Трофименко Ярослав Максимович, аналитик данных
ул. Клары Цеткин, д. 2, вн.тер.г. муниципальный округ Коптево г. Москва 127299
Yaroslav M. Trofimenko, Data Scientist
Moscow
Ершов Евгений Валентинович, доктор технических наук, профессор
пр-т Луначарского, д. 5, г. Череповец 162600
Evgenii V. Ershov, Dr. of Sci. (Engineering), Professor
Cherepovets
Варфоломеев Игорь Андреевич, кандидат технических наук, доцент
пр-т Луначарского, д. 5, г. Череповец 162600
Igor’ A. Varfolomeev, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor
Cherepovets
Целью исследования является повышение оперативности контроля над перемещением стальковшей в сталеплавильном производстве при помощи разработки математического и программного обеспечения.
Методы. Контроль перемещения сталеразливочных ковшей можно разделить на 2 части: первая – это обнаружение объекта на изображении с камеры, расположенной на определённом участке маршрута, с последующим определением положения объекта в кадре, а вторая часть – это идентификация на основании массива данных из разных систем. В работе использовались методы математического моделирования, нейронных сетей, основы теории построения алгоритмов, а так же программные и аппаратные средства современных компьютерных технологий. В статье описывается модель формирования маршрутов перемещения сталеразливочных ковшей, на основе которой осуществляется контроль перемещения сталеразливочных ковшей. Алгоритмическое обеспечение представляет собой совокупность таких алгоритмов, как: алгоритм формирования возможных маршрутов перемещения стальковшей, алгоритм определения положения стальковша на маршруте перемещения стальковшей, алгоритм идентификации сталеразливочного ковша и обобщённый алгоритм обработки информации. Приведена структурно-функциональная организация системы слежения за сталеразливочными ковшами в сталеплавильном производстве.
Результаты. Экспериментальная проверка алгоритмического обеспечения осуществлялась на тестовом наборе данных, который, в свою очередь, был сформирован из реальных технологических данных. Адаптация и настройка алгоритмического и программного обеспечения позволит применить данный комплекс на сталеплавильных производствах с различным составом агрегатов.
Заключение. Контроль над перемещением стальковшей позволяет выстраивать процесс так, чтобы перемещение жидкой стали сопровождалось наименьшими потерями тепла. Необходимость нагрева стали на агрегатах внепечной обработки сопряжена с затратами энергии. Таким образом, уменьшение потерь тепла и времени простоев стальковшей позволит уменьшить затраты энергии на весь процесс.
Purpose of research. The purpose of research is to increase the efficiency of control over the movement of steel ladles in steelmaking, through the development of mathematical and software.
Methods. The control of the movement of steel-pouring ladles can be divided into 2 parts: the first is the object detection in the image from a camera located on a certain section of the route, followed by determining the position of the object in the frame, and the second part is identification based on an array of data from different systems. Methods used in research are: mathematical modeling, neural networks, the basics of the theory of algorithms construction, as well as software and hardware of modern computer technologies. The article describes a model for the routes generation for the movement of steel ladles, on the basis of which the control of the movement of steel ladles is carried out. Algorithmic support is a combination of such algorithms as: an algorithm for generating possible routes for moving steel ladles, an algorithm for determining the position of a steel ladle on a route for moving steel ladles, an algorithm for identifying a steel ladle and a generalized algorithm for processing information. The structuralfunctional organization of the tracking system for steel-pouring ladles in steel-smelting production is given.
Results. Experimental verification of algorithmic support was carried out on a test data set, which was formed from real technological data. Adaptation and tuning of the algorithms and software will make it possible to apply this software system in steelmaking plants with a different composition of plant units.
Conclusion. Control over the movement of steel ladles allows build the process so that the movement of liquid steel will cause minimal heat loss. The need to heat steel in secondary processing units is correlates with energy costs. Thus, reducing heat loss and downtime of steel ladles will reduce energy costs for the entire process.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.