1 前 言
　　在现代高炉炼铁技术发展进程中，操作过程控制及专家系统的开发研究，迄今大致可分为三个阶段：（1）1950～1970年。该阶段在物料平衡、热量平衡基础上，采用配料计算、工程计算、rist操作线等对高炉操作进行静态热力学分析，给出各种变动因素对焦比影响的分析。炉况的判断及调控，主要依靠高炉操作者的实际经验进行。（2）1970～1985年。该阶段以日本为代表，由高炉系统获得大量冶炼数据输入信号，利用动力学模型、控制模型或炉况判断模型，借助过程计算机对炉况进行数据与信息的处理、分析与判断。与前第一阶段相比，高炉操作控制技术上已有长足进步，基本上可防止因操作者的因素而造成的炉况判断失误。（3）1985年～迄今。该阶段在高炉操作计算机控制技术中，运用人工智能与知识工程技术，汇集经验操作者的智慧和冶炼理论研究专家的成果，构成多种专家系统，预测炉况发展趋势并给出操作指示。
　　目前，在国内外一些高炉上，运用专家系统进行炉身压力、低硅操作、软熔带形状、炉身气流分布、装料制度等方面的控制，已取得较好的效果。
2 国外开发应用概况
　　1985年以来，日本先于其它国家开发了用于高炉操作控制的baisys、safaia、ybrid及go—stop等专家系统，并在实际中得以应用（见表1），系统一般结构见图1，各专家系统构成见图2。

表1 日本部分高炉专家系统应用概况

图1 专家系统一般构成示意图

图2 日本相关高炉专家系统构成示意图
2.1 新日铁高炉专家系统
　　君津厂专家系统构成如图2（a）所示，agos系统流程见图2（b）。高炉现场数据由过程计算机收集，经数据通讯通道传送到专用处理机去进行处理分析，其结果再返回现场显示。系统设有二个知识库，一为在线使用，一为离线使用。
2.2 鹿岛1号高炉专家系统
　　该系统为数模－专家结合型系统（hybrid系统），系统构成如图2（c）所示。其运行特点是将数学模型和实际规则两者相结合，操作数据采集为2min一次，计算为10min一次，取小时平均值。短期控制时，操作数据用于判断炉况。正常炉况下（约80％～85％时间），喷煤比、风温及湿度等均用炉热指数ts数模控制，异常炉况下（15％～20％时间），由经验规则来实施控制。专家知识库中含1200条规则。铁水硅含量[si]与铁水温度的预测命中率达85％～90％。长期控制时，操作数据用于诊断炉况，然后由生产决策者判定长期操作的方针与相关参数控制值。
2.3 水岛4号高炉专家系统
　　该系统为go-stop模型的改进型炉况判断专家系统，见图2（d）。动态模型在给定时间间隔内作一次运算，对过程、状态做出判断，静态模型离线运行，产生的信息给工程师、管理者作判断用。系统管理范围为修复风指导、异常炉况的操作、日常操作指导（炉体热负荷控制、炉底温度控制、无钟炉顶使用方法、低硅冶炼、防止炉缸不活跃）等方面。
2.4 模型集成系统
　　新日铁大分厂2号高炉上的模型集成系统（safaia系统），是以软融带推断模型为主建立的。整个系统包含532个传感器，8种软融带模式，1个专家知识库（内含5850条规则）。在过程控制应用中，系统采样时间间隔1s（采集1200条过程数据），给出操作指示的时间间隔为5s。
　　京滨1号高炉（4907m3）上的模型集成系统，是以无钟炉顶炉料布料模型为主建立的。该系统的专家知识库，是由装料制度、煤气流状态、炉体温度场、风量、风压、透气性等重要影响因素组成。
2.5 炉温炉况判断系统
　　日本钢管福山厂5号高炉上的在线实时型专家系统（baisys系统），主要用于炉温预报与异常炉况判断。整个系统包含900个检测点，1个专家知识库(内含炉热预报规则500多条，炉况判断规则200多条)。在高炉实时应用中，2min进行一次预测异常炉况(包括管道现象和崩料等)，20min进行一次炉热状态推断。
2.6 芬兰拉赫厂高炉专家系统
　　芬兰罗德洛基公司拉赫厂2号高炉的控制模型，是20世纪90年代以后，在日本川崎go-stop系统的基础上发展起来的，由动态模型与静态模型组成，目标是保持高炉下部的热平衡，防止高炉出现不稳定和异常炉况。主要功能为装料监控(及配料计算)、煤气分布与煤气利用率（co/co2）分析、非正常炉况识别（塌料、崩料、滑料、结瘤、悬料等）、铁水温度、[si] 及出铁控制等，系统构成见图3。
-->