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摘 要：随着我国工业持续发展，冶金行业逐渐受到社会的关注。因此为加强冶金行业生产效率，满足社会基本需求，本文针对人工智能在冶金自动化中的应用进行研究，以期可以为冶金行业可持续发展奠定良好基础。
关键词：人工智能;冶金自动化;应用
引言：在信息化建设持续推进的背景下，人工智能技术被广泛应用于工业冶金生产过程中。通过应用人工智能不仅能够显著提升冶金生产效率，有效减少生产误差，而且还能为经济效益提供基本保障，该点对我国冶金行业可持续发展具有积极的促进意义。
1人工智能概念
人工智能是随着网络科技技术发展而衍生出的新型技术手段。该项技术能够通过计算机的特殊功能，对人类思维与行为进行模拟。目前，人工智能已被广泛应用于多个领域，例如工业以及医学等[1]。在正确使用该项技术的情况下，不仅国民生活便捷性将显著提升，而且对技术要求较高的工作内容也将在人工智能的帮助下顺利完成。在现今时代背景下，该项技术已成为世界各国不断发展各大产业及技术的重要参考依据，因此将该项技术应用于冶金行业具有极强的必要性。以此为基础，冶金不仅生产效率将显著提升，而且操作误差性也将得到控制。
2人工智能技术支持
通过实际调查可以发现，人工智能可为冶金自动化提供技术方面的支持，其主要包括智能生产系统以及智能机器人。在工作人员对其进行正确使用的情况下，冶金生产效率将显著提升。
2.1智能生产系统
据相关资料显示，目前有许多钢铁制造企业将模式识别技术手段以及机器学习算法等技术应用于冶金实际生产过程中，其利用智能决策支持系统对冷轧带钢焊接进行测试，并通过红外摄像数据等对目标模型进行建立，从而达到对焊接工艺进行准确评估的目的。从现实角度出发，可发现此类系统不仅能够为冶金生产提供基本保障，而且还能显著加强生产效率及便捷性。因此钢铁制造企业应对该系统给予高度重视，并积极进行使用。
2.2智能机器人
目前已有许多钢铁制造企业将该项技术应用于冶金实际生产过程中，并成功取得良好成果，其具体表现在产品搬运流程以及锻造工艺等层面中。此外，多数企业将智能机器人投入矿井安全监控中，并以此实现为矿井作业提供技术方面的支持。通过实际调查可以发现，部分企业对计算机学习算法具有高度重视，并将其应用于矿井相关系统建设过程中。在正确应用计算机学习算法的情况下，若矿井发生安全事故，系统将自动对矿井环境进行计算，并根据实际情况，生成具备可行性的救援方案，以此加强人工救援的安全性，从而实现有效规避生产风险。
3人工智能应用措施
3.1计算机技术手段
首先，冶金工作人员可通过相关系统构建出具备科学性的自动控制系统（如图1所示）。该系统能够通过大数据等技术手段对数据库进行构建，从而实现将控制器等设备与以太网进行连接[2]。以此为基础，该系统可根据轧制过程，对相关控制设备进行安装，并利用控制器对数据进行传输。在传输结束后，自动控制系统可以利用计算机技术对数据进行分析，以此达到自动化控制冶金生产过程的目的。该点能够显著提升冶金生產效率。
其次，在工作人员通过人工智能技术手段对电气自动化系统进行构建后，可将专家等系统与该系统进行融合，并将专家知识等重要信息添加到电力系统中，以此达到集中控制用电设备的目的。以此为基础，若电力系统存在安全隐患，工作人员可对专家系统中的相关知识进行调取，并根据该知识内容对系统故障进行排查与处理。最后，通过相关程序，该系统将自动对故障进行解析，并根据设定等定期对系统进行升级，从而实现全面提升自动化控制系统应用效果。
3.2智能温控仪
针对钢铁制造企业而言，合金制造在自动化生产过程中具有重要地位。在通常情况下，工作人员多是通过高温拉伸试验机对相关工件进行处理，以此达到准确判断工件质量的目的。该环节对温度控制精准性具有极高的要求，因此在实际工作过程中，相关人员必须严格把控温度，尽可能缩小其与目标值的误差。但受到多方面因素的影响，误差经常出现高于0.2℃的现象。而在应用智能温控仪的情况下，工作人员将实现对工件温度进行精准把控，并显著提升冶金自动化控制水平。在对智能温控仪进行使用的过程中，首先需要对温控仪参数进行设置。工作人员需要利用凑试法对P、I、D等参数进行测试，并在温度达到一定标准时，启动相应功能，以此实现自动调试参数。在多个周期后，工作人员可取得具备精准性的控制参数。其次，工作人员应对仪表输出周期进行设置，将其控制在一定范围内。最后，工作人员应开展仪表自整定工作，充分结合仪表输出功率，以此对各项参数进行调节，从而达到降低输出功率以及误差的目的。在此基础上，冶金生产质量将明显加强。
3.3模糊控制
高炉生产环节在冶金自动化中具有重要地位，在实现其自动化的过程中，工作人员必须以模糊控制为基础，对高炉专家系统进行设计，以此达到提升该生产过程自动化水平的目的。首先，工作人员需要对变量进行定义。针对该点，工作人员可将铁水实际温度等视作为变量，并以铁水中的成分为例[3]。其次，工作人员应同时代入热负荷，将其视作为变量，并利用相关公式对其变化趋势进行判断，以此取得模糊结论，从而实现建设专家系统知识库。在此基础上，工作人员可通过相关计算方式对模糊结果进行计算，并对知识库采取相应的处理措施，以此形成一定数量的知识内容。最后，工作人员应充分结合所取得的变量值，对其采取模糊推理措施，并通过所获取的数值对其进行反模糊化，以此达到形成模糊输出结果的目的。以此为基础，高炉生产环节的科学性将显著提升。
结束语：综上所述，将人工智能应用于冶金生产中是钢铁制造企业未来发展的必然趋势，因此相关人员必须对其给予高度重视，积极引入该项技术，并加强对智能机器人等技术手段的研究力度。基于此，我国冶金行业将实现可持续发展。
参考文献：
[1]卓波.人工智能在冶金行业电气自动化控制中的应用[J].设备管理与维修，2020，19（14）：149-151.
[2]张卫，孙凯，赵斌.人工智能在冶金自动化中的应用分析[J].冶金与材料，2019，39（04）：86-87.
[3]蔡汝为.人工智能在冶金自动化中的应用初探[J].科学大众（科学教育），2019，26（04）：195.
（中色（宁夏）东方集团有限公司特材分公司，宁夏 石嘴 753000）
关键词：人工智能;冶金自动化;应用
引言：在信息化建设持续推进的背景下，人工智能技术被广泛应用于工业冶金生产过程中。通过应用人工智能不仅能够显著提升冶金生产效率，有效减少生产误差，而且还能为经济效益提供基本保障，该点对我国冶金行业可持续发展具有积极的促进意义。
1人工智能概念
人工智能是随着网络科技技术发展而衍生出的新型技术手段。该项技术能够通过计算机的特殊功能，对人类思维与行为进行模拟。目前，人工智能已被广泛应用于多个领域，例如工业以及医学等[1]。在正确使用该项技术的情况下，不仅国民生活便捷性将显著提升，而且对技术要求较高的工作内容也将在人工智能的帮助下顺利完成。在现今时代背景下，该项技术已成为世界各国不断发展各大产业及技术的重要参考依据，因此将该项技术应用于冶金行业具有极强的必要性。以此为基础，冶金不仅生产效率将显著提升，而且操作误差性也将得到控制。
2人工智能技术支持
通过实际调查可以发现，人工智能可为冶金自动化提供技术方面的支持，其主要包括智能生产系统以及智能机器人。在工作人员对其进行正确使用的情况下，冶金生产效率将显著提升。
2.1智能生产系统
据相关资料显示，目前有许多钢铁制造企业将模式识别技术手段以及机器学习算法等技术应用于冶金实际生产过程中，其利用智能决策支持系统对冷轧带钢焊接进行测试，并通过红外摄像数据等对目标模型进行建立，从而达到对焊接工艺进行准确评估的目的。从现实角度出发，可发现此类系统不仅能够为冶金生产提供基本保障，而且还能显著加强生产效率及便捷性。因此钢铁制造企业应对该系统给予高度重视，并积极进行使用。
2.2智能机器人
目前已有许多钢铁制造企业将该项技术应用于冶金实际生产过程中，并成功取得良好成果，其具体表现在产品搬运流程以及锻造工艺等层面中。此外，多数企业将智能机器人投入矿井安全监控中，并以此实现为矿井作业提供技术方面的支持。通过实际调查可以发现，部分企业对计算机学习算法具有高度重视，并将其应用于矿井相关系统建设过程中。在正确应用计算机学习算法的情况下，若矿井发生安全事故，系统将自动对矿井环境进行计算，并根据实际情况，生成具备可行性的救援方案，以此加强人工救援的安全性，从而实现有效规避生产风险。
3人工智能应用措施
3.1计算机技术手段
首先，冶金工作人员可通过相关系统构建出具备科学性的自动控制系统（如图1所示）。该系统能够通过大数据等技术手段对数据库进行构建，从而实现将控制器等设备与以太网进行连接[2]。以此为基础，该系统可根据轧制过程，对相关控制设备进行安装，并利用控制器对数据进行传输。在传输结束后，自动控制系统可以利用计算机技术对数据进行分析，以此达到自动化控制冶金生产过程的目的。该点能够显著提升冶金生產效率。
其次，在工作人员通过人工智能技术手段对电气自动化系统进行构建后，可将专家等系统与该系统进行融合，并将专家知识等重要信息添加到电力系统中，以此达到集中控制用电设备的目的。以此为基础，若电力系统存在安全隐患，工作人员可对专家系统中的相关知识进行调取，并根据该知识内容对系统故障进行排查与处理。最后，通过相关程序，该系统将自动对故障进行解析，并根据设定等定期对系统进行升级，从而实现全面提升自动化控制系统应用效果。
3.2智能温控仪
针对钢铁制造企业而言，合金制造在自动化生产过程中具有重要地位。在通常情况下，工作人员多是通过高温拉伸试验机对相关工件进行处理，以此达到准确判断工件质量的目的。该环节对温度控制精准性具有极高的要求，因此在实际工作过程中，相关人员必须严格把控温度，尽可能缩小其与目标值的误差。但受到多方面因素的影响，误差经常出现高于0.2℃的现象。而在应用智能温控仪的情况下，工作人员将实现对工件温度进行精准把控，并显著提升冶金自动化控制水平。在对智能温控仪进行使用的过程中，首先需要对温控仪参数进行设置。工作人员需要利用凑试法对P、I、D等参数进行测试，并在温度达到一定标准时，启动相应功能，以此实现自动调试参数。在多个周期后，工作人员可取得具备精准性的控制参数。其次，工作人员应对仪表输出周期进行设置，将其控制在一定范围内。最后，工作人员应开展仪表自整定工作，充分结合仪表输出功率，以此对各项参数进行调节，从而达到降低输出功率以及误差的目的。在此基础上，冶金生产质量将明显加强。
3.3模糊控制
高炉生产环节在冶金自动化中具有重要地位，在实现其自动化的过程中，工作人员必须以模糊控制为基础，对高炉专家系统进行设计，以此达到提升该生产过程自动化水平的目的。首先，工作人员需要对变量进行定义。针对该点，工作人员可将铁水实际温度等视作为变量，并以铁水中的成分为例[3]。其次，工作人员应同时代入热负荷，将其视作为变量，并利用相关公式对其变化趋势进行判断，以此取得模糊结论，从而实现建设专家系统知识库。在此基础上，工作人员可通过相关计算方式对模糊结果进行计算，并对知识库采取相应的处理措施，以此形成一定数量的知识内容。最后，工作人员应充分结合所取得的变量值，对其采取模糊推理措施，并通过所获取的数值对其进行反模糊化，以此达到形成模糊输出结果的目的。以此为基础，高炉生产环节的科学性将显著提升。
结束语：综上所述，将人工智能应用于冶金生产中是钢铁制造企业未来发展的必然趋势，因此相关人员必须对其给予高度重视，积极引入该项技术，并加强对智能机器人等技术手段的研究力度。基于此，我国冶金行业将实现可持续发展。
参考文献：
[1]卓波.人工智能在冶金行业电气自动化控制中的应用[J].设备管理与维修，2020，19（14）：149-151.
[2]张卫，孙凯，赵斌.人工智能在冶金自动化中的应用分析[J].冶金与材料，2019，39（04）：86-87.
[3]蔡汝为.人工智能在冶金自动化中的应用初探[J].科学大众（科学教育），2019，26（04）：195.
（中色（宁夏）东方集团有限公司特材分公司，宁夏 石嘴 753000）