Розробка та дослідження методу контролю аномальної поведінки процесу доменної плавки

Abstract

UK: Мета роботи. Розробка та дослідження методу контролю доменного процесу за відсутності можливості аналітичного опису його поведінки, котрий дозволяє виявляти аномалії виробничого процесу. Методи дослідження. У цій роботі використані методи оцінки та прогнозу часових рядів на базі алгоритму фільтра Калмана, фрактального аналізу та нелінійної динаміки. Отримані результати. Розроблено метод, що дозволяє виконувати оцінку та прогноз нестаціонарних стохастичних процесів з невідомою аналітичною моделлю, котрий включає вбудовану процедуру виявлення аномалій, засновану на методі 3 сигм. Виконано дослідження реальних часових рядів даних про хімічний склад чавуну на випуску доменної печі. Показано, що розроблений метод дозволяє ефективно виявляти аномалії у поведінці процесу. Розглянуто можливий варіант реалізації системи управління, що використовує запропонований метод. Наукова новизна. Вперше розроблено модифікацію субоптимального фільтра-прогнозатора калманівського типу, інваріантного до властивостей оброблюваного процесу, що дозволяє підвищити достовірність і точність прогнозу нестаціонарних процесів при неможливості отримання їх аналітичної моделі та виявляти аномалії виробничого процесу за допомогою вбудованої процедури, яка основана на використанні методу 3 сигм. Вперше проведено дослідження часових рядів даних про хімічний склад чавуну на випуску доменної печі з використанням методу 3 сигм, яке дозволило виявити зони з аномальними значеннями та викидами, які можуть свідчити про значні відхилення у поведінці виробничого процесу. Практична цінність. Дане дослідження розширює існуючі методи контролю якості у металургійній промисловості та демонструє ефективність застосування статистичного методу 3 сигм для моніторингу та аналізу часових рядів в умовах реального виробництва. Отримані результати можуть бути використані для розробки більш точних систем управління якістю продукції та вжиття оперативних коригуючих заходів. EN: Purpose. To develop and investigate a method for controlling the blast furnace process in the absence of an analytical description of its behavior, which allows for the detection of anomalies in the production process. Methodology. This study utilizes methods for evaluating and forecasting time series based on the Kalman filter algorithm, fractal analysis, and nonlinear dynamics. Findings. A method has been developed that allows for the evaluation and forecasting of non-stationary stochastic processes with an unknown analytical model. This method includes an embedded anomaly detection procedure based on the 3-sigma method. Research was conducted on real-time series data of the chemical composition of cast iron at the blast furnace output. It has been demonstrated that the developed method effectively detects anomalies in the process behavior. A possible implementation of a control system using the proposed method has been considered. Originality. For the first time, a modification of the suboptimal Kalman-type filter-forecaster has been developed, invariant to the properties of the processed process. This modification improves the reliability and accuracy of forecasting non-stationary processes when it is impossible to obtain their analytical model and detects production process anomalies using an embedded procedure based on the 3-sigma method. For the first time, a study of time series data on the chemical composition of cast iron at the blast furnace output using the 3-sigma method has been conducted, which allowed for the identification of zones with anomalous values and outliers, indicating significant deviations in the production process behavior. Practical value. This research expands existing quality control methods in the metallurgical industry and demonstrates the effectiveness of the statistical 3-sigma method for monitoring and analyzing time series in real production conditions. The obtained results can be used to develop more accurate quality control systems and take prompt corrective actions.