冶金装备及控制教育部重点实验室
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研究方向之一:冶金装备的结构及力学行为研究

1)冶金机械动力学:采用非线性动力学仿真方法及随机振动分析方法,研究冶金机械的动力学行为、机电耦合系统的非线性动力学特征、冶金设备的随机载荷谱和失效机理,并结合现场试验解决冶金设备在运行过程中存在的问题。

2)新型冶金设备设计及理论:根据冶金生产工艺的发展和需要,基于非线性交互载荷随机动态分析理论和机电液一体化设计方法,开发 “板带静电涂油机”、“全弧形板坯连铸机结晶器”、“带钢板带矫正机全自位辊系”等一批冶金生产急需的新型冶金设备,取代进口设备,提高冶金工业的装备水平。

3)金属与耐火材料复合结构的力学行为及设计理论:高炉、转炉、钢包、中间包等冶金设备是典型的金属与耐火材料的复合结构,具有温度高、应力和应变复杂、材料物性在高温下强非线性等特点。本方向研究人员在非线性力学和断裂力学理论的基础上,将强度-应力判据和应变能-断裂能判据结合起来,提出高温条件下金属-非金属复合结构的强度设计方法和复合结构的强度评价标准,解决复合结构损坏评价难的问题。

研究方向之二:绿色冶金生产与工艺规划

1)绿色冶金生产过程的共性技术理论研究:主要研究钢铁产品整个生命周期中的绿色设计理论、绿色材料的选择、绿色冶炼工艺规划、废旧品的绿色再制造及产品绿色包装;研究新型绿色工艺方法及设备开发、制造工艺的绿色化改进技术;并研究钢铁生产从采矿到材料成型、使用直至废弃、回收、再生的整个过程对生态环境的影响,进一步重新认识和评价生产方法、技术路线、工艺及其流程。

2)绿色冶金企业管理与信息化技术研究:主要研究与冶金企业有关的环境管理技术和产品管理技术,包括企业环境管理技术、企业职业健康与安全管理技术以及绿色产品标志认证管理、产品全生命周期管理、绿色供应链管理、产品多生命周期工程等。绿色信息化技术主要研究面向冶金生产管理的绿色设计数据库和知识库,为绿色冶金生产工艺规划提供数据支撑和知识支撑。研究企业清洁化生产过程监控技术、工艺评价工具软件、企业供应链管理系统和产品全生命周期管理系统等。

3)绿色冶金生产评价理论及优化决策研究:研究面向绿色冶金生产的产品全生命周期评价(LCA)的理论基础、建模方法、评价手段;面向绿色冶金生产过程环境影响分析与评价理论及生产过程优化决策技术。

研究方向之三:机电液系统控制理论与试验技术

1)机电液耦合系统控制理论与应用:采用现代全局耦合分析与并行设计理论,研究机电液多元复杂系统的数学模型、动力学特征、运行行为及其控制策略,解决大型机电液耦合系统在设计和使用过程中存在的问题。HiB硅钢广泛用于主干输变线路的大型变压器制造,其轧制难度是一般取向硅钢的56倍,因此被称为极品硅钢。国内一直都是靠进口,其生产技术长期受制于国外厂家。本方向重点研究国际前沿的硅钢机械及控制技术,促进武钢及我国顶级产品高磁感取向硅钢(HiB)的批量投产。

2)基于热连轧过程控形控性模拟及精确控制:轧制工艺属于多变量、多目标及多耦合的复杂流程,工艺控制难度大。近年来,随着计算机、物理冶金、轧制技术的发展,构建成分、工艺、组织与性能之间关系的基础数学模型,解决预报过程中的模型精度与实际应用之间的偏差问题,提出理论的解决方案,进而对钢材热连轧过程控形控性进行模拟仿真与组织性能的预测,成为热点也是难点,利用该方法实现生产工艺的最优化,使得热连轧产品的尺寸、形状质量进一步提高并达到节能降耗的目的,本研究方向以材料加工学和物理冶金学理论为指南,融合数理统计、现代控制理论、计算机科学、人工智能等学科,通过预测控制、工艺优化实现精确控制,提高钢铁材料的质量和性能。

3)液压AGC与液压试验技术研究:多年来一直从事液压AGC轧机及其控制试验的研究工作。其内容包括轧机液压AGC的控制策略、轧机动态负荷试验理论、试验控制技术。目前国内仅有六套轧机AGC缸性能测试系统,其中有四套为我校研制,为轧机AGC缸和系统性能分析提供了科学评价平台。针对冷轧厂光整机组液压AGC在压靠投运时的振荡问题及冷轧厂的板厚及板速相关的自激振荡等问题,研究适合于液压AGC的神经网络控制及解耦控制方法;针对液压轧机的动态负荷试验和大修调试等难点,研究大型轧机液压伺服缸和伺服系统的试验方法及评价标准,开发轧机液压AGC原型系统现场动态试验技术及轧机3级电反馈伺服阀在线测试技术。

研究方向之四:冶金设备故障诊断

1)低速重载设备故障诊断理论:低速重载设备承受很大的负荷,在其运行过程中经常会出现严重故障。本方向研究低速重载齿轮故障诊断专家系统,并针对不同工况开发专用的低频振动传感器,实现对低频振动的测量。采用该方向成果对炼钢转炉、钢包回转台等低速重载设备进行在线监测和故障诊断,以保证炼钢生产的正常进行。该技术还可推广应用于起重运输机械、采掘机械、建筑机械、港口机械、船舶机具以及高精密度的雷达机械和导弹发射架等大型低速重载设备的故障诊断。

2)非线性时间序列分析理论:本方向在相空间重构与分解的基础上,将从冶金设备上采集到的一维振动等时间序列延拓到高维的相空间,使得一维时序中不易识别的特征在高维的相空间变为容易识别的吸引子,通过区分吸引子在高维空间的不同属性与特征,使得信号的本质特征得到充分体现。

3)重型设备的远程状态监测与故障诊断系统开发:本研究开发远程监测与诊断系统,将分布在不同地域的各种类型的大型设备统一管理起来,形成具有资源共建共享、协同服务、分散监测、集中管理与诊断的分布式系统;该系统提供远程专家诊断平台和专家会诊平台,形成规范的诊断数据库、诊断方法库和诊断规则库,进一步实现重点关键设备的智能诊断和状态预测。

研究方向之五:冶金工业过程控制

1)冶金工业过程建模与优化控制:冶金工业生产过程属于典型的复杂工业过程,各种复杂对象特性都能在其中得以体现,特别是具有流程工业特点的非线性、大时滞、变量耦合及变量约束等等,用常规控制方法很难得到理想的控制效果。本研究方向,结合冶金工业机理模型和现场海量数据,建立可以有效用于控制的模型,并建立合理约束表达和的优化控制目标,对复杂的冶金过程进行有约束综合优化控制。本方向针对焦化配料系统精度、炼钢定氧精度以及热连轧精轧机组终轧温度及厚度预测控制等问题,提出了相关的在线预测模型,实际应用有效地提高了控制精度。

2)冶金工业过程智能控制:通过对现代冶金工业过程和技术装备的深入研究,提出了具有指导性意义的智能控制方法。特别是将先进的模糊理论和方法应用于冶金生产过程中的温度、压力以及流量等多变量过程控制系统,取得了丰硕的成果。其中基于模糊自适应解耦方法的温度、压力与流量等多变量控制技术,是冶金工业生产控制技术的突破,解决了焦化鼓冷系统集气管压力控制中的重大技术难题,在水钢、攀钢等大型钢铁企业获得成功应用。

3)冶金工业过程中的信息处理及远程控制:针对冶金行业高温环境下信息处理和实时控制的难点,本研究方向将遗传算法、模糊集理论、统计学习理论、人工神经网络理论、信息熵理论等应用于在信息处理与模式识别中,使用多模态图像/数据配准与融合方法实现冶金过程恶劣生产环境下的信息处理和远程精确控制,解决了加热炉内钢坯定位等难题。