진단, 순간변동 진단, 노열저하 진단의 결과에 의하여 불활성화 상태를 판단하고, 상기 고로의 노체로부터 얻어지는 센서 데이타를 검출하여 각종 처리방법에 의해 가공하며 이를 중간 판단 그룹으로 분류후 진단하여, 노내 압력, 온도의 수직밸런스 변동을 진단하는 수직 밸런스 진단, 노내 압력, 온도의 원주밸런스 변동을 진단하는 원주 밸런스 진단, 용선온도로 대표되는 노열 진단 및 순간변동진단등을 행하고 이를 종합하여 노내 가스류 불안정을 판정하는 노내 가스류 불안정 상태를 판단하고, 상기 판단과정에서 결정한 가중치는 상기 확신도를 계산하는 다음식
확신도=IF부의 확신도*가중치+THEN부의 확신도-(규칙 확신도*이전의 THEN부의 확신도)에 의해 확신도가 산출되며, 이 확신도는 노내 가스류 불안정 진단한 결과에 대한 액션을 가이드한다.
Description
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 종래의 노황 이상 진단 방법을 보이는 구성도이다.
제2도는 본 발명에 의한 노황 이상 예측 장치를 보이는 구성도이다.
Claims (12)
- 고로의 노내부(爐內部)의 상태를 감지하여 노황(爐況)의 이상을 예측하는 장치에 있어서, 상기 고로에 설치되어 각종 데이타를 감지하는 센서부(21)와, 상기 센서부에서 출력되는 노내의 데이타를 수집, 관리하는 센서 정보 저장부(24)와 조업해석 수식모델(25)로 구성되는 프로세스 컴퓨터(23)와, 상기 프로세스 컴퓨터(23)로부터 데이타를 전송받아 추론에 적절한 형태로 가공하는 데이타 전처리부(27)와, 조업전문가의 지식을 보관하는 지식 베이스(30)와, 추론결과를 가이드하는 조업자로부터 입력되는 가이드 데이타를 저장하는 데이타 베이스(29)와, 상기 데이타 전처리부(27)로부터 전 처리된 데이타를 입력받고 상기 지식 베이스(30)으로부터 진단규칙을 읽어들여 추론을 행하는 추론엔진(28)로 구성된 전문가 시스템(26)과, 상기 전문가 시스템이 조업자에게 가이드 데이타를 표시하고 조업 가이드 데이타를 상기 데이타 베이스(29)에 입력할 수 있는 조업가이드부(31); 및 전문가에 의해 지식의 추가, 수정을 전문가 시스템으로 입력하는 단말장치(32)를 구비하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측장치.
- 제1항에 있어서, 상기 고로로부터 센서부(21)가 감지하는 센서 데이타는 9레벨로 감지되는 노체 압력(SP1-SP9)과, 10레벨로 감지되는 노체온도(SP1-SP8, 노구, 노정)와, 노정 가스성분(ηCO, CO, N2, CO2)과, 크로스 존데(Cross Sonde), 샤프트 존데(Shaft Sonde), 조업지수와 용선온도 및 성분 데이타인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황이상 예측장치.
- 제1항에 있어서, 상기 전문가 시스템은 노하부(爐下部)와 불활성대(不活性帶) 형성시의 초기 현상인 노내중심 가스류의 점진적인 심화현상과 융착대 근부저하 현상을 조기에 진단하여 적정액션을 가이드하는 데이타를 상기 조업자 가이드부(31)에 표시되는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측장치.
- 제1항에 있어서, 상기 전문가 시스템은 가스류 심화현상의 진단을 실행하여 통기성이 지속적으로 저하하고 있는 경우, 중심류 심화로 판단하고 조업자 가이드부(31)에 표시하여 조업자를 가이드하며, 통기성 진단, 환원성 진단, 가스류 분포 진단을 수행하여 그 결과에 의해 근부저하상태를 판단하고, 상기 고로의 노체로부터 얻어지는 센서 데이타를 검출하여 각종 처리방법에 의해 가공하며 이를 중간 판단 그룹으로 분류후 진단하여, 노내 압력, 온도의 수직밸런스 변동을 진단하는 수직 밸런스 진단, 노내 압력, 온도의 원주밸런스 변동을 진단하는 원주 밸런스 진단, 용선온도로 대표되는 노열 진단 및 순간변동진단등을 행하고 이를 종합하여 노내 가스류 불안정을 판정하는 노내 가스류 불안정 판단을 실행하여 조업자에게 액션을 가이드하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측장치.
- 고로의 노내부(爐內部)의 상태를 감지하여 노황(爐況)의 이상을 예측하는 방법에 있어서, 가스류 심화현상을 진단하여 중심류 심화 상태를 판단하고, 통기성 진단, 환원성 진단, 가스류 분포 진단을 수행하여 그 결과에 의해 근부저하상태를 판단한 후, 이것에 더하여 하부온도 진단, 순간변동 진단, 노열저하 진단의 결과에 의하여 불활성화 상태를 판단하고, 상기 고로의 노체로부터 얻어지는 센서 데이타를 검출하여 각종 처리방법에 의하여 가공하며 이를 중간 판단 그룹으로 분류후 진단하여, 노내 압력, 온도의 수직밸런스 변동을 진단하는 수직 밸런스 진단, 노내 압력, 온도의 원주밸런스 변동을 진단하는 원주밸런스 진단, 용선온도로 대표되는 노열 진단 및 순간변동진단등을 행하고 이를 종합하여 노내 가스류 불안정을 판단하는 노내 가스를 불안정 상태를 판단하고, 상기 판단과정에서 결정한 가중치는 상기 확신도를 계산하는 다음식확신도=IF부의 확신도*가중치+THEN부의 확신도-(규칙 확신도*이전의 THEN부의 확신도)에 의해 확신도가 산출되며, 이 확신도는 노내 가스류 불안정 진단한 결과에 대한 액션을 가이드하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 근부저하진단은 통기성 지수 k와 노체 온도 ST(Shaft Temperature)의 상관성에 의해 가중치를 정하고, 노체온도 ST는 고로(1)의 풍구로부터 노정(爐頂)까지 10개의 레벨(ST1-ST10)로 나누어지며 ST9는 노구온도, ST10는 노정온도로 하여 통기성 변동 상태를 진단하는 통기성 진단과정과, 일산화탄소수 ηCO와 노체 온도 ST(Shaft Temperature)의 상관성(相關性)에 의해 가중치를 정하는 환원성 변동 상태를 진단하는 환원성 진단과정과, 노체온도 ST의 상태에 따라 가중치를 정하는 가스류 분포 진단 과정에 의해 가중치를 결정하고 상기 가중치들에 의해 진단하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 불활성화 판정과정의 규칙은 규칙 1. if하부온도 저하, then 불활성화 가중치 0.8, 규칙 2. if통기성 변동 then 근부상태 저하 가중치 0.33, 규칙 3. if 환원성 변동 then 근부상태 저하 가중치 0.33, 규칙 4.if가스류 분포 변동 then 근부상태 저하 가중치 1.33, then JS "근부상태 저하"(0"근부상태저하"), 규칙 5. if근부상태 저하 then 불활성 가중치 0.8, 규칙 6. if순간변동 then 순간변동 가중치 0.2, then 불활성화, 규칙 7. if노열저하 then 노열저하 가중치 0.2, then 불활성화, 규칙 8. if 무조건 불활성화 확신도(CF)출력인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 원주 밸런스 진단 규칙은 노체 온도 원주 변동량에 따른 가중치결정, 노체 압력 원주 변동량에 따른 가중치결정, 크로스 존데 온도 원주 변동량에 따른 가중치 결정, 원주 변동량대 통기성 관련성에 따른 가중치 결정, 원주 변동량대 환원 관련성에 따른 가중치 결정에 의해 결정한 가중치를 다음식확신도=IF부의 확신도*가중치+THEN부의 확신도-(규칙 확신도*이전의 THEN부의 확신도)에 의해 확신도를 산출되여 이 확신도에 의해 노내 가스를 불안정을 판단하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 수직 밸런스 진단 규칙은 노체 온도 수직변동에 따른 가중치 결정, 크로스 존 (CS) 온도 수직 변동 판단, 노체 압손 수직변동에 따른 가중치 결정, 상호 관련 수직변동에 따른 가중치 결정, 통기성 관련 수직변동에 따른 가중치 결정, 환원 관련 수직변동에 따른 가중치 결정 및 수직 언 밸런스에 따른 가중치 결정으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 순간변동진단 규칙은, 규칙 1. if통기성 변동_H then 가스류 순간 변동 가중치 0.3, 규칙 2. if환원성 변동_H then 가스류 순간 변동 가중치 0.3, 규칙 3. if노하부 변동_H then 가스류 순간 변동 가중치 0.3, 규칙 4. if장입상태 변동_H then 가스류 순간 변동 가중치 0.3인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 노열진단 규칙은 규칙 1. if노열지수저하 then 노열지수 변동 가중치 1.0인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.
- 제5항에 있어서, 가스류 불안정 진단 규칙은 규칙 1. if원주 언 밸런스 then 노내 가스류 언밸런스 가중치 0.6, 규칙 2. if수직 언 밸런스 then 노내 가스류 언밸런스 가중치 0.8, 규칙 3. if가스류 순간 변동 then 노내 가스류 언밸런스 가중치 0.4, 규칙 4. if노열지수 변동 then 노내 가스류 언밸런스 가중치 0.4인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측 방법.※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
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| KR1019950043855A KR0146785B1 (ko) | 1995-11-27 | 1995-11-27 | 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측장치 및 방법 |
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| KR1019950043855A KR0146785B1 (ko) | 1995-11-27 | 1995-11-27 | 전문가 시스템을 이용한 고로 노황 이상 예측장치 및 방법 |
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| KR100368265B1 (ko) * | 2000-12-14 | 2003-01-24 | 주식회사 포스코 | 스테이브 고로의 노하부 장입물 과냉 및 불활성대 감시방법 |
| KR100776036B1 (ko) * | 2001-07-13 | 2007-11-16 | 주식회사 포스코 | 가스 중심류 지수를 이용한 상부 노심변화 검지 방법 |
| KR101065843B1 (ko) * | 2004-12-29 | 2011-09-20 | 주식회사 포스코 | 고로 감풍 예측 시스템 |
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| KR101277237B1 (ko) * | 2011-05-13 | 2013-06-26 | 주식회사 포스코 | 노내 중심류 판단방법 및 그 판단장치 |
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- 1995-11-27 KR KR1019950043855A patent/KR0146785B1/ko not_active IP Right Cessation
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