人工智能在冶金自动化中的应用.pdf

第 3 9卷第 1 期 2 0 1 5年 1月 冶 金 Me t a l l u r g i c a l I n 自 动 化 d u s t r y Au t o ma t i o n Vo 1 ． 3 9 No ． 1， p l一8 J a n u a r y 2 0 1 5 专 家论 坛 d o i 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s n ． 1 0 0 0 - 7 0 5 9 ． 2 0 1 5 ． 0 1 ． 0 0 1 人 工 智能在 冶 金 自动 化 中的应 用 蔡 自兴 中南大学信息科学与工程学院 ， 湖南 长沙 4 1 0 0 8 3 摘要 介绍人工智能主要技术及与智能化关系比较密切的人工智能应用领域， 涉及专家系统、 计算智能、 分布 式人工智能、 机器学习、 机器人学、 模式识别和机器视觉、 智能控制、 智能决策与调度、 智能信息管理等； 探讨 冶金智能化的进展并列举冶金智能化 的成功案例 ， 包括冶金专家系统、 冶炼和轧制过程智能控制 、 矿井智能 安全监控与灾害处置系统、 基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统以及冶金智能机器人等 ； 最后， 就中国 冶金智能化的开发与应用方向提出一些建议。 关键词 人工智能； 冶金； 自动化 ； 智能化 文献标志码 A文章编号 1 0 0 0 - 7 0 5 9 2 0 1 5 0 1 _ 0 o 0 1 - 0 8 Appl i c a t i o n o f Ar t i fic i a l I nt e l l i g e n c e i n m e t a l l u r g y a u t o m a t i o n CAI Zi - x i ng C o l l e g e o f I n f o r ma t i o n S c i e n c e a n d E n g i n e e r i n g ， C S U， C h a n g s h a 4 1 0 0 8 3 ， C h i n a Abs t r ac tAt fi r s t ， t h i s a r t i c l e b 6e fl y i n t r o d uc e s t h e ma i n t e c hn i q u e s o f t h e Arti fi c i a l I n t e l l i g e n c e A I a n d t h e a p p l i c a t i o n a r e a s o f AI c l o s e r t o i n t e l l e c t u ali z a t i o n ， s u c h a s e x p e rt s y s t e ms ， c o m p u t a ‘ t i o na l i nt e l l i g e n c e， d i s t r i bu t e d AI， ma c h i n e l e a r n i n g， r o b o t i c s， p a t t e r n r e c o g ni t i o n a n d ma c h i n e v i s i o n， i n t e l l i g e nt c o n t r o l ， i n t e l l i g e n t de c i s i o n- ma k i n g a n d s c h e d u l i n g， a nd S O o n．Th e n， t h i s a r t i c l e i n v e s t i g a t e s t h e a d v a n c e s o f t h e me t a l l u r g y i n t e l l e c t u a l i z a t i o n a n d g i v e s s o me t y p i c al e x a mp l e s o f i t i n c l u d i n g me t a l l u r g y e x p e rt s y s t e ms ， i n t e l l i g e n t p r o c e s s c o n t r o l o f s me l t i n g a n d r o l l i n g ， i n t e l l i g e n t s a f e t y s u p e r v i s i o n a n d d i s a s t e r ma n a g i ng s y s t e ms o f mi n e s， me t a l l u r g y s y s t e ms b a s e d o n pa t t e r n r e c o g n i t i o n a n d ma c h i n e v i s i o n a s w e l l a s i n t e l l i g e n t r o b o t s f o r me t a l l u r g y ． At l a s t ， s e v e r a l s u g g e s t i o n s h a v e b e e n p r o po s e d o n t h e d i r e c t i o n o f me t a l l u r gy i n t e Ue c t uali z a t i o n d e v e l o pme n t a n d a pp l i c a t i o n． Ke y wor ds Arti fic i a l I n t e l l i g e n c e； me t a l l ur g y； a u t o ma t i o n； i n t e l l e c t u a l i z a t i o n ‘ 0 引言 人工智 能 A rt i fi c i a l I n t e l l i g e n c e ， A I 已发展 成为一 门广 泛交 叉 的前沿科 学。近 2 0多 年来 ， 现代计算机和信息技术的进步促进人工智能获 得进一步发展。经过几十年 的发展与 积累 ， 人工 智 能的研究 和应用 已经 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 作者简介 蔡 自兴 1 9 3 8 一 ， 男 ， 教授； 收稿日期 2 0 1 4 - 0 9 - 0 6 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。 智能 自动化是一类无需人的干预就能驱动 智能机器或 系统 自主实现其 目标 的过程 和技术 。 智能 自动化 是继机 械 自动化 、 电气 自动化 、 信 息 自动化、 综合 自动化之后的一种新型 自动化， 处 于 当今 自动化 技术 的最 高发 展层 次 。 智 能 自动 冶 金自 动化 第 3 9 卷 化能够进一步改善产 品质量 ， 提高 经济效 益 ， 减 轻劳动强度 ， 保 护生态环 境 ， 是 国 民经济 可持续 发展 的必然选择 ， 也是发展 冶金 自动化 的必 由之 路 。 [ ] 本文介绍智 能 自动化 的主要领域 和冶 金智 能化的进展 ， 并提出冶金智能化发展 的某些战略 思 考 。 1 智能 自动化 的主要领域 如前所述 ， 人工智能在 自动化 中的应用 即智 能 自动化 ， 而人工智能技术在冶金 自动化 中的应 用即冶金智能化 。与冶 金智能化 比较密 切相关 的人工智能领域包 括以下几个方面。 1 专 家 系统 E x p e r t S y s t e ms 。专 家 系 统 是一类智能计算机程序系统 ， 基 于规则 的专 家系 统是专家系统 的典型代表 ， 也是 冶金专家系统的 基础技术 。在设计专家系统时 ， 知识 工程师的任 务 就是使计算机尽可 能模拟人 类专家解 决某 些实际问题的决策和工作过程 ， 即模仿人类专家 如何运用他们 的知识 和经验来解 决所 面临 问题 的方法 、 技巧和步骤。 专家系统 由下列主要部分组成 1 知识库 。用于存储 某领域 专家 系统 的专 门知识 ， 包 括事实 、 可行操作 与规 则等 。为 了建 立知识库 ， 要解 决知识获取 和知识 表示 问题 ， 前 者涉及知识工程师 如何从专 家那里获 得专 门知 识的问题； 后者则要解决如何用计算机能够理解 的形式表达和存储知识 的问题 。 2 综合 数据库 。又称全 局数据库 或总数 据 库， 用于存储领域或问题的初始数据和推理过程 中得到的中间数据 信息 ， 即被处理对象的一些 当前事实 。 3 推理机 。用于记忆 所采用 的规则 和控制 策略的程序， 使整个专家系统能够以逻辑方式协 调地工作 ； 能够 根据知识进行 推理 和导 出结 论 ， 而不是简单地搜索现成 的答案 。 4 解释器。向用户解释专家系统 的行为 ， 包 括解释推理 结论 的正 确性 以及 系统输 出其他候 选解的原 因。 5 接 口。能够使 系统 通过接 口与用 户进行 对话 ， 使用户输入 数据 、 提 出问题 和 了解 推理过 程及推理结果等。 2 计 算 智 能 C o m p u t a t i o n a l I n t e l l i g e n c e ， C I 。计算智能是有别 于传统人工智能的研究新 方向 ， 是各种基 于仿 生算 法 的人 工智能 技术 ， 它 基于生物进化 的进化计算机 制和生 理学 的人 工 神经网络机制 ， 依赖数据而不是知识 进行思维行 为研究。计算智能涉及神经计算 、 模糊计算、 进 化计算 、 粒子计算 和免疫计算 等研究 领域 ， 已在 智能系统建模 、 优化与控制 中获得 日益广泛 的应 用 。 3 分布式人工 智能 D i s t r i b u t e d A I ， D A I 。 分布式人工 智能是分 布式计算 与人工智 能结合 的结果 。D A I 在于构造描 述 自然系统 、 社会 系统 以及人 一自然 一社会关 系系统 的精确概念模型 ， 研究 由多个 问题求 解实体 组成的 系统 中各 实体 问的交互作用以及知识 和动作 的分布 与协作 ， 以 提高系统 的整 体性能 。D A I 系统 是具 有分 布性 和开放性等特征 的人工智 能系统 ， 它 以鲁棒性作 为控制系统 质量 的标 准 ， 并具 有互操 作性 ， 即不 同的异构 系统 在快速 变化 的环境 中具有 交换信 息和协 同] 作 的能力 。D A I系统能 够克 服单个 智能系统在 资源 、 时空分 布和功能 上 的局 限性 ， 具备并行 、 分布 、 开放和容错等优点 ， 因而获 得很 快发展 ， 得到越来越广泛的应 用。分 布式智 能感 知系统、 机器人足球竞赛系统、 网络测控系统和 高炉集散现场总线控 制系统 等都是分 布式人 工 智能系统应用 的典型。 4 机 器学 习 Ma c h i n e L e a r n i n g 。机器 学 习是研究用机器模拟人类 的学 习活动 、 获取知识 和技能 ， 用于改善 系统性能 的学科理论 和方 法 ， 也就是说 ， 机器学习是一 门机器获取新知识 和新 技能 ， 并识别现有知识的学 问。使机器 计算机 具有学习能力 ， 能够极大地提高机器 的问题求解 能力和应用领域。学 习方法有 归纳学习 、 类 比学 习、 神经 网络学 习 、 数 据挖 掘与知识 发现 等。具 有在线 自学 习能力 的加 热炉计算 机优化 控制 系 第1 期 蔡 自兴 人工智能在冶金 自动化 中的应用 ． 3． 统就是一个机器学 习系统的应用实例 。 5 机器人学 R o b o t i c s 。机器人 学是 一 门 研究机器人原 理 、 技 术及其 应用 的学科 ， 也是 一 门高度交叉的学科 。机器人是 一种 自动化机器 ， 具备一些与人 或生物相似 的智 能能力 ， 如 感知 、 规划 、 动作 和协 同等 能力 ， 是一种 具有 高度灵 活 性 的 自动化机器 。机器人 已 E l 益受 到重视 ， 在各 行各业 获得非 常广泛 的应 用 。中国正在进 入应 用机器人 的机遇期 。冶 金智 能化过 程也 离不开 智能机器人 的参与。 6 模 式 识 别 和机 器视 觉 P a t t e r n R e c o g n i t i o n a n d Ma c h i n e V i s i o n 。模 式识别 是一 门研 究 用计算机识别各种物理对象或过程 的学科 ， 它使 计算机具有代替 人类或 帮助人类 感知外 部信 息 模式的能力 ， 是对人类 感知外 界功 能 的模 拟 ； 机 器视觉又称为计算机视觉 ， 是计算机根据输入 的 二维图像来 分析 和理解 自然的三维 物景 的过程 和技术。机器视 觉通 常可分 为低层 视觉 与高层 视觉两类 。低层 视觉 主要执行预处理功 能 ， 如边 缘检测 、 动态 目标 检测 和纹理分 析 ， 通 过 阴影获 得形状 、 立体造型 和曲面 色彩等 ； 高层 视觉 则主 要是理解所 观察 的形 象。对 冶金 材料 的结 构识 别与成分分析 、 冶金生产过程 的监控 以及产 品质 量检验等都需要用到模 式识别和／ 或机器视 觉技 术 。 7 智 能 控制 I n t e l l i g e n t C o n t r o 1 。人 工智 能的产生与发展促 进 自动控 制 向着 它 的当今最 高层次一一 智能控 制发展 。智 能控 制代 表 了 自 动控制 的最新发展 阶段 ， 也 是应用计算机模拟人 类智 能 ， 实现人类脑力劳动 和体力 劳动 自动化 的 一 个重要领域 。智能控制是一类无需 或需要尽 可能少的 人 的干预就能够独立地驱动智能机器 实现其 目标 的 自动控制 ， 也是 同时具有 以知识表 示 的非数学广义 世界模 型和数学 公式 模型表 示 的混合控 制过程 。各 种专 家控制 、 学 习控 制 、 模 糊控制 、 神经 网络 、 进化控 制 、 网络控 制 、 主动视 觉控制 、 智能规划 和故障诊断等系统 已被应用 于 各类工业过程控制 系统 、 智能机器人系统和智能 化生产 制造 系统 。冶金轧制 和冶炼过程智 能 控制是智能控制的一个突出领域 。 8 智能决策与调 度 I n t e l l i g e n t D e c i s i o n a n d S c h e d u l i n g 。智 能决 策系统 是一种 应用 人 工智 能和智能系统技术 协助 管理和指挥人 员进 行决 策 的计算机程序系统 ， 是人工智能和智能系统 的 又一个重要研究 与应用 领域 。智能决 策系 统 由 数据管理 、 模 型管理 、 知识管理 和用户 界面 等子 系统构成 。 智能调度系统是采 用人 工智能技术和方法 ， 模仿人类解决调度 问题的方法 ， 寻找有效 的调度 问题求解策略的系统 ， 是解决实际调度 问题 的最 有效 的途径 。确定 最佳调度 或组合 的 问题 是人 们感兴趣 的又一 类 问题 。智 能组合 调度 和指挥 方法 已被应用于汽车运输调度 、 列车的编组和指 挥 、 车间和工 厂生产调度 、 空 中交通管 制 以及 军 事指挥等系统 。冶金工 业 的资 源和生 产智 能调 度是个值得开发的重要课题。 9智 能 信 息 管 理 I n t e l l i g e n t I n f o r ma t i o n Ma n a g e me n t 。智能信息 管理 是人 工智 能 、 管理 科 学 、 系统工程 、 计算技术 、 通 信技术 、 软 件工程 与信息工程等多学科 、 多技术相互结合和相互渗 透 而产生的一 门新技术 、 新学科 。它研究如何提 高计算机管理 系统的智能水平 ， 研究智能信息管 理 系统的设计理论 、 方法与实现技术 。智能信息 管理是现代管理 科学技 术发展 的新动 向。智 能 信息管理系统是在管理信息系统 、 办公 自动化系 统 、 决策支持系统 的功能集成 与技术集 成的基础 上 ， 进行智能化 、 集成化 、 协调化设计并 实现的新 一 代计算机 管理 系统。智 能信息 管理 是 以人工 智能和其他现代信息技术为手段 ， 对信息资 源进 行计划 、 组 织 、 领导 和控制 的社会活 动。智能信 息管理 的过程包 括信息 收集 、 信息传 输 、 信息加 工和信息储存。商业和企业 包括冶金企业 的 智能信息管理 系统 已获广泛应用 。 2冶金 智能化 的进展 智能化技术 可 以广泛 应用 于冶金 自动化 过 程 ， 例如 ， 各种冶金专家系统 、 钢铁 冶炼和轧制过 冶 金自 动化 第3 9卷 程智能控制 、 矿 井智能安 全监控 与灾害处 置 、 基 于模式识别和机器视觉 的冶金生产系统 、 冶金智 能机器人等等。 2 ． 1 冶金专家系统 专家系统 已在冶 金工业 生产 中获得十 分普 遍 的应用。 美 国、 德 国、 日本 、 印度和 中国等 国都开发 和 应用了许多先进的高炉系统 I 9 J ， 已把专家系统 技术用于高炉建模 、 监控与诊 断等 ， 例如 ， 建立 基 于多核学 习的高炉 自动化 框架 、 基于 V o h e r r a级 数的高炉系统数据驱动建模 、 高炉热风炉流量设 定 、 高炉炉温预测 、 铁水含硅量预报 、 数据采集处 理 、 布料状态评估 、 炉况分析与监 控 、 诊断与决策 支持等专家 系统 ， 实现高炉炼 铁过程 的智能化 。 高炉热风炉流 量设定及 控制专 家 系统 可 以 解决人工难 以控制 的对 热风炉加 热 的煤气 和空 气量 的修正 ， 实现热风炉燃 烧控制 的全 自动化 ， 并可为高炉提高风温创造条件 ， 实 现热 风炉的全 自动烧炉及在线 控制。高炉诊 断与监 控专家 系 统也 已经有所应用。例如 ， 基 于数 据挖掘技术的 高炉分析 与诊 断专家 系统 ， 就 是结合 高 炉工 艺生产特点 ， 运用炼铁工艺 的计算模型和数理统 计原理开发 的符合 自身特 点 的炉况 分析 与监控 系统。实践证明 ， 该系统能准确反映高炉生产操 作与运行情 况 ， 为工人提供有 效 的操 作指导 ， 提 高高炉各项 指标 ， 保证高炉稳 定运行 ， 实现低硅 冶炼和出铁管理 等。高 炉数据 采集与处 理专 家 系统也获得成功应用 。 利用知识 与数学建模 相结合 方法建 立 的炼 钢成分设计 专家系统 ， 根据用 户的输入信息 ， 利用经验和启发性知识 ， 生成符合 用户产品质量 要求的炼钢 目标成分 ， 再利用生成的炼钢 目标成 分预测成品的力学性能 ， 并通过轧制 中钢显微组 织演变的数学模 型对 目标成分进行评估 ， 得到热 轧产品的力 学性 能。该 系统能够 协助工 程师快 速确定满足 客户特殊要 求 的炼钢 目标成 分并优 化热轧工艺 ， 从而提高新产 品的开发效率。 专家系统还广 泛应用 于冶金 生产 的其他领 域 。 ， 如转炉氧枪吹炼 、 炉外精炼 、 铁水脱硫 、 烧结矿配料优化 、 链条 炉控制策 略 、 冶 金工厂设 计 、 焊接工艺设计 、 冶金机械故 障诊断 、 铝 电解槽 参数优化与控制等 。 2 ． 2冶炼和S L 1I 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 ， 已在冶金工业 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” 已经用于轧钢产 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 。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 第 1 期 蔡 自兴 人工智能在冶金 自动化 中的应用 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鲁棒 性强 ， 适用于非线性和滞后系统 的控制 。算法考 虑了板形在空间和时间上 的变化 ， 具有一定 的板 形预测功能 ， 能够更好地控制并减 少高次板形缺 陷或残余 板 形误 差 ， 取 得 了 良好 的现 场应 用 效 果 。 2 ． 3 矿井智能安全监控与灾害处置系统 矿井安全生产关系到矿工 安全 ， 必须采用 先 进技术保 障人员安全。2 0 1 3年在与第 2 3届世界 采矿大会同时举办的第 3 0届建筑与采矿 自动化 和机器人技术国际研讨会上 ， 对采矿工业应用机 械电子安全新技术进行 了专题研讨 ， 表 明国际上 对矿 山安全 的高度重视 。 国内虽然 对矿 山智 能安全 系统 的研究 没有 形成规模和广泛 推广应用 ， 但 已经开始 了矿 山安 全方 面的研究 ， 提 出的基 于神 经网络的矿井安全 预测方法能够 降低人工救援 风险 ， 提 高救援系统 应对灾害 的能 力。矿井生 产 系统 是一个 涉 及很 多因素的复杂系统， 各种 自然因素、 机器因素与 人工 因素并存 ， 又受 到气体 、 煤尘 等环 境 因素 的 影响 ， 不同因素之间还存在相互关联 ， 因此 ， 煤矿 安全预测是一个 典型 的非线 性 问题 。而神经 网 络是一个典型 的非线性动力 学系统 ， 能够利 用历 史的训练样例对未来趋势进行准确的预测， 非常 适于解决矿井安全预测问题 ， 例如， 采用反向传 播 神经网络模 型与 学习算法 可 以实 现矿 井安全 预测 。 针对煤矿 环境 提 出的一种 新型煤 矿 灾害处 置系统 ， 是 基 于模块 化异 构多 机器 人 的煤矿 灾 害处置 系统。该系统基 于功 能 已知 的基 本单 元 ， 采用模 块化 组合 构 成不 同结 构 的成 员 机器 人 ， 再 由多个成员机器人形 成多机器人系统 。系 统具有构建简单 、 模 块体积小 、 模 块结 构多 样等 特点 ， 适合煤矿井下灾害处置的需要 。 2 ． 4 基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统 模式识别 已在 国外 冶金 生产过 程 中得 到广 泛应用[ 3 3 - 3 4 ] 。例如 ， 西班 牙 O v i e d o大 学矿业 学 院的专家们 提 出一种 焊接测试 智能决 策支 持系 统 ， 采用数据挖 掘和机 器学 习技 术 ， 建 立用 于冷 轧带钢焊 接测 试 的操 作者 在线 支 持智 能 系统 。 为此 ， 需要提取 过程数据 和红外摄 像数据 ， 建 立 一 个 用于估 计焊接 可靠性 的 目标模 型 。试验 结 果表 明 ， 该系统能够 最大 限度地减少 焊渣 ， 减少 了 3 0 ％的不必 要 的重复 焊接 ， 从 而提 高 了生产 率 ， 降低了生产成本。 国内基于模 式识别 和机器 视觉 的冶金 生产 系统包括冶金材料的结构识别 与成分分析 、 冶金 生产过程的监控及产品质量 检验 、 蒸汽管 网压 降 系数辨识等。例如 ， 基于机器视觉 的宽厚板 喷码 自动识别 系统 ， 能 够满 足现场 喷码 钢板 号快 速准 确 识 别 的 要 求 ； 基 于 机 器 视 觉 和 S VM 的 A O D炉终点预测方 法 ， 能够 有效识 别冶炼 终 点 ， 具有较好 的识 别精度 ； 金属 工件表 面缺 陷 图 像处理系统 采用一种 改进 的小波变换 图像 增 强方法 ， 能有效识别 图像 中的 目标 区域 ， 具有 理 想 的图像增强效果 ， 能较好地去除噪声并保 留图 像细节 ； 根据金属缺陷 自身 的颜色特征 和亮度特 征 ， 选用适当方法 进行 图像分 割 ； 在量化 计算 的 过程 中 ， 采用改进 的形态学滤波方法对分 割图像 进行滤波处理 ， 并利用像素计数法计算缺 陷面积 和长度 。系统结合 图像处理 和模式 识别 等方 面 的理论知识 和技术 ， 实现对金属工件表面脏污和 划痕的识别和量化计算 ， 为建立一套完整的基于 图像处理和模式识 别技术 的金属工 件缺 陷检测 系统奠定基础， 对于提高金属工件的生产效率 ， 具有重要意义 。 2 ． 5冶金智能机器人 工业机器人 已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 川。2 0 1 3年 9月在上海举行 的 2 0 1 3年 中国国际金 属成 型展 览会上 J ， 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 6 冶 金自 动 化 第3 9卷 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 冶金智能化发展的某些战略思考 在人类进入 2 1世纪后 的 2 0 0 3年 2月 ， 世界 各 国冶金专家 云集 印度 ， 举行 了“ 新 千年钢铁冶 金计算机化与 自动化 的机遇与挑战” 研讨会 ， 研讨钢铁冶金计算 机化 与 自动化 重大课题。 1 0 年后 的今天 ， 仍 然面 临这些 领域 的 问题 ， 但 已经 从钢铁冶金 的计算 机化与 自动化转 变为钢铁 冶 金的智能化与 自动化 ， 也就是钢铁 冶金的智能 自 动化。 计算 机化 已经解决 了冶 金 自动化 的许 多难 题 ， 为钢铁工业做 出了历史性 的贡献 。冶金 自动 化许多新 的更难 的问题 ， 需要 由智 能化来处 理。 冶金 自动化也进入了发展的“ 深水 区” ， 面临更大 的难度与更 高 的要 求 ， 需要 攻坚 克难 ， 攀登冶金 智能化的新 高峰 。 笔者就 中国冶金智 能化今后 的开发 与应 用 方 向提 出如下建议 1 结合冶金工业实 际 ， 贯彻 中央实行 结构 调整与转变发展方式的方针 ， 推动冶金工业 的科 技进步和企业 转型升级 ， 充分 利用 资源 ， 有 效保 护环境 ， 提高经济效益和社会效益 ， 以“ 冶金智能 化之梦” 促进实现 中国“ 冶金强国” 之梦 。 2 继续开发各类冶金 专家系统 ， 例如 ， 基 于 规则 、 模 型和框 架技术建立 综合专 家系统 ， 对 于 某些应 用 ， 还可 以结 合 网络 技术 建 立基 于 We b 的综合型专家系统 ， 以不断提高专家系统的技术 水平和经济效 益。 3 着力开发与应用基于计算智能技术 的各 种智能建模 、 优化与控制 系统 。根据生产过程特 点和工艺要求 ， 单 独或组合采 用模糊 逻辑 、 神经 网络 、 进化计算 、 粒子计算 和免疫计 算等新 技术 以建立智能算法或模型 ， 也可 以综合应用智能计 算和知识工程技术甚至 P I D传统技术 ， 设计 和建 立技术先进 、 运行 可靠 、 效益显著 的新 型智能控 制或监控系统 。 4 推广应用冶金智能机器人 。随着冶金安 全生产和绿色生产需求 的 日益 凸现 ， 员工劳动力 成本 的快速增加 ， 经 济发展趋 于节能减 排 、 高效 环保 、 关注民生等诉求 ， 应用 智能机 器人 已成为 冶金生产 当务之 急。实现冶金 工业 机器 人化 ， 不 失为进行结 构调整 、 转变发展 方式 、 实现 转型 升 级 的良策之一。冶金工业 应用机 器人 既面 临 良 好机遇 ， 也面临不少挑战。锻压生产成功应 用机 器人 自动生产线 ， 是对其他钢铁 冶金 生产 实现机 器人化 的很好启示。 5 在总结 以往经验和吸取 国外先进技术 的 基础上 ， 全面规划 ， 在全 国冶金工业 加大智 能化 步伐 ， 加速冶金智能化进程 。除 了在冶炼和轧制 生产过程 中继续 应用智 能化技术并 有所发 展 以 外 ， 还应把智能化推广到冶金生产与管理 的其 他 领域。 6 积极进行 冶金生产科 学研究工 作 ， 开 发 过程软件 ， 尤 其是智 能化软 件。有 计划 、 有组 织 地积极开发具有 中国 自主知识 产权 的智能化 冶 金软件和开发平台 ， 用于指导各 种新型专家系统 和智能控制 系统 等的设计 、 开发 与应用 ， 并 在此 基础上走 向国际冶金 软件市 场。认 真学 习 国外 先进冶金 国家的经验和技术 ， 提高引进消化装备 的国产化水平 ， 在实现冶金生产智能化 的基础上 走 向国际， 向外 国输 出 中国的先进 冶金装备 、 技 术 与人才 ， 实现冶金工业生产的国际化 。 7 加强领 导 与管理 ， 对 已有企业 信息管 理 系统进行更新换代 的技术改造 ， 采 用更 先进的现 代管理理念 和先进管理技术 ， 实现对企业的智能 化和人性化管理 ， 为冶金智能化和现代化保驾护 航。 8 高度重视冶金教 育和人 才培养 ， 培养各 个领域不 同层次 的冶金 科技 和管理 人才 。这是 中国冶金工业 和冶金科技 参与 国际竞争 以及 实 现冶金智能化和现代化的根本保证。 冶金智能化能够 在产 品质量 、 创新 性 、 适应 性 、 绿色环保和安全性等方 面为钢铁 冶金 提供正 能量 第1 期 蔡 自兴 人 工智能在 冶金 自动化 中的应用 7 参考文献 [ 1 ] C H E R T O V A D ． A p p l i c a t i o n o f a r t i fi c i a 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