人工智能在冶金中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用一、引言冶金自动化是指利用先进的自动控制技术和信息技术手段，对冶金生产过程进行智能化、自动化管理和控制的一种技术体系。
随着人工智能技术的发展和应用，越来越多的冶金企业开始将人工智能技术应用于冶金自动化中，以提高生产效率、降低成本、改善产品质量等方面取得突破性的发展。
本文将探讨人工智能在冶金自动化中的应用，并详细介绍其在冶金生产过程中的具体应用案例。
二、人工智能在冶金自动化中的应用案例1. 智能炼钢系统智能炼钢系统是将人工智能技术应用于钢铁生产过程中的一种创新方案。
通过利用深度学习算法和大数据分析技术，智能炼钢系统能够对炼钢过程中的温度、压力、化学成份等参数进行实时监测和分析，从而实现对炼钢过程的智能化控制。
该系统能够根据实时数据进行精确的预测和调整，提高炼钢过程的稳定性和效率，降低生产成本，提高产品质量。
2. 智能铸造机器人智能铸造机器人是利用人工智能技术开辟的一种自动化铸造设备。
该机器人能够通过视觉识别技术和深度学习算法，准确识别铸造过程中的缺陷和问题，并及时进行修复和调整。
智能铸造机器人能够实现高精度的铸造操作，提高产品的成型质量和生产效率，减少人工操作的错误率和劳动强度。
3. 智能质量检测系统智能质量检测系统是利用人工智能技术开辟的一种自动化质量检测设备。
该系统能够通过图象识别技术和机器学习算法，对冶金产品进行自动化的质量检测和分类。
智能质量检测系统能够实时监测产品的尺寸、外观、表面缺陷等关键指标，准确判断产品的合格性，并及时发出报警和处理信号。
该系统能够大幅提高质量检测的速度和准确性，降低人工检测的成本和误判率。
4. 智能能耗管理系统智能能耗管理系统是利用人工智能技术开辟的一种自动化能耗管理设备。
该系统能够通过大数据分析技术和机器学习算法，对冶金生产过程中的能源消耗进行实时监测和分析，从而实现能源的智能化管理和优化。
智能能耗管理系统能够根据实时数据进行能源消耗的预测和调整，提高能源利用效率，降低能源消耗成本。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用一、引言冶金行业是指通过熔炼、精炼等工艺将矿石转化为金属的工业部门。
随着科技的发展，人工智能技术在冶金自动化中的应用越来越广泛。
本文将详细介绍人工智能在冶金自动化中的应用，并探讨其优势和未来发展方向。
二、1. 智能控制系统人工智能技术可以应用于冶金过程中的智能控制系统，实现对冶金设备和生产过程的智能化管理。
通过采集和分析传感器数据，人工智能系统可以自动调整生产参数，优化冶金过程，提高生产效率和产品质量。
例如，利用人工智能技术可以实现高炉炉温、炉压、炉煤等参数的自动控制，提高冶金生产的稳定性和效率。
2. 智能检测与诊断人工智能技术可以应用于冶金设备的故障检测与诊断，实现对设备状态的实时监测和预测。
通过分析设备传感器数据和历史故障数据，人工智能系统可以判断设备的运行状态，及时发现潜在故障，并提供相应的维修筑议。
这可以匡助冶金企业减少设备故障停机时间，提高设备的可靠性和维修效率。
3. 智能优化与决策人工智能技术可以应用于冶金生产中的优化与决策问题，匡助企业实现生产过程的最优化和决策的智能化。
通过建立冶金生产的数学模型和优化算法，人工智能系统可以对生产过程进行摹拟和优化，找到最佳的生产方案和生产参数。
同时，人工智能系统还可以根据市场需求和资源供应情况，进行智能化的生产决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
4. 智能安全监控人工智能技术可以应用于冶金生产中的安全监控系统，实现对生产环境和工人安全的智能化监测和预警。
通过采集和分析环境传感器数据和工人健康数据，人工智能系统可以实时监测生产环境的安全状况和工人的健康状况，并及时发出预警信号。
这可以匡助冶金企业及时采取措施，防止事故的发生，保障生产过程的安全性。
三、人工智能在冶金自动化中的优势1. 提高生产效率和产品质量：人工智能技术可以实现冶金生产过程的智能化管理和优化，提高生产效率和产品质量。
2. 减少人力成本和人为错误：人工智能技术可以取代部份人力工作，减少人力成本和人为错误的发生。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用引言概述：人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种新兴技术，正在各个领域得到广泛应用。
在冶金行业中，人工智能的应用也逐渐展现出巨大的潜力。
本文将探讨人工智能在冶金自动化中的应用，旨在帮助读者了解人工智能技术在提高冶金生产效率、优化冶金工艺以及提升冶金产品质量等方面所发挥的作用。
一、提高冶金生产效率1.1 智能化设备控制人工智能技术可以应用于冶金设备的智能化控制，通过对设备的实时监测和数据分析，实现设备的自动化运行。
例如，利用人工智能技术可以实现高炉的智能控制，通过对高炉各个参数的实时监测和分析，自动调节炉内温度、压力等参数，提高高炉的生产效率和稳定性。
1.2 智能化生产计划人工智能技术可以应用于冶金生产计划的智能化管理，通过对历史数据和市场需求的分析，预测未来的生产需求，制定合理的生产计划。
例如，利用人工智能技术可以对原材料的供应情况、产品的市场需求等进行分析，从而优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。
1.3 智能化故障诊断人工智能技术可以应用于冶金设备的故障诊断，通过对设备的实时监测和数据分析，提前发现设备的故障，并给出相应的处理建议。
例如，利用人工智能技术可以对设备的振动、温度、电流等参数进行监测和分析，当发现异常情况时，及时报警并给出故障原因和处理方案，避免设备故障对生产造成影响。
二、优化冶金工艺2.1 智能化工艺优化人工智能技术可以应用于冶金工艺的优化，通过对工艺参数的实时监测和数据分析，优化工艺参数的设定，提高冶金工艺的效率和产品质量。
例如，利用人工智能技术可以对冶炼过程中的温度、压力、流量等参数进行实时监测和分析，通过优化这些参数的设定，提高冶金工艺的稳定性和产品质量。
2.2 智能化质量控制人工智能技术可以应用于冶金产品的质量控制，通过对产品的实时监测和数据分析，实现产品质量的自动控制。
例如，利用人工智能技术可以对冶金产品的尺寸、化学成分、力学性能等进行实时监测和分析，当产品质量不符合要求时，及时调整生产参数，保证产品质量的稳定性和一致性。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用一、引言随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个领域的应用越来越广泛。
冶金行业作为重要的基础产业之一，也逐渐开始运用人工智能技术来提高生产效率和质量。
本文将探讨人工智能在冶金自动化中的应用，包括智能控制系统、预测分析和优化决策等方面。
二、智能控制系统1. 自动化生产线人工智能技术可以应用于冶金生产线的自动化控制中。
通过传感器和智能控制算法，可以实现对冶金生产过程中的温度、压力、流量等参数的实时监测和控制。
例如，在高炉炼铁过程中，可以利用人工智能技术实现对炉温、炉压等参数的自动调节，提高生产效率和产品质量。
2. 智能机器人人工智能技术还可以应用于冶金生产中的机器人控制。
智能机器人可以根据预设的程序和算法，自主完成一系列复杂的操作，如搬运重物、焊接等。
通过与人工智能技术的结合，可以提高冶金生产中的机器人操作的精度和效率，减少人力成本和安全风险。
三、预测分析1. 数据采集与处理人工智能可以匡助冶金企业实现对大量数据的采集和处理。
通过传感器、监测设备等手段，可以实时采集冶金生产过程中的各种数据，如温度、湿度、振动等。
然后，利用人工智能算法对这些数据进行分析和处理，提取实用的信息，为冶金生产提供决策依据。
2. 故障预测与维护基于人工智能技术，可以建立冶金生产设备的故障预测模型。
通过对历史数据的分析和学习，可以预测设备的故障概率和发生时间，提前进行维护和修理，避免生产中断和损失。
同时，还可以通过对设备状态的实时监测，及时发现异常情况，减少故障发生的可能性。
四、优化决策1. 生产计划优化人工智能技术可以应用于冶金生产计划的优化中。
通过对历史数据和市场需求的分析，可以建立生产计划的预测模型，为冶金企业提供合理的生产计划。
同时，还可以根据实时的市场需求和资源情况，动态调整生产计划，提高资源利用率和生产效率。
2. 能源消耗优化冶金生产中的能源消耗是一个重要的成本因素。
人工智能推动智能制造在冶金行业中的应用与发展
人工智能推动智能制造在冶金行业中的应用与发展随着科技的发展和人工智能的快速崛起，智能制造被认为是未来制造业的发展方向。
冶金行业作为制造业的重要组成部分，也开始主动探索人工智能技术在生产中的应用，以推动行业的发展和提高生产效率。
本文将从人工智能在冶金行业中的应用领域、发展现状以及未来的发展趋势等方面进行论述，以期探索人工智能推动智能制造在冶金行业中的应用与发展。
一、人工智能在冶金行业的应用领域人工智能在冶金行业中具有广泛的应用领域，以下是其中几个重要的领域：1. 过程优化与控制冶金行业的生产过程十分复杂，需要实时监测和控制多个参数以保证生产效率和产品质量。
人工智能可以通过大数据分析和机器学习等技术，对冶炼过程中的各个环节进行实时监测和控制，从而实现最佳的生产效果。
2. 质量检测与预测冶金行业生产的产品需要经过严格的质量检测，人工智能可以通过图像识别、智能传感器等技术手段，对产品进行快速而准确的检测和分类，帮助提高产品质量和降低人工成本。
此外，人工智能还可以通过对历史数据的分析，预测产品质量和故障风险，为冶金企业的决策提供参考依据。
3. 设备维护与故障预警冶金行业的设备通常规模庞大且复杂，涉及到大量的传感器和设备。
人工智能可以通过对设备的数据进行实时监测和分析，准确识别设备的工作状态和潜在故障风险，并提供有效的维护策略和预警机制，以提高设备的稳定性和可靠性。
二、人工智能在冶金行业中的发展现状人工智能在冶金行业中的应用已经取得了一定的成果。
目前，国内外许多冶金企业已经开始尝试采用人工智能技术来提升生产效率和产品质量。
以钢铁行业为例，通过引入人工智能技术，可以实现钢铁生产全过程的智能化控制和优化；通过对生产数据的分析和挖掘，可以提高产品质量和企业运营的效益。
另外，一些冶金设备制造商也积极研发基于人工智能的新一代设备，例如具备自动化、智能监控和远程操作等功能，以适应智能制造的需求。
三、人工智能在冶金行业中的未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展和应用的推广，冶金行业中人工智能的应用将走向更广泛和深入。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴的技术，正在各个领域展现出巨大的潜力。
冶金自动化作为冶金工业的重要组成部分，也开始逐步引入人工智能技术，以提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
本文将详细介绍人工智能在冶金自动化中的应用，并探讨其带来的优势和挑战。
二、人工智能在冶金自动化中的应用1. 数据分析与预测人工智能可以通过分析大量的历史数据，提取出有价值的信息和规律，从而帮助冶金企业进行生产计划的制定和优化。
例如，通过对冶炼过程中的温度、压力、流量等参数进行实时监测和分析，可以预测出可能发生的异常情况，并及时采取措施进行调整，以确保生产的稳定性和安全性。
2. 智能控制系统人工智能可以应用于冶金自动化中的控制系统，实现智能化的生产过程。
通过建立模型和算法，人工智能可以对冶炼过程中的各个环节进行实时监测和控制，以实现精确的温度、压力、流量等参数的调节。
同时，人工智能还可以根据实时的生产数据，自动调整生产参数，以提高生产效率和产品质量。
3. 缺陷检测与质量控制人工智能可以利用图像识别和模式识别等技术，对冶金产品进行缺陷检测和质量控制。
通过对产品表面的图像进行分析，可以自动识别出可能存在的缺陷，并及时进行修复或淘汰。
同时，人工智能还可以根据产品的生产数据和质量数据，进行质量预测和质量控制，以提高产品的一致性和可靠性。
4. 智能维护与故障诊断人工智能可以通过对设备和系统的运行数据进行分析和挖掘，实现智能化的维护和故障诊断。
通过对设备运行状态的实时监测和分析，可以预测出可能发生的故障，并及时采取措施进行维修，以避免生产中断和设备损坏。
同时，人工智能还可以通过对故障数据的分析，提供故障诊断的建议和方案，以提高设备的可靠性和维护效率。
三、人工智能在冶金自动化中的优势1. 提高生产效率人工智能可以通过优化生产计划和控制参数，实现生产过程的智能化和自动化，从而提高生产效率。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现机器的智能化。
近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用，其中冶金行业也开始逐渐应用人工智能技术来提高生产效率和质量。
本文将详细介绍人工智能在冶金自动化中的应用。
二、人工智能在冶金自动化中的应用1. 生产过程优化人工智能可以通过对大量数据的分析和学习，优化冶金生产过程。
例如，在炼钢过程中，通过人工智能技术可以实时监测各个环节的温度、压力、化学成分等参数，并根据历史数据和模型进行预测和优化，使得生产过程更加稳定和高效。
2. 质量控制人工智能可以通过对冶金产品的质量数据进行分析和学习，提高质量控制的准确性和效率。
例如，在铝合金生产中，人工智能可以通过对铝合金成分、硬度、密度等参数的分析，预测产品的质量问题，并及时调整生产参数，避免不良品的产生。
3. 故障预警和维护人工智能可以通过对设备传感器数据的实时监测和分析，实现故障预警和维护。
例如，在冶炼炉中，人工智能可以通过对温度、压力、振动等传感器数据的监测，及时发现设备异常，并预测设备的故障风险，提前进行维护，避免生产中断和设备损坏。
4. 能源管理人工智能可以通过对能源消耗数据的分析和优化，实现冶金能源的高效利用。
例如，在冶金厂中，人工智能可以通过对电力、燃气等能源消耗数据的分析，优化设备的运行策略，降低能源消耗，减少对环境的影响。
5. 智能化控制人工智能可以通过对冶金设备和系统的智能化控制，提高生产的自动化水平。
例如，在炼铁过程中，人工智能可以通过对高炉操作的模拟和优化，实现高炉的自动化控制，提高生产效率和产品质量。
三、人工智能在冶金自动化中的挑战和未来发展尽管人工智能在冶金自动化中的应用已经取得了一定的成果，但仍然面临着一些挑战。
首先，冶金生产过程中的数据量庞大，如何高效地处理和分析这些数据是一个难题。
人工智能在冶金自动化中的应用
人工智能在冶金自动化中的应用引言概述：随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为各个领域的热门话题。
冶金行业作为重要的工业领域之一，也开始广泛应用人工智能技术。
本文将探讨人工智能在冶金自动化中的应用，从优化冶金工艺、提高生产效率、保障安全环境等方面进行详细阐述。
一、优化冶金工艺1.1 智能化炼铁过程控制人工智能技术可以通过分析大量历史数据，建立模型来预测和优化炼铁过程中的各项参数。
通过智能化的控制系统，可以实现对温度、压力、氧含量等关键参数的精确控制，提高炼铁过程的稳定性和效率。
1.2 智能化炼钢过程控制类似于炼铁过程，人工智能技术可以应用于炼钢过程中的自动化控制。
通过对炉温、合金成分、氧含量等关键参数进行实时监测和调整，可以提高炼钢过程的质量和效率，减少能源消耗和排放。
1.3 智能化冶炼设备设计人工智能技术可以应用于冶炼设备的设计和优化。
通过对冶炼过程的模拟和分析，可以提前预测和解决潜在的问题，减少设备的故障和维修时间，提高设备的可靠性和寿命。
二、提高生产效率2.1 智能化生产计划调度人工智能技术可以应用于冶金生产计划的优化和调度。
通过对生产过程中的各项参数进行实时监测和分析，可以实现生产计划的动态调整，提高生产效率和资源利用率。
2.2 智能化物料配送在冶金生产中，物料的配送和搬运是一个重要的环节。
人工智能技术可以应用于物料配送系统的自动化控制，通过智能化的路径规划和调度，可以减少人力成本和运输时间，提高物料配送的效率。
2.3 智能化质量检测人工智能技术可以应用于冶金产品的质量检测。
通过对产品的外观、尺寸、成分等关键参数进行自动化检测和分析，可以提高产品的质量稳定性和一致性，减少人工操作的误差和成本。
三、保障安全环境3.1 智能化安全监测人工智能技术可以应用于冶金生产过程中的安全监测。
通过对温度、压力、气体浓度等关键参数进行实时监测和预警，可以提前发现和防止潜在的安全隐患，保障生产环境的安全性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工智能（Artificial Intelligence）是20世纪中期产生的并正在迅速发展的新兴边缘学科，它与具体领域相结合产生了很多新技术，例如数据挖掘、专家系统、软计算等。
这些新技术在冶金行业也得到了极大关注。
冶金工业要求必须对各个生产过程进行更加严格的控制，以满足用户对产品质量的高要求，同时也要努力将生产成本最小化。
人工智能新技术可以有效地解决冶金工业生产中许多无法用数学模型精确描述的工艺过程，以及利用传统数字计算机难以获得令人满意效果的诸多问题，在冶金行业应用中已表现出了很大的优势。
数据挖掘
数据挖掘（data mining）是一项新兴的、面向商业应用的人工智能技术，泛指所有从源数据中挖掘的模式或联系方法。
用数据库中的知识发现（knowledge discovery of database，简称KDD）描述整个数据挖掘过程，用数据挖掘描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
从它的定义中可以发现，数据挖掘想达到的效果是从数据中得到想要的东西。
具体应用到哪些领域，运用什么模式来解决所面临的问题，都是数据挖掘研究所要解决的主要问题。
冶金企业的现代化生产过程每天就有成千上万的传感器不断记录，生产数据日积累量甚至达到TB级。
这些数据中蕴涵着丰富的生产实际过程中各种因素之间相互影响、相互作用的信息，对于加强对生产过程的认识、提高控制和管理水平具有重要意义。
数据挖掘技术的诞生和发展使从生产过程实时监测并记录的海量数据中提取信息和知识成为可能。
胡志坤等[1]以有色冶金过程为工程背景，阐明了数据挖掘在工业过程中应用的策略，指出了有色冶金过程数据挖掘的一般步骤和有色冶金过程数据挖掘的重要原则，针对有色冶金过程数据的“多变量”、“非线性”、“高噪声”的特点，分别在操作模式预处理和特征变量选择、操作过程优化决策、冶金设备某阶段运行状况的评价、有色冶金过程故障诊断与预防四方面应用数据挖掘技术，对可能遇到的困难及解决方案进行了探讨。
铁军等[2]将数据挖掘技术应用在铝电解生产中，利用Microsoft SQL Server2000 的Analysys Services 提供的挖掘模型和Excel2000中的回归方法，对铝电解生产过程中自动产生的大量日报表进行分析，在大量数据中挖掘获取到降低能耗和成本的方法，并根据效应持续时间对平均电压
进行预测。
智能控制
智能控制系统利用人工智能的方法，解决难以用数学方法精确描述的复杂的、随机的、模糊的、柔性的控制问题，具有自学习、自适应、自组织的能力。
主要用来解决具有以下特点的问题：控制对象存在严重的不确定性，控制模型未知或模型的结构和参数在很大的范围内变化；控制对象具有高度的非线性特征；控制任务要求复杂。
而冶金的控制过程正符合以上要求。
冶炼是一个涉及到传质、传热和复杂化学反应的复杂工业过程，由于其强非线性和滞后性以及不规则的空间分布和不确定性，使得冶炼过程控制难以通过一般的数学模型方式构造控制系统来实现高效率的控制。
近年来，随着计算机系统性能的提高，冶炼过程控制智能化也已具备了较好的条件和可行性。
目前，配料、烧结、高炉等过程的智能化控制已经作为一个节能增效、提高国际竞争力的重要措施被列入我国钢铁企业信息化发展计划。
鲁晓娟等[3]介绍了贵州铝厂开发的国内首例铝电解槽模糊控制技术和模糊专家系统，该项新技术已成功应用于180kA预焙电解槽上，使该槽型的电流效率指标提高了2个百分点，铝的直流电耗指标从原13594 kW.h/t降至13049 kW.h/t，每吨铝节电545kW·h。
顾学群等[4]详细介绍了智能控制在电弧炉炼钢过程电极升降控制中的应用，通过对电极升降实现自动控制，达到了恒功率调节，可以提高系统的快速性、鲁棒性和实时性，并能获得满意的控制效果。
软计算
软计算通过对不确定、不精确及不完全真值的容错来取得低代价的解决方案和鲁棒性。
它模拟自然界中智能系统的生化过程（人的感知、脑结构、进化和免疫等）来有效地处理日常工作。
现代化钢铁冶金工业的大规模生产要求准确掌握生产中的各种参数及其变化趋势，但是由于冶炼过程的周期长，因素多，波动大，反应机理复杂，加之缺乏有效的检测手段，不易建立数学模型，使得传统信息处理技术难以进行非常有效的处理。
软计算方法适合于那
些含有复杂性、不精确性、不确定性的非数字过程，已逐渐在钢铁冶金工业中得到应用。
1 人工神经网络
在人工神经网络中，计算是通过数据在网络中的流动来完成的。
在数据的流动过程中，每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流，对其进行处理以后，再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。
通过这个学习过程，人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识，并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。
人工神经网络具有良好的自学习、自适应和自组织能力，以及大规模并行、分布式信息存储和处理等特点，这使得它在系统建模与辨识、PID 参数整定、内模控制、优化设计、系统预测、自适应控制等多方面都有成功的应用。
Jian Chen[5]提出了神经网络在高炉中对生铁硅含量的预测，其采用三层前馈神经网络，将神经网络与定性分析进行整合，通过定性分析决定神经网络输入变量，再根据输入变量动态改变隐层结点数，使用BP算法完成网络的训练。
其预测系统的效果要好于传统的方法。
程武山[6]以马鞍山钢铁公司烧结厂现场生产数据为依托，建立了基于神经网络的烧结终点预报系统。
该模型为4输入、4输出的BP网络，选取上料量、透气性、机速、点火温度4
个变量作为网络输入，18#风箱（倒数第2个风箱）温度及压力、大烟道温度及压力4个变量作为网络输出，来预报烧结终点，在神经网络预报烧结终点方面进行了一定的尝试。
2 模糊逻辑和模糊计算
模糊集合论是处理模糊信息的有效方法，其特点是用严格的数学方法分析模糊的系统信息，它铺设了经典的定量化方法和“模糊”世界的桥梁。
而模糊逻辑（Furry Logic，简称FL）则是建立在模糊集合论基础上的处理不确定知识和近似推理的主要方法。
模糊逻辑是模糊值的各种逻辑的总称。
模糊集合中使用隶属函数将集合中的每个元素映射为0到1之间的隶属度，以此表示元素属于集合的程度。
自模糊集合的概念提出以来，以模糊逻辑为核心的模糊计算获得了广泛的应用，在自动控制、决策分析、智能系统等领域取得大批成果。
模糊计算与其它技术的有机结合，更使其可解问题域大为延拓，问题求解的质量显著提高。
在转炉炼钢中，氧枪枪位直接关系到冶炼过程的平稳进行。
谢书明等[7]建立了炼钢期间声音的偏差及其变化率的模糊子集，采用三角形隶属函数和T2S确定性模糊推理，根据35条模糊规则进行模糊推理。
模糊控制能够根据炉内状况对氧枪枪位进行连续调节，克服了固定枪位不能及时适应炉况变化的缺点。
在连铸中钢液面的变化与最终产品的表面质量密切相关。
Dukman等[8]提出一种在薄板坯连铸机中对钢液面控制的复合结构的控制器。
模糊逻辑系统用于补偿控制钢液面波动时产生的误差。
使用该控制器后,钢液面的长期变化消失了，控制误差从±4 mm减小到了±（1.0～1.5）mm。
3 遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群。
这里每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发，采用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化一代代演化下去，直到满足期望的终止条件为止。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，具有简单、通用、鲁棒性强和适于并行分布处理的特点。
自20世纪80年代后期以来，遗传算法得到越来越广泛的关注，并在模式识别、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学等方面得到应用。
李英顺等[9]针对真空感应炉的温度控制，提出了一种基于遗传算法的PID控制方法。
该方法利用遗传算法全局搜索能力获取一组最优的PID参数，得到了较好的PID参数整定效果，完善了PID控制的动静态特性、自适应性和鲁棒性。
Santos等[10]在优化连铸机的控制中提出了把数学模型、遗传算法和参变量知识库整合的策略,并得到了很好的效果。
人工智能新技术与冶金工业的融合，极大地促进了冶金行业的发展，必将成为今后冶金行业应用的重点。
随着人工智能新技术在冶金行业中的应用和逐步成熟，人工智能技术将会在冶金工业迎接新挑战的过程中扮演更加重要的角色。