一种炼钢车间钢水加工节奏的控制方法，通过考虑实际生产中的工艺约束，以降低钢水热能损失量为指标，得到炼钢车间钢水加工节奏控制工艺。本方法可使生产准时化，降低断浇次数，提高生产设备利用率，炼钢厂生产参照每个炉次在每台机器上的开始加工时间执行生产，炉次能准时到达连铸机保证连浇，同时各精炼设备负荷均匀，故障率降低，提高连铸机及炼钢车间产能。采用本发明可在短时间内根据新的生产环境产生新的生产方案，以应对难以避免的设备故障等突发事故。合理高效的钢水加工节奏控制能够保证炉次在合理的机器上处理，减少炉次多余的运输，节省能源，降低物流成本，减少钢水在工序之间的等待，减少钢水热量损失，达到节能降耗。
1.一种炼钢车间钢水加工节奏的控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取生产过程原始工艺数据，包括：浇次信息、炉次信息、机器信息、工序信息；
步骤2：根据炼钢车间生产工艺和约束，建立炼钢车间钢水加工节奏的描述方式，以数学模型的形式描述工艺特征与钢水加工节奏的联系，具体如下：span
步骤2.1：将生产数据和工艺参数映射为数学模型参数，包括：生产周期，记为T ；待生产炉次，记为P；所有生产工序，记为Q＝{1，2，3，4，5}，其中1表示炼钢，2表示RH精炼，3表示LF精炼，4表示CAS精炼，5表示连铸；每个工序s包含的机器数目用 表示，s∈Q；
用P表示炉次集合，P＝{1，2，…，N}；炉次序号为i，i∈P；炉次i在 个工序中的 个机器上生产，用Qi表示炉次i的工序集合，步骤2.2：选取控制炼钢车间钢水加工节奏控制方案的数学模型决策变量，包括：Xis：炉次i在工序s的开始时间，i∈P，对于炉次不经过的精炼工序，Xis等于上一工序的完成时间步骤2.3：设定生产指标为钢水热能损失量最小，即在数学模型中将其映射为最小化炉次总等待时间，表示如下：其中，sil表示炉次i经过的第l个工序， tis表示炉次i在工序s上的处理时间，i∈P，s∈Q，对于炉次i没有经过的精炼工序，tis＝0；Ts1，m1，s2，m2表示s1工序中第m1台机器到s2工序中第m2台机器之间的运输时间；s1，s2∈Q，表示炉次在工序s的机器上的配置时间，连铸阶段炉次的配置时间是指炉次在回转台上测温等操作的时间，区别于两个浇次之间的调整时间， 表示工序s上炉次在机器上的移除时间，连铸机上炉次的移除时间为0，s∈{1，2，3，4，5}；
步骤2.4：确定数学模型约束条件，包括：(1)一个炉次在其经过工序上必须且仅能被一台机器处理：s∈Qi，i∈P
(2)一个工序上一个炉次后面至多有一个炉次与它相邻：s∈Qi，i∈P
(3)类似地，一个工序上一个炉次前面至多有一个炉次与它相邻：s∈Qj，j∈P
(4)同理对于同一炉次经过的前后工序的机器有：q∈Qi， i∈P
(5)在同一工序中的同一机器上处理的相邻炉次，要等前一炉次处理结束，才能开始下一炉次，对于转炉，前一炉次处理完后，要等转炉倒渣结束后才可以处理下一个炉次：Zij1m(Xj1-T1S-Xi1-ti1-T1R-T1CL)≥0，m＝1，2，…，N1M，i，j∈P其中，T1CL表示转炉的倒渣时间；
(7)同一炉次的相邻工序要等前一工序处理结束才能开始下一工序：i∈P，
(8)连铸机上同一浇次内炉次必须连浇批处理：k＝1，2，…，|Pma|-1
其中，Pma表示第m台连铸机上的第a个浇次的炉次集合，|Pma|表示集合Pma里面元素个数，下同；
(9)同一连铸机上相邻浇次之间必须满足一定的时间间隔用于浇次调整：(10)每台机器的上的任务的处理时间跨度范围不能超过生产周期：s∈Q，
(11)炼钢到精炼之间，炉次的等待时间不能超过上限：i∈P
其中，F1 表示炼钢到精炼之间，炉次等待时间上限，对于双重精炼是指转炉到第一重精炼之间的等待时间上限，炉次等待时间如果超过这个上限，钢水将无法精炼；
(12)精炼到连铸之间，炉次的等待时间不能超过上限：是炉次连铸前的精炼工序序号，i∈P
其中，F2 表示精炼到连铸之间，炉次等待时间上限，对于双重精炼，是指第二重精炼到连铸之间的等待时间上限，炉次等待时间如果超过这个上限，钢水温度将达不到连铸需要最低温度，炉次需要返回精炼重新升温；
(13)对于双重精炼的炉次，炉次在精炼工序之间等待时间不能超过上限：i∈P且炉次i的精炼方式为RH+LF或LF+RHmax
其中，F3 表示双重精炼之间，炉次等待时间上限，炉次等待时间如果超过这个上限，钢水将无法进行第二重精炼；
步骤3：以基本工艺约束为依据，制定炼钢车间钢水加工节奏的控制方案；
步骤3.1：设置所有连铸机上第一个浇次的开始浇铸时间为一个相等的定值，计算出各炉次的开始浇铸时间；
步骤3.2：对所有连铸机上的所有炉次的开始浇铸时间进行排序，得出初始炉次排列，从而制定出初始的炼钢车间钢水加工节奏控制方案，并记录炉次在各工序的开始加工时间；
记炉次排列为π＝{Yism，Wismqn，Zijsm}，表示在数学模型中所有炉次的决策变量值除Xis0
外都已确定，定义初始炉次排列π，将所有连铸机上的所有炉次按照其开始浇铸时间从小到大排序然后依次将炉次分配到炉次需要经过的精炼工序以及炼钢工序的最早可利用的机器上，最早可利用机器是指同一工序的并行机中，机器上已分配炉次处理时间之和最小
的机器，此时得到炉次的初始排列π 后，求解线性规划问题f(π)，就得到初始的钢水加工节奏控制方案；
步骤3.3：以步骤3.2制定的初始的炼钢车间钢水加工节奏控制方案为基础，利用步骤
2中所建立的描述方式，采用禁忌搜索与线性规划混合算法，优化初始的控制方案，达到钢水的热能损失最小的生产目标。
2.根据权利要求1所述的炼钢车间钢水加工节奏的控制方法，其特征在于：步骤3.3中所述的禁忌搜索与线性规划混合算法，采用插入邻域与线性规划混合算法、限制邻域与线性规划混合算法或者基于交换移动的kick和限制邻域混合与线性规划混合算法，所述插入邻域与线性规划混合算法，按如下步骤进行：第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度TabuListLen，禁HBST忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，浇次、炉次信息以及机器之间的运输时间等；
第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力，连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划，算法终止，否则，进行第3步；
浇次的总生产时间即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间，连铸批量计划包括炉次计划与浇次计划；
0 0 0 HBST 0 HBST bst第3步：构造初始排列π，求解线性规划f(π)，π＝π，π ＝π，π ＝π ，0
hisBestObj＝f(π)，记录炉次处理时刻表；
第4步：根据插入邻域策略求出的邻域N (π)，在N (π)中进行邻域搜索，找到邻域bst bst bst最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ；
如果f(π )＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(π )，π ＝π ，记录对应的炉bst bst次各工序处理时刻表，然后将v 信息加入禁忌表，更新禁忌表；否则，直接将v 信息加入bst禁忌表，更新禁忌表，将v 相关信息加入到禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
第5步：iter＝iter+1，如果iter＝MaxIter，则停止，否则转第4步；
所述限制邻域与线性规划混合算法，具体步骤与插入邻域与线性规划混合算法相近，bst只是第4步是根据限制邻域策略求邻域，并进行邻域搜索，找到优移动v 及其对应排列bst bstπ ，π＝π ；
所述基于交换移动的kick和限制邻域混合与线性规划混合算法，具体按如下步骤进行：第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度TabuListLen、限制邻域规模大小L，连续未改进代数invalidIter＝0，最大容忍未改进代数KickIter，禁HBST忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，以及浇次信息，炉次信息以及机器之间的运输时间等；
第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力，连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划，算法终止，否则，进行第3步；
浇次的总生产时间即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间，连铸批量计划包括炉次计划与浇次计划；
第3步：构造初始排列π，求解线性规划f(π)，π＝π，π ＝π，hisBestObj0
第4步：判断是否invalidIter＞KickIter，如果是，则随机选取转炉、RH精炼、LF精炼kick kick或CAS精炼工序上的随机两台机器上的两个炉次交换位置，得到新排列π ，π＝π ，kick HBST kick bst且两台机器可能相同，若f(π )＜hisBestObj，则π ＝π ，hisBestObj＝f(π )，记录炉次处理时刻表；
第5步：根据基于交换移动的kick和限制邻域混合策略求出邻域NL (π)，在NL (π)bst bst bst bst进行邻域搜索，找到邻域最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ，如果f(π )bst HBST bst＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(π )，π ＝π ，记录对应的炉次各工序处理时刻表；
第6步：更新禁忌表，将v 相关信息加入禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
第7步：iter＝iter+1，invalidIter＝invalidIter+1，如果iter≤MaxIter，则转至第4步，否则，停止。
一种炼钢车间钢水加工节奏的控制方法
技术领域
[0001] 本发明属于钢铁企业炼钢生产技术领域，具体为一种炼钢车间钢水加工节奏的控制方法。
背景技术
[0002] 钢铁企业是典型的流程工业，随着钢铁市场竞争的日趋激烈，钢铁产品生产呈现多品种小批量的趋势，同时要求产品质优价廉、准时交货并提供优质的售后服务。炼钢-连铸生产过程是现代钢铁企业的核心工序，炼钢车间高温液态物流节能降耗的控制对确保钢铁企业生产的高效运行，成本降低起着非常重要的作用。
[0003] 炼钢车间对应的主要生产工序为炼钢、精炼、连铸，主要生产设备包括转炉、精炼炉、连铸机等，运输设备包括台车、吊机等，主要生产过程是炼铁厂生产的高温液态铁水运输到炼钢厂后，与废钢一起装入转炉进行吹炼，吹炼完的高温液态钢水再倒入空钢包中，台车将钢包运到吊车跨，吊车再将钢包吊到相应精炼设备的台车上，然后精炼台车进入精炼工位，精炼设备对高温液态钢水进行处理，处理结束后，精炼台车将钢包运至吊车跨，吊车再将钢包吊到连铸设备处进行连铸。将同时在同一个转炉内冶炼，从开始冶炼到浇注为止的整个过程称为一个炉次，将在同一台连铸机上连续加工的多个炉次组合称为一个浇次。从上面过程可见，炼钢-连铸生产在钢铁生产中起着承上启下的作用，它直接影响着上游高炉的生产以及下游热轧生产线的生产，在钢铁生产中占有极其重要的位置。炼钢-连铸生产过程是一个高温高能耗的过程，连铸工艺对液态钢水温度要求十分严格，等待会导致液态钢水温度降低，等待时间过长的液态钢水需要重新回到精炼设备升温，这样既要耗费大量能源，也占用精炼设备的产能，从而导致生产成本的消耗。在实际生产过程中减少炉次等待时间有利于降低炼钢厂能源消耗，充分发挥炼钢-连铸设备产能，降低生产成本。合理有效的高温液态物流生产节奏控制，能够有效减少炉次等待时间，达到节能降耗控制，是实现物流紧密衔接，保证生产柔性、产品质量和准时交货的重要途径。
[0004] 炼钢车间的生产工艺十分复杂，多工序、多设备、工艺路线复杂，并且生产异常扰动频繁，具有高温液态的特殊性及难以求解性，由于炼钢车间生产的这种复杂性以及各钢铁企业的生产模式以及生产条件的差异，目前，许多大型钢厂对炼钢车间高温液态物流节能降耗的控制基本是基于经验的。本发明则主要针对钢铁行业炼钢-连铸工艺特点，提供一种炼钢车间高温液态物流生产节奏的控制方法来实现节能降耗的控制，通过对炼钢车间高温液态物流生产节奏控制方法的优化，协调炼钢、精炼和连铸三个作业工序的生产节奏，目标是在满足对高温液态钢水温度和时刻的要求、保证生产持续性的前提下，充分利用有限的设备资源，降低热能损失量，使生产顺畅，保证产品质量。
[0005] 现有炼钢车间高温液态物流生产节奏的控制是采用基于事件驱动的人工经验模式，而缺乏预测性和整体调控性，不能很好地实现节能降耗的控制，造成热能的损失及成本的增加。
发明内容
[0006] 本发明针对现有技术之不足，提供一种炼钢车间钢水加工节奏的控制方法，通过考虑实际生产中的工艺约束(包括钢水等待时间限制、转炉倒渣时间间隔、生产方案时间长度限制、连铸机连续浇铸要求等实际约束)，以降低钢水热能损失量为指标，描述该问题，得到炼钢车间钢水加工节奏控制工艺、保证生产节奏顺畅、降低断浇次数、提高炼钢车间产能、优化物流、节省能源、降低成本的目的。
[0007] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
[0008] 步骤1：获取生产过程原始工艺数据，包括：浇次信息、炉次信息、机器信息、工序信息；
[0009] 步骤2：根据炼钢车间生产工艺和约束，建立炼钢车间钢水加工节奏的描述方式，以数学模型的形式描述工艺特征与钢水加工节奏的联系，具体如下：
[0010] 步骤2.1：将生产数据和工艺参数映射为数学模型参数，包括：生产周期，记为spanT ；待生产炉次(每个炉次为分配给某个客户一炉钢水)，记为P；所有生产工序，记为Q＝{1，2，3，4，5}，其中1表示炼钢，2表示RH精炼，3表示LF精炼，4表示CAS精炼，5表示连铸；每个工序s包含的机器数目用 表示，s∈Q；用P表示炉次集合，P＝{1，2，Λ，N}；
炉次序号为i，i∈P；炉次i在 个工序中的 个机器上生产，用Qi表示炉次i的工序集合，
[0011] 步骤2.2：选取控制炼炼钢车间钢水加工节奏控制方案的数学模型决策变量，包括：
[0012] Xis：炉次i在工序s的开始时间，i∈P。对于炉次不经过的精炼工序，Xis等于上一工序的完成时间
[0013]
[0014]
[0015]
[0016] 步骤2.3：设定生产指标为钢水热能损失量最小，即在数学模型中将其映射为最小化炉次总等待时间，表示如下：
[0017]
[0018] 其中，sil表示炉次i经过的第l个工序， tis表示炉次i在工序s上的处理时间，i∈P，s∈Q，对于炉次i没有经过的精炼工序，tis＝0；Ts1，m1，s2，m2表示s1工序中第m1台机器到s2工序中第m2台机器之间的运输时间；s1，s2∈Q，表示炉次在工序s的机器上的setup时间，特别地，连铸阶段炉次的
setup时间是指炉次在回转台上测温等操作的时间，区别于两个浇次之间的调整时间， 表示工序s上炉次在机器上的remove时间，特别地，连铸机上炉次的remove时间为0，s∈{1，
2，3，4，5}；
[0019] 步骤2.4：确定数学模型约束条件，包括：
[0020] (1)一个炉次在其经过工序上必须且仅能被一台机器处理：
[0021] s∈Qi，i∈P
[0022] (2)一个工序上一个炉次后面至多有一个炉次与它相邻：
[0023] s∈Qi，i∈P
[0024] (3)类似地，一个工序上一个炉次前面至多有一个炉次与它相邻：
[0025] s∈Qj，j∈P
[0026] (4)同理对于同一炉次经过的前后工序的机器有：
[0027] q∈Qi， i∈P
[0028] s∈Qi， i∈P
[0029] (5)在同一工序中的同一机器上处理的相邻炉次，要等前一炉次处理结束，才能开始下一炉次。对于转炉，前一炉次处理完后，要等转炉倒渣结束后才可以处理下一个炉次：
[0030] i，j∈P
[0031] 其中， 表示转炉的倒渣时间；
[0032] (6)对于其他工序：
[0033]
[0034] s∈Q\{1}， i，j∈P
[0035] (7)同一炉次的相邻工序要等前一工序处理结束才能开始下一工序：
[0036]
[0037] i∈P，
[0038] (8)连铸机上同一浇次内炉次必须连浇批处理：
[0039]
[0040] k＝1，2，Λ，|Pma|-1
[0041] 其中，Pma表示第m台连铸机上的第a个浇次的炉次集合，|Pma|表示集合Pma里面元素个数，下同；
[0042] (9)同一连铸机上相邻浇次之间必须满足一定的时间间隔用于浇次调整：
[0043]
[0044]
[0045] (10)每台机器的上的任务的处理时间跨度范围不能超过生产周期：
[0046]
[0047] s∈Q，
[0048] (11)炼钢到精炼之间，炉次的等待时间不能超过上限：
[0049] i∈P
[0050] 其中， 表示炼钢到精炼之间，炉次等待时间上限。对于双重精炼是指转炉到第一重精炼之间的等待时间上限。炉次等待时间如果超过这个上限，钢水将无法精炼；
[0051] (12)精炼到连铸之间，炉次的等待时间不能超过上限：
[0052]
[0053] 是炉次连铸前的精炼工序序号，i∈P
[0054] 其中， 表示精炼到连铸之间，炉次等待时间上限。对于双重精炼，是指第二重精炼到连铸之间的等待时间上限。炉次等待时间如果超过这个上限，钢水温度将达不到连铸需要最低温度，炉次需要返回精炼重新升温；
[0055] (13)对于双重精炼的炉次，炉次在精炼工序之间等待时间不能超过上限：
[0056]
[0057] i∈P且炉次i的精炼方式为RH+LF或LF+RH
[0058] 其中， 表示双重精炼之间，炉次等待时间上限。炉次等待时间如果超过这个上限，钢水将无法进行第二重精炼；
[0059] 步骤3：以基本工艺约束为依据，制定炼钢车间钢水加工节奏的控制方案；
[0060] 步骤3.1：设置所有连铸机上第一个浇次的开始浇铸时间为一个相等的定值，计算出各炉次的开始浇铸时间，浇次之间的时间间隔为TC；
[0061] 步骤3.2：对所有连铸机上的所有炉次的开始浇铸时间进行排序，得出初始炉次排列，从而制定出初始的炼钢车间钢水加工节奏控制方案，并记录炉次在各工序的开始加工时间；
[0062] 记炉次排列为π＝{Yism，Wismqn，Zijsm}，表示在数学模型中所有炉次的决策变量值除Xis外都已确定，定义初始炉次排列π0。
[0063] 将所有连铸机上的所有炉次按照其开始浇铸时间从小到大排序然后依次将炉次分配到炉次分配到炉次需要经过的精炼工序以及炼钢工序的最早可利用的机器上，最早可利用机器是指同一工序的并行机中，机器上已分配炉次处理时间之和最小的机器，此时得到炉次的初始排列π0后，求解线性规划问题f(π0)，就得到初始的钢水加工节奏控制方案；
[0064] 步骤3.3：以步骤3.2制定的初始的炼钢车间钢水加工节奏控制方案为基础，利用步骤2中所建立的描述方式，采用禁忌搜索与线性规划混合算法，优化初始的控制方案，达到钢水的热能损失最小的生产目标；
[0065] 所述禁忌搜索与线性规划混合算法，可以是插入邻域与线性规划混合算法、限制邻域与线性规划混合算法或者基于交换移动的kick和限制邻域混合与线性规划混合算法。
[0066] 邻域搜索是对当前解进行移动，找到一系列新解，从这一系列新解中选择更符合目标函数要求的解作为下一次迭代的出发点。
[0067] 插入邻域是在一个可行炉次排列π基础上，将某个工序(转炉、RH精炼，LF精炼，CAS精炼)的某台机器上的某个炉次插入到其这台机器的其他位置上或者插入到这台机器的同构并行机的某个位置上，构成新的炉次排列π′，所有π′的集合构成π的邻域insN (π)，插入邻域示意图如图1所示；
[0068] 限制邻域是在给定排列π的基础上，根据f(π)对应的初始钢水加工节奏控制方案，计算每个炉次在各工序的总等待时间，找出等待时间最大的L个炉次，分别以这些炉次为移出工件构成插入移动集合，对应邻域为限制邻域。
[0069] 插入邻域与线性规划混合算法，按如下步骤进行：
[0070] 第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度HBSTTabuListLen，禁忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，浇次、炉次信息以及机器之间的运输时间等；
[0071] 第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力。连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间(即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间)大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划(炉次计划与浇次计划)，算法终止，否则，进行第3步；
[0072] 第3步：构造初始排列π0，求解线性规划f(π0)，π＝π0，πHBST＝π0，πHBST＝bst 0π ，hisBestObj＝f(π)，记录炉次处理时刻表；
[0073] 第4步：根据插入邻域策略求出的邻域Nins(π)，在Nins(π)中进行邻域搜索，找到bst bst bst邻域最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ；
[0074] 如果f(πbst)＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(πbst)，πHBST＝πbst，记录对应bst bst的炉次各工序处理时刻表，然后将v 信息加入禁忌表，更新禁忌表；否则，直接将v 信息bst
加入禁忌表，更新禁忌表，将v 相关信息加入到禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
[0075] 第5步：iter＝iter+1，如果iter＝MaxIter，则停止，否则转第4步。
[0076] 限制邻域与线性规划混合算法，具体步骤与插入邻域与线性规划混合算法相近，bst只是第4步是根据限制邻域策略求邻域，并进行邻域搜索，找到优移动v 及其对应排列bst bst
π ，π＝π ；
[0077] 为了使算法更好地跳出局部最优，本发明引入基于交换移动的kick和限制邻域混合与线性规划混合算法，具体按如下步骤进行：
[0078] 第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度TabuListLen、限制邻域规模大小L，连续未改进代数invalidIter＝0，最大容忍未改进代HBST数KickIter，禁忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，以及浇次信息，炉次信息以及机器之间的运输时间等；
[0079] 第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力，连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间(即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间)大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划(炉次计划与浇次计划)，算法终止，否则，进行第3步；
[0080] 第3步：构造初始排列π0，求解线性规划f(π0)，π＝π0，πHBST＝π0，0
hisBestObj＝f(π)，记录炉次处理时刻表；
[0081] 第4步：判断是否invalidIter＞KickIter，如果是，则随机选取一个工序(LD、kickRH、LF、或CAS)上随机两台机器(可能相同)上的两个炉次交换位置，得到新排列π ，πkick kick HBST kick bst
＝π ，若f(π )＜hisBestObj，则π ＝π ，hisBestObj＝f(π )，记录炉次处理时刻表；
[0082] 第5步：根据基于交换移动的kick和限制邻域混合策略求出邻域NLins(π)，在ins bst bst bst bstNL (π)进行邻域搜索，找到邻域最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ，如果f(π )bst HBST bst
＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(π )，π ＝π ，记录对应的炉次各工序处理时刻表；
[0083] 第6步：更新禁忌表。将vbst相关信息加入禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
[0084] 第7步：iter＝iter+1，invalidIter＝invalidIter+1，如果iter≤MaxIter，则转至第4步，否则，停止。
[0085] 本发明的炼钢车间钢水加工节奏的控制方法可以通过一种包含图形界面和可手工操作来编辑的软件系统来实现。系统包括如下功能模块：授权用户登录模块、原始数据下载模块、工艺路径配置模块、模型和算法参数设置模块、全自动优化控制方法模块、半自动优化控制方法模块、计划结果显示调整模块和系统配置模块。系统主要采用模块设计思想与图形接口相结合，模块化设计使系统便于修改与移植，而图形接口便于用户操作，提供人机交互的结果编辑模式，用户可以根据实际问题的情况和经验对结果进行修改。本发明所提供的方法在系统中的执行包括两种模式：全自动优化控制模式和半自动优化控制模式。
[0086] 本发明提供的炼钢车间钢水加工节奏的控制系统操作流程如下：
[0087] 1)用户启动炼钢车间钢水加工节奏的控制系统后，进入授权用户登录模块。输入用户名和密码，若用户为非法用户则不能进入系统；若用户为合法的用户，则可以顺利进入系统；
[0088] 2)用户在控制系统中进入数据下载模块界面，系统从文本文件或企业现行的信息系统上下载原始数据；
[0089] 3)数据下载完成后，用户可以在工艺路径配置模块界面中根据客户不同的产品需求自定义精炼路线，支持单重精炼、双重精炼和多重精炼；
[0090] 4)用户在模型和算法参数设置模块界面下设置计算参数；
[0091] 5)用户在全自动优化控制方法模式下，通过嵌入的本发明提供的炼钢车间钢水加工节奏控制工艺数学模型以及提出的全自动优化方法，实现炼钢车间钢水加工节奏控制工艺全自动优化；
[0092] 6)用户在半自动优化控制方法模块下，可以选择部分炉次、设置开始浇铸时间并设置加工设备，然后调用控制模型及全自动优化控制方法，针对选定的部分计划进行计算，得到部分计划的优化结果；
[0093] 7)用户在结果显示模块界面下，查看方法运行后的计算结果，并可以进行修改编辑实现人机交互的目的，最终达到用户满意为止。
[0094] 有益效果：本发明方法可使生产准时化，降低断浇次数，提高生产设备利用率，炼钢厂生产参照每个炉次在每台机器上的开始加工时间执行生产，炉次能准时到达连铸机保证连浇，同时各精炼设备负荷均匀，故障率降低，提高连铸机及炼钢车间产能。采用本发明可在短时间内根据新的生产环境产生新的生产方案，以应对难以避免的设备故障等突发事故。合理高效的钢水加工节奏控制能够保证炉次在合理的机器上处理，减少炉次多余的运输，节省能源，降低物流成本，减少钢水在工序之间的等待，减少钢水热量损失，达到节能降耗。
附图说明
[0095] 图1是本发明中禁忌搜索算法使用的插入邻域示意图；
[0096] 图2是本发明中基于插入邻域的禁忌搜索与线性规划混合算法流程图；
[0097] 图3是本发明中禁忌搜索算法使用的交换邻域示意图；
[0098] 图4是本发明中基于限制邻域与交换kick禁忌搜索算法与线性规划混合算法流程图。
具体实施方式
[0099] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
[0100] 本发明系统的实施需要如下装置：至少一台PC机；至少一个电缆接口或光缆接口或电话专线接口；至少一台路由器。由这些设备组成一个小型局域网后连接到企业ERP系统中。在PC机中安装本发明的系统，并通过网络、路由器连接到炼钢车间的生产过程控制系统的前端。该软件以Windows操作系统为支撑平台，首先安装Microsoft SQL Server2000数据库系统，然后安装本发明系统，设置初始化信息配置端口，安装结束。
[0101] 本实施例所用到的数据是以某大型钢铁企业生产批量计划数据为数据基础，数据明细情况如表1所示。炉次在各工序的处理时间根据工艺需求时间在一定范围内随机生成。具体为：炉次在转炉上的处理时间为35分钟上下随机浮动5分钟。炉次在连铸机上的浇注时间为50分钟上下浮动15分钟，炉次在LF上处理时间为42分钟上下浮动6分钟，炉次在CAS上处理时间为18分钟上下浮动6分钟，炉次在RH上处理时间为20分钟上下浮动2分钟。上下浮动采用均匀分布随机数实现。
[0102] 表1数据明细表
[0103]
[0104] 设备之间的运输时间以及机器的setup时间和remove时间以及转炉倒渣时间均根据现场经验数据，连铸机上浇次之间最小时间间隔设为45分钟，转炉倒渣时间间隔设为2分钟，调度时长设为1440分钟。
[0105] 炼钢车间钢水加工节奏的控制方法的全自动优化控制模式的一个具体实施例，系统具体操作步骤如下：
[0106] 第一步：用户启动炼钢车间钢水加工节奏的控制系统后，进入授权用户登录模块。输入用户名和密码，若用户为非法用户则不能进入系统；若用户为合法的用户，则可以顺利进入系统；
[0107] 第二步：依照授权进入系统，在原始数据下载模块下载数据信息(信息字段包括：制造命令号、出钢记号、精炼类型、连铸机号、批次号、批内顺序号、转炉加工时间、精炼1加工时间、精炼2加工时间、连铸加工时间)，数据信息的下载是以文本文件的形式进行，然后利用SQL语句把文本文件中的炉次信息读入到SQL Server 2000数据库的数据表中。下载成功后的炉次信息将显示在系统的下载界面中。
[0108] 第三步：进入系统工艺路径配置模块，用户根据客户不同的产品需求自定义精炼路线，支持单重精炼、双重精炼和多重精炼。
[0109] 第四步：对数学模型和算法进行参数设置，包括工序间最大等待时间、算法最大运行代数、禁忌表长度、机器计划范围、邻域搜索方式、是否kick以及kick限制。邻域搜索方式包括插入邻域、限制邻域、限制邻域与交换kick混合邻域，分别对应标号为0、1、2，相对应的算法分别记为算法1、算法2、算法3。
[0110] 第五步：选择系统全自动优化算法模式，执行算法，本发明算法采用所述算法1、2或3。
[0111] 算法1的流程如图2所示，具体按以下步骤进行：
[0112] 第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度HBSTTabuListLen，禁忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，浇次、炉次信息以及机器之间的运输时间等；
[0113] 第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力。连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间(即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间)大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划(炉次计划与浇次计划)，算法终止，否则，进行第3步；
[0114] 第3步：设各台连铸机上第一个较次的开浇时间为0，浇次之间的时间间隔为TC＝45，计算出各炉次的开浇时间，将所有连铸机上的所有炉次按照各开浇时间从小到大排列，按此顺序依次将炉次分配到需要经过的精炼工序及炼钢工序的最早可利用机器上，此时构
0 0 0 HBST 0 HBST bst
造出初始排列π，求解线性规划f(π)，π＝π，π ＝π，π ＝π ，hisBestObj
0
＝f(π)，记录炉次处理时刻表；
[0115] 第4步：根据插入邻域策略求出的邻域Nins(π)，在Nins(π)中进行邻域搜索，找到bst bst bst邻域最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ；
[0116] 如果f(πbst)＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(πbst)，πHBST＝πbst，记录对应bst bst的炉次各工序处理时刻表，然后将v 信息加入禁忌表，更新禁忌表；否则，直接将v 信息bst
加入禁忌表，更新禁忌表，将v 相关信息加入到禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
[0117] 第5步：iter＝iter+1，如果iter＝MaxIter，则停止，否则转第4步。
[0118] 算法2与算法1流程类似，只是把插入邻域变成限制邻域，算法3流程如图4所示，具体按如下步骤进行：
[0119] 第1步：初始化各参数，包括算法最大运行代数MaxIter、禁忌表长度TabuListLen、限制邻域规模大小L，连续未改进代数invalidIter＝0，最大容忍未改进代HBST数KickIter，禁忌表T＝φ，历史最优目标值hisBestObj＝∞，历史最优排列π ＝φ，当前排列π＝φ，当前迭代次数iter＝0，以及浇次信息，炉次信息以及机器之间的运输时间等；
[0120] 第2步：判定各连铸机上的浇次是否超出连铸机的日可生产能力，连铸机的日可生产能力按连铸机的日可生产时间计算，如果连铸机上的浇次的总生产时间(即总处理时间加上浇次之间的必要调整时间)大于连铸机日可生产时间，则铸机上的浇次分配不合理，需要调整连铸批量计划(炉次计划与浇次计划)，算法终止，否则，进行第3步；
[0121] 第3步：构造初始排列π0，求解线性规划f(π0)，π＝π0，πHBST＝π0，0
hisBestObj＝f(π)，记录炉次处理时刻表；
[0122] 第4步：判断是否invalidIter＞KickIter，如果是，则随机选取一个工序(LD、kickRH、LF、或CAS)上随机两台机器(可能相同)上的两个炉次交换位置，得到新排列π ，πkick kick HBST kick bst
＝π ，若f(π )＜hisBestObj，则π ＝π ，hisBestObj＝f(π )，记录炉次处理时刻表；
[0123] 第5步：根据基于交换移动的kick和限制邻域混合策略求出邻域NLins(π)，在ins bst bst bst bstNL (π)进行邻域搜索，找到邻域最优移动v 及其对应排列π ，π＝π ，如果f(π )bst HBST bst
＜hisBestObj，则hisBestObj＝f(π )，π ＝π ，记录对应的炉次各工序处理时刻表；
[0124] 第6步：更新禁忌表。将vbst相关信息加入禁忌表中第一个元素中，禁忌表最后一个元素移出禁忌表；
[0125] 第7步：iter＝iter+1，invalidIter＝invalidIter+1，如果iter≤MaxIter，则转至第4步，否则，停止。
[0126] 第六步：将得到的结果输出到系统结果显示模块界面中。
[0127] 第七步：用户如果对结果(即算法得到的结果)不满意，则可以在结果显示界面中通过拖拽对结果进行修改(包括工序调整、炉次调整、浇次调整等)，直到满意为止，达到人机交互的目的。
[0128] 本实施例根据算法1得出结果评价数据：
[0129]人工结果(min) 运行本发明方法后结果(min) 改进百分比
4244.0 588.0 86.1％
[0130] 由结果评价数据可见，本发明方法能够大大缩短炉次总等待时间，可以达到节能降耗的目的。
[0131] 将本发明方法运行结果转化为生产指令下发给二级过程控制系统，过程控制系统进而按上述方案执行生产。
[0132] 半自动优化控制模式下，本发明方法的具体实施，除第五步外均与全自动优化控制模式下相同，其第五步如下所示：
[0133] 第五步：进入系统半自动优化控制算法模块界面中，，用户根据需要选择部分炉次进行优化编排，并为其设置开浇时间以及所经过的设备号。设置完成后，调用全自动优化算法进行部分计划的计算，得到部分计划的优化计算结果。
