徐芳 白艷江 黃爽

【摘 要】本文構(gòu)建了一種層流冷卻工藝控制案例庫模型，提出了一種實現(xiàn)案例推理的算法。研究層流冷卻控制工藝，歸納影響卷取溫度控制的工藝特征。針對各個工藝特征給出局部相似度計算方法，提出主觀賦權(quán)法來確定各工藝特征權(quán)重，采用兩級過濾實現(xiàn)案例檢索。通過實際應用表明案例推理算法有效提高首卷帶鋼頭部卷取溫度的控制精度。

【關(guān)鍵詞】層流冷卻；案例推理；案例檢索

【中圖分類號】F407.4【文獻標識碼】A【文章編號】1672-5158（2013）07-0127-01

1 前言

基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）是一種人工智能推理方法[1]。它借鑒人類處理問題的方式，運用以前積累的知識和經(jīng)驗直接解決問題，從而大大減少知識獲取的工作量。CBR在沒有領域顯式模型而僅有經(jīng)驗知識時，較常規(guī)專家系統(tǒng)具有一定優(yōu)勢。

熱軋帶鋼軋后冷卻過程既是一個直接決定微觀組織和力學性能的工藝過程，又是一個影響因素眾多的傳熱過程，具有典型多變量、強耦合、非線性、離散型、大滯后特征，因此層流冷卻控制系統(tǒng)對自學習參數(shù)的依賴性較強。為提高不同工況條件下模型設定精度，特在1580mm產(chǎn)線層流冷卻系統(tǒng)中引入案例推理技術(shù)[2]，將典型工況總結(jié)成案例形式，充分利用案例推理的智能特性對模型長期自學習系數(shù)進行決策，提高帶鋼頭部卷取溫度設定精度。

2 層流冷卻案例庫模型

層流冷卻案例庫由案例構(gòu)造、案例推理、案例檢索和案例學習4個模塊構(gòu)成。

在實際控制過程中，設計案例推理技術(shù)僅應用于換規(guī)格軋制首卷或起始卷帶鋼上?？刂葡到y(tǒng)首先提取當前運行工況條件的描述特征（終軋溫度、軋制速度、厚度、水溫、PDI等）作為待解決問題輸入，經(jīng)過兩級過濾處理檢索與當前工況相似的歷史案例，若能夠找到一個與當前狀態(tài)最為匹配的案例則作為結(jié)果輸出，若對于相似工況案例采用相似計算調(diào)整后作為結(jié)果輸出，否則直接舍棄推理結(jié)果。當帶鋼控制結(jié)束后，將該類問題作為新的實例存儲到案例數(shù)據(jù)庫中，以豐富實例庫的內(nèi)容。

3 案例構(gòu)造

在案例數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建中，采用合理一致的案例表示方法將直接影響CBR系統(tǒng)的應用效率和效果。案例表示應包含問題描述和解決方案兩部分：問題描述應充分表達控制要求的工況條件，作為案例推理的基礎；解決方案必須能夠給出控制所需求的實際參數(shù)，以解決實際控制問題。

軋后層流冷卻過程易受到較強的外部干擾和上游工序遺傳影響。在案例構(gòu)造過程中，采用工況特性指標（例如預報終軋溫度偏差、穿帶速度、水溫、厚度波動、停軋時間、PDI等）和控制指標（卷取溫度偏差值、標準差等）來共同實現(xiàn)問題描述，解決方案形式相對簡易，即自學習系數(shù)。

4 案例相似度計算

案例推理是在案例數(shù)據(jù)庫中求解與當前工況問題最相似的案例的過程，采用一定相似度算法來實現(xiàn)。

（1）計算局部相似度

計算局部相似度是計算當前待解決問題與案例的每一個工藝特征的相似度。由于案例工藝特征屬性的不同取值之間沒有任何聯(lián)系，層流冷卻系統(tǒng)的各工藝特征參數(shù)局部相似度定義Sim（i）（i分別代表水溫、精軋終軋溫度、穿帶速度和軋制時間），根據(jù)不同的偏差范圍給出不同的相似度。

（2）確定工藝特征的權(quán)重值

進行案例匹配時，需要決定不同案例特征的主次及其優(yōu)劣程度，所決策出的特征重要程度稱為權(quán)重值。權(quán)重的確定主要是采用主觀賦權(quán)法，即充分利用調(diào)試經(jīng)驗來確定權(quán)值。

通過調(diào)試摸索不同鋼種成分體系及目標厚度范圍下水溫、精軋終軋溫度預測值、穿帶速度預測值以及軋制間隔時間的相似度權(quán)重。

5 案例檢索

案例檢索是實現(xiàn)案例推理的重要環(huán)節(jié)?？紤]到生產(chǎn)特點，設計絕對和相對兩級過濾方式。

（1）絕對過濾

根據(jù)對當前工況進行工藝特征分析，給出問題的鋼種、厚度層別、卷取溫度層別、冷卻策略作為檢索條件，若檢索結(jié)果為空，說明從案例庫中找不到滿足要求的案例源。

（2）相對過濾

在滿足上述絕對過濾案例中，引入工藝特征水溫偏差、軋制時間偏差、終軋溫度偏差和速度偏差這四項作為進一步檢索輸入條件。檢索結(jié)果表現(xiàn)兩種情況：

第一種：存在完全滿足當前工況特征的案例。接下來進一步增加卷取溫度指標類工藝特征以篩選出與當前工況最相似且卷取溫度指標控制精度最佳的案例，該案例的解決方案即作為當前問題的建議解。

第二種：檢索出的案例不一定完全符合當前工況特征。首先增加卷取溫度指標類工藝特征作為進一步篩選條件，接著對符合上述判定條件的案例的工況特征進行判定評估，若能找到最優(yōu)的案例符合當前工況要求，則該建議方案被采納，否則需要建議解決方案進行適當?shù)男薷膩頋M足當前工況的需求，以最相似案例的解決方案作為出發(fā)點，基于上述相似度計算方法，明確當前工況與每個案例的相似度，得到最終的案例修正解。該案例修正解作為當前問題的建議解。

6 案例學習

案例學習是保證案例庫質(zhì)量的一個重要手段，主要包括案例評價和案例庫維護兩部分。

案例評價主要是對當前工況的應用效果進行評價，將解決方案應用效果較佳的新案例進行存儲以豐富擴充案例庫。

案例庫維護主要是向案例庫中添加新的案例（即案例存儲）或刪除一些噪音案例，定期將系統(tǒng)中工況特征相似但卷取溫度指標偏低的案例進行刪除，提高案例推理時案例檢索的效率。此外，根據(jù)生產(chǎn)實際情況和調(diào)試經(jīng)驗，對不成功案例工藝特征和解決方案進行調(diào)整或修改，以便為以后解決類似的問題提供解決方案。

7 實際應用

通過對換規(guī)格軋制帶鋼卷取溫度頭部及整體控制精度進行統(tǒng)計，確定基于案例推理的層流冷卻數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可有效提高換規(guī)格或換層別首卷帶鋼的卷取溫度設定精度，使已批量生產(chǎn)鋼種的首卷卷取溫度控制精度得到明顯提高。但是對于試軋鋼種的作用有限，還需要收集相關(guān)經(jīng)驗數(shù)據(jù)，將問題求解過程中獲得的知識以新案例的形式加入到案例庫中，進一步完善案例庫，提高檢索的準確性。

8 小結(jié)

本文建立了一種基于案例推理的層流冷卻數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。這種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有以下特點：

（1）提出當前工況問題描述方法，即通過工藝特征對控制問題進行描述，使案例推理求得的控制案例滿足當前工況的設定要求；

（2）提出卷取溫度案例推理的具體實現(xiàn)方法，通過局部相似度與整體相似度計算求出與問題最相似的案例，并通過絕對和相對兩級過濾實現(xiàn)案例檢索，完善了案例推理算法；

（3）采用主觀賦權(quán)法確定局部相似度的權(quán)重值，充分應用調(diào)試人員的經(jīng)驗數(shù)據(jù)；

（4）采用案例評價和案例庫維護實現(xiàn)案例學習，保證案例庫質(zhì)量，提高案例檢索的準確性和實時性。

采用層流冷卻數(shù)據(jù)庫的工藝控制數(shù)據(jù)能夠有效提高換規(guī)格首卷或起始卷帶鋼的卷取溫度控制精度，為提高穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量起到積極促進作用。

參考文獻

[1] 劉曉冰，薄洪光，馬躍.基于案例推理的鋼鐵生產(chǎn)工藝設計研究[J].中國機械工程，2008，19（18）：2189-2195

[2] 案例推理方法及其在軋后冷卻過程中的應用研究：[碩士學位論文]，沈陽工業(yè)大學