【摘 要】经过几十年的发展与积累人工智能的研究和应用己经十分广泛和丰富。人工智能在自动化方面的应用，即智能自动化,是人工智能的一个重要应用领域，也是冶金自动化的重要发展方向。
【关键词】人工智能；冶金自动化；应用
引言
我国是世界屈指可数的钢铁大国，连续多年世界钢铁产量第一，同时钢材的品种和结构变化也快速发展更新，所以，冶金行业人工智能自动化技术对冶金越来越重要。随着我国经济和科技的发展，冶金智能自动化技术发展取得了一定的成就，但是不能沾沾自喜，同发达工业大国相比，我国冶金自动化技术还存在很大差距和问题。我们应该看清自己的问题，制定适合我国冶金自动化技术的发展战略。
一、人工智能的相关概述
所谓人工智能系统即是将神经元网络、专家系统以及模糊系统联系组合而成的控制系统，借助于模糊逻辑方式对传感器获取的测量数据实施判断与评价，从而发出相应的控制指令。在冶金自动化控制系统中，借助于计算机网络的优势，对冶金企业各方面的专业知识以及核心处理方案进行评价，通过计算机对相关设备实施智能控制。简要的说，即是将实际生产需要的工艺计算以及实际控制输入到计算机之内，而计算机通过模糊的逻辑方式对产生的情况作出深入的分析，从而再发出具有更高精确性的操作指令。现阶段国内大多数钢铁冶金企业都实现了从基础自动化到网络信息化的转变，也实现了冶金生产全过程的自动化控制。在网络化的技术前提下，我们能够实现对专家系统的开发升级，从而让冶金生产过程中的各项数据信息得以共享，作业人员只需要在操控室便能够进行控制与作出技术决策。
二、人工智能在冶金自动化中的应用
1、冶炼和轧制过程智能控制
模糊逻辑、人工神经网络、进化计算及其集成智能化模型，己在冶金工业生产中获得，包括对冶金生产过程的建模和控制等。这些“软计算”己经用于轧钢产品质量建模、加热炉温度控制、电弧炉钢温控制、高炉炉顶压力控制、半固态镁合金板带双辊连铸控制、铝轧机双机架自适应张力控制、碳钢冷轧机煤气加压站控制、套窑温度均衡控制、铝电解厂排烟控制、转炉煤气温度控制、烧结过程控制等。
这方面的应用有基于神经网络与进化算法的钢温控制、广义动态模糊神经网络用于铝电解预测、套筒窑温度均衡模糊控制、基于神经网络的连铸板坯质量在线诊断等系统，以及冶金工人肺尘病的人工神经网络建模、基于神经网络的转炉炼钢终点控制和基于遗传算法的纯铁粉末冶金生产等。采用分层模糊神经网络对轧钢产品质量进行建模，建立热连轧生产过程的关系模型，并用预处理后的数据进行训练和校验，可以提高产品质量和企业经济效益网。基于神经网络和模糊控制的粉末冶金烧结炉温度控制系统，充分利用模糊控制的推理功能和神经网络的记忆和学习功能，仿真实验及现场测试结果表明，模糊神经网络用于粉末冶金烧结炉温度控制，具有优良的动态性能和较高的稳态精度，较传统控制方案具有明显的优越性，能够很好地满足粉末冶金工艺的要求。开发模糊控制算法对冷轧板形进行反馈控制是另一个成功案例。冷轧板形反馈控制系统中，对工作辊的乳化液分段冷却控制至关重要。为此，考虑板形在空间和时间上的变化，采用绝对板形偏差、时间上波动的板形偏差和空间上波动的板形偏差3部分偏差，设计了乳化液分段冷却模糊控制算法，计算板形缺陷严重程度的隶属度值，并依此来确定乳化液分段冷却喷嘴的开闭状态。采用模糊控制算法的乳化液分段冷却控制系统，适用于非线性和滞后系统的控制。
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2、冶金智能机器人
工业机器人己在制造行业和其他部门，特别是在高温、有毒、危险等恶劣环境中获得日益广泛的应用。近年来，各个先进工业国家争先推出发展机器人学的雄伟计划，中国也制订了智能制造等发展战略。2013年9月在上海举行的2013年中国国际金属成型展览会上，展出了工业机器人在铸造自动化生产线上的应用情况，令人鼓舞。然而，冶金工业应用工业机器人还是不够普遍。除了铸造、锻造、搬运等作业开始有应用智能机器人的试点外，还在矿井灾害处置和矿井安全预测方面采用机器人系统。
3、专家控制及网络神经控制
专家控制主要是以专家系统理论为主要部分，加上相应的控制理论技术。专家控制很大程度上是通过经验总结，对专家经验效仿下的人工智能控制技术。因此，在冶金控制过程中使用专家控制技术，能够将冶金自动化控制的灵活度提升至最高，可以灵活选取控制率，适应性比较强，参数的调整也能够较好地通过调控器进行控制。并且这种情况下还可以使用多种不同的工作环境，并在设备的运行安全以及运行效率上具有重要作用。
在人脑神经元的活动模拟基础下，实现网络神经控制，这也是网络神经控制的基本原理，其一基本原理为依据相应的网络建模工作。现如今，在诸多领域和诸多技术层面都比较广泛地使用了网络神经控制，其研究范围非常广泛，对日后的应用意义十分重大，整体应用效果明显。
4、冶金过程控制
对于冶金自动化来说，对于其生产过程中的检测与控制是相当重要的。在实际应用中，新型传感器的应用，结合软测量技术的数据处理，对于其中的关键性工艺参数的掌握是相当有效的。其中，物流跟踪技术，对于能源的平衡控制，在冶金环境下进行有效的环境排放实时监测技术等，都是立足于对冶金产品的全生产过程控制目标，进行有自动化应用与实践。特别是对于冶金过程中的检测与在线监控技术，对于冶炼中的铁水、钢水、溶渣进行实时的温度与元素检测，通过进行钢水的纯净度监测，达到提前预知预控生产的目标。而对于钢材产品的温度、尺寸、元素值范围、组织缺陷等相关关键参数进行的检测与分析，也是贯穿于整个冶金生产全过程中的。而在对废气、烟尘也有着全线的监控，为了提高整个自动化控制的闭环控制度，冶金自动化技术在发展中已经形成了基于机理模型、专家系统、神经元系统、统计分析、支撑矢量机等技术于一体的生产过程控制系统。为了提高整个过程控制的有效性，自适应智能控制的应用对于提高对冶炼过程中关键变量的高性能闭环控制作用明显。而整个过程控制技术都是立足于采用新型电力电子元件，通过交直变频、高中压变频、与交交变频进行传动。
5、故障诊断过程中的应用
人工智能故障诊断技术涵盖了模糊理论、神经网络、专家系统，能准确诊断电气事故及其故障。实际中，由于各方面因素的影响，冶金行业中通常会发生各种故障隐患，若未及时有效的对存在的故障加以诊断，那么就会带来严重的损失。过去使用的故障诊断方式比较繁琐、准确率也较低。传统的方式耗费时间长、需投入较大的精力，而且诊断准确率较低。除此之外，过去使用的故障解决方法也非常复杂。所以对于这些效率低的故障诊断方式及解决方法应摒弃。将模糊理论、神经网络和专家系统有机结合，从而解决上述问题，并且还保证了故障诊断的准确性，工作效率得到提升。
结语
我们国家虽然已经基本完成了工业化，但是仍然处在发展中，工业的技术水平还比较落后，工作效率也比较低下。我国应当相世界上的发达国家看齐，改进生产技术，带动工业科学的发展。各种金属材料是工业系统必不可少的一部分。冶金行业的智能自动化，能够为工业生产更多的原料，满足工业的生产需要。
参考文献
[1]蔡自兴.人工智能在冶金自动化中的应用[J].冶金自动化，2015（01）：44.
[2]袁尚.冶金自动化技术的发展现状[J].科技资讯，2014，10：28.
论文作者:蒋旭
论文发表刊物:《低碳地产》2016年8月第16期
论文发表时间:2016/11/11
标签：神经网络论文; 人工智能论文; 模糊论文; 技术论文; 专家系统论文; 工业论文; 过程中论文; 《低碳地产》2016年8月第16期论文;