智能控制技术在轧钢控制中的应用探索
（承德钢铁集团有限公司，河北 承德 067000）
摘 要：随着科学技术水平的不断发展，智能控制技术在轧钢控制中得到了广泛应用，当前钢铁企业轧钢智能控制技术主要由可编程控制系统或单片机实现。智能控制技术的应用使钢铁企业生产的钢铁材料更符合客户的实际需求，有助于轧钢企业提高市场竞争力。基于此，本文对智能控制技术在轧钢控制中的应用探索进行研究，仅供参考。
关键词：智能控制技术；轧钢控制；应用策略
引言
科学技术是第一生产力。尤其是自动化信息时代的到来，智能控制技术带动了产业创新的发展，智能控制技术的应用促进了钢铁企业生产过程的标准化，对提高产品质量和生产效率至关重要。同时，智能控制技术可有效降低整体轧钢作业的误差率，有效节省整体加工成本，并可大幅降低整体轧钢作业的实际生产材料浪费。因此对于钢铁企业来说，深入推进智能控制技术在产线中的应用至关重要，需要相关技术人员加大对智能控制技术的应用。
1 智能化控制概念及轧钢流程
智能控制是一门基于人工智能和自动控制的新学科。智能控制主要用于解决生产过程中无法解决的复杂控制问题。当前，由于社会快速发展，钢铁需求不断增长，引入智能控制技术可以解决轧钢生产效率问题，从而满足社会需求。同时，高效、便于控制的智能控制技术的优势也提高了轧钢生产效率，为钢铁企业带来了明显的经济效益。
智能控制技术在轧钢生产过程中的应用主要是在轧钢设备上安装传感器，将轧钢设备的整体状态置于控制系统的监控之下，并通过可编程控制系统控制设备的动作。在轧钢生产实际工作过程中，设备传感器锁定机器位置，机器通过传感器监控点后，启动传感器将信号返回控制系统中心，同时控制系统中心扫描整个程序，满足程序条件后进行输出钢轧制过程在整个加工过程中并不要求特别严格的精度，但在实践中，精度过低可能导致产品质量差，从而造成浪费。智能控制技术在轧钢操作中的应用有助于保证产品质量、提高产量和减少浪费。
2 智能化技术应用的主要优势
智能控制技术的应用具有以下优点：第一，它能有效提高整个过程的精密度，贯穿整个轧制过程。对于轧钢工艺来说，精度是提高产品质量不可或缺的一点，如果实际生产的钢材部分不能满足实际需求，企业就有失去市场竞争力的危险。第二，不同钢材使用的原料在轧制过程和选材加工过程中不同，原料成本也不同。在实际生产过程中，对加工成本较高的钢原料需要应用智能控制技术，因为智能控制技术的主要优势在于其稳定性，所以在实际加工操作过程中，可以避免原材料的浪费。最后，智能控制技术可以解放传统生产过程中的人力资源，在传统生产过程中，需要手动定位整个设备的位置，实际操作完全取决于操作人员的经验，一方面影响到实际生产过程中成品的精度智能控制技术主要依靠自动化设备进行控制，在实际应用过程中，完成相应的控制工作不需要大量人力，整个轧钢工艺的生产工作可以有效地保证生产效率。
3 智能控制技术在轧钢控制中的应用
3.1 PLC 系统在轧钢中的应用
轧钢企业使用智能控制技术还可以通过变频设备等控制生产过程，其工作原理是利用变频器和编程控制系统之间的接口进行通信，在此阶段，编程系统通过模块控制进行传输，接收相应信号后立即执行驱动，另外，PLC 控制系统可以反向接受变频器数据，从而允许一系列有效的连接确保智能控制系统全面控制生产情况，并通过综合数据收集模式解决传统过程中的手动控制问题。使用智能控制系统在生产力和产品质量方面都有明显的优势。机器代替了人工，许多危险的环境可以通过机器工作，避免了危险的操作，大大提高了精度。
智能控制系统能有效控制轧钢企业现有设备的运行状态，为技术人员提供更加准确的操作基地。所有流程都有条不紊地进行管理，从而提高了数据的准确性，从钢铁企业生产现状来看，大多数生产企业从事热轧钢板的加工，这些原料表面容易氧化形成氧化铝表面，加工前必须进行清洗，然后进行产品加工。从现有生产工艺来看，冷轧机产品质量要求目前较高，智能编程控制系统更加智能可靠，降低了手工操作的风险。
3.2 人工神经网络在轧钢中的应用
人工神经网络主要是模拟大脑神经传输方式的人工智能识别方法。它在应用过程中具有自我学习、自我组织等特征，适用于处理非线性动态关系。一系列无法解决的非线性问题可以在轧钢中有效解决。
以 BP 神经网络为例，可以在应用过程中有效地组合模型识别和非线性关系。人工神经网络在轧钢工艺中的应用主要体现在耐变形性、摩擦系数、热轧钢轧制力预测等方面。在目前的轧钢生产过程中，主要采用连续轧制法，而轧制力预测是连续轧制和精轧机组计算机配置过程中的核心，变形阻力模型、应力模型和温度下降模型均涉及前期过程如果模型是使用原始方法建模的，则需要收集大量数据以便进行预先建模，并为非线性回归计算数据，但在统计过程中无法在同一环境中获得相应的数据，因此无法获得。
在轧钢制造过程中，一般企业只能在产品生产或实验室中获得相应的数据，相关参数控制可以获得相应的检测结果，神经网络模型也可以在线预测产品质量和相关参数网络神经系统可以在应用过程中有效地利用相关参数描述潜在缺陷，神经网络可以有效地识别缺陷并筛选相关输入信息，消除某些非缺陷数据，确保记录实际缺陷信息供专家系统使用，可以使系统具有一定的质量控制和检测能力，对于判断和控制产品质量控制缺陷非常有用。
结束语
简而言之，自动化智能技术的发展是钢铁领域发展的一项重大创新，有效地提升了钢铁产品的质量和产线的工作效率，推动钢铁企业效率效益提升。作为钢铁企业电气技术人员，要不断提升自身的专业技能，主动担当起研究新技术和引进新技术的职责，将智能控制技术广泛地应用于企业的各个生产环节，推动企业的产品更好地满足高端客户的需求，提升市场竞争力。
参考文献
[1]李平新.智能控制技术在我国轧钢控制中的应用探索[J].中国设备工程，2020(08)：22-24.
[2]陈鹏.智能控制技术在我国轧钢控制中的应用[J].世界有色金属，2019(20)：218+220.
[3]谭永彦.智能控制技术在我国轧钢控制的应用探究[J].工程技术研究，2019，4(07)：81-82.
[4]向海晟.智能控制技术在我国轧钢控制的应用[J].山东工业技术，2018(23)：119.
[5]焦吉成，轧钢加热炉智能控制系统的研究与应用.山东省，山东钢铁集团日照有限公司，2018-03-02.
