连铸过程自动化控制主要包括结晶器液面控制、二冷水控制、尺寸切割等基础自动化以及具有监控、制表、优先切割、压缩浇铸、质量评估、漏钢预报等数学模型的过程自动化。近几年，机器人、设备诊断、人工智能和专家系统以及新的控制系统(如等离子加热中间包的温度控制系统)也在连铸中逐步得到应用。尤其是人工智能和专家系统，将工艺操作人员、工程师的知识和经验与数学模型相结合，可以处理不完全或不正确的信息，以弥补因人的技能进行控制的不足，为连铸过程自动化控制提供了新的方法。
专家系统简介
所谓“专家系统”，就是模拟特定领域的人类专家解决其专业领域内具体问题的人脑智能活动的智能化计算机程序。专家系统具有以下特点：
1)专家系统采用了人工智能与技术，能像人类专家一样，甚至比单个人类专家更好地解决困难问题，而且速度相当快；
2)以知识为基础，根据人类专家们凭理论和经验认为是有效的规则进行启发式推理；
3)能处理错误的数据和不确定的判断，并以适当的方式与人对话，包括使用自然语言，类似于人类专家的行为；
4)对提出的问题作出解释；
5)证明得出的结论，并对推理过程中提出的问题提供合适的解决方案。
图1是FrederickHayes-Roth等人提出的一个较理想的专家系统结构。图1中的语言处理和结果编排模块是专家系统与用户界面之间信息交换的媒介。它一方面处理由用户界面送来的信息(包括提问、命令或其他输入信息等)，经过整理、分析和解释，转换成内部形式之后再传给系统得各个功能模块或公用数据库(黑板)；另一方面它接受由系统加工产生得到的各种信息(包括对问题的解答、对系统行为的描述和解释，以及其它输出数据等)，经合理的编制和交换之后交给用户界面以便用各种方式输出给用户。调度模块、执行模块和一致性模块的功能在很多专家系统中并未明确分开，而统称为推理机构或知识处理模块。
图1 理想的专家系统结构
开发专家系统所用语言，可以是人工智能语言，如LISP、PROLOG等，也可是面向对象的C语言或C++语言。近年来，已有文献详细叙述了建立适用于钢铁工业专家系统的开发工具，这样就可以用钢铁工业专家系统工具来开发专家系统，即不含知识库的专家系统。
专家系统在连铸生产中的应用
1 结晶器液面控制
连铸结晶器液面波动会极大地影响铸坯质量。而结晶器液面波动是由诸如拉速、钢水温度、二冷水、结晶器铜板导热等一系列非线性因素影响形成的，因而在连铸过程中，要保持结晶器液面恒定是非常困难的。日本住友公司以模糊推理为基础，开发了一种用于改善铸坯质量的结晶器液面控制专家系统(如图2)，实现了结晶器液面的最佳控制。
图2 结晶器液面控制系统
该专家系统具有以下特点：
1)在实际生产过程中，知识库可以通过系统自学习来作出修改和补充；
2)可以与传统控制系统连接共同工作；
3)在线应用中该系统可以实现高速推理。
这个专家系统由四个模块组成，即数据采集块、异常数据检测块、故障原因推理块和信息显示块，并根据数据特点每隔0.1～10s采集15种数据，如拉速、结晶器液面、滑动水口的冲击、中间包内钢水重量等等，应用模糊隶属函数来检测出异常数据，然后诊断结晶器液面控制的条件，并对整个操作过程状态进行评估。当结晶器液面产生波动时，专家系统在进行详细推断基础上，对结晶器液面产生波动原因进行评估，同时确定哪个参数可影响波动的产生，并确定所需调节之后，进行调节，使控制参数达到最佳化。
该系统在日本Wakayma钢厂的实验结果表明：在干扰环境下，该系统能同样有效地工作，结晶器液面的波动在5mm以下浇铸出来的铸坯占总浇铸量的百分数下降为采用传统控制系统时的60%。
2 结晶器漏钢预报
宝钢开发的BBPS专家系统(见图3)，集逻辑判断、模糊神经网和空间判断网格技术于一体，克服了传统使用单一技术进行漏钢预报的缺点。该系统主要分为神经网络模块、逻辑判断模块和空间网格模块三个模块。其中，神经网络模块主要完成对单点热电偶的温度特征进行识别；空间网格模块对漏钢空间传递性进行判别；逻辑判断模主要用于完成对原始数据的预处理，进而缩小前两个模块的输入数据范围，提高预报的命中率。
图3 BBPS系统简图
BBPS系统具有以下特点：
1)完全依赖历史数据建立神经网络模型和空间网络模型，不存在任何经验性的阈值；
2)综合逻辑判断模型，不依赖单一方法；
3)成功实现了大容量数据的快速周期计算，提高了快速扫描周期下的计算复杂度，实现了高速的实时的复杂判断，漏钢预报警的准确率高；
4)适用于粘结性漏钢。
该系统从1999年6月试运行以来，漏报次数为0，误报指数仅为0.09%，由于误报次数的大幅度减少，急降速、停机情况也明显减少，因而平均拉速明显提高，连铸坯质量有较大的改善，双浇、裂纹、夹渣等原因引起的废品率也相应减少。
此外，英国钢铁公司的结晶器热监控系统(MTM)主要功能是防止漏钢和改善铸坯质量。 MTM系统通过热电偶测定结晶器铜板温度场进行漏钢预报。该系统可以确定坯壳撕裂、铸坯表面裂纹与凹陷、保护渣性能和结晶器内传热的关系。比利时Sidmar公司板坯连铸机自从1991年使用MTM系统之后，预防了75次漏钢事故，6个月里漏钢误报率少于20次，在提高铸坯质量的同时，正常拉速由1.15m/min提高到1.4m/min。
德国SMS-Deg公司开发的薄板坯连铸连轧漏钢预报系统(BPS)是在结晶器的两宽面(固定侧和活动侧)铜板上安装三排每排8个热电偶，在两窄面上安装四排每排2个热电偶，共64个热电偶组成一套结晶器铜板温度监控系统，通过结晶器铜板温度变化可以监视结晶器中温度变化。从而在线计算出相应的热流变化，并根据热相图动态地判断铸坯连铸过程，实现自动调节连铸拉速和塞棒机构，避免漏钢。该系统已广泛地应用于CSP薄板坯连铸连轧生产线上，取得了十分显著的预报效果。
3 铸坯质量控制
近十多年，国内外在连铸坯质量控制系统的研究上取得了长足的进步，许多公司都开发了比较完善的在线或离线质量控制专家系统。比较成功的系统主要有：曼内斯曼—德马克(MDH)的计算机质量控制专家系统；西马克(SMS)的计算机辅助质量评估专家系统；英国钢铁公司的热监控专家系统(MTM)等等。可预测铸坯质量，并能给出合适的铸坯质量等级。但这些专家系统的缺点是：模型过于保守、不适用于复杂的关系以及不能收集经验等，有待进一步改善。近年来，新的铸坯质量控制专家系统开始出现，并已应用于连铸生产，如宝钢的板坯品质异常把握模型；奥钢联开发的计算机辅助质量控制系统(CAQC)。
——宝钢的板坯品质异常把握模型
连铸生产过程“异常”，如结晶器液面波动大、拉速变动大、钢水二次氧化、耐火材料以及保护渣卷入等都会在一定程度上对连铸坯的表面和内部质量造成危害。品质把握模型就是由计算机对上述“异常”事件进行自动判断，结合不同钢种的品质要求，根据产生异常的不同程度对铸坯进行相应处理，从而消除缺陷、提高输出铸坯的实物质量(见图4)。该模型既能对生产过程超出正常范围的现象进行判别，确定各种“异常”对铸坯质量的影响程度和相应的处理办法，也能指导板坯的切断和精整作业。
图4 品质异常模型基本原理流程
该模型从2001年7月正式投入使用以来，铸坯输出质量明显提高，下道工序质量异议大量减少，热轧工序因铸坯质量缺陷封锁钢卷的比例下降了50%。
——奥钢联计算机辅助质量控制系统(CAQC)
CAQC系统是根据质量控制及组成原理和连铸坯的生产特点而研制开发的。该系统由以下几部分组成：
1)连铸坯表面和内部质量特性基准值的技术要求。即各种表面和内部裂纹、夹杂物及偏析，以及必须注意最终产品的使用和技术要求；
2)达到符合实际生产铸坯热送的技术要求，以判定表的形式，找出每个工艺参数的规律；
3)跟踪扇形段内与质量相关的各工艺参数；
4)以工艺参数为基础，借助冶金函数，经质量判定确定质量值。
该系统包括：确定铸坯的质量标准、确定生产规程、铸坯质量缺陷自动预报、提出铸坯处理意见、冶金知识库生成和维护以及预报功能的离线模拟等功能模块。
该系统能预报的质量缺陷包括：表面氧化铝团块、缩孔、角裂与横裂等，通过建立相应的冶金函数进行预报，预报过程中使用到的过程数据共有132种，包括拉速、过热度、吹氩时间、二冷段累计水量、化学成分和各种参数的波动量等。
该系统已在林茨第三炼钢厂的3条连铸生产线上使用，取得了十分显著的效果。该厂70%的铸坯生产是在CAQC系统的控制下进行的，自从应用该系统后，铸坯的各种裂纹降低了90%；奥钢联Linz钢厂使用该系统也取得了十分显著的效益，如1993年和1983年相比较，铸坯的机器扒皮率下降了72%，人工扒皮率下降了88%，因扒皮造成的损失减少了1/3。
专家系统越来越广泛应用于连铸过程中。在结晶器液面控制、漏钢预报、质量预报和控制等方面取得了较好的应用效果。根据国内外专家系统的研制开发特点，作者认为有下面几点：
1)今后应加强连铸专家系统的研制工作，进一步完善专家系统在连铸过程中的预报、诊断和控制等方面的功能；
2)加紧研究开发出比较完善的铸坯质量预报和控制专家系统；
3)逐步建立冶金函数，确定铸坯缺陷(如表面裂纹、内部裂纹、夹杂物和气泡等)与从炼钢到连铸的工艺参数(如钢水化学成分、中间包温度、拉速、结晶器液面高度、二冷水等参数)的综合关系，分阶段建立连铸坯质量预报专家系统。
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