高炉冶炼中炉温的平滑指数法
高炉冶炼是钢铁生产中的重要组成部分，它的能耗约占钢铁联合企业的 60%，因此提高对高炉冶炼生产过程
的控制水平和准确度从而降低事故发生率和经济损失，可以给钢铁企业带来很大的经济效应。而在这个过程
中建立合适的数学模型，有助于我们有效科学合理地分析和解决实际问题。接下来本文将阐述钢铁工业的重
要地位及高炉炼铁的自动化发展历程，并讨论数学分析和建模在解决实际问题中的重要重用，最后再深入探
讨其中的分支模糊数学以及模糊数学在高炉冶炼中的应用。
高炉冶炼的自动化控制简介
工业是国民经济的重要组成部分，是推动经济增长的主要动力，工业化发展水平是衡量国家现代化程度和综
合国力的重要标志。我国的工业化道路是中国特色新型工业化道路，其中很重要的一部分就是要推动信息化
发展，加大信息技术应用力度，提升自动化、智能化和管理现代化水平，提高企业企业产品质量和附加值。
而钢铁工业作为所有工业化国家的基础工业之一，对国民经济中的其它工业部门生产都有非常大的影响，还
是发展国民经济和国防建设的物质基础。钢铁产量或人均钢产量常被作为衡量一个国家的生产能力及工业化
水平的重要标志。高炉冶炼是钢铁联合企业的上游工序，在钢铁生产中一直占据主导地位。为了改善我国钢
铁企业的平均技术装备水平偏低的现状，降低能耗，提高资源利用率，提高企业的国际竞争力，并实现环境、
社会和经济的共同可持续发展，大力推行和发展高炉冶炼智能自动化控制无疑是必须的，它同时也符合国家
对传统工业进行现代化改革和技术革新的大政方针。
工业自动化是指在工业生产中尽量减少人工操作和干预，通过参数控制来实现信息处理和过程控制。它是工
业革命的产物，同时也促进了工业的进步和发展，如今已被广泛应用到工业生产的各个领域。高炉过程自动
化正是工业自动化问题中的一个跨世纪的技术难题。由于高炉冶炼过程的复杂性、非线性和随机性等造成了
其中运行机制的不可掌握，高炉冶炼自动化系统的建立是极其艰难的。高炉工业在基础自动化理论的指导下
不断进行改进，配料、布料、喷煤等环节已简称基础自动化过程，但至今为止仍无法解决其中最核心的问题
——炉温[Si]的闭环自动化控制。长期的研究和实践显示经典控制理论和现代控制理论并不能很好的对高炉
冶炼过程进行解释，因此人们必须另辟蹊径。
国外从上世纪 50 年代就开始研究计算机在高炉冶炼中的应用并取得了一系列的数学模型，其中日本 70 年
代后钢铁工业的崛起使得它对高炉工艺的研究处于国际先进水平。随着研究的深入，人们意识到高炉炉温
[Si]
“
”
控制并不是单纯的反馈控制，因而开始高炉炼铁过程中自能自动化控制的研究并开发出了 专家系统 。
其中有代表性的应用研究成果有新日铁大分厂 2 号高炉的 SAFAIA 系统以及芬兰罗德洛基公司拉赫钢铁厂的
“
”
高炉自动控制专家系统 等。
“
”
专家系统 在高炉冶炼基础自动化的基础上实行了冶炼工艺过程网络信息化，它可以实现高炉主控室和各
“
”
操作岗位与管理部门和技术部门的信息和数据资源共享，而根据 专家系统 可以对炉况进行知道和逻辑判
断，这使得高炉冶炼自动化步入了智能化阶段。它大大降低了高炉冶炼工人的劳动强度，提高了对高炉冶炼
生产过程的控制水平和准确度，降低事故发生率和经济损失，从而相应地提升其中的经济效益。
我们需注意到，智能自动化控制的产生并不是偶然的，它的必然性来源于两方面：一是科学技术的进步，由
其是计算机和网络硬件和软件技术的发展；而是生产的需要，即工业生产中出现越来越庞大和复杂的过程控
制。智能自动化控制的对象比传统控制论的对象具有更强的复杂性，除了之前提到的高度非线性和非确定性
外，时滞性、目标的复杂要求等也是其特征。
在我国，大型钢铁企业对高炉智能自动化控制研究的投入资金和技术力量相对与国际水平来说都较弱，而由
“
”
于由国外引进的 专家系统 投入过大，我国容积在 300m3 以上的 250 多做大型高炉中只有少数几座高炉应
“
”
用了 专家系统 ，这无疑不利于我国钢铁工业的发展和国际竞争力的提高。企业如果没有自己的技术，就
会在市场竞争中一直处于弱势和被动的地位。因此，要进一步推进我国钢铁工业的自动化历程，使我国从钢
铁大国逐渐转变为钢铁强国，开发和改进我国特有的具有自主知识产权的高炉冶炼智能自动化系统已成为当
“
务之急。现今国内钢铁联合企业和大学合作开发的高炉智能自动化控制系统有首钢的 人工智能高炉冶炼专
” “
家系统 、 鞍钢 10 号（2580m3
”
“
）高炉专家系统 以及 马钢 2500m3
”
高炉炉况诊断专家系统 等。我国自主
“
”
“
”
开发的 专家系统 与从国外直接引进的 专家系统 在很多方面都有着较大的差异，具有成本相对低、更适
合我国本土高炉装备水平、更容易被国内操作者所接受的特点。从此我们可以看出，只有自主研发才是我国
发展高炉工艺智能自动化控制的必然选择。
数学在实践及高炉冶炼智能自动化控制中的应用
曾任尼克松总统科技顾问的 E. David
“
”
说过指出过 高科技 的本质就是数学。数学是所有科学技术的基础。
自古以来，数学的发展始终紧密联系着其它科学技术的发展，而其它科学技术的发展也在一直促进着数学的
发展。数学研究的成果往往是重大科学发明的催生剂，无论是电磁理论、相对论、量子力学，还是信息论、
控制论、现代经济学等，数学对它们的发展和发现都提供了重大的或直接或间接的推动和促进作用，因为任
何科学技术问题将其抽象化后都能转化为某种数学问题，数学是解决其它科学技术问题的工具和钥匙。因此
正如美国科学基金会数学部主任 Eisenstein
“
所说： 重大创新项目背后的推动力就是一切科学和工程领域
”
的数学化。
在高炉冶炼智能自动化控制中，数学的重要性也是无与伦比的。相对应高智能自动化高炉过程的复杂性，在
其过程基础上建立的数学模型也具有复杂性。高炉过程中针对不同环节的数学模型技术有几十种，它们可以
“
”
大致分为四类，即数量关系模型、概率统计模型、模糊数学模型和逻辑推断模型。而 专家系统 在实现高
——
炉炼铁过程智能自动化时，为了解决其中的两个核心问题
高炉炼铁过程中最佳状态的计算确定问题和最
“
佳状态的动态优化控制问题，分别采取的是建立在炼铁目标和操作方针上的 多目标优化数值变分模型及其