应用过程控制

应用过程控制（精选十篇）

应用过程控制 篇1

目前公司面临着良好的发展机遇, 但质量形势严峻, 险情不断出现, 质量不稳定因素较多, 其中有不少问题不是我们水平不够而是管理步伐没有跟上。做细质量体系管理和过程控制, 提升公司质量管理水平和产品质量势在必行。

2 过程控制理论及SPC控制应用

2.1 过程理论及方法控制

过程质量的高低主要反映在过程输出, 即公司产品的合格率、废品率或返修率的高低上。影响过程质量的六个因素, 即人 (操作者) 、机 (设备) 、料 (原材料) 、法 (操作方法及规范) 、环 (环境) 六个因素对过程质量的影响程度是有很大差别的, 这时需要识别过程的主导因素, 运用主导因素分别对不同过程采取切实有效的措施控制过程质量。

2.2 过程质量的SPC控制方法

2.2.1 过程质量策划。过程质量策划是技术部门组织现场生产人员按照规定的工艺规程, 确定重点关注过程、调查实际过程加工能力、分析过程因数、配置过程资源、研究适宜的控制方法、完善过程指导或操作文件。

2.2.2 关键过程的识别。一个产品由不同的零部件组成, 其中每一个零部件又有许多特性值, 每一质量特性对产品造成的影响是不同的, 凡因特性值不符合设计部门要求而导致产品整体安全性并且功能丧失的质量特性为关键特性, 而形成关键特性的过程就是关键过程。对关键过程列出记录清单, 以便有重点地进行质量管理与过程控制。

2.2.3 工序质量控制关键点的建立。工序质量控制关键点是指在一定条件下, 一定时间内关键质量特性或支配性要素实施特殊管理部位。 (1) 建立工序质量控制关键点的原则。a.产品性能、寿命、精度、可靠性等直接影响零部件关键质量特性、以及影响这些质量特性的支配性工序要素。b.工序本身有特殊要求, 或对下道工序有直接影响的质量特性, 以及影响这些特性的支配性工序要素。c.工序质量不稳定, 出现不合格品多的质量特性或其支配性工序要素等。 (2) 工序质量控制关键点应达到的条件。a.每个质量控制关键点都应有明确的质量标准及要求, 其质量要求一般可在工序质量控制关键点明细表或流程图中表明。b.对找出的支配性工序要素规定界限值、检验检测手段和一些过程控制方法, 并明确责任。c.确定适宜的控制方法, 如SPC控制图, 对操作者进行培训, 对所应用的SPC控制方法会使用, 画图和判断, 当发生异常, 应及时采取措施解决, 及时发现异常。d.建立责任制度, 展开操作者自检自分活动。e.建立质量控制点管理办法。f.能正常实施。 (3) 建立工序质量控制关键点的步骤。a.确定工序质量控制关键点, 编制质量控制点控制表格。b.编制工序质量控制关键点的有关文件。c.根据工序质量控制关键点的明细表要求, 编制“设备周检记录“”三定卡片”等, 并确定实施。d.确定适宜的控制方法和建立控制点管理制度如“首件检验制度”并明确规定相应的奖励办法, 厂长批准执行。如“特殊过程中推行SPC统计控制工作“”关键、重要、难加工工序工作的奖励办法”。e.组织操作者及检验进行专门培训, 了解掌握有关过程控制的文件、质量法规, 经考核能够达到要求。f.组织实施及实施动态管理:对关键工序的质量控制点应长期坚持实施质量控制;对质量薄弱的环节经一年时间控制后已恢复正常的工序, 可撤销质量控制。

3 过程控制的理论及方法在企业中的具体应用

3.1 控制图的具体应用

识别关键、重要、难加工工序的过程, 关键工序的确定:凡工厂承担加工任务的所有型号均可确定为关键工序。 (1) 关键工序确定的基本原则。a.关键件、重要件的关键工序。b.技术含量高, 加工难度大, 质量不稳定的零组件。c.产品价格昂贵, 一旦形成废品将带来较大质量损失的零组件。

(2) 关键工序的分类。项目产品价格技术含量加工难度目前质量状况生产状况备注。A类:贵、高、大且不稳定新机、新件关键、重要工序。B类:较贵、较高、较大且不稳定批产、新机。C类:一般不稳定批产。

(3) 关键工序考核标准。凡认定为关键工序的每批零组件, 产品必须如实提交检验:加工过程中造成废品、超差品、返修品、返工品统一由检验部门认定。

A类件的认定标准:a.机加件首次提交做到无废品, 并保证自检、自分提交准确率为100%。b.焊接件首次提交做到无废品, 首次提交合格率达90%以上, 仅允许进行补焊一次, 并保证自检、自分提交准确率为100%。c.凡规定为军检项目的必须做到一次验收合格。d.必须按规定认真填写加工实测值记录和加工质量统计表。e.满足下工序加工或装配质量要求。f.A类件允许有返工或返修, 不允许有废品及二类呈报。

B、C类件的认定标准:a.机加件首次提交做到无废品, 并保证自检、自分提交准确率为100%。b.焊接件首次提交做到无废品, 首次提交合格率达95%以上, 仅允许进行补焊一次, 并保证自检、自分提交准确率为100%。c.凡规定为军检项目的必须做到一次验收合格。d.必须按规定认真填写加工实测值记录和加工质量统计表。e.满足下工序加工或装配质量要求。

B、C类件允许有返工, 不允许有废品、呈报、返修。

3.2 SPC在工段现场的应用

3.2.1 识别关键、重要、难加工工序的过程后, 推行SPC控制点, 确认控制环节。

3.2.2 确定现场SPC推行控制方法。 (1) 打点数据100%测量。 (2) 由操作者对打点数据进行测量, 并保证其真实性、完整性和及时性。 (3) 工长负责对操作者的测量工作进行监督, 要求每测量完一个值后立即记录, 绝不容许加工完几个零件后一起记录打点。 (4) 严格按照加工时间顺序进行打点。 (5) 工段质量工程师负责对数据整理、分析, 并依据数据进行评判。 (6) 因数量差异, 因此零件每15 个数据作为一个评判组。 (7) 操作者连续记录数据并在图上打点, 当由于特殊原因造成的点出现时, 立即停止生产, 报告工段质量工程师, 是否恢复生产, 听候管理者的命令。 (8) 工段在接到操作者报告时, 由工段技术主任组织质量工程师等相关人员对异常数据产生进行分析, 并制订改进措施。 (9) SPC数据及原因分析、改进措施等工段应设专用表单。资料保存在质量工程师处。 (10) 工段每月要向工厂上报SPC活动开展情况小结, 季度做出评价。工厂每月对各单位SPC活动开展情况进行检查, 并以书面情况上报工厂总工程师, 并对控制开展情况进行评价。

3.2.3 实施控制和改进, 总结经验。总结现场推行SPC取得的经验和存在的不足, 持续改进, 为以后统计和控制范围的扩大打下坚实基础。提供有力保障, 为工厂过程控制水平的提升打下坚实基础。

4 结束语

公司工段主要担负着军品等16 个型别, 1000 多个零件号的生产加工任务, 其中关键、重要零件137 个, 产品的质量直接影响了公司和工厂的信誉, 对公司今后军品生产的发展起着举足轻重的作用, 应用先进的质量管理工具进行生产现场过程质量控制, 确保生产产品质量的稳定性, 14 年和15 年顺利完成批量生产的任务。但质量管理工具在应用上还有待于进一步形成管理制度, 过程质量控制的方法还需要进一步开发与研究。

摘要：过程控制是建立和运行质量管理体系中最主要的工作内容。建立工序质量控制关键点, 确定适宜的控制方法, 如“SPC控制”即为统计过程控制质量管理的重要内容。SPC控制就是应用统计技术的方法对生产过程进行监控, 从而达到产品的合格交付。识别关键、重要、难加工工序的过程后, 推行SPC控制点, 利用SPC控制图等工具进行质量过程控制。其目的之一是演示过程主要受偶然因素影响。

应用过程控制 篇2

我所选择的就读专业是工科类，化学与环境工程学院的过控专业。乍一眼看上去，本专业宏观化工机械操作实用性相对比较强，高等数学高深玄妙的知识领域似乎还很难深入涉足到这门专业的点滴中去。但我从不认为高数的魔力对我知识全面而灵活的运用和牵连假想的影响有丝毫的褪色。由于本专业自身需求和特色，它是为了着重培养具有化工机械、控制管理等工程领域实践创新性的复合型人才。你也可以选择更加优秀而埋头苦学来实现自己考研读博的梦想。由于知识的广元性，你未来毕业后的就业方向选择上也很多元化。如在石油、化工、能源、轻工、环保、医药、食品、机械、劳动安全、航空航天军工等部门从事工程设计、技术开发、设备管理以及科学研究等方面工作的高级工程技术人才。

当然，你要想成功选择就业领域并能自信十足的随手应用而不是让众多可以让你混口饭吃养家糊口的热门领域一一将你当作次品，审核不合格再无情把你给Pass了，你就需要得踏实认真地掌握好你要成为本专业强手的必备基础知识！如普通化学、基础物理、物理化学、工程热力学、高等数学、工程制图、电工及电子技术、流体力学、工程力学、机械设计、化工原理、工程材料与防腐、化工仪表及自动化、过程装备控制技术及其相关应用、过程设备和化工容器方面的设计。当然，在实习训练过程需要培养的能力有工程设计、测控技能、工程科学研究和对新型过程装备技术开发的研制。

但一切这些看似复杂艰深的专业化知识最基本的理论框架和计算运用上的知识点无非都与高等数学知识有着或多或少、千丝万缕般的联系。在此，我并非想要特意去标榜夸大高等数学能够支配、渗透并凌驾于其它学科之上的能力，而是旨在强调：任何专业学科要想被所学之人深入理解、消化记忆并能得心应手运用自如，都有数学领域在里头发挥的巨大作用。从基本的数据处理运算到精确计算布图设计，再到各类物理理论力学对微分几何、积分的普遍应用。从诸多鲜明而强有力的证据当中我敢大胆地说，没有高等数学魔术般潜移默化的巧妙影响，也就不可能恰如其分地将各专业独特魅力发挥到极致了！

记得伟大的哲学家马克思也曾经说过：“高等数学有着如此让人痴醉的神奇力量，学不好它，你似乎很难弄懂真正辩证唯物主义法的奥秘所在了！”高等数学能教给人一种独特而严谨的思维方式和逻辑推理能力，能运用高数的理论角度去分析设计上和力学上的问题，会对你以后投入科学研究起到很重要的作用！

比如说在材料力学中，研究铸造过程中的收缩应力该如何去计算，要知道机械零件在什么地方容易受到较大的力作用，而知道了能承受较大应力的地方才能对零件进行正当有效的防护和检测！而这一切的基础必备知识就很大程度上需要高等数学来作帮忙分析的工具，强而有力的将需要导出的公式及其运算结果一一计算出来。所以，你还能忽略高数在本专业中潜藏着的巨大作用而敢去不用心思花费功夫去领悟它吗？！

高数很重要，而基础理论知识也同等重要。无论是以后做研究开发还是日常运营管理，没有点扎实过硬的高数理论基础，在实际分析解决问题的过程当中你是很难切中要害能剖析到点子上的！找不到问题出现的根本原因所在，那以后类似的大大小小的故障还会相继并反复的出现！你要是在走上实践、参加工作岗位了还会为自己高等数学基础欠缺、理论知识再扎实在问题频繁出现的烦恼之下，你还是会有意无意中去重翻以前课本来加以温习巩固的！

高等数学具有综合性，逻辑性和应用性强等诸多特点。是生物化工工艺、有机化工生产和过程装备控制技术等专业课程的基石。如化学反应工程中涉及到一元函数微积分、常微分方程、分布函数及数字特征；分析化工中涉及到估计、假设、检验等数理统计知识。学习高数就是学习许多专业知识课程的基础！

掌握了高等数学的基本理论和技巧，培养自身抽象概括问题、逻辑推理问题、熟练运算问题、综合分析并解决实际问题的能力上会有不断较大的提高的！也如分析微观空间分子各方向运动情况和受力，利用了函数的对称有界性和统计参量正态分布。由特殊到一般的高数方法，使得能从理论和实践证明上得知理想气体作永不规则的热运动；平衡态下，气体性质与方向无关，每个分子速度按方向分布完全相同，各方向上速率的各平均值相等的重要结论。

关于矢量函数的积分，尤其是当这个函数是空间坐标上x、y、z的多元函数时，还有如线积分，面积分，体积分等其它较为复杂的积分计算（要按不同的定义式来进行求算），例如功的计算就是对一个关于位臵矢量函数

求积分的问题！

作为学习化工工科类的学生，再由于所学过控专业对宏观设备流程、操作控制和需要与机械设备长期打交道、熟练运用的耳濡目染，在知识储备方面，不说要得心应手深入研究，至少你要不想被别人取笑成为门外汉，你就得有着一点过硬的物理化工方面的理论知识和实际运用能力！

例如，导数与微分概念和计算，可以解决求变化率的问题，求物体运动速度，加速度的问题，积分的应用可以解决一些关于某个区域累积量的求解问题。分析利用积分的概念与运算来求解物体的转动惯量。譬如求电场强度等问题都是典型的求关于某个区域累积量的问题，在求解这类问题时，应结合问题的物理意义，明确是在对哪一个变量，在哪个区域上在进行累积、并应充分利用区域的对称性特点，这样就可以将复杂的积分问题简化，降低积分的重数，较简捷地解决具体的实际问题。分析曲线、曲面积分的概念与运算在物理学中应用地非常广泛，灵活应用曲线、曲面积分、往往能使问题得以简化，如在求磁感应强度，磁通量这类问题时，高斯公式往往就狠凑效！

高等数学是在我们完成了实行数学基本知识，基本理论和基本方法的学习基础之上，介绍有关一元函数微积分等内容。这些内容的设臵为我们日后继续学习其它专业课程和今后的实际工作提供了数学基础方法。培养出学生一定抽象思维和概括的能力。有效提高学生综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力，提升个人专业理论素养！

我国已经进入了高等教育大众化的阶段，为充分建立我校高水平综合性应用型大学的发展目标，又由于高等数学是作为广大工科类学生一门必备的重要基础课，所以对我们适合工科学科要求的数学思维能力和应用能力都显得尤为重要！数学思维能力是学习现代科技原理和知识的必备能力，这种能力的体现主要落实在吸引我们学生去积极参与关于微元法，新论及数学定理的发现式教育环节中，加强培养数学的应用能力主要落实在关于应用问题的数学建模和解读数学思维能力和运用有关高等数学知识的方法来学好其他专业课程和学科的科技原理的能力，使其更具有自主持续发展的潜能！

应用过程控制 篇3

关键词模糊PID；工业控制过程；算法；自动化

中图分类号TP文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)012-0184-01

随着科学技术和工业现代化的发展，工业生产领域对控制精度、响应速度、系统稳定性及自适应能力要求越来越高。然而在工业过程控制中，总是存在着控制对象具有非线性、时变性、滞后性以及其动力学特性的内部不确定性和外部环境扰动等问题，使传统的控制方法不能满足现在的需要。因此，出现了经典的模糊PID控制理论，而且在工业过程控制领域得到了飞速的发展。模糊PID基于其能对过程控制中的不确定条件、参数、延迟和干扰等进行检测分析，然后通过模糊推理对PID参数进行在线自整定，不但保持着传统PID控制原理简单、鲁棒性强等特性，而且还具有更大的灵活性、精确性和实用性。

1工业过程控制的特点

工业过程控制通常指在化工、石油、冶金、轻工、建材等工业生产过程中的自动化控制技术，由于行业本身所具有的特点，因此对于工业过程控制来说具有许多的复杂性因素，大致特点如下：

1）控制过程的不确定性。由于控制环境和控制对象本身所具有的特性，控制过程中常常存在着无法预知的干扰和随机的变化，不能对被控对象建立准确的控制模型，因此从原理上来说需要达到控制要求存在着困难。而且对于控制的输入来说，每次相同的输入也不能得到相同的输出效果，即对同一个实验来说，无法让它在重复的试验中重复的激励，种种不确定因素的存在，影响着整个控制过程。

2）控制过程非线性。对于线性系统来说，现在已经具有了非常完善的控制理论和方法。在工业过程控制领域，往往存在着一些非线性的控制对象，对于非线性的对象进行精确的控制，就不能在依靠线性控制对象的理论，只有研究出针对非线性的控制理论，才能得到满意的控制结果。

3）控制过程时滞性。工业过程控制中大量的存在着时滞的参量，其时滞的特性不仅影响着控制的稳定性和实时性，而且促使控制系统动态品质差、精确度不高等特点。

2模糊PID控制研究的现状

随着技术理论的不断完善，以及控制理论的迅速发展，在工业过程控制领域出现了许多的控制思想和控制算法，但是PID控制算法始终占据着其强大的重要地位。由于PID控制具有结构简单、实现容易、控制效果好、稳定精度高、理论分析体系完整等特点，在化工、石油、冶金等领域得到了广泛的应用。然而PID控制的整定参数是固定的，对于工业过程控制中的參数变化、时滞性强、干扰强的控制对象，就不能满足其控制性能和控制精确要求。模糊控制理论对于研究对象的描述能在准确和简明之间取得平衡，不需要对控制对象建立精确的数学模型，可以实时的在线调整参数，柔性的达到控制要求。因此，有人提出将模糊控制与传统PID控制结合起来，构成了现在广泛应用的模糊PID技术。模糊PID控制器表现出了在非线性、大滞后、时变性系统中的控制优势，并推导出了其非线性增益的明晰表达式，大量的实际运用表明，模糊控制理论与传统PID控制理论相结合取得了很好的效果，为解决工业过程控制领域的控制问题做出了巨大的贡献。采用模糊控制理论对传统PID控制器的控制参数进行在线自整定，不但克服了系统的不确定性，而且还提高了系统控制的稳定能和鲁棒性。模糊PID控制技术在压力、温度、流量等控制场合得到了大量应用，并取得了很好的控制效果。

3工业过程控制中应用的模糊PID控制算法分析

在工业过程控制领域，存在大量的自动控制算法。如以传统理论为基础的PID控制算法，以现代控制理论为基础的自适应控制、预测控制、神经网络控制及模糊控制等智能控制方法。但目前在工业过程控制现场主要运用的还是模糊PID控制算法，基于其简单、稳定、精度等控制特性得到了飞速的应用。对于模糊控制算法与传统PID的结合形式和参数的整定方法的差异，在实际的工业过程控制现场运用的模糊PID算法通常有如下几种：

1）模糊自整定PID控制算法。该种算法基于对PID参数模糊推导后进行在线自整定，能根据实际的控制结果和控制要求自动调节控制参数，以达到预期的控制精度和要求。具体思想就是找出PID的三个参数与误差和误差变化率之间的模糊关系，在实际的控制过程中通过不断检测误差和误差变化率的大小和变化方向，根据模糊控制理论对PID的三个参数进行在线修正，已达到在不同的暂态控制过程中对PID参数的不同要求，从而使被控对象得到良好的动、静态控制性能。

2）Fuzzy-PI型模糊PID算法。该算法属于混合型的PID控制器，由一个常规积分控制器和一个以误差和误差变化率为输入的普通二维模糊控制器并联而成。通过并联的结构把而着的控制特性进行结合，以使控制对象达到最佳的控制效果。该控制器不仅对于规则的“离散性”引起的余差有很好的消除作用，而且还能很好的消除输入输出量引起的零点附近的极限振荡现象，促使系统成为无差模糊控制系统，具有很好的控制性能。控制原理图如下：

图1Fuzzy-PI型模糊PID控制器结构图

4模糊PID算法应用在温控系统中的程序流程

由于温度具有非线性、时滞性等特点，因此在工业过程控制领域常采用模糊PID控制器进行控制调节。通常的温度模糊运算程序就实现有模/数转换后的值到模糊控制值的运算，常包括求差量化和查模糊表等子程序。

5总结

模糊PID控制器对于非线性、时滞性、不确定性、多变性和强耦合性的控制对象具有很好的控制性能，该控制器能够很好的满足工业过程控制的控制场合。随着社会的发展和工业自动化领域的发展，模糊PID控制技术将在工业控制领域得到飞速的发展和应用。

参考文献

[1]刘骏跃,PID参数的模糊整定器研究,自动化与仪器仪表,2001.

[2]金以慧,过程控制.清华大学出版社,2002.

[3] 刘向杰,周孝信,柴天佑.模糊控制研究的现状与新发展,信息与控制,1999.

应用过程控制 篇4

统计过程控制 (Staticstical Process Control, SPC) 就是运用质量特性, 使用控制图等统计技术来分析过程或其输出, 确保生产过程始终处于统计控制状态, 以保证产品质量, 提高经济效益的技术。有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题, 采取适当的改善措施, 在发生问题之前, 消除问题或降低问题带来的损失。

SPC是美国体哈特博士在20世纪二三十年代所创造的理论。经过几十年的发展, 已在美国、日本等发达国家获得了长足进步, 应用领域已涵盖汽车、电讯、电子等几乎所有现代制造领域, 并取得了很好的社会效益。近十年来, 我国的制造企业也开始采用SPC技术, 但是由于缺乏对SPC技术理论知识系统的了解, 缺乏结合本国制造业管理基础等方面的应用研究, 能成功利用SPC进行产品品质监控和改善的企业是少之又少, 大多数企业导入SPC是迫于客户或体系认证的压力, 没有采用系统化的SPC体系导入方法, 其最终结果导致在实际应用过程中出现不能达到预期的目的。

通过调查发现绝大多数制造业不能成功利用SPC控制技术控制产品质量的主要原因为以下几个方面:

1) 质量管理基础薄弱, 管理文化未在整个组织内形成。

2) 领导两头重视 (口头重视、结果重视) , 表现出一种典型的浮躁心理。

3) 策划人员未按照企业具体的实际情况对SPC控制技术应用研究实施策划, 只是简单要求执行人员按传统的作图方法绘制控制图或按照SPC软件生成控制图实施控制。

近几年随着ISO9001和TS16949质量管理体系的导入, 企业质量管理基础逐渐加强, 企业文化逐渐形成, 领导的浮躁心理逐渐消失。在现条件和现环境下寻找一种适合国内制造业特别是中小企业的SPC统计控制技术应用方法是非常迫切和必要的。

针对上述情况, 本文拟在过程方法的基础上, 对SPC统计过程控制技术的应用进行研究。本文的研究思路:根据过程方法的特点构建SPC统计过程控制系统, 并以某柴油机制造有限公司生产过程为例, 提出基于过程方法的SPC统计过程控制技术的应用方法。

1 基于过程方法的SPC统计过程控制系统的构建

1.1 过程方法

过程方法是八项质量管理原则之一, 在ISO9000:2000版标准中“过程”被定义为:“一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动”。过程具有分合性和网络性的特点, 所谓分合性是指, 任何一个较大的过程都可以分成若干个较小的过程;反之, 若干个相互关联的较小过程又可组成一个较大的过程。网络性是指一个过程的输入或输出可能有一种或多种, 且一个过程的输出可能是另一过程的输入, 各过程的输入和输出是相互联系的。

“过程方法”在ISO9000:2000版标准中被定义为:“将活动和相关资源作为过程进行管理, 可以更高地得到期望的结果”。“过程方法”实际上是对过程网络进行管理的一种方法, 要求详尽地识别过程并进行控制、管理[1]。

1.2 基于过程方法的SPC统计过程控制系统

任何产品总是经过企业了解顾客需求和期望, 与顾客明确产品的规格/型号、质量要求、交期、价格、违约责任等具体要求, 企业利用资源主要包括人、设备、材料、方法、环境通过我们的工作方式和资源的融合, 生产出顾客需要的产品, 其整个过程为产品实现大过程, 生产过程为子过程。

在产品实现大过程中, 现有企业基本根据传统事后质量检验方法, 通过抽样检验各工序结束后的产品或最终产品, 发现设计与加工过程中的问题, 然后再反馈给相关部门进行改进。然而这时不合格产品已经生产出来, 并造成了一定的损失。为了避免这种损失, 达到顾客持续满意, 较好的措施可应用过程方法和SPC统计技术相结合的方法实施进行预防, 建立基于过程方法的SPC统计过程控制系统, 见图1。假定对生产过程的每一道工序进行控制和管理, 建立简单易行的控制系统, 一旦出现质量问题就能及时发现、及时纠正, 不使不合格的半成品流入下一道工序, 这样就可以避免出现大量的不合格品, 从而达到预防的目的。

以生产过程为控制对象, 该系统主要控制4个重要的内容:

1) 识别和策划过程, 过程的性能取决与和顾客之间的沟通, 过程设计及实施方式, 以及运作和管理的方式等。故对生产过程的输入 (工序要求/顾客要求) 是否充分、适宜进行评审, 对过程开展的活动 (作业方法, 统计技术活动) 等实施方式、使用的人力资源/设备资源/工作环境等资源、生产过程管理方式和运作方式等过程内容进行策划。

2) 对过程实施监控。主要对关键零件的关键特性如尺寸公差、形位公差、表面粗糙度、硬度等实施过程控制。通过SPC统计控制技术分析生产过程的稳定状况, 确定过程是否正常或非正常的方式下运行。若有必要可采取适当的措施来校准过程或刚产生的输出。

3) 对过程采取措施。对过程或输出采取措施从而避免它偏离目标值太远, 保持过程的稳定性并保持过程输出的波动在可接受的界限之内。采取措施包括改变操作 (例如:操作员培训、工序要求等) , 或改变过程本身更基本的因素 (例如:设备的保养和维修、生产现场的环境温度和湿度等) 。应监测采取措施后的效果, 如有必要还应进一步分析并采取措施。

4) 对输出采取措施。如果目前的输出不能满足顾客的要求, 有必要将所有的产品进行分类报废不合格品或者进行返工和返修, 这种状态必然持续到对过程采取必要的改进措施并验证, 或持续到产品规范更改为止。

2 基于过程方法的SPC统计过程控制技术的应用

本文以某柴油机制造有限公司生产过程为例, 在分析应用的基础上, 具体介绍基于过程方法的SPC统

计过程控制技术的应用方法。

2.1 过程策划

为了有效利用SPC统计过程技术, 应对生产过程、生产过程中的每道工序实施策划, 其策划内容至少包括以下5项。

1) 明确过程产品质量或工序产品质量的控制目标。如:一次交验合格率100%, CP或CPk≥1.0。

2) 全员培训。按培训控制程序对相关人员实施基于过程方法的SPC统计过程控制技术理论知识培训, 并纳入绩效考核。

3) 确定关键质量特性、关键工序影响因素并编制关键特性控制作业指导书。影响产品质量因素很多, 故必须找出直接影响产品质量的关键零部件, 找出关键零部件的关键特性。同时根据产品生产过程与其周围的其他操作和上下使用者之间的关系, 以及每道工序的影响因素 (人、设备、材料、方法和环境) 来确定关键过程或关键工序的影响因素, 可采用因果分析图、过程流程表等技术来描述关键过程或关键工序影响因素。根据加工要求, 编制关键零件关键特性控制作业指导书, 明确工序操作时的操作规范, 工序控制内容, 采用的设备、刀具、夹具、量具及其他辅助的工位器具, 明确设备的主轴转速、切削用量等, 并实施工艺验证。

4) 编制SPC应用作业指导书和过程能力研究作业指导书。根据SPC统计过程控制图应用一般程序, 编制各类控制图的应用程序, 明确应用各类控制图的目的、适用范围、主要部门及相关部门的职责及接口关系、开展SPC应用的工作流程等内容。由于在SPC统计技术应用过程中必须实施过程能力研究, 应编制过程能力研究作业指导书, 明确过程能力研究的职能部门和配合部门、过程能力研究的工作程序等内容。

5) 确定生产过程管理和运作控制程序。可以按照ISO9001:2000版要求, 编制生产过程管理和运作控制程序, 明确其管理的目的、范围、职责、运作程序等内容。

2.2 对重要关键零件的关键特性实施监控

该阶段主要应用SPC统计过程控制技术-控制图对重要关键零件的关键特性实施监控。其主要原理为:通过对受控过程产品质量特性值波动的研究, 建立有效的分析用控制图, 并计算出受控状态下的过程能力, 再将有效的分析用控制图转化为生产过程控制用控制图, 对日常生产过程进行监控, 从质量特性数据的排列状况分析生产过程是否稳定, 从而判断过程质量是否存在异常波动, 当过程质量状态不稳定和出现异常波动, 发生偏移时, 及时发现, 采取预防措施。

本章以使用—R图为例, 在分析总结应用的基础上, 介绍对重要关键零件的关键特性实施监控的方法。

2.2.1前期准备

在使用—R图之前, 必须作下述几点适当的准备

1) 建立适合于实施的环境, 必须排除机构内阻碍人们公正的顾虑。管理者必须提供资源 (人力和物力) 来参与和实施改进措施。

2) 在开始监控之前应消除不必要的变差外部原因, 避免甚至不用控制图就能纠正的明显问题。这些包括过度的过程调整或过度控制等。

2.2.2建立分析用控制图

步骤1:确定某一生产过程产品特性值为控制对象

以某机体主轴承孔深mm为控制对象。

步骤2:当机体主轴承孔加工过程处于稳定状态时 (产品特性值成正态分布) , 按一定的时间间隔采集样本数据, 可分25个样本 (子组) , 每组样本量为5个;

步骤3:将数据填入数据表中, 如表1所示;

步骤4:计算各样本 (子组) 的均值和极差Ri, 其计算结果见表1。

其中:X1, X2…为子组内的每个测量值。n为子组的样本容量。

步骤5:计算过程均值平均和极差;;

式中k为抽取的样本数。

步骤6:计算控制界限, 绘制控制图。

1) 先计算R图的控制限, 绘制R图 (图2) 。

由图2可知, R图不存在过程异常的8种模式[2], 所以可以利用R来建立图。

2) 计算x图的控制限, 绘制图 (如图3) 。

由图3可知, 图不存在过程异常的8种模式[1]。

绘制控制图时, 图在下方, R图在上方。横坐标为样本号, 纵坐标为x值或R值。各中心线用实线表示, 控制线用虚线表示。如图2、图3。

步骤7:判断生产过程是否处于统计控制状态;

R图和x图都不存在过程异常的8种模式, 说明生产过程处于统计控制状态。

步骤8:计算过程能力指数Cpk;

1) 求Cp值。

2) 求偏移系数k

3) 求修正后的过程能力指数Cpk

过程能力指数Cpk满足要求 (要求为Cpk≥1, 可以把分析用控制图转为控制用控制图。

注意:控制用控制图的控制线来自分析用控制图, 不必随时计算。只有当普通因素变差发生变化或质量水平已有明显提高时, 才需要用分析用控制图计算出新的控制线。

2.2.3建立控制用控制图

建立控制用控制图并应用于过程监控

步骤1:当分析用控制图显示:过程处于受控状态, 过程能力满足技术标准的要求时, 将分析用控制图转化为控制用控制图;

步骤2:由生产工序管理员按规定的时间间隔测量零件特性值, 并在控制用控制图上打点, 记录加工过程。

2.3 利用控制用控制图对加工过程分析和改进

步骤1:分析R控制图:

a:超出控制界限的点——出现一个或多个点超出控制界限是加工过程处于失控状态的主要证据。因为在只存在普通原因引起变差的情况下超出控制界限的点会很少, 我们可假设该超出的是由特殊原因造成的;因此, 当有点超出控制界限时, 我们应对加工过程进行分析, 找出存在的特殊原因, 采取纠正措施。

b:控制界限之内的图形趋势——当出现非随机的图形或趋势时, 尽管所有的极差都在控制界限之内。也表明出现这种图形或趋势的时期内加工过程失控或过程分布宽度发生变化。此时也应对过程进行分析, 避免发生过程恶化;相反, 当某些图形或趋势较好时, 应对此时期内的加工过程加以研究以便使过程得到可能的永久性改进。

c:有下列现象之一表明过程已改变或出现某种趋势, 应及时对过程加以研究, 采取相应措施。

——连续7点位于平均值的一侧;

——连续7点上升 (后点等于或大于前点) 或下降;

——输出值的分布宽度增加;

——输出值的分布宽度减小。

步骤2:分析X-控制图:

当极差受统计控制时, 则认为过程的分布宽度 (样本内的变差) 是稳定的。此时, 通过对均值进行分析, 可以看出在此期间协和的位置是否变化。由于X的控制界限取决于极差图中变差的大小, 因此如果均值处于统计控制状态, 其变差便与极差图中的变差 (系统的普通原因变差) 有关, 如果均值没有受控, 则存在造成过程位置不稳定的特殊原因变差。

a:超出控制界限的点——出现一个或多个点超出控制界限就证明在这点出现特殊原因。此时应对加工过程立即进行分析, 采取相应措施。

b:有下列现象之一表明过程已开始改变或有变化的趋势, 应及时对过程加以研究, 采取相应措施。

——连续7点在平均值的一侧;

——7点连续上升或下降;

c:明显的非随机的图形——一般情况下, 大约三分之二的点应落在控制界限三分之一的中间区域内, 大约三分之一的点应落在其它三分之二的区域。如果描点出现明显异常, 应对过程进行分析, 并采取相应措施。

2.4 对过程产品采取措施

如果目前的工序质量不能满足工序或顾客的要求, 有必要将所有的产品进行分类报废不合格品或者进行返工和返修, 这种状态必然持续到对过程采取必要的改进措施并验证, 或持续到产品规范更改为止。

在对某机体主轴承孔深mm控制实践过程中, 如此逐个的除去特殊原因变差, 最终达到只存在系统的普通原因变差状态, 使某机体主轴承孔深mm加工过程达到稳定状态。

3 结论

基于过程方法的SPC统计过程系统是将先进的质量管理方法和先进的质量管理技术相结合的系统。它的应用研究, 为制造企业正确运用SPC提供了一种可操作性的方法, 同时对发挥SPC在质量管理中的作用, 推广SPC应用具有重要的现实意义。

参考文献

[1]何祯, 周善忠.面向持续质量改进的过程管理方法研究[J].工业工程, 2005, 8:38-41

生产过程控制和过程检验程序.05 篇5

生产过程控制和过程检验程序

1.目的为保证产品质量符合GB15763.2-2005《钢化玻璃》、GB/T11944-2002《中空玻璃》、GB15763.3-2009《夹层玻璃》国家标准及顾客提出的要求，对生产和各个工序进行质量控制和过程检验，使各个工序处于受控状态。

2.适用范围

适用于我公司建筑用钢化、中空、夹层玻璃产品各工序控制和检验。

3.职责分配

3.1 生技部负责编制钢化、中空、夹层工序作业指导书及生产工艺规程。

3.2 品管部负责生产过程的检验和质量控制确保认证产品一致性。

3.3 生技部负责生产设备的维护、保养，确保设备正常运行。

4.要求和实施过程

4.1 编制生产计划

4.1.1 生技部按照销售订单或合同编制“生产计划”，下达到车间，车间要严格按照作业指导书进行操作。

4.1.2 “生产计划”应表明产品名称、规格、数量、交货日期等。

4.1.3 当生产计划有变动或生产工艺变化时，由生技部负责调度，并以书面形式通知车间及有关部门。

4.2 关键工序控制

4.2.1 关键工序的确认：

本公司生产过程关键工序为：钢化、施胶、合片、蒸压。

4.2.2 关键工序的控制：

1）生技部制订《生产作业指导书》，应包括加热温度、加热时间、风压、冷

却时间、风栅间距、合片时间、速度、蒸压时间、压力等工艺参数。

2）温控工应严格按照工艺参数要求进行操作，工艺参数要做到连续监控。每个生产班组在开始生产时和生产的产品厚度发生变化时要对工艺参数进行记录，记录在“钢化工序工艺参数记录表”中。

3）每次开炉前要对钢化炉及其辅助设备、控制仪表等进行一次全面检查，确

认正常后方可开炉。

4）

5）钢化炉温控工必须经厂内或厂外专业培训，获得资格认可后方可上岗。产品检验员在每个生产班组开始生产时，先对钢化玻璃的碎片状态进行检

验，合格后方可进行生产。碎片检验结果记录在“钢化工序工艺参数记录表”。

6）

7）钢化工序的计量检定器具必须经检验合格并在检定周期内。生产过程按照《作业指导书》操作。

4.2.3 生产现场的工作环境：应保持清洁卫生、通风等。

4.2.4 生产设备的维护、保养：

1）

2）生技部负责建立“生产设备台帐”。生技部负责编制生产设备的操作规程，发放至生产车间，钢化炉等主要生

产设备的操作人员，需经生技部培训合格后方可上岗操作。

3）生技部负责设备的日常保养，制订“生产设备维护保养项目表”，项目表

规定保养内容、内容及频率，由设备维修人员填写。

4）每年年初生技部制订“设备检修计划”，在使用部门的协助下按计划进行

检修。在日常工作中，生产设备发生故障，设备维修人员维修后可填写“设备检修单”。

4.3 过程检验

4.3.1 生产工序分为预处理工序（切裁、磨边、打孔、洗涤干燥、铝条裁切、灌分子筛、合片、）及钢化、蒸压工序。

4.3.2 预处理工序检验员按照“生产计划”填写“生产工序流程卡”，表明生产计划单号、规格尺寸、数量等内容。

4.3.3 每一工序生产的第一片半成品或成品玻璃，由工序检验员进行首件检验，检验合格后可连续生产，每加工完一批玻璃后，工序进行自检，工序检验员复检合格后，在流程卡上签字，随同产品流入下道工序。

4.3.4 在工序交接过程中，工序之间进行互检，凡有质量争议，由工序检验员仲裁，操作人员应服从工序检验员裁决。

4.3.5 生产工序检验员负责“生产工序流程卡”的收集，交质管科保管。

5.相应质量记录

5.1 生产计划

5.2钢化工序工艺参数记录表

5.3中空工序工艺参数记录表

5.4夹层工序工艺参数记录表

5.5生产设备台帐

5.6 生产设备维护保养项目表

5.7 设备检修计划

5.8设备检修单

应用过程控制 篇6

[关键词] 芯片制造 质量控制 SPC

[中图分类号] TN406 TP399 [文献标识码] A [文章编号] 1674-2583（2014）03-0026-07

1 统计过程控制SPC

统计过程控制SPC（Statistical Process Control）是基于统计理论的技术和方法，通过对生产过程中的工序参数质量数据进行计算描图，实现对工序过程稳定性的监控和预测，从而达到发现异常、及时改进、减少波动、保证过程稳定、产品总体质量稳定可靠的目的。所以SPC可以提高过程的稳定性，降低不合格品率，降低成本，提高企业的经济效益。

SPC控制图的预防原理：应用SPC对检测数据进行统计分析能够区分生产过程中的正常波动与异常波动，及时预警，提醒生产人员采取措施消除异常，从而保证产品质量特性的一致和稳定。对异常波动的及时预警是SPC的最大特点，它能够在异常因素刚一露出苗头，尚未造成不合格品之前就能及时发现，指导技术人员采取措施，消除异常。这样，便极大地减少不合格品的产生，保证生产顺畅进行，从而提高生产率。可以在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，从而实现SPC的预防作用。

在生产监控现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异因已经发生，这时要严格贯彻过程质量控制的原则：查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。每贯彻一次这个原则，即经过一次这样的循环就消除一个异因，使它不再出现，从而起到保证过程稳定一致的作用。由于异因有限，经过有限次的循环后，最终可以达到在过程中只存在偶因而不存在异因。

ISO9001-2000提出关于质量管理的原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。其中，过程方法、基于事实的决策原则都和SPC有着密切的联系。以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性和可靠性？是管理者考虑最多的问题。SPC的运用是对按ISO9001标准建立的质量管理体系的有力支持。

2 建立芯片制造过程SPC系统

2.1 系统构成

芯片制造过程SPC系统以客户/服务器结构（C/S结构）为基础模型，包括数据库服务器、数据采集/监控站点、SPC监控分析站点、SPC监控查询站点、SPC异常报警装置、基于浏览/服务器B/S结构的远程质量查询站点、SPC控制图异常回馈等部分组成。

2.2 功能构成

2.2.1 工程师权限构成

系统软件对操作权限进行详细的划分，严格细致的权限管理使系统的安全性得到充分保证。每个工程师的权限包括系统功能操作权限、产品/工序查询权限、采集计划使用权限三部分。根据工程师的工作内容、职务划分而做适当的权限设置，充分保证软件系统和数据的安全和高效运行。

2.2.2 工艺版本属性工程师自定义

软件系统采用视窗软件常用的树形结构来保存“工艺版本”的属性定义。可以根据生产线的组织结构来自由定义“工艺版本”的“路径”，路径层次的深浅随意延伸。树形结构弥补表格式结构中属性项目数量固定、名称固定的缺陷。

2.2.3 质量特性定义

在质量特性的属性定义时，工程师不仅可以定义它的规格类型及数值，还可以定义控制图、数值精度、样本大小、控制线计算方法、与特性参数关联的标签项目、控制图判异准则等内容。这些项目都是在SPC工序监控过程中要用到的。

2.2.4 两种可并发的数据采集方式

软件系统提供两种可并发的数据采集方式。一种是从制造控制系统中采集的量测数据自动转入，另一种是由检测人员得到量测数据后键盘录入。不管由那种途径采集到的量测数据都要存入SPC数据库中，同时进行控制图描点判异及相关统计参数的计算。数据自动采集由接口软件在后台读取数据，数据准确及时，是SPC工序控制的主要和最佳方式。键盘输入只是一种补充。

2.2.5 判异准则内容可自定义

软件系统中的控制图判异准则的详细内容由工程师根据情况自定义。在判异准则管理树中，系统给出8个判异准则大类和一些通用的判异准则条款。工程师要使用一些特殊的判异准则条款，可以自定义具体内容。比如在规则类“连续n个点中有m个点落在中心线同侧的B区以外”中，工程师可以根据实际定义n和m的取值，生成一个新的判异条款。

2.2.6 建立监控计划

软件系统中引入监控计划的概念。监控计划是一组相关联SPC的特性参数的集合。这些特性参数可由一台计算机完成数据采集，也可能是因为它们集中在一个测量检验台上，或许它们是一道工序、一种产品或一台设备上的一组特性参数。把它们集中在一个监控计划中，便于工程师同时采集数据、监控观察它们的控制图变化情况进而掌握工序的运行状态、产品的质量状况。一个监控计划应该赋予一个工序监控站点。

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2.2.7 实现实时SPC监控

参数监控界面在标准状态下，系统同时显示当前特性参数的控制图、键盘录入格式、统计参数、特性参数路径等内容。还可以通过点击功能按钮以表格形式显示当前控制图对应的质量数据。还可以任意切换其它控制图，选择“属性”项设置控制图的显示风格，如控制图点的形状、大小、颜色，显示或隐含规格线、合理控制线等。

2.2.8 控制图功能

软件系统在现场实时监控中提供十几种控制或监视图表。把带有稳定控制线的图表称为控制图，而不带控制线的图表称做监视图。计量型图表有均值-极差图（Xbar-R图）、中位数-极差图（Xmed-R图）、均值-标准差图（Xbar-S图）、单值-移动极差图（X-MR图）、运行图（Run 图）、预控图（Pre-control图）、EWMA图、直方图等；计数型控制图有不合格品率图（p图）、不合格品数图（Pn图）、合格品率图（q图）、合格品数图（Qn图）、单位缺陷数图（u图）、缺陷数图（c图）等。针对计数型参数还提供DPMO/DPTO（百万机会缺陷数/千次机会缺陷数）分析图。在监控过程中，工程师还可以随时查看原因、措施、备注排列图。丰富多样的图表可以帮助工程师从不同视角去监控过程状态，充分发挥不同图表的各自优势，及时发现问题分析问题。

为了提供更充分的过程质量信息，除了直观的统计图表外，软件还同步提供大量统计参数值（在监控界面的最下方）。这些参数包括：总体均值（μ）、总体标准差（σ）、工序能力指数统计参数（3σ时：Cp、Cpu、Cpl、Cpk、 Cr；4σ时：Cm、Cpm、Cpkm；1σ时：、Zu、ZL、Zmin）、 样本均值（μS）、样本标准差（S）、工序性能指数统计参数（3σ时：Pp、Ppu、Ppl、Ppk、Pr；4σ时：Pm、Ppm、Ppkm；1σ时：、PZu、PZL、pZmin）、直方图偏斜指数（Skewness）和陡度指数（Kurtosis）。偏斜系数表示样本分布直方图的对称情况。如果分布对称，则偏斜系数为0。正数表示直方图右边拖有长尾巴，负数则表示直方图左边拖有长尾巴。陡度系数是直方图分布的陡峭（或扁平）程度指标。在正常情况下其值为0，正数表示直方图尖峭、双肩较薄；负数则表示直方图相对扁平、跨度较大。

Cpk和Ppk是最常用的两个统计指数。过程能力指数Cpk给出的是过程的固有能力，过程固有的能够满足标准与规范的能力。过程性能指数Ppk给出的是根据采集到的数据对当前过程性能的估计。过程能力指数运用的是总体参数均值m和标准差s。过程性能指数用的是样本统计量，即样本均值X和样本标准差S。过程能力指数只有在已经判定过程处于稳态以后才可以通过计算得到；过程性能指数则无此要求，可以随时反应实时过程的性能。

2.2.9 异常提示报警

软件系统提供多种控制图异常报警方式。在监控界面上，控制图稳定时参数点显示为绿色，出现异常时，则控制图参数点显示为红色。点击参数点可以查看异常的类型信息，在该界面上可以向手机发送短消息寻求帮助。还可以提供SPC监控状态显示板、监控状态警示灯和蜂鸣器等硬件报警设施。在SPC监控状态 LED显示板上，可以显示一些经过计算的统计参数值，如参数均值、标准差、Cpk、控制图状态等信息。监控状态指示灯则一般设置三种颜色，绿色表示工序参数稳定，黄色表示控制图异常警告，红色则表示控制图参数点超出界域，异常情况加剧。

2.2.10 工序质量分析方便追溯

软件系统把数据库技术引入到SPC过程质量控制系统中，使原始数据记录的检索和分析变得异常快捷方便。由于分布式数据库的海量存储能力，使积累的原始数据记录可以达到尽可能丰富、全面、详细的地步。为多角度全方位的质量分析诊断提供可能。由于记录信息的足够详细，使质量问题追溯变得有据可查。

2.2.11 质量数据查询和作图功能

软件系统提供原始数据查询浏览功能。为满足依据产品的附属标签信息的查询、浏览质量特性数据的要求。可以按用户要求的定义保存查询条件，方便下次直接打开执行。还可以对这些查询条件下的数据做控制图，可对历史控制图做进一步分析。

2.2.12 特别监控

软件系统为专门的管理人员提供宏观掌握生产线过程质量控制情况的功能模块。通过预设配置可以看到各质量监控点发生的控制图异常情况。点击产品的特性参数，则可以看到包括异常点在内的一段控制图。再通过点击控制图上的红色异常点，还可以进一步看到异常点的详细内容及异常原因、纠正措施等辅助信息。

2.2.13 功能专业的统计分析工具

软件系统对历史数据可做进一步、更全面的检查分析，专为质量工程师提供分析工具包。它提供工序能力及其变动分析、产品直通率分析、多参数对比分析、正态概率纸、DPMO转换表等六个专业分析工具。

（1）工序能力分析工具：利用工序能力分析工具，可以按产品/工序类选择一批特性参数计算它的Cpk，Ppk及产品/工序大类的平均值，并对工序能力进行简单评价，对生产线做一定范围内的工序能力分析。

（2）工序能力变动分析：可以选定一个产品的所有特性参数和分析时间区段、时间间隔周期，然后绘制工序能力指数Cpk的变化折线图。通过折线图的变化趋势可以了解各特性参数所对应加工环节的加工能力的变化情况。有的放矢地从各方面改进工序加工能力，提高整体工序能力，从而保证产品质量。

（3）产品直通率分析：一般情况下，最终用户的产成品都是经过多道工序加工形成的。每道工序或加工过程都有一个投入产出比例，称之为良品率。一个产品的直通率就是所有工序的良品率的乘积。通过产品的直通率分析，可以了解每个特性参数的良品率和该产品总的直通率。通过分析清楚地认识到产品加工过程中的薄弱环节和可改进空间。最终实现生产线整体良品率的提升。

（4）多参数对比分析：使用多参数对比分析功能，可以把同一产品的不同参数或不同产品的同一参数的数据描图进行对比分析，包括选择任何存在某种内在或外在联系的两个或多个特性参数进行对比分析。从而很容易发现这些参数波动的差异特征或关联特性，帮助改进过程质量，提高产品性能指标。作图区最多可同时选择6个参数进行描图分析。图形种类、时间区段都可任意选择。

（5）正态概率纸：采用正态概率纸可以直观地判断一组数据是否服从正态分布。从概率纸上还可以得到正态分布参数均值和标准差。而且概率纸对小样本数据更适合。

（6）DPMO对比转换表：提供标准差Sigma、Cp、Cpk及百万分比Ppm之间的关系对应关系。也可以输入Sigma、Cp、Cpk三者之一计算其它参数值。

3 结论

在芯片制造过程SPC系统由上海贝岭研制并实施，SPC系统自动记录控制图的异常点，而异常原因和纠正措施则由现场工程师处理后登记到系统中，成为知识积累。

通过丰富强大的分析工具对这些信息进行处理，可以形成异常原因知识库，为未来可能出现的异常状态提供有效的质量改进方法和措施建议。从而帮助企业不断改进质量，提高产品的可靠性，保持优势的竞争力。及时发现过程异常是手段，促进不断改进质量才是目的。

应用过程控制 篇7

烧结是一个机理复杂、参数众多的物理化学过程。烧结过程热状态的好坏直接影响烧结矿的质量和产量。一般来讲, 反映烧结终点的热状态参数主要有烧结终点 (BTP) 和点火温度。

2.1烧结终点控制

烧结终点是烧结过程中最重要的热状态参数, 是判断烧结过程正常与否的标志之一。一般认为烧结终点应当控制在倒数第2个风箱的位置:烧结终点超前, 烧结机有效面积没有得到充分利用, 利用系数降低;烧结终点滞后, 则卸料时烧结料层未烧透, 返矿量增加, 成品率下降。因而烧结终点的稳定跟踪对于提高烧结生产的质量与产量具有重要意义。目前关于烧结终点控制的研究主要集中在判断、预测和控制三个方面。

烧结终点位置是一个不可直接测量的量, 所以需要建立烧结终点位置的软测量模型来对当前的烧结终点位置进行判断。目前烧结终点的判断主要有以下几种方法[8]:风箱废气温度法、废气成分判断法、负压法、机尾断面红外图像法。

然而对于烧结过程, 由于BTP当前值需要在烧结料经过最高废气温度所对应的风箱位置后才能计算获得, 计算得到的BTP信息对于需要被控制的烧结料来说过于陈旧, 计算BTP时存在滞后性, 因而要实现烧结终点的稳定控制, 就必须对其进行提前预测。针对烧结终点预测, 神经网络、聚类分析等智能方法取得了成功的应用, 文献[9]提出了一种具有非线性和线性两个组成部分的烧结终点神经网络预测模型, 其中非线性部分被当作一个可以测量的干扰来处理, 并通过前馈方法来补偿, 而线性部分通过运用自适应极点配置算法来控制。文献[10]提出了一种自适应模式聚类和特征提取方法, 建立了烧结终点预报系统, 通过运用密度聚类和学习向量, 将整个向量分为若干子集, 并将这些子集样本放进遗传神经网络进行训练, 试验表明该系统在聚类分析和特征提取方面具有较强的鲁棒性。

在烧结终点判断与预测的基础上, 国内外针对烧结终点控制展开了一系列的研究。文献[11]设计了一个基于物理化学过程得到的数学机理模型的点火状态和混合料质量成分的前馈控制器。文献[12]通过在复杂烧结过程中引入离散事件, 建立了针对事件-动态特性的简单状态空间模型, 然后基于该模型, 采用min-max广义预测控制算法对烧结终点进行控制。然而烧结过程极其复杂、影响热状态的因素很多, 包括原料参数、操作参数等, 且影响因素之间相互存在耦合, 机理模型难以准确反应实际烧结过程, 因而基于模型的控制方法难以达到良好的控制效果。

近年来, 我们通过融合机理分析、回归分析、灰色理论、神经网络和专家系统等各种建模与控制方法, 提出了烧结终点自学习模糊专家控制[13]、烧结终点模糊滑模控制器[14]、基于改进遗传算法的烧结终点模糊神经网络控制方法等[15], 这些控制方法都较好地降低了烧结终点波动, 提高了系统的抗干扰性能。本文在前期研究的基础上, 综合智能控制与预测控制的优点, 将模糊控制和预测控制技术相结合, 提出一种烧结终点混杂模糊-预测控制结构, 主要由反馈模糊控制器、预测控制器和软切换模型三个部分组成, 如图2所示。

RBTP—BTP设定值;e (t) —BTP设定值与计算值偏差;ec (t) —BTP设定值与计算值偏差变化率;y (t+p) —t时刻提前p步的预测值;e (t+p) —t时刻提前p步的预测值与设定值偏差;ec (t+p) —t时刻提前p步的预测值与设定值偏差变化率;ΔuBTP1—反馈模 糊控制器控制量;ΔuBTP2—预测模糊控制器控制量;ΔuBTP—控制量;α—加权因子

具体控制策略如下。

由于中部风箱废气温度可以直接反映烧结终点位置的变化:若中部风箱废气温度升高, 则烧结终点有超前的趋势;中部风箱废气温度降低, 则烧结终点有滞后趋势。因此, 反馈模糊控制器与预测控制器的软切换模型, 可以根据中部风箱废气温度与稳态条件下标准温度的偏差来对当前工况进行判断, 从而确定相应的加权因子α。切换的主要原则是:若中部风箱废气温度与稳态条件下标准温度的偏差较大, 则说明BTP处于稳态。当BTP处于稳态时, 为了有效防止预测模型偏差给系统造成的波动, 应充分发挥不依赖模型的模糊控制器的优点;当BTP处于非稳态时, 可充分发挥预测控制超前调节的优势, 克服烧结过程存在的大滞后性, 提高控制系统的性能。其中, 根据t时刻提前p步的y (t+p) 与RBTP之间的偏差和偏差变化率得到预测模糊控制器的输出;根据当前时刻BTP计算值与RBTP之间的偏差和偏差变化率得到反馈模糊控制器的输出。

2.2点火燃烧控制

在烧结过程中, 点火燃烧是影响烧矿质量的重要环节, 点火能耗是烧结工序的一项重要能耗指标。点火炉对料面进行点火, 使混合料中的燃料燃烧。点火温度过高, 会使烧结料熔化, 降低烧结矿的强度;点火温度过低, 会使烧结燃烧不充分, 降低表面烧结矿强度, 增加返矿量。目前国内一些烧结点火炉还是人工操作和控制, 在机速、煤气压力、热值等因素波动影响下, 很难保证最优的空燃比, 因而造成煤气燃烧不充分, 点火温度不能得到有效控制。因此研究点火温度的先进控制技术, 对于烧结生产质量的提高和能耗的降低具有重要意义。

本文研究基于点火温度优化设定和空燃比模糊寻优的烧结点火燃烧过程优化控制系统。首先根据燃烧机理与烧结工艺要求, 建立点火温度优化设定模型, 根据当前的煤气热值、料层厚度、台车速度得到最优的点火温度。然后采用串级控制思想, 对点火温度设定值进行跟踪。点火温度控制分为主副两个回路, 控制系统结构框图如图3所示。

主回路为温度优化控制回路, 实现点火温度稳定并跟踪其设定值, 保证烧结所需热量。温度模糊控制器根据点火温度设定值与检测值之间的偏差, 得到煤气流量设定值, 进而根据空燃比得到空气流量设定值。副回路为阀门控制回路, 主要保证煤气流量和空气流量的稳定并跟踪其设定值。

点火燃烧过程中, 煤气流量与空气流量必须保持一定的配比, 才能保证煤气完全燃烧。为了保证燃烧效率, 有必要在当前热值和生产工况下对空燃比进行寻优。为避免搜索损失和搜索过慢, 采用变步长法:以点火温度变化率与上一周期的寻优步长Δr (k-1) 为输入, 通过模糊逻辑, 输出本次空燃比增量Δr (k) 。

3工业实现及应用

本文提出的热状态控制方法于2006年6月运用在国内某大型钢铁企业280 m2烧结机 (一共有18个风箱, 烧结终点位置要求保持在倒数第2个风箱内, 即17号风箱) 。烧结终点控制效果如图4所示。从图中可以看出, 运行前烧结终点波动很大, 且偏差大于±0.5个风箱。运用本文所述的智能控制方法后, 点火温度设定值保持在1 140～1 200 ℃之间, 整体上烧结终点位置比较平稳, 且偏差基本保持在±0.4个风箱内。

本文所提出的热状态优化控制, 提高了烧结矿的质量, 降低了烧结过程的能耗。与传统方法相比, 烧结生产主要技术指标均有所提高:烧结机利用系数提高0.017 t/ (m2·h) , 工序能耗 (标煤) 降低2 kg/t, 燃烧消耗 (标煤) 降低1 kg/t, 转鼓指数提高3%, 筛分指数提高2%。

4发展趋势

由于烧结过程的复杂性, 通过人工操作经验来综合判断与决策, 具有很强的随意性和不确定性。因此引入模糊控制、专家系统、神经网络等先进智能建模与优化控制方法对实现烧结生产自动化具有重要意义, 并将继续成为烧结自动控制技术发展的主要趋势。

烧结过程自动控制技术的开发及应用大大提高了我国烧结生产的自动化水平。然而与国外先进水平相比, 国内目前烧结过程仍主要处于基础自动化水平, 在优化协调层, 并未针对生产目标, 实现各个流程状态参数的优化, 差距明显。因而如何实现面向综合生产目标的全流程优化与协调控制, 成为烧结过程控制亟待解决的难点。

参考文献

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先进过程控制技术在常压装置的应用 篇8

蓝星石油大庆分公司年加工大庆原油100万吨的常压蒸馏装置。于1992年7月投产,通过这几年的控制系统的改造,各项主要技术指标均已达到设计要求。但在生产过程也存在问题:(1),加热炉出口温度的波动大。(2),加热炉四路分支温差较大。(3),工况变化时各项运行指标调整不及时。(4),现有系统对操作人员的依赖性太大等问题,影响装置的正常运行,2006年7月通过实施先进过程控制(APC)的应用方案,满足了该装置长周期安全生产的要求。

2 控制系统状况概述

蓝星石油大庆分公司常压装置采用的DCS系统制系统为爱默生的DeltaV。其软件采用真正的32位Windows XP操作系统,具有系统即插即用、自动识别系统设备、自动提供系统设备地址的特点,Delta V系统综合了操作简单、界面友好、组态容易等优点。先进过程控制(APC)采用横河公司的CENTUM-CS3000DCS系统控制.对控制点进行显示或控制。使用SMOCpro先进控制软件

3 SMOCpro先进控制软件介绍

3.1 SMOCpro先进过程控制软件应用介绍

壳牌多变量优化控制器(SMOCpro)是横河-壳牌全球解决方案中的多变量优化和控制的软件包。该控制器能够将工厂安全的推向它的约束条件,将主要变量保持在预定的目标值,同时通过有效的操作控制将企业的利润函数最大化。由于控制器使用了不可测扰动模型和灰箱模型将过程与模型之间的失配包含在内,提高了控制器的鲁棒性。在控制器中引入状态变量来改善对大时滞过程的预测精度。

3.2 SMOCpro先进过程控制软件构成

SMOC是由Shell公司研制的一种多输入多输出的、基于模型的、采用多步预测和多步控制及滚动优化的算法,并带有一定优化功能的控制技术。它是Shell和YOKOGAWA公司先进控制的核心技术,由在PC上执行的离线开发设计环境和实时执行的在线控制软件组成。针对一个工艺单元操作可以设计一个SMOC控制器。其工作原理如图2。

3.3 SMOCpro控制器总体设计

为了提高控制系统的稳定性和得到高性能的控制器,也为了便于操作和维护,将整个常压蒸馏装置分解成初馏塔、常压炉、常压塔3个部分,分别实现先进控制,构成3个相对独立的子控制器。

SMOC控制器是多变量控制器。变量分类原则与一般的预估控制器类似,也有三种类型的变量:(1)受控变量(Controlled Variables)CV:SMOC控制器需要维持这些变量的值在操作人员给定的设定点上或上下限范围内。(2)操纵变量(Manipulated Variables)MV:这些变量是SMOC控制器拥有的调节手段,SMOC控制器通过调节MV的值,而使CV保持在操作人员给定的设定点上或上、下限范围内。(3)干扰变量(Disturbance Variables)DV:这些变量系指虽可以测量但不能由SMOC控制器控制的变量,它的变化对CV有明显影响,控制器采用DV作为前馈信号,即当DV发生变化时,SMOC控制器能够知道(检测到)这个变化,这样根据这个变化会对CV产生的影响,SMOC控制会在DV对CV的影响起作用之前就对MV做出调节,来克服DV变化的影响,使CV保持稳定。

4 常压装置先进控制系统方案

4.1 常压先进控制技术介绍

(1)常压装置的工艺特点:(1.1)常压分馏塔侧线抽出较多(1.2)产品组分重叠较多(1.3)产品进料口在塔底且没有再沸器,进料温度只能靠进料加热炉加热来改变(1.4)分馏塔气,液相的流量受循环回流和产品抽出流量的影响严重,通常波动较大(1.5)分馏塔气,液相的流量受循环回流和产品抽出流量的影响严重,通常波动较大

(2)常压装置先进控制策略

常压的产品指标都是用ASTM沸点为质量衡量标准,如图3所示。产品指标通常只注重5%点和95%点。多年来,操作工通常都是依赖化验分析数据进行操作,而化验分析数据通常是一天或每班一次,这样常使得操作工操作经常远离约束区。操作是粗放式的,效益较低。

在线分析仪能够每15分钟到1小时向操作工提供分析数据。较之化验分析数据有很大改进,但在线分析仪购置费用昂贵,维护工作量大,提供的分析数据滞后较大,不适合闭环控制。

鉴于以上原因,我们利用常规的进料,回流量,循环回流量的仪表测量值来计算产品的质量。该技术的最大优点是避免了在线分析的滞后。图4显示了计算沸点值比在线分析仪的分析值至少要快15分钟。这样使得多变量控制器对扰动的影响克服更及时。另外一点,我们提供的技术能够及时计算沸点、切割点、凝固点、倾点和闪点。在计算中可以忽略考虑原油的种类和成分。通常切割点并不真正代表产品的品质,因为这部分产品重叠较大,不作为控制参数,如图5所示。

基于模型的控制技术能够很好解决相关参数耦合严重的问题,能够协调目标产品最大操作。因为多产量控制器设计中考虑了很多变量的关联性。利用预测控制技术,可以预先克服变量的挠动,并预测出约束到达的时间来提前调节相关参数。

4.2 初馏塔控制器方案

初馏塔第10层(或12层)用初馏侧线泵(P-6/1.2)抽出与常一中返塔管线合并送到常压塔第33层塔盘上。初馏塔底拔头油,温度约为226℃,经初底泵(P-2/1,2)抽出再次分两路换热。要求原油含水≯1.0%且性质稳定的原油量和塔底液面平稳。换热温度控制在220℃以上,保持平稳。保持塔顶的压力、回流量、回流温度平稳。

主要是初顶油干点的软测量与控制:

(1)、初顶油干点软测量,并由化验分析数据校验。

初顶油干点软测量仪表,输入量有初顶油ASTM化验分析数据、塔顶油气温度和油气分压。其中,油气分压为塔顶压力、原油含水量、回流量和出塔顶油气流量的函数。出塔顶油气流量为初顶瓦斯出装置阀位、初顶油流量、回流量、原油含水量和回流罐液位(测量液位计当前位置)及油水界面(测量界面计当前位置)的函数。

(2)、初馏塔SMOC子控制器CDUSV由以下2个被控变量、1个操作变量组成,其控制器的具体控制方案为:

被控变量CV:

控制变量MV:

4.3 常压炉控制器方案

拔头油经换热到310?C,分四路进入炉-1对流室,从对流室下来到辐射室上方出来被加热365?C,去常压塔蒸馏。

各路流量分别调节,不能保证总加工量,各路出口温度有差别,出口温度较高,则发生原油分解和结焦,不利于长周期运转。

(1)、支路平衡控制:

总流量(各路流量之和)应满足生产调度要求,各路出炉温度由先进控制器组态实现。要求总流量给定、平均出口温度给定,操纵变量为四路流量,尽量保持各路流量一致,高压燃料气流量(和燃料油流量)。

(2)、常压炉SMOC子控制器由以下5个被控变量、6个操作变量,其控制器的具体控制方案为:

被控变量CV:

操作变量MV:

4.4 常压塔控制器方案

常压塔作用:常压塔是常压主要精馏塔之一。该塔将经炉-1加热的拔头油分割成一定沸点范围的不同馏分,生产汽、煤、柴油及二次加工原料油。

常压塔操作要点:a.严格执行工艺卡片所规定的操作条件。b.按物料平衡关系调节各侧线产品出装置,在保证产品质量前提下提高轻收和常拔。c.常压塔底液面、塔顶温度和压力保持平衡,各炉进料量尽量作到少调细调,保证常压炉进料平衡,炉温平稳。d.常压塔底吹汽和侧线汽提塔吹汽量随进料量和质量要求及时调节合适。e.与减压岗位和炉子岗位配合一致,确保进料温度平稳和进料性质稳定。

常压塔SMOC子控制器CDUSV由以下14个被控变量、9个操作变量和1个扰动变量组成,其控制器的具体控制方案为:

被控变量CV:

干扰变量DV:

操作变量MV:

5 结束语

(1)、装置运行平稳性提高.投用先进控制后,装置的相关参数的波动平缓,波动范围大幅减小。(2)、常压炉、平稳率分别提高了24.38%,在保证加热炉出口温度提高的同时又防止了油温过高导致重油结焦。提高了加热炉及常压塔的运行稳定性,有助于提高产品收率,节能降耗,提高产品的竞争力。(3)、系统投用率较高。系统具有高鲁棒性,考核期间,投用率保证在95%以上。(4)、实现了无扰切换、自动切除功能,保证了装置运行安全。(5)降低了操作人员劳动强度。操作人员不用频繁调节阀位、流量和温度,能够更好地保证操作的平稳,使装置处于更好的运行状态。(6)、能耗下降也达到了4%以上,高于平均能耗下降1%的指标。(7)、各塔的操作平稳性提高,实现了质量卡边控制,可以根据生产需要有针对性的增加相关产品收率。总之,本项目的使用效果良好,提高了装置的运行质量,降低了操作人员的劳动强度,得到了操作人员的好评。

摘要：随着精细化操作要求的提高,传统的控制策略已不能完全满足生产要求,先进过程控制(APC)应用越来越多,本文简单介绍一下先进过程控制(APC)在我厂常压装置的应用。

浅谈先进控制在碳化过程的应用 篇9

“碳化工序先进控制和优化”项目采用APC-Adcon先进控制软件, 对碳化工序25座碳化塔实施先进控制和优化, 达到平稳生产、优化操作、优质低耗、安全生产的目的。实施范围如下。

(1) 建立五组 (25座) 碳化塔“制碱”阶段的先进控制和优化系统; (2) 建立五组 (25座) 碳化塔“清洗”阶段的先进控制和优化系统。

2 先进控制的目标

(1) 提高装置综合自动化水平, 稳定生产工况、改善工艺指标, 提高主要工艺参数的平稳度, 标准方差减少幅度40%以上; (2) 基于装置的平稳操作, 通过“卡边”控制, 在保证出碱液质量指标和出碱总量的前提下, 挖掘生产装置的潜力, 提高生产装置的整体运行的经济效益; (3) 控制系统要安全、可靠, 能连续稳定运行, 不能出现故障, 正常情况下, 确保先进控制系统的投运率在90%以上; (4) 稳定纯碱质量, 碳化结晶沉降时间不高于目前水平; (5) 独立完成与DCS之间的数据通讯, 实现先进控制系统的冗余运行, 具备良好的病毒隔离性能, 保证先进控制与现有控制系统无扰动切换; (6) 实现各清洗塔中和水温度及塔压等的先进控制。先进控制投运后, 有效地改善碳化过程的物料平衡, 平稳过渡的操作; (7) 降低操作人员的劳动强度。

3 先进控制平台架构

(1) 硬件平台:碳化工序生产过程优化控制系统是在日本横河CENTUM-CS系统升级后的CENTUM-CS3000系统的上位机上实施的。此套DCS系统配置了1个大控制站、1个工程师站、3个CENTUM-CS3000系统操作站 (其中一台安装OPC接口软件) , CENTUM-CS3000系统操作站通过ABC总线转换器与CENTUM-CS系统的V-NET网络相连, 实现数据的传递。先进控制系统上位机通过网卡与安装有OPC Server接口软件的CENTUM-CS3000系统操作站联接, 实现上位机与DCS系统的数据双向通讯; (2) 软件平台:先进控制系统中, 包含的主要软件有:微软公司的Windows Server2003, 中控软件的ESP-iSYS-A先进控制平台软件及APC-Suite先进控制系列软件, 以及安装在CENTUM-CS3000系统操作站的横河OPC Server接口软件。

OPC Server通讯接口软件作为连接先进控制上位机与CENTUM-CS3000系统数据交互的桥梁。先进控制上位机通过OPC接口服务器, 与安装有OPC Server的CENTUM-CS3000系统操作站联接先进控制系统与DCS控制站两者的数据交换是通过OPC标准接口来实现的。连接示意图如图1所示。

4 先进控制实施方案

“碳化工序先进控制和优化系统”包括硬件——CENTUM-CS系统、装有OPC Server接口软件的C EN TU M-CS3000操作站及DELL服务器和软件——APC-Adcon先进控制系列软件。

碳化工序先进控制和优化系统根据碳化塔的生产特点建立碳化塔制碱过程控制器和清洗过程控制器, 其中制碱过程控制器包括:塔底压力子控制器、中部温度-总出碱量子控制器、出碱温度子控制器、塔况智能诊断专家控制器;清洗过程控制器包括:塔底压力子控制器、中和水温度子控制器、中和水CO2浓度子控制器。

4.1 碳化塔制碱过程控制器的功能

塔底压力子控制器:通过动态调节中和水进塔调节阀开度, 克服碳化尾气总管压力和出碱流量波动的干扰, 实现对塔底压力的平稳控制, 稳定塔内液面高度, 从而平稳下段气、中段气的进塔流量, 为制碱塔的碳酸化过程提供良好的运行环境。

中部温度-总出碱量子控制器:通过动态调节中段气流量、下段气流量、出碱流量, 克服中段气压力波动的干扰, 在尽量保持最大总出碱量的条件下实现对17圈温度的约束控制, 并根据各碳化塔的运行工况进行生产负荷的动态分配, 保证产品质量。

出碱温度子控制器:通过动态调节冷却水调节阀开度, 克服冷却水温度及压力、出碱流量波动的干扰影响, 平稳控制出碱温度, 以保证结晶质量, 稳定碳化转化率。

塔况智能诊断专家控制器:通过总结实际操作经验建立制碱塔中部温度分布 (12圈、17圈、23圈温度) 专家控制系统, 系统根据制碱塔内的温度分布情况、尾气压力变化等判断制碱塔内碳酸化反应段是否出现上移或下移以及冒塔, 及时合理调节中和水进塔流量、中段气流量、下段气流量、出碱流量等控制手段, 实现对反应段位置的有效控制;建立各塔塔底压力高限智能监控系统, 一旦塔底压力超过设定高限, 系统能够及时自动调节中和水进塔流量及出碱流量, 适当降低塔内液面, 防止因碳化尾气总管压力突变或过高时损坏设备, 有效防止冒塔事件发生;针对夏季生产因冷却能力不足而导致出碱温度过高的现象, 建立出碱温度和出碱流量的协调约束控制, 防止出碱温度过高而影响碳化转化率。

4.2 碳化塔清洗过程控制器的功能

塔底压力子控制器:通过动态调节氨盐水进塔调节阀开度, 克服碳化尾气总管压力波动的干扰, 实现对塔底压力的平稳控制, 稳定塔内液面高度, 从而平稳清洗气、中段气的进塔流量, 为清洗塔的清洗和预碳化过程提供良好的运行环境。

中和水温度子控制器:通过动态调节冷却水调节阀开度, 克服冷却水温度及压力波动的干扰影响, 平稳控制中和水温度。

中和水CO2浓度子控制器:系统能够根据生产运行负荷的大小即进清洗塔氨盐水流量的大小合理调节清洗气、中段气进塔流量, 实现对中和水CO2浓度的平稳控制。

5 结语

过程控制系统在热处理炉的应用 篇10

热处理是影响宽厚板生产质量的关键工序之一,而投入在线控制数学模型则是热处理炉过程控制系统的核心。莱钢厚板厂热处理线所使用的热处理炉过程控制系统主要由高性能的PC服务器和各人机界面(HMI)终端组成。PC服务器采用Windows2003操作系统、Oracle 10g数据库软件。本系统的各应用模块以及HMI画面均采用Visual Studio 2005开发。过程控制级(L2级)与基础自动化级(L1级)采用TCP/IP协议进行通信,与生产管理级(L3级)之间的数据交换(接收热处理计划和上传生产实绩)采用数据库接口实现。

1 模型算法

1.1 钢板温度计算(MDL)模块结构

钢板温度计算主要是计算钢板在炉内的加热曲线。在添加原始数据时会启动钢板温度计算,根据设定炉温曲线计算钢板的加热曲线,操作人员在钢板装炉前能够查看该钢板的炉温曲线和加热曲线,如果发现不合理可以进行手动干预。此外,MDL依据实测炉温周期计算钢板的加热曲线,记录该曲线的同时向HMI发布,供操作人员参考。MDL采用有限差分模型预报炉内钢板加热过程,分别计算钢板头、中、尾部的温度场,优化钢板加热速率、保温时间等工艺参数。

1.2 有限差分网格划分

钢板在炉内的热传递主要是炉气对其表面的热辐射以及钢板自身表面向芯部的热传导。钢板加热温度场的计算是个典型的二维非稳态传热问题。钢板的传热数学模型中即使将钢板的比热容、钢板的导热系数等参数当作不随钢种、时间变化的常量,用解析法求解也很困难,而且计算误差较大。使用有限差分可以将物性参数考虑为变量,并且离散化后容易在软件上实现该算法,能够获得钢板各点随时间而变化的温度值。根据有限差法划分网格后可以获得离散后的差分方程,各边界点和角部的差分方程根据边界条件分析可得。图1为有限差分网格划分图形。

1.3 加热数学模型

钢板在炉内的加热是个非常复杂的过程,影响因素众多,要满足钢板质量和产量的要求,最理想的是建立能够实时监控钢板温度的自动控制系统[1]。然而,目前炉内对钢板的温度进行在线监控实现难度较大,只能通过热电偶的检测温度来间接反应,因此建立精准的数学模型对钢板在炉内的温度曲线进行预估是实现钢板温度控制的最优途径。钢板在炉内的加热过程,涉及到燃料的燃烧、气体的流动和传热传质等复杂的物理化学过程,还受以下几方面因素影响:炉膛尺寸、炉墙的热特性、钢坯尺寸、钢坯的热物性、燃料的种类及供热量、空气、燃料预热温度及空燃比、炉气的热特性、炉气的运动、钢坯的运动等。为了准确控制钢板的加热过程以及出炉温度和均匀度,需要对钢板在炉内的升温过程进行预测,即采用数学模型预报钢板在炉内每个时刻的温度分布。

钢板加热数学模型-控制方程为:

式中,ρ(t)为钢坯的密度,kg/m3;Cp(t)为钢坯的比热,k J/ kg·°C;λ(t)为钢坯的比热系数,W/m·°C。

初始条件:τ=0,t(0,x,y)=t0(x,y)

此数学模型需要满足以下几个条件:

(1)炉温分布不随时间变化,认为炉膛内介质温度在所分区段内是均匀一致的,并且忽略沿炉长方向各个区段间的辐射换热。

(2)忽略沿钢板长度方向的导热。由于钢板间隙放置,因此,可将钢板的内部传热近似认为是无限长坯上、下及两侧四面受热的二维不稳态导热,并认为两侧面的受热条件相同。

(3)忽略钢板表面的氧化铁皮对传热的影响。

(4)将炉墙内表面及钢板表面黑度视为常数。

1.4 炉温动态设定模型

热处理炉连续装钢时,必须考虑炉温跟随钢板行进位置动态设定,保证每块在炉钢板的加热过程不受影响。炉温合并算法是采用离出炉侧近的钢板炉温设定值优先的原则,该设计思想主要考虑两点:确保进入保温状态的钢板不受干扰;优先保证离炉子出口较近的钢板的加热条件(对其参数的动态调节难度大)。炉内钢板的工艺速度由过程控制系统计算的工艺参数确定,入炉后,由于实际炉温的波动,钢板实际的加热曲线和设定曲线有误差,如果不及时调整,钢板将不能满足工艺的要求。因此,系统对炉内钢板进行了工艺速度的动态修正,并将修正后的工艺数据实时向L1级发送,进而修改钢板的实际运行轨迹,达到优化钢板加热制度的目的。

炉温动态设定示意图如图2所示。

某时刻的炉温设定数据是根据当前炉内各钢板的实际位置,由它们各自的炉温设定曲线组合而成。具体合并算法是从炉子出口开始,向入炉侧方向按下式搜索:

Tfi=Tfij,当Ptj

式中,Tfi为第i段总体炉温设定值;Zfi为炉子第i段的中心位置;Tjfi为钢板j的第i段的炉温设定值;Ptj为钢板j的尾部位置。

2 结语

本系统具有很强的稳定性和可靠性,投运后提高了作业率,降低了能耗,产品合格率达99%以上[2]。经黑匣子测试,系统单位能耗774.1 k J/kg,小于考核指标980 k J/kg;出炉板温最大值与目标值之差为1.18℃、最小值与目标值之差为1.41℃,均小于考核指标10℃,其他特性温差(如长度方向、宽度方向和断面温差等)均小于1℃,完全满足考核要求。

参考文献

[1]汤浩.辊底式热处理炉数学模型及计算机控制系统的研究[D].武汉:武汉科技大学,2009