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寧鋼智能化技術在燒結系統的建設和應用

放大字體  縮小字體 發布日期:2022-03-16  來源:我的鋼鐵網  瀏覽次數:603
 
核心提示:鋼鐵工業中的燒結工序是將各種粉礦、熔劑、燃料按一定比例混合之后在燒結機上進行燒結。經過長期的生產與研究,工藝技術人員已經
 鋼鐵工業中的燒結工序是將各種粉礦、熔劑、燃料按一定比例混合之后在燒結機上進行燒結。經過長期的生產與研究,工藝技術人員已經總結出一系列的生產分析模型,來幫助提高各項生產技術指標,并取得相當的成果,各個系統都具備對單一問題的處理能力,但相互孤立。技術人員通過落后的通訊方式進行人工匯總計算,以獲取所需的參數,得出的結果滯后且不準確,往往直接影響燒結礦的產量和質量。因此,能夠穩定、精確地控制其中的各種參數,對燒結工藝具有十分重要的意義。

近年來,利用先進的信息化、智能化技術,將傳統制造業打造為裝備智能化、生產模型化、管理信息化的新型制造業,已成為燒結發展的新動能。以全方位精確的檢測設備、高水平穩定的自動執行機構、完善的基礎自動化系統為基礎,以工藝模型、人工智能和專家知識庫實現的過程控制系統為決策、指導及優化生產,最終實現燒結生產全流程的自動化、智能化控制成為一種趨勢。

本文將結合在寧鋼的實踐,介紹“寧鋼燒結智能控制系統”的建設和應用情況。

系統設計

寧鋼燒結智能控制系統存在數據量大、數據分析類功能多、模型控制時效性高的特點,對計算機平臺的采集、存儲、下發等功能提出了較高要求,為此首自信公司自動化研究所在原有冶金過程控制系統開發平臺的基礎上進行了優化升級。優化后,平臺提供了統一的進程間通訊方式、高效日志管理方法,利用Kepware軟件同關系型與非關系型數據庫的組合,完成一級數據讀寫接口、快速數據的采集和高效的數據壓縮算法等功能。在平臺提供開發環境下,通過大規模重用,支撐過程控制系統的研發,保證穩定、高效、快速地搭建冶金過程控制系統的同時,降低開發風險、優化生產過程。

1系統整體架構

表示層:用戶所能看到的所有畫面。負責數據顯示、事件觸發、請求和提醒。具備基本的錄入信息驗證和操作限制。表示層的請求均提交給業務邏輯層進行處理并返回對應的結果。

業務邏輯層:按照最小業務邏輯功能單元,進行開發實現。可以更好地適應業務邏輯變更、增刪,降低系統模塊間的耦合度。根據表示層請求,執行相應的業務邏輯,對通過持久層的數據進行存取,并反饋到表示層。

持久層:提供連接、訪問數據庫層的功能方法,與業務邏輯剝離。提高了程序代碼重用性,即使更換數據庫,只需要更改配置文件,不必重寫程序代碼;業務邏輯代碼可讀性強,在代碼中不會有大量的SQL語言,提高程序的可讀性;持久化技術可以自動優化,以減少對數據庫的訪問量,提高程序運行效率。

數據庫層:提供關系型數據庫SQLServer和非關系型數據庫MongoDB存儲。MongoDB具有無模式、分布式、查詢與索引靈活、支持復制集、主備以及高效的海量數據訪問效率的特性,為實時數據展示、歷史數據查詢、海量數據分析提供有力、穩定的支撐。

平臺層:使用的是首自信自動化研究所自主開發的平臺,這是所有業務服務開發的基石。提供了與二級以上系統的數據通訊中間件和基于OPC協議的一級數據通訊中間件,并且具備對數據實時采集、分析、存儲以及高效穩定的IPC功能。

信息層:主要包括項目中涉及到進行數據交互的外部系統。

2通訊架構

燒結智能系統與燒結一級系統之間的數據交互,既包括智能系統需要的一級過程數據,也包括智能系統向一級發送的設定數據。所有的一級系統和智能系統之間的網絡通訊都是建立在基于Ethernet的TCP/IP協議。通訊軟件的媒介平臺是OPC接口。

2.1通訊方法

為了與PLC進行通訊,需要安裝Kepware軟件(圖2),利用OPC通訊方式,實現與PLC的物理通訊。

除了燒結智能服務器,其他設備不會通過OPC的通訊方式與一級系統進行直接的通訊。如果一級控制系統的地址發生變化,則燒結智能系統必須對變化后的地址進行通訊。燒結智能系統保存著所有需要與一級系統進行通訊的變量的地址,包括組態的數據,如OPC掃描的周期等。掃描周期的改變必須滿足系統硬件最小的掃描周期的要求。小于掃描周期的數據的變化將不能夠被系統采集到。基于事件的數據的讀取和基于數值的數據的讀取操作完全一樣,根據事件狀態的變化,決定讀取操作進行的順序和時間。如果事件一直沒有發生,則不進行任何數據讀取的操作。

2.2接口內容

詳細數據接口內容根據業務需求,分為讀寫變量、事件觸發變量、不同周期掃描變量,利用平臺提供的統一的進程間通訊方式,進入非關系型數據庫Mongodb,并在中間數據庫內進行數據分流。

數據庫設計

為實現燒結智能控制系統各模型的功能,規范數據表結構,保證數據的完整性、安全性、可靠性,必須建立功能合理、完善、高效的數據庫。因為這是整個燒結智能控制系統的核心內容之一,它會直接影響到整個系統在實際生產過程中使用的效果。

數據庫主要是圍繞采集類數據、人工錄入類數據、下發類數據、上傳類數據、中間類數據、模型類數據、報表類數據、權限類數據、配置類數據共九大類數據的需求,來設計數據表,每張表都有各自相關的描述表、歷史表等,有些表之間還根據自身數據的特點做了關聯,來保證相關表之間的約束性。

在實際生產環境中,對數據庫的讀和寫都在同一個數據庫服務器中,無論是在安全性、高可用性,還是高并發等方面,都是完全不能滿足實際需求的。因此,通過主從復制的方式來同步數據,再通過讀寫分離來提升數據庫的并發負載能力。

針對燒結智能系統的特點,利用可靠的數據通訊軟件完成數據采集;利用關系型數據庫與非關系型數據庫各自的特點,完成數據負載分流,提高數據通訊效率;利用數據庫的讀寫分離技術,解決系統的安全性、高可用性。在科技不斷發展的情況下,燒結智能系統可以依靠各種技術完成無人化、數字化、智能化等目標。


 
 
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