炼钢?连铸生产调度的研究进展

工程科学学报.第42卷.第2期：144-153.2020年2月 Chinese Journal of Engineering,Vol.42,No.2:144-153,February 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.04.30.002;http://cje.ustb.edu.cn 炼钢-连铸生产调度的研究进展 刘青☒，刘倩)，杨建平，张江山”，高山，李强笃，王宝引， 王柏琳4，)，李铁克4) 1)北京科技大学钢铁治金新技术国家重点实验室.北京1000832)菜芜钢铁集团银山型钢有限公司.莱芜2711043)武汉科技大学耐火 材料与治金省部国家重点实验室，武汉4300814)北京科技大学东凌经济管理学院，北京1000835)钢铁生产制造执行系统技术教育部 工程研究中心，北京100083 ☒通信作者，E-mail:qliu@ustb.edu.cn 摘要针对炼钢-连铸过程的生产调度问题，首先，对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述，梳理了各类方法的特点 及适用范围：其次，介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例.并讨论分析其特点：最后，在以往研究的基 础上，对未来炼钢-连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议，针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路，以 国内某特钢厂为例，提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法：针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路，提出 了基于多智能体的炼钢-连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法.优化高效的建模及求解方法是解决生产 调度问题的重要手段之一，旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控，对实现炼 钢-连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义， 关键词炼钢-连铸：生产调度系统：静态调度：动态调度：计算机调度系统：生产模式 分类号TF087 Progress of research on steelmaking-continuous casting production scheduling LIU Qing5,LIU Qian,YANG Jian-ping,ZHANG Jiang-shan,GAO Shan,LI Qiang-du,WANG Bao,WANG Bai-lin5, LI Tie-ke45) 1)State Key Laboratory of Advanced Metallurgy,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Laiwu Iron and Steel Group Yinshan Steel Co,Laiwu 271104,China 3)State Key Laboratory of Refractories and Metallurgy,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430081,China 4)Donlinks School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 5)Engineering Research Center of EMS Technology for Iron and Steel Production,Ministry of Education,Beijing 100083,China Corresponding author,E-mail:qliu@ustb.edu.cn ABSTRACT Production scheduling is one of the key technologies in steel manufacturing process.It plays a significant role in reducing the production cost and improving the production efficiency of iron and steel enterprises.In recent years,with the rapid development of intelligent steel-manufacturing technology,production scheduling has attracted increasing attention and become a research hotspot in the field of iron and steel metallurgy.The process of production scheduling in the process of steelmaking-continuous casting was summarized and discussed through reviews of previous researches,and the characteristics and application scopes of various methods were compared and classified.Typical cases of the computer-aided scheduling system in domestic and overseas steelmaking plants were discussed,and the characteristics of each system were studied and analyzed comparatively.On the basis of the previous studies,forward- 收稿日期：2019-04-30 基金项目：国家自然科学基金资助项目(71701016)：教育部博士学科点专项科研基金资助项目(200900061100245中央高校基本科研业务 费专项基金资助项目(FRF-BR-17-029A)

炼钢‒连铸生产调度的研究进展 刘    青1,5) 苣，刘    倩1)，杨建平1)，张江山1)，高    山2)，李强笃2)，王    宝3)， 王柏琳4,5)，李铁克4,5) 1) 北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室，北京 100083    2) 莱芜钢铁集团银山型钢有限公司，莱芜 271104    3) 武汉科技大学耐火 材料与冶金省部国家重点实验室，武汉 430081    4) 北京科技大学东凌经济管理学院，北京 100083    5) 钢铁生产制造执行系统技术教育部 工程研究中心，北京 100083 苣通信作者，E‒mail：qliu@ustb.edu.cn 摘    要    针对炼钢‒连铸过程的生产调度问题，首先，对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述，梳理了各类方法的特点 及适用范围；其次，介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例，并讨论分析其特点；最后，在以往研究的基 础上，对未来炼钢‒连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议，针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路，以 国内某特钢厂为例，提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法；针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路，提出 了基于多智能体的炼钢‒连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法. 优化高效的建模及求解方法是解决生产 调度问题的重要手段之一，旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控，对实现炼 钢‒连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义. 关键词    炼钢‒连铸；生产调度系统；静态调度；动态调度；计算机调度系统；生产模式 分类号    TF087 Progress of research on steelmaking‒continuous casting production scheduling LIU Qing1,5) 苣 ，LIU Qian1) ，YANG Jian-ping1) ，ZHANG Jiang-shan1) ，GAO Shan2) ，LI Qiang-du2) ，WANG Bao3) ，WANG Bai-lin4,5) ， LI Tie-ke4,5) 1) State Key Laboratory of Advanced Metallurgy, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 2) Laiwu Iron and Steel Group Yinshan Steel Co, Laiwu 271104, China 3) State Key Laboratory of Refractories and Metallurgy, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China 4) Donlinks School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 5) Engineering Research Center of EMS Technology for Iron and Steel Production, Ministry of Education, Beijing 100083, China 苣 Corresponding author, E‒mail: qliu@ustb.edu.cn ABSTRACT    Production scheduling is one of the key technologies in steel manufacturing process. It plays a significant role in reducing the production cost and improving the production efficiency of iron and steel enterprises. In recent years, with the rapid development of intelligent steel-manufacturing technology, production scheduling has attracted increasing attention and become a research hotspot in the field  of  iron  and  steel  metallurgy.  The  process  of  production  scheduling  in  the  process  of  steelmaking ‒continuous  casting  was summarized and discussed through reviews of previous researches, and the characteristics and application scopes of various methods were compared and classified. Typical cases of the computer-aided scheduling system in domestic and overseas steelmaking plants were discussed, and the characteristics of each system were studied and analyzed comparatively. On the basis of the previous studies, forward- 收稿日期: 2019−04−30 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 (71701016)；教育部博士学科点专项科研基金资助项目 (20090006110024)；中央高校基本科研业务 费专项基金资助项目 (FRF‒BR‒17‒029A) 工程科学学报，第 42 卷，第 2 期：144−153，2020 年 2 月 Chinese Journal of Engineering, Vol. 42, No. 2: 144−153, February 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.04.30.002; http://cje.ustb.edu.cn

刘青等：炼钢一连铸生产调度的研究进展 145 looking strategies and a methodology of production scheduling were proposed for the future study of steelmaking-continuous casting process.For static scheduling,a new concept "rules+algorithm"was proposed,and a scheduling model construction method based on the production mode optimization of a steel mill was developed for a domestic special-steelmaking plant as a case study.For dynamic scheduling,multi-process collaboration was suggested,and a collaborative control method based on multi-agent was proposed.This method was developed for multi-process control,quality control,and scheduling control of the steelmaking-continuous casting process. An optimized and effective method for modeling and solving is one of the important means to solve the production-scheduling problem, aiming at improving the levels of setting up production plan and the feasibility of production planning.Meanwhile proposed method for modeling and solving can strengthen the on-site real-time control in steel mills and is of great significance to realize stable,orderly,and continuous operation in steelmaking-continuous casting process. KEY WORDS steelmaking-continuous casting;production scheduling system;static scheduling;dynamic scheduling:computer scheduling system;production mode 钢铁工业的发展水平是衡量一个国家综合国 到各工序间生产调度问题，但相应的学术研究少 力强弱的重要标志之一，钢铁工业是典型的流程 有记载.较早的生产调度研究可以追溯到1954年 制造业，其竞争力、可持续发展力的根本性来源是 Johnson有关两台机床流水作业(flow shop)凋度问 整个制造流程运行、管理的智能化山随着工业 题的研究)图1所示为炼钢-连铸过程的核心区 4.0的发展，钢铁产业的转型升级和可持续化发展 段，该区段主要有炼钢、精炼（多类型阶段）、连铸 迫在眉睫，钢铁制造流程将围绕“产品制造、能源 等多个工序组成，每个工序有多台并行设备，其中 转换、废弃物消纳处理与资源化”三个功能的价值 精炼工序需要根据钢种选择适宜的设备.炼钢-连 提升，基于物质流网络、能量流网络、信息流网络 铸调度问题要求在满足生产工艺约束的基础上， 的关联和协同集成，结合大数据、云计算等信息手 根据生产计划，为各炉次确定最佳的工艺路径、生 段，优化钢铁制造流程，提升钢厂的管控水平-) 产设备以及相应设备上作业的起止时间，确保整 钢铁制造流程是一个多组元、多相态、多层 个生产流程稳定高效运行.因此，炼钢-连铸调度 次、多尺度、开放性的、动态有序的复杂过程.典 问题是一类特殊的混合流水车间(hybrid flow shop,. 型的钢铁生产工艺流程主要包括原料处理、高炉 HS)调度问题，对于出现钢水回炉等情况的动态 炼铁、铁水预处理、转炉炼钢、炉外精炼、连续铸 重调度问题和进行复杂精炼的静态调度问题则可 钢、轧钢等工序过程.对整个工序过程物质流运 抽象为更复杂的柔性作业车间调度问题(flexible 行实施高效的管控，是实现企业节能降耗、降本增 job shop scheduling problem,FJSP). 效的重要手段.随着机械化、自动化、信息化技术 炼钢-连铸过程生产调度作为钢铁制造流程 的发展，炼钢厂单体工序工艺的控制水平和产品 运行控制的关键问题，关系着生产工艺的顺行、生 质量有了很大的提高，近年来先后出现了一系列 产成本的控制和生产效益的提高，已成为钢铁冶 新工艺、新技术，如转炉智能炼钢技术、连铸机自 金领域关注的热点，然而，钢铁制造业作为典型的 动加渣技术等，而要提高钢铁企业自身的竞争力， 流程型工业，具有以下特点：(1)治金过程包含复 除了不断优化工序工艺与产品质量的控制，还要 杂的物理变化和化学变化，甚至出现气、液、固多 优化流程的多工序协同运行控制. 相共存，生产过程复杂，且要实现多个目标优化； 炼钢-连铸过程涉及一系列复杂的物理-化学 (2)物质流在工序、设备上的运行路线多，时间节奏 变化，其运行的好坏直接影响着最终产品的质量 上既衔接紧凑，还要保持一定的柔性范围；(3)区 及全流程的生产效率，它是钢铁制造流程的关键 别于传统模铸，连铸阶段必须保证多炉连浇，极大 区段.通过科学生产调度可充分提高炼钢-连铸区 地增加了炼钢-连铸过程生产调度的难度：(4)生 段各工序的生产效率，减少钢水在工序间的等待时 产过程伴随能量耗散，在保证等待时间约束上限 间，降低生产过程的物耗和能耗，从而在保证产品 的条件下，应尽可能缩小工序等待时间；(5)实际 质量的前提下，降低生产成本、提高产品竞争力 生产的随机性与不确定性大，生产扰动频发.基于 这些特点，致使炼钢-连铸过程的生产调度极为复 1炼钢-连铸过程生产调度问题的研究现状 杂，理论研究成果往往难以应用于实际生产 11炼钢-连铸过程生产调度问题的特点 12炼钢-连铸过程生产调度问题的研究方法 在钢铁生产开始之初，冶金工作者已经考虑 钢铁生产过程的调度问题大多是复杂的组

looking strategies and a methodology of production scheduling were proposed for the future study of steelmaking‒continuous casting process. For static scheduling, a new concept “rules + algorithm” was proposed, and a scheduling model construction method based on the production mode optimization of a steel mill was developed for a domestic special-steelmaking plant as a case study. For dynamic scheduling,  multi-process  collaboration  was  suggested,  and  a  collaborative  control  method  based  on  multi-agent  was  proposed.  This method was developed for multi-process control, quality control, and scheduling control of the steelmaking-continuous casting process. An optimized and effective method for modeling and solving is one of the important means to solve the production-scheduling problem, aiming at improving the levels of setting up production plan and the feasibility of production planning. Meanwhile proposed method for modeling and solving can strengthen the on-site real-time control in steel mills and is of great significance to realize stable, orderly, and continuous operation in steelmaking-continuous casting process. KEY  WORDS    steelmaking ‒continuous  casting； production  scheduling  system； static  scheduling； dynamic  scheduling； computer scheduling system；production mode 钢铁工业的发展水平是衡量一个国家综合国 力强弱的重要标志之一. 钢铁工业是典型的流程 制造业，其竞争力、可持续发展力的根本性来源是 整个制造流程运行、管理的智能化[1] . 随着工业 4.0 的发展，钢铁产业的转型升级和可持续化发展 迫在眉睫，钢铁制造流程将围绕“产品制造、能源 转换、废弃物消纳处理与资源化”三个功能的价值 提升，基于物质流网络、能量流网络、信息流网络 的关联和协同集成，结合大数据、云计算等信息手 段，优化钢铁制造流程，提升钢厂的管控水平[1‒2] . 钢铁制造流程是一个多组元、多相态、多层 次、多尺度、开放性的、动态有序的复杂过程. 典 型的钢铁生产工艺流程主要包括原料处理、高炉 炼铁、铁水预处理、转炉炼钢、炉外精炼、连续铸 钢、轧钢等工序过程. 对整个工序过程物质流运 行实施高效的管控，是实现企业节能降耗、降本增 效的重要手段. 随着机械化、自动化、信息化技术 的发展，炼钢厂单体工序工艺的控制水平和产品 质量有了很大的提高，近年来先后出现了一系列 新工艺、新技术，如转炉智能炼钢技术、连铸机自 动加渣技术等，而要提高钢铁企业自身的竞争力， 除了不断优化工序工艺与产品质量的控制，还要 优化流程的多工序协同运行控制. 炼钢‒连铸过程涉及一系列复杂的物理‒化学 变化，其运行的好坏直接影响着最终产品的质量 及全流程的生产效率，它是钢铁制造流程的关键 区段. 通过科学生产调度可充分提高炼钢‒连铸区 段各工序的生产效率，减少钢水在工序间的等待时 间，降低生产过程的物耗和能耗，从而在保证产品 质量的前提下，降低生产成本、提高产品竞争力. 1    炼钢‒连铸过程生产调度问题的研究现状 1.1    炼钢‒连铸过程生产调度问题的特点 在钢铁生产开始之初，冶金工作者已经考虑 到各工序间生产调度问题，但相应的学术研究少 有记载. 较早的生产调度研究可以追溯到 1954 年 Johnson 有关两台机床流水作业（flow shop）调度问 题的研究[3] . 图 1 所示为炼钢‒连铸过程的核心区 段，该区段主要有炼钢、精炼（多类型/阶段）、连铸 等多个工序组成，每个工序有多台并行设备，其中 精炼工序需要根据钢种选择适宜的设备. 炼钢‒连 铸调度问题要求在满足生产工艺约束的基础上， 根据生产计划，为各炉次确定最佳的工艺路径、生 产设备以及相应设备上作业的起止时间，确保整 个生产流程稳定高效运行. 因此，炼钢‒连铸调度 问题是一类特殊的混合流水车间（hybrid flow shop, HFS）调度问题，对于出现钢水回炉等情况的动态 重调度问题和进行复杂精炼的静态调度问题则可 抽象为更复杂的柔性作业车间调度问题（flexible job shop scheduling problem, FJSP）. 炼钢‒连铸过程生产调度作为钢铁制造流程 运行控制的关键问题，关系着生产工艺的顺行、生 产成本的控制和生产效益的提高，已成为钢铁冶 金领域关注的热点. 然而，钢铁制造业作为典型的 流程型工业，具有以下特点：（1）冶金过程包含复 杂的物理变化和化学变化，甚至出现气、液、固多 相共存，生产过程复杂，且要实现多个目标优化； （2）物质流在工序、设备上的运行路线多，时间节奏 上既衔接紧凑，还要保持一定的柔性范围；（3）区 别于传统模铸，连铸阶段必须保证多炉连浇，极大 地增加了炼钢‒连铸过程生产调度的难度；（4）生 产过程伴随能量耗散，在保证等待时间约束上限 的条件下，应尽可能缩小工序等待时间；（5）实际 生产的随机性与不确定性大，生产扰动频发. 基于 这些特点，致使炼钢‒连铸过程的生产调度极为复 杂，理论研究成果往往难以应用于实际生产. 1.2    炼钢‒连铸过程生产调度问题的研究方法 钢铁生产过程的调度问题大多是复杂的组 刘    青等： 炼钢‒连铸生产调度的研究进展 · 145 ·

.146 工程科学学报，第42卷，第2期 炼钢 精炼（多阶段） 连铸 1*BOF 1*RH 2BOF 2LF 2RH M"BOI M-RH 图1炼钢-连铸工序匹配图 Fig.1 Matching diagram of steelmaking-continuous casting process 合优化问题，是典型的非确定多项式（nom 厂实际生产结合及应用上尚有明显的不足：而且， deterministic polynomial,.NP)难题.随着调度模型 生产调度的研究范围涉及众多行业诸多领域，不 从简单到复杂，调度研究方法也从经典的运筹学方 同调度方法的优缺点、适用领域也有较大的差异 法发展到如今的人工智能优化方法.许多学者6 表1是笔者对钢铁生产调度研究方法的总结 在生产调度的理论上做了大量研究工作，对生产 由上可以看出，生产调度研究方法特点如下： 调度与计划的总结与归纳较多，但研究结果与钢 (1)不同调度方法有其特定的适用条件，集成多种 表1钢铁生产调度的研究方法 Table 1 Research methods of iron and steel production scheduling 算法 特点 案例 1)计算结果准确，使用有效性高，在理论上能获得问题的全局最优解：2)适用于产品品种单 运筹学方法 、脉络较为清晰的生产流程，对较为简单的调度问题，能快速得到最优调度方案：3)随着生 产规模或者约束条件的复杂化，计算时间将呈指数化增长：4)不能涵盖所有的影响因素，实际 鞋分烧地 应用范围较小，且计算难度较大。 启发式算法 1)操作简单、求解速度快，解的质量较高：2)求解规模较大的问题时搜索效率低，评估解的质 多种规则的启发式算法1 量的手段较少：3)在性能上并不要求精确解.只希望尽可能接近“最优解”。 1)计算时间短，具有很好的收敛性、鲁棒性强：2)个体数量较多时.搜索空间大且搜索时间较 遗传算法 长：3)算法对新空间的探索能力有限，往往会出现早熟，收敛到局部最优解的情况：由于该算 混合遗传算法-w 法的进化过程存在随机性，解的可靠性及稳定性较差：4)对初始种群很敏感.初始种群选择不 改进遗传算法1-可 好会影响解的质量和算法效率。 1)具有较强的鲁棒性和搜索较好解的能力；2)对初始路线要求不高，求解结果不依赖于初始 蚊群算法P叫 路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整：3)在解决大型优化问题时，存在搜索 其他算法与蚁群算法结合巴- 空间和时间性能上的矛盾，易出现过早收敛于非全局最优解以及计算时间过长等问题。 1)算法结构简单、需要调节的参数少、实现方式容易：2)对于离散的优化问题处理不佳，容易 粒子群算法 陷入局部最优：3)广泛应用于函数优化、多目标优化、求解整数约束和混合整数约束优化问 离散粒子群算法4、其他算法与 题、神经网络训练、信号处理等实际问题中。 粒子群算法结合 人工蜂群算法 1)控制参数少、收敛速度快、稳定性好和效率高；2)后期收敛速度慢， 易陷入局部最优、搜索精度不高。 改进人工蜂群算法-网 1)收敛性好，快速而高概率地向好的方向移动：2)需要调整不同的参数，参数的选取对最后得 禁忌搜索P咧 到的解有着直接的影响，没有很好的鲁棒性：3)禁忌长度和禁忌表不宜太大，禁忌长度太小容 求解最优炉次计划 易循环搜索，禁忌表太长容易陷人“局部解”。 与其他算法结合， 1)它的解是随机近似解，所求解的质量有赖于大量实验：2)突破局域搜索的限制， 模拟退火网 因此其全局搜索性较强：3)各个参数选择比较困难，如果选择不得当，就会使得计算时间很 模拟退火与遗传算法结合)、混合 长，而且可能得不到好的结果。 排序免疫模拟退火两 1)通过建立仿真模型来模拟实际生产情况，对实际系统全局性进行分析：2)设计、建立和运行 系统仿真 仿真模型进行生产调度在时间、费用上成本很高：3)仿真的准确性受操作人员的判断技巧的 仿真优化、Petri网模型网 限制，甚至很高精度的仿真模型也无法保证能找到最优或次优的调度。 专家系统 1)应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题：2)专家系统能解决特定领域的一些具体问 专家系统7- 题，在炼钢-连铸过程中多用于建立生产调度系统。 多智能体系统 1)特别适用于解决具有大量交互作用的复杂问题：2)将复杂大系统分解成结构简单、且彼此 相互通讯及相互协调的、易于管理的多个简单智能体(agent)组成的复杂系统。 与其他算法结合网

合 优 化 问 题 ， 是 典 型 的 非 确 定 多 项 式 （ non￾deterministic polynomial, NP）难题. 随着调度模型 从简单到复杂，调度研究方法也从经典的运筹学方 法发展到如今的人工智能优化方法. 许多学者[4‒6] 在生产调度的理论上做了大量研究工作，对生产 调度与计划的总结与归纳较多，但研究结果与钢 厂实际生产结合及应用上尚有明显的不足；而且， 生产调度的研究范围涉及众多行业诸多领域，不 同调度方法的优缺点、适用领域也有较大的差异. 表 1 是笔者对钢铁生产调度研究方法的总结. 由上可以看出，生产调度研究方法特点如下： （1）不同调度方法有其特定的适用条件，集成多种 表 1 钢铁生产调度的研究方法 Table 1 Research methods of iron and steel production scheduling 算法 特点 案例 运筹学方法 1）计算结果准确，使用有效性高，在理论上能获得问题的全局最优解；2）适用于产品品种单 一、脉络较为清晰的生产流程，对较为简单的调度问题，能快速得到最优调度方案；3）随着生 产规模或者约束条件的复杂化，计算时间将呈指数化增长；4）不能涵盖所有的影响因素，实际 应用范围较小，且计算难度较大。 数学规划[7‒8]、拉格朗日松弛 法[9‒10]、分支定界法[11‒12] 启发式算法 1）操作简单、求解速度快，解的质量较高；2）求解规模较大的问题时搜索效率低，评估解的质 量的手段较少；3）在性能上并不要求精确解，只希望尽可能接近“最优解”。 多种规则的启发式算法[13-15] 遗传算法[16] 1）计算时间短，具有很好的收敛性、鲁棒性强；2）个体数量较多时，搜索空间大且搜索时间较 长；3）算法对新空间的探索能力有限，往往会出现早熟，收敛到局部最优解的情况；由于该算 法的进化过程存在随机性，解的可靠性及稳定性较差；4）对初始种群很敏感，初始种群选择不 好会影响解的质量和算法效率。 混合遗传算法[17‒18]、 改进遗传算法[19‒20] 蚁群算法[21] 1）具有较强的鲁棒性和搜索较好解的能力；2）对初始路线要求不高，求解结果不依赖于初始 路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整；3）在解决大型优化问题时，存在搜索 空间和时间性能上的矛盾，易出现过早收敛于非全局最优解以及计算时间过长等问题。 其他算法与蚁群算法结合[22‒23] 粒子群算法 1）算法结构简单、需要调节的参数少、实现方式容易；2）对于离散的优化问题处理不佳，容易 陷入局部最优；3）广泛应用于函数优化、多目标优化、求解整数约束和混合整数约束优化问 题、神经网络训练、信号处理等实际问题中。 离散粒子群算法[24‒25]、其他算法与 粒子群算法结合[26] 人工蜂群算法 1）控制参数少、收敛速度快、稳定性好和效率高；2）后期收敛速度慢、 易陷入局部最优、搜索精度不高。 改进人工蜂群算法[27‒28] 禁忌搜索[29] 1）收敛性好，快速而高概率地向好的方向移动；2）需要调整不同的参数，参数的选取对最后得 到的解有着直接的影响，没有很好的鲁棒性；3）禁忌长度和禁忌表不宜太大，禁忌长度太小容 易循环搜索，禁忌表太长容易陷入“局部解”。 求解最优炉次计划[30]、 与其他算法结合[31] 模拟退火[32] 1）它的解是随机近似解，所求解的质量有赖于大量实验；2）突破局域搜索的限制， 因此其全局搜索性较强；3）各个参数选择比较困难，如果选择不得当，就会使得计算时间很 长，而且可能得不到好的结果。 模拟退火与遗传算法结合[33]、混合 排序免疫模拟退火[34] 系统仿真 1）通过建立仿真模型来模拟实际生产情况，对实际系统全局性进行分析；2）设计、建立和运行 仿真模型进行生产调度在时间、费用上成本很高；3）仿真的准确性受操作人员的判断技巧的 限制，甚至很高精度的仿真模型也无法保证能找到最优或次优的调度。 仿真优化[35]、Petri网模型[36] 专家系统 1）应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题；2）专家系统能解决特定领域的一些具体问 题，在炼钢‒连铸过程中多用于建立生产调度系统。 专家系统[37‒38] 多智能体系统 1）特别适用于解决具有大量交互作用的复杂问题；2）将复杂大系统分解成结构简单、且彼此 相互通讯及相互协调的、易于管理的多个简单智能体(agent)组成的复杂系统。 与其他算法结合[39‒40] 1 #BOF … … … … 炼钢 精炼（多阶段） 连铸 2 #BOF 1 #LF 2 #LF 1 #RH 2 #RH 1 #CC 2 #CC M1 #BOF M2 #LF Ms−1 #RH Ms #CC 图 1    炼钢‒连铸工序匹配图 Fig.1    Matching diagram of steelmaking‒continuous casting process · 146 · 工程科学学报，第 42 卷，第 2 期

刘青等：炼钢一连铸生产调度的研究进展 …147 调度方法可以充分发挥自身优势，解决复杂优化 主要以一些大学和科研单位为主，如北京科技大 问题；(2)运筹学方法、启发式算法、遗传算法等 学、东北大学、钢铁研究总院等.表2是国内外一 多用于解决静态调度问题，专家系统、多智能体系 些典型钢厂计算机辅助调度系统的应用情况 统等多用于解决动态调度问题；(3)系统仿真、专 由表2可看出，当前计算机辅助生产调度系统 家系统等方法发展迅速，因其优势性，是未来发展 的特点如下：(1)运用智能优化算法并结合一定程 趋势所在.根据求解目标选择合理的研究方法，并 度人机交互的方式，来编制初始生产计划与调度 在此基础上，寻求更多的智能算法，是当前生产调 方案，表现形式有Gant图、生产时刻表等，但不能 度研究的一个重要课题.探索如何将这些研究方 完全实现计算机调度；(2)由于钢厂的产品结构、 法应用于炼钢-连铸实际生产流程，而不局限于理 工艺流程、技术水平、人员素质、企业文化等的差 论研究，寻找并确立适宜的求解思路与建模的方 异，几乎每个钢厂都使用其特有的生产调度系统， 法，对钢厂实现稳定化、高效化、智能化运行具有 系统通用性不好，因此难以实现普适化：(3)当前 重要现实意义. 的计算机调度系统主要实施静态调度的任务，动 1.3炼钢-连铸过程生产调度系统应用实例 态调度涉及较少，对异常情况的快速决策与处理 生产调度智能化是是钢厂智能化的体现形式 能力较差；(4)由于实际生产情况多变，影响生产 之一.对于炼钢-连铸生产调度而言，如何将各种 运行的干扰因素多，扰动大，调度系统排出的生产 模型算法与实际生产过程相结合，并采用计算机 计划可执行性差.研究和开发符合钢厂实际的调 技术得到满意的结果，实现钢铁生产过程自动控 度系统，提高炼钢生产流程管控水平对实现智能 制已成为了该领域研究的重要内容 排产与调度尤为重要 国外炼钢-连铸过程计算机辅助生产调度系 2炼钢-连铸过程生产调度问题的研究思 统的使用已逐渐趋于成熟，但对此的相关研究报 道较少，国外一些开发单位包括奥钢联、西门子、 路及方法 Broner Group等都有相关的计划调度产品，并应用 针对当前炼钢-连铸生产过程存在的问题，笔 于钢铁企业.国内越来越多的钢铁企业也在研发 者在总结前人研究成果的基础上，结合长期研究 或引进计算机辅助生产调度系统，国内研发团队 与实践的体会，对炼钢-连铸生产过程中存在的两 表2国内外一些典型钢厂的计算机辅助调度系统使用情况 Table 2 Application of computer-aided scheduling system in steel plants in China and overseas 地区 钢 名称 特点 河钢唐钢 唐钢APS(advanced planning and 智能化优化算法结合人工计划排产知识和经验，实现资源整 scheduling)系统 合、统一管理，提高排产效率及灵活性。 首钢京唐 计算机辅助调度系统 主要作用是过程监控，通过人工实现计划排产。 太原钢铁 钢轧作业排产计划 结合工艺限制条件的自动优化算法结合人工计划， 侧重人机交互，由计划员进行最终调整确认。 国内 通过专家推理建立调度模型.结合人机交互的方式， 上海宝钢 炼钢-连铸调度系统 对复杂事件做出快速响应。 首钢迁钢) 通过Gantt图编辑器实现系统和人工相结合的决策方式， 炼钢一连铸生产调度系统 增强系统的可控性。 方大特钢 炼钢-连铸计算机辅助生产调度系统 运用调度规则，计算初始调度方案，再根据实时数据反馈， 调整调度方案。 印度JSPL☑ 高级计划与排程(APS)和制造执行系统(MES) MES系统将来自订单的指令发布给排产系统、二级系统后，再 运行来自接口的新的订单项，订单设计是交互式或者自动化。 日本新日铁啊 production planning and scheduling系统 采用基于约束的规则运算和优化算法，提供了从炼钢到热轧的 生产作业计划和排程能力。 Bethlehem stee steel planner 分为计划模块和优化模块，可分析得到生产计划。 国外 德国曼内斯曼钢铁公司 计算机生产调度管理系统 采用模糊优化方法，以Peti网理论为基础，做到动态模拟和 动态优化调整调度系统。 韩国浦项光阳钢铁厂纠 HIPASS系统 编制高炉到冷轧的综合生产时刻表，并进行 状态监视和紧急情况的支持。 H本NKK京滨钢铁厂 Scheplanz系统 采用人工智能和人机交互技术生成调度计划，系统包括高炉- 转炉、转炉-连铸、连铸-轧机的调度

调度方法可以充分发挥自身优势，解决复杂优化 问题；（2）运筹学方法、启发式算法、遗传算法等 多用于解决静态调度问题，专家系统、多智能体系 统等多用于解决动态调度问题；（3）系统仿真、专 家系统等方法发展迅速，因其优势性，是未来发展 趋势所在. 根据求解目标选择合理的研究方法，并 在此基础上，寻求更多的智能算法，是当前生产调 度研究的一个重要课题. 探索如何将这些研究方 法应用于炼钢‒连铸实际生产流程，而不局限于理 论研究，寻找并确立适宜的求解思路与建模的方 法，对钢厂实现稳定化、高效化、智能化运行具有 重要现实意义. 1.3    炼钢‒连铸过程生产调度系统应用实例 生产调度智能化是是钢厂智能化的体现形式 之一. 对于炼钢‒连铸生产调度而言，如何将各种 模型算法与实际生产过程相结合，并采用计算机 技术得到满意的结果，实现钢铁生产过程自动控 制已成为了该领域研究的重要内容. 国外炼钢‒连铸过程计算机辅助生产调度系 统的使用已逐渐趋于成熟，但对此的相关研究报 道较少，国外一些开发单位包括奥钢联、西门子、 Broner Group 等都有相关的计划调度产品，并应用 于钢铁企业. 国内越来越多的钢铁企业也在研发 或引进计算机辅助生产调度系统，国内研发团队 主要以一些大学和科研单位为主，如北京科技大 学、东北大学、钢铁研究总院等. 表 2 是国内外一 些典型钢厂计算机辅助调度系统的应用情况. 由表 2 可看出，当前计算机辅助生产调度系统 的特点如下：（1）运用智能优化算法并结合一定程 度人机交互的方式，来编制初始生产计划与调度 方案，表现形式有 Gantt 图、生产时刻表等，但不能 完全实现计算机调度；（2）由于钢厂的产品结构、 工艺流程、技术水平、人员素质、企业文化等的差 异，几乎每个钢厂都使用其特有的生产调度系统， 系统通用性不好，因此难以实现普适化；（3）当前 的计算机调度系统主要实施静态调度的任务，动 态调度涉及较少，对异常情况的快速决策与处理 能力较差；（4）由于实际生产情况多变，影响生产 运行的干扰因素多，扰动大，调度系统排出的生产 计划可执行性差. 研究和开发符合钢厂实际的调 度系统，提高炼钢生产流程管控水平对实现智能 排产与调度尤为重要. 2    炼钢‒连铸过程生产调度问题的研究思 路及方法 针对当前炼钢‒连铸生产过程存在的问题，笔 者在总结前人研究成果的基础上，结合长期研究 与实践的体会，对炼钢‒连铸生产过程中存在的两 表 2 国内外一些典型钢厂的计算机辅助调度系统使用情况 Table 2 Application of computer-aided scheduling system in steel plants in China and overseas 地区 钢厂 名称 特点 国内 河钢唐钢 唐钢APS（advanced planning and scheduling）系统 智能化优化算法结合人工计划排产知识和经验，实现资源整 合、统一管理，提高排产效率及灵活性。 首钢京唐 计算机辅助调度系统 主要作用是过程监控，通过人工实现计划排产。 太原钢铁 钢轧作业排产计划 结合工艺限制条件的自动优化算法结合人工计划， 侧重人机交互，由计划员进行最终调整确认。 上海宝钢 炼钢‒连铸调度系统 通过专家推理建立调度模型，结合人机交互的方式， 对复杂事件做出快速响应。 首钢迁钢[41] 炼钢‒连铸生产调度系统 通过Gantt图编辑器实现系统和人工相结合的决策方式， 增强系统的可控性。 方大特钢 炼钢‒连铸计算机辅助生产调度系统 运用调度规则，计算初始调度方案，再根据实时数据反馈， 调整调度方案。 国外 印度JSPL[42] 高级计划与排程(APS)和制造执行系统(MES) MES系统将来自订单的指令发布给排产系统、二级系统后，再 运行来自接口的新的订单项，订单设计是交互式或者自动化。 日本新日铁[43] production planning and scheduling系统 采用基于约束的规则运算和优化算法，提供了从炼钢到热轧的 生产作业计划和排程能力。 Bethlehem steel[43] steel planner 分为计划模块和优化模块，可分析得到生产计划。 德国曼内斯曼钢铁公司[44] 计算机生产调度管理系统 采用模糊优化方法，以Petri网理论为基础，做到动态模拟和 动态优化调整调度系统。 韩国浦项光阳钢铁厂[44] HIPASS系统 编制高炉到冷轧的综合生产时刻表，并进行 状态监视和紧急情况的支持。 日本NKK京滨钢铁厂 Scheplan系统[45] 采用人工智能和人机交互技术生成调度计划，系统包括高炉‒ 转炉、转炉‒连铸、连铸‒轧机的调度。 刘    青等： 炼钢‒连铸生产调度的研究进展 · 147 ·

148 工程科学学报，第42卷，第2期 类典型调度问题：静态调度和动态调度，提出如下 建调度模型，进而采用适宜的算法求解模型 研究思路及解决方法 笔者研究团队对静态调度进行了长期实践研 2.1静态调度：“规则+算法” 究，文献[46-48]以国内某特殊钢厂为例，运用“炉- 目前，钢厂产品呈多品种、小批量、多规格等 机对应”的炼钢厂运行原则，综合考虑合理的产 特点，不同钢种的工艺路径不同，不同工序会有多 品结构以及不同产品在各工序设备的生产节奏等 台并行设备，造成炉-机不匹配的情况频繁，许多 因素，利用柔性工序缓冲策略进行调度求解，对生 大型炼钢厂设备多，天车承担的作业任务繁多，作 产模式进行优化.在生产调度问题求解过程中，运 业路线交叉频繁，规律性的认识较欠缺.由于现场 用建立的生产调度规则，确立优化的炼钢-连铸生 情况的复杂性，通过算法模型求解的初始调度方 产模式，在此基础上，辅之以优化的算法进行综合 案可执行性差.寻求合适的求解方法，确保静态调 求解，使获得的静态调度方案适应实际情况，提高 度的可执行性是当前智能化制造环境下的一项重 静态调度的可执行性.图2所示为生产模式优化 要研究内容 前/后的炉-机匹配方案，其中绿色路线表示常规钢 笔者结合所在团队长期研究与实践的体会， 种生产的作业路线，蓝色路线表示弹簧钢生产的 提出了“规则+算法”的研究思路来解决静态调度 作业路线，设备下方的数字表示该设备当月产量 问题.所谓“规则”，即根据实际生产状况和调度人 与炼钢厂当月总产量的比值，箭头线段上的数值 员的经验，经归纳、总结所建立的指导生产调度的 表示该作业路线的当月产量与炼钢厂当月总产量 基本原则，包括基本调度规则、时间控制规则、设 的比值.对不同产品结构的生产流程依照不同的 备匹配规则、工艺约束规则和运行调整规则等，进 匹配模式进行生产组织，形成了产品结构与炉机 而形成生产调度规则库.所谓“算法”，即求解炼钢- 匹配的综合优化调度技术.该技术应用后，某厂转 连铸生产调度问题的计算方法，例如，运用启发式 炉特钢冶炼周期由37min降至35min,吨钢合金 算法、遗传算法等求解排产计划，获得静态调度方 料消耗成本降低0.5%，吨钢钢铁料消耗降低4kg, 案.针对不同的生产环境和生产计划，运用规则确 连铸坯平均合格率由99.87%提升至99.93%50 定最佳生产组织模式和精确的约束条件，然后，构 以国内某型钢炼钢厂计划排产为例，图3所 (a) 6 LE t I号Ar站 2号转炉 2号转炉 2号Ar站 37% 3号连铸机 2% 图2改进前(a)后(b)工序与设备产能匹配关系 Fig.2 Matching relationship between process and equipment capacity before(a)and after(b)improvements 示该厂“四炉-三机”的生产模式.考虑到等待时 度模型；运用遗传算法求解该模型，在遗传操作过 间和炉机匹配程度两方面的影响，笔者根据生产 程中，引入设备指派规则以改善初始种群质量，根 实际结合人工操作经验，建立包括时间调整规则 据炼钢/精炼与连铸生产周期及衔接匹配关系，当 和设备指派规则在内的规则库，根据时间调整规 连俦周期大于精炼转炉周期时，表现为“一一对 则确定合理的目标函数和约束条件，建立以炉次 应”形式/关系，反之则表现为“定炉对定机”形式/ 总等待时间最小为优化目标的炼钢-连铸生产调 关系9，图3所示1BOF-1LF-1CC作业路线即为

类典型调度问题：静态调度和动态调度，提出如下 研究思路及解决方法. 2.1    静态调度：“规则+算法” 目前，钢厂产品呈多品种、小批量、多规格等 特点，不同钢种的工艺路径不同，不同工序会有多 台并行设备，造成炉‒机不匹配的情况频繁，许多 大型炼钢厂设备多，天车承担的作业任务繁多，作 业路线交叉频繁，规律性的认识较欠缺. 由于现场 情况的复杂性，通过算法模型求解的初始调度方 案可执行性差. 寻求合适的求解方法，确保静态调 度的可执行性是当前智能化制造环境下的一项重 要研究内容. 笔者结合所在团队长期研究与实践的体会， 提出了“规则+算法”的研究思路来解决静态调度 问题. 所谓“规则”，即根据实际生产状况和调度人 员的经验，经归纳、总结所建立的指导生产调度的 基本原则，包括基本调度规则、时间控制规则、设 备匹配规则、工艺约束规则和运行调整规则等，进 而形成生产调度规则库. 所谓“算法”，即求解炼钢‒ 连铸生产调度问题的计算方法，例如，运用启发式 算法、遗传算法等求解排产计划，获得静态调度方 案. 针对不同的生产环境和生产计划，运用规则确 定最佳生产组织模式和精确的约束条件，然后，构 建调度模型，进而采用适宜的算法求解模型. 笔者研究团队对静态调度进行了长期实践研 究，文献 [46−48] 以国内某特殊钢厂为例，运用“炉‒ 机对应”的炼钢厂运行原则[49] ，综合考虑合理的产 品结构以及不同产品在各工序/设备的生产节奏等 因素，利用柔性工序缓冲策略进行调度求解，对生 产模式进行优化. 在生产调度问题求解过程中，运 用建立的生产调度规则，确立优化的炼钢‒连铸生 产模式，在此基础上，辅之以优化的算法进行综合 求解，使获得的静态调度方案适应实际情况，提高 静态调度的可执行性. 图 2 所示为生产模式优化 前/后的炉‒机匹配方案，其中绿色路线表示常规钢 种生产的作业路线，蓝色路线表示弹簧钢生产的 作业路线，设备下方的数字表示该设备当月产量 与炼钢厂当月总产量的比值，箭头线段上的数值 表示该作业路线的当月产量与炼钢厂当月总产量 的比值. 对不同产品结构的生产流程依照不同的 匹配模式进行生产组织，形成了产品结构与炉机 匹配的综合优化调度技术. 该技术应用后，某厂转 炉特钢冶炼周期由 37 min 降至 35 min，吨钢合金 料消耗成本降低 0.5%，吨钢钢铁料消耗降低 4 kg， 连铸坯平均合格率由 99.87% 提升至 99.93% [50] . 以国内某型钢炼钢厂计划排产为例，图 3 所 示该厂“四炉‒三机”的生产模式. 考虑到等待时 间和炉机匹配程度两方面的影响，笔者根据生产 实际结合人工操作经验，建立包括时间调整规则 和设备指派规则在内的规则库，根据时间调整规 则确定合理的目标函数和约束条件，建立以炉次 总等待时间最小为优化目标的炼钢‒连铸生产调 度模型；运用遗传算法求解该模型，在遗传操作过 程中，引入设备指派规则以改善初始种群质量，根 据炼钢/精炼与连铸生产周期及衔接匹配关系，当 连铸周期大于精炼/转炉周期时，表现为“一一对 应”形式/关系，反之则表现为“定炉对定机”形式/ 关系[49] ，图 3 所示 1 #BOF‒1#LF‒1#CC 作业路线即为 (b) (a) 1号转炉 (33%) 1号连铸机 (11%) 0号连铸机 (14%) 2号连铸机 (50%) 3号连铸机 (25%) 13% 15% 5% 1号Ar站 2号转炉 (33%) 26% 2% 5% 2号Ar站 3号转炉 (34%) 12% 14% 8% 3号Ar站 2号LF 1号LF 1号转炉 (31%) 1号连铸机 (23%) 0号连铸机 (23%) 2号连铸机 (44%) 3号连铸机 (10%) 1% 30% 1号Ar站 2号转炉 (37%) 37% 2号Ar站 3号转炉 (32%) 6% 1% 10% 15% 3号Ar站 2号LF 1号LF 图 2    改进前（a）后（b）工序与设备产能匹配关系[51] Fig.2    Matching relationship between process and equipment capacity before (a) and after (b) improvement[51] · 148 · 工程科学学报，第 42 卷，第 2 期