炼钢—连铸生产进度控制系统的研究
本文根据炼钢-连铸工艺特点,建立了典型排程模型,并在A公司实际生产情况下,新增转炉平行性约束、精炼炉平行性约束和罐位约束。以下是文学网小编J.L为大家分享的关于炼钢—连铸生产进度控制系统的研究。
[摘 要] 有效的炼钢-连铸生产进度控制系统对钢铁企业提高生产率具有重要意义。本文针对某大型钢铁公司炼钢连铸生产调度问题,提出了具有该公司工艺特点的排程模型,结合由设备、工件、订单引起的动态事件,开发出进度控制系统。经实际数据测试,证明了算法的有效性和控制系统的实用性。
[关键词] 炼钢-连铸; 排程; 动态事件
1引言
钢铁制造流程中,炼钢-连铸工序间的协调对保证生产的连续性和稳定性有着极为重要的影响。因此,国内外许多专家对该问题进行过深入研究。李崇 等以转炉、精炼和板坯连铸工艺为研究对象,建立面向订单的炼钢-连铸计划优化数学模型,并用二阶段启发式算法对模型进行求解[1]。刘光航、李铁克针对多阶段均有并行机的生产环境,建立综合考虑炉次的设备指派和作业排序的混合整线性规划模型,提出面向实际应用的启发式算法以符合炉次设备指派规则并缓解资源冲突[2]。田志波 等针对无委托板坯匹配问题,建立了多目标优化的0-1整数规划模型[3]。Numao和Morishita将专家系统应用在炼钢连铸生产调度上,提高了连浇比[4]。Ivan Ferretti等针对连铸车间库存冷却问题,提出了解决模型,并运用蚁群算法求解,使得生产水平显著提高[5]。Cowling等采用Multi-Agent法来制订热轧机的动态调度方案,能根据实时信息和紧急情况进行调度修复[6]。
2排程模型以及动态事件的响应
2.1问题描述与分析
A公司新上了一台宽厚板(PM)铸机、一台LF精炼炉、一台RH精炼炉。由于原先的CSP生产线和PM的产量不同,有的钢水还需要经过两次精炼,致使转炉调度的难度增加论文下载。
根据图1所示,A公司有2座转炉、3座精炼炉、2台连铸机。2台铸机共享2座转炉提供的钢水,RH精炼炉主要是对特殊钢水进行精炼。由于1#转炉和2#转炉共用一个吊车吊废钢和铁水,因此,两个转炉开始吹炼时间至少相差15分钟。1#精炼炉有1号、2号2个工位,但共享一个加热设备,因此,1#精炼炉两个工位的精炼时间至多只有5分钟重叠,2#精炼炉亦是如此。另外,从转炉到铸机之间存放钢水的罐位数是有限的。
2.2排程模型的建立
根据A公司炼钢连铸工艺路线以及各工艺的特点,建立了排程模型。为了叙述方便引入下列符号:
i为炉次序号,i = 0,1,2,…,N; j为设备序号,j = 1,2,…,7,分别为1号转炉、2号转炉、东精炼LF1、东精炼LF2、西精炼LF1、西精炼LF2、RH炉;k为工序序号,k = 1,2,3,4,分别为吹炼、LF精炼、RH精炼、浇注;n为转炉到铸机之间存放钢水的罐位总数;di为浇次计划中炉次i到达铸机的期望时间;Q为浇次中经过RH精炼的炉次集合;P为浇次中不经过RH精炼的炉次的集合;Ti,k为i炉在k工序的加工时间;t12是转炉到LF炉的运输时间;t23是LF炉到RH炉的运输时间;t24是LF炉到铸机的运输时间;t34是RH炉到铸机的运输时间;SIj,ki是j设备上i炉次的紧后炉次;SMi,j是j设备上i炉次的紧后设备;Yi,k是i炉在工序k的开始时间;Sk是工序k的调整时间;N为总炉数,由浇次计划确定,Xi,j当炉次i在j设备上处理时为1,否则为0。
目标函数:
其中,公式(1)表示在连铸不断浇的情况下,最后一炉的开始浇注时间和第一炉开始冶炼时间之差最小,属于Make-Span最小问题。公式(2)表示任一工件被且仅被吹炼一次,精炼一次,浇铸一次。公式(3)表示任一设备下相邻两炉次开始时间的`间隔不小于上一炉次加工时间及机器调整时间之和。公式(4)表示每一炉在LF精炼炉和转炉上的开始时间之差不小于本炉次的吹炼时间与从转炉到LF精炼炉运输时间之和。公式(5)表示每一炉在铸机和LF精炼炉的开始时间之差不小于本炉次的LF的精炼时间与从LF精炼炉到铸机运输时间之和。公式(6)表示每一炉在铸机和RH精炼炉的开始时间之差不小于本炉次的RH的精炼时间与从RH精炼炉到铸机运输时间之和。公式(7)表示LF精炼到连铸总的处理时间不大于交货时间。公式(8)表示从LF精炼到连铸总的处理时间不大于交货时间。公式(9)表示任一设备下相邻两炉次开始时间的间隔不小于上一炉次加工时间及机器调整时间之和。公式(10)为罐位约束,表示在转炉和连铸机之间所储存钢水的最大罐数数n。公式(11)为转炉平行性约束,表示若两座转炉同时具备兑铁条件,则后兑铁的转炉至少等待15分钟才开始兑铁。公式(12)为精炼炉平行性约束,表示1#精炼炉和2#精炼炉各自的两个工位至多有5分钟的重叠时间。
2.3加工处理时间偏离计划
动态事件有加工处理时间偏离计划、当钢水成分或温度不合要求、订单变更3种。本文主要分析当加工处理时间偏离计划时,系统如何处理这一动态事件。加工处理时间偏离计划时,有提前和延后两种情形。
(1)当某一工件加工处理时间提前时,Ti,k变小,即i炉在k工序的加工时间缩短。如果该作业处于关键路径上(即该设备的松弛时间为零),则根据该炉的紧后炉次和紧后设备的FF(前向自由安全时间,自由安全时间即某设备或工件的松弛时间)的最小值判断。FF的计算公式为:
紧后炉次的FF = 紧后炉次的最早开始时间 - 当前工件的最晚结束时间 - 机器调整时间;
紧后设备的FF = 紧后炉次的最早开始时间 - 当前设备的最晚结束时间 - 运输时间。
当提前时间小于紧后炉次(SIj,i)和紧后设备(SMi,j)的FF最小值时,则将该作业的后序作业链(由紧后设备或紧后炉次开始的作业链)的开始时间向前平移,直至遇到FF为0的作业。当提前时间大于或等于紧后炉次和紧后设备的FF最小值时,则将该作业的后序作业链的开始时间向前平移紧后炉次和紧后设备的FF的最小值。当该作业不处于关键路径上时,则不处理。
(2)当某一作业加工处理时间延后时,Ti,k变大,即i炉在k工序的加工时间延长。根据紧后炉次和紧后设备的BF(后向自由安全时间)的最小值判断,BF的计算公式为:
紧后炉次的BF = 紧后工件的紧后炉次的最早开始时间 - 紧后工件的最晚结束时间 - 机器调整时间;
紧后设备的BF = 紧后工件的紧后设备的最早开始时间 - 紧后工件的最晚结束时间 - 运输时间。
当延后时间小于或等于紧后炉次和紧后设备的BF的最小值时,则将该作业的后序作业的开始时间皆向后平移该延长时间。当延后时间大于紧后炉次和紧后设备的BF的最小值时,则有可能断浇,必须降低拉速才有解。
3进度控制系统实现
进度控制系统采用SQL Server数据库技术对进度控制所需的实际数据进行存储和处理,运用VC技术将作业规则以及作业处理方法编制成软件的功能模块。SQL数据库主要有3个功能:第一,数据库作为数据传递接口,将三级系统传入数据存储在数据表中,进度控制系统定期去表中读取数据;第二,将排出的日程存入数据库中,为后续工作研究提供依据;第三,将软件错误信息保存在数据库中。程序采用VC++语言编写,分别为调度室人员、生产管理技术人员和软件调试及监控人员设计了主窗口、日程统计窗口和调试专用窗口。主窗口界面能体现出程序的人机交互性,清晰、明了地表达出排程结果。日程统计窗口包括完整性分析窗口和评价窗口。完整性分析窗口通过将设备完整的日程时间跨度分解成各状态的时间单元,进行归类统计,使管理人员更清晰地看到各设备的生产状况以及生产节奏,为决策提供支持。调试专用窗口包括转炉调试窗口、精炼炉调试窗口和铸机调试窗口。进度控制系统界面如图2所示。
4结论
本文根据炼钢-连铸工艺特点,建立了典型排程模型,并在A公司实际生产情况下,新增转炉平行性约束、精炼炉平行性约束和罐位约束。针对加工处理时间偏离计划这一动态事件,提出了FF和BF的计算方法。基于FF的计算方法,解决了加工处理时间提前这一动态事件;基于BF的计算方法,解决了加工处理时间延后这一动态事件。结合FF和BF的计算方法,能对排程结果进行重调度,并能有效减少重调度的步骤。该进度控制系统现已应用于A公司。
主要参考文献
[1] 李崇,李苏剑,谢华.面向订单的炼钢-连铸计划优化模型与算法研究[J]. 物流技术,2007,26(10):62-64.
[2] 刘光航,李铁克.炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法[J].系统工程,2002, 20(6):44-48.
[3] 田志波,唐立新,任一鸣,等. 基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题[J]. 自动化学报,2009,35(2):186-192.
[4] M Numao,S Morishita. Cooperative Scheduling and Its Application to Steelmaking Processes[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics,1991,38(2):150-155.
[5] Ivan Ferretti,Simone Zanoni,Lucio Zavanella.Production-inventory Scheduling Using Ant System Metaheuristic[J]. International Journal of Production Economics,2006,104(2):317-326.
[6] P I Cowling,D Ouelhadj, S Petrovic. A Multi-Agent Architecture for Dynamic Scheduling of Steel Hot Rolling[J]. Journal of Intelligent Manufacturing,2003, 14(5) :457-470.
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