人工智能在冶金自動化中的應用

曹煒

摘 要：隨著我國工業持續發展，冶金行業逐漸受到社會的關注。因此為加強冶金行業生產效率，滿足社會基本需求，本文針對人工智能在冶金自動化中的應用進行研究，以期可以為冶金行業可持續發展奠定良好基礎。

關鍵詞：人工智能;冶金自動化;應用

引言：在信息化建設持續推進的背景下，人工智能技術被廣泛應用于工業冶金生產過程中。通過應用人工智能不僅能夠顯著提升冶金生產效率，有效減少生產誤差，而且還能為經濟效益提供基本保障，該點對我國冶金行業可持續發展具有積極的促進意義。

1人工智能概念

人工智能是隨著網絡科技技術發展而衍生出的新型技術手段。該項技術能夠通過計算機的特殊功能，對人類思維與行為進行模擬。目前，人工智能已被廣泛應用于多個領域，例如工業以及醫學等[1]。在正確使用該項技術的情況下，不僅國民生活便捷性將顯著提升，而且對技術要求較高的工作內容也將在人工智能的幫助下順利完成。在現今時代背景下，該項技術已成為世界各國不斷發展各大產業及技術的重要參考依據，因此將該項技術應用于冶金行業具有極強的必要性。以此為基礎，冶金不僅生產效率將顯著提升，而且操作誤差性也將得到控制。

2人工智能技術支持

通過實際調查可以發現，人工智能可為冶金自動化提供技術方面的支持，其主要包括智能生產系統以及智能機器人。在工作人員對其進行正確使用的情況下，冶金生產效率將顯著提升。

2.1智能生產系統

據相關資料顯示，目前有許多鋼鐵制造企業將模式識別技術手段以及機器學習算法等技術應用于冶金實際生產過程中，其利用智能決策支持系統對冷軋帶鋼焊接進行測試，并通過紅外攝像數據等對目標模型進行建立，從而達到對焊接工藝進行準確評估的目的。從現實角度出發，可發現此類系統不僅能夠為冶金生產提供基本保障，而且還能顯著加強生產效率及便捷性。因此鋼鐵制造企業應對該系統給予高度重視，并積極進行使用。

2.2智能機器人

目前已有許多鋼鐵制造企業將該項技術應用于冶金實際生產過程中，并成功取得良好成果，其具體表現在產品搬運流程以及鍛造工藝等層面中。此外，多數企業將智能機器人投入礦井安全監控中，并以此實現為礦井作業提供技術方面的支持。通過實際調查可以發現，部分企業對計算機學習算法具有高度重視，并將其應用于礦井相關系統建設過程中。在正確應用計算機學習算法的情況下，若礦井發生安全事故，系統將自動對礦井環境進行計算，并根據實際情況，生成具備可行性的救援方案，以此加強人工救援的安全性，從而實現有效規避生產風險。

3人工智能應用措施

3.1計算機技術手段

首先，冶金工作人員可通過相關系統構建出具備科學性的自動控制系統（如圖1所示）。該系統能夠通過大數據等技術手段對數據庫進行構建，從而實現將控制器等設備與以太網進行連接[2]。以此為基礎，該系統可根據軋制過程，對相關控制設備進行安裝，并利用控制器對數據進行傳輸。在傳輸結束后，自動控制系統可以利用計算機技術對數據進行分析，以此達到自動化控制冶金生產過程的目的。該點能夠顯著提升冶金生產效率。

其次，在工作人員通過人工智能技術手段對電氣自動化系統進行構建后，可將專家等系統與該系統進行融合，并將專家知識等重要信息添加到電力系統中，以此達到集中控制用電設備的目的。以此為基礎，若電力系統存在安全隱患，工作人員可對專家系統中的相關知識進行調取，并根據該知識內容對系統故障進行排查與處理。最后，通過相關程序，該系統將自動對故障進行解析，并根據設定等定期對系統進行升級，從而實現全面提升自動化控制系統應用效果。

3.2智能溫控儀

針對鋼鐵制造企業而言，合金制造在自動化生產過程中具有重要地位。在通常情況下，工作人員多是通過高溫拉伸試驗機對相關工件進行處理，以此達到準確判斷工件質量的目的。該環節對溫度控制精準性具有極高的要求，因此在實際工作過程中，相關人員必須嚴格把控溫度，盡可能縮小其與目標值的誤差。但受到多方面因素的影響，誤差經常出現高于0.2℃的現象。而在應用智能溫控儀的情況下，工作人員將實現對工件溫度進行精準把控，并顯著提升冶金自動化控制水平。在對智能溫控儀進行使用的過程中，首先需要對溫控儀參數進行設置。工作人員需要利用湊試法對P、I、D等參數進行測試，并在溫度達到一定標準時，啟動相應功能，以此實現自動調試參數。在多個周期后，工作人員可取得具備精準性的控制參數。其次，工作人員應對儀表輸出周期進行設置，將其控制在一定范圍內。最后，工作人員應開展儀表自整定工作，充分結合儀表輸出功率，以此對各項參數進行調節，從而達到降低輸出功率以及誤差的目的。在此基礎上，冶金生產質量將明顯加強。

3.3模糊控制

高爐生產環節在冶金自動化中具有重要地位，在實現其自動化的過程中，工作人員必須以模糊控制為基礎，對高爐專家系統進行設計，以此達到提升該生產過程自動化水平的目的。首先，工作人員需要對變量進行定義。針對該點，工作人員可將鐵水實際溫度等視作為變量，并以鐵水中的成分為例[3]。其次，工作人員應同時代入熱負荷，將其視作為變量，并利用相關公式對其變化趨勢進行判斷，以此取得模糊結論，從而實現建設專家系統知識庫。在此基礎上，工作人員可通過相關計算方式對模糊結果進行計算，并對知識庫采取相應的處理措施，以此形成一定數量的知識內容。最后，工作人員應充分結合所取得的變量值，對其采取模糊推理措施，并通過所獲取的數值對其進行反模糊化，以此達到形成模糊輸出結果的目的。以此為基礎，高爐生產環節的科學性將顯著提升。

結束語：綜上所述，將人工智能應用于冶金生產中是鋼鐵制造企業未來發展的必然趨勢，因此相關人員必須對其給予高度重視，積極引入該項技術，并加強對智能機器人等技術手段的研究力度。基于此，我國冶金行業將實現可持續發展。

參考文獻：

[1]卓波.人工智能在冶金行業電氣自動化控制中的應用[J].設備管理與維修，2020，19（14）：149-151.

[2]張衛，孫凱，趙斌.人工智能在冶金自動化中的應用分析[J].冶金與材料，2019，39（04）：86-87.

[3]蔡汝為.人工智能在冶金自動化中的應用初探[J].科學大眾（科學教育），2019，26（04）：195.

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