冶金过程控制系统受现有技术局限性制约，长期依赖简单算法构建的机理模型，难以适配冶金过程强非线性、强耦合、大滞后、时变波动的复杂特性，易出现超调量大、调节滞后、控制精度随运行时间逐渐劣化、无法自适应匹配工艺迭代升级需求等问题，严重时会导致模型失控，直接影响生产稳定性与产品质量一致性。上述痛点相互叠加、彼此影响，制约冶金生产向高质量、高效率、低成本方向发展，亟须通过核心技术升级实现系统性优化突破。

01 AI+精准控制整体思路

聚焦轧钢生产全流程，构建“AI大模型+机理模型深度融合”的新一代精准控制技术架构，研发覆盖热连轧、冷轧、连续退火、连续镀锌等核心工序的AI智能体矩阵，实现各工序控制的智能化、协同化与精准化。打造AI精准闭环控制体系框架。解决过程控制中五大核心难题：

（1）高精度预测

依托算法与大数据，实现多场景精准预判，提升控制效率与可靠性。

（2）AI+模型重构

依托传统机理模型，结合强化学习、路径规划及动态寻优等技术，解决被控对象存在的强非线性、参数时变、多变量耦合等难题，提升模型的精度和适用性。

（3）多维度解耦

通过分离被控对象的特征、任务与模态等耦合特性，实现被控对象特性精准拆解与可控生成，提升模型泛化能力，支撑复杂场景高效适配与稳定迭代。

（4）干扰预控

通过AI算法实时识别、检测与分类错误信息及数据干扰，采用预控机制，保障数据可信、系统安全与决策可靠。

（5）自然人行为学习

通过海量数据感知、理解人类行为模式，经算法建模、迭代优化，提升控制系统决策能力，实现更自然智能的控制表现。

02 精准控制典型AI应用场景介绍

（1）精准预测典型案例：镀锌锌层厚度AI控制，从经验补偿到高精度精准预控

痛点：锌层厚度在线检测滞后，传统锌层厚度控制依赖经验，难以解决速度、锌温、气刀参数等多因素影响，导致锌层厚度偏差大、均匀性差。

AI赋能：整合气刀参数、锌温、带钢速度等数据，采用高斯过程回归GPR模型架构，挖掘非线性关系实现精准预测锌层厚度并反向预控气刀参数，克服传统控制滞后性，实现锌层厚度动态高精度控制。

效果对比：锌层厚度控制精度在±1.5g/m²以内占比超95%；显著降低锌原料浪费，提升生产效率。吨钢锌耗降低2-4kg，提升产品竞争力。

热镀锌锌层厚度控制模型

       锌层厚度预测精度统计              气刀控制参数精度统计

（2）AI+模型重构典型案例：退火炉温度AI控制模型，从简单机理模型到大延时复杂规划模型

痛点：带钢连续退火炉存在强非线性、炉温板温炉内介质强耦合等特点，传统炉温控制模型难以应对工况时变、带钢规格频繁变化等复杂情况，导致板温波动大、性能不稳定，容易产生带钢热瓢曲和带钢跑偏事故。这些难题是国内大型连退、镀锌产线模型鲜有正常投用的根本原因。

AI赋能：突破传统控制对数学模型的依赖，采用动态系统函数寻优模型，综合考虑炉区温度、带钢特性、产品质量及过渡边界，结合生产计划动态优化模型，构建板温大延时规划控制模型，动态预控烧嘴开度、加热功率及冷却风机功率，实现自适应精准控温和稳定过渡。

效果对比：带钢温度控制精度显著提升，稳态下带温命中率达到99.5%；过渡阶段人工干预大幅减少，带温命中率显著提升至90%以上。

连退炉温度控制效果

（3）多维度解耦典型案例：板形多目标精准控制，横纵向多维度综合解耦

痛点：板带凸度和平直度强耦合，热轧、冷轧、连续热处理前后工序遗传，板形质量与工况稳定性存在耦合，板形质量综合控制依靠专家经验。

AI赋能：依托AI算法构建多维度板形智能诊断分析系统，实现带钢全长板形参数实时分析与异常报警，精准识别全流程高次断面和高次浪形。采用基于径向基函数的相似度评估方法实现全生命周期内板形演变分析、同品规跨周期横向对比分析，一键式参数差异化对比，挖掘板形疑难缺陷及生产不稳定的产生原因。融合板形控制机理模型与AI算法，形成“参数估计-误差建模-稳健补偿”智能闭环，实现自适应多维度解耦控制。

效果对比：解决了传统机理模型与复杂工况难以匹配的问题，凸度预测偏差≤10μm精度提升12%以上，人工干预量减少65%以上。解决了板形分析维度受限、缺陷原因诊断难的问题，高次浪形识别准确率达95%以上，全流程板形问题溯源效率提升70%以上，人工分析工作量减少80%以上。

板形多目标横纵向多维度解耦控制

（4）干扰预控典型案例：镀锌锌锅温度AI控制模型，从被动调节到前瞻式干扰预控

痛点：锌锅温度传统控制滞后，受捞渣、加锌等干扰影响波动大，导致加热器高功率频繁启停，锌液流场波动大，锌渣不稳定影响带钢表面质量。

AI赋能：融合锌锅和带钢传热传质平衡模型，通过非线性拟合、特征数据辨识与预测能力捕捉干扰变化趋势特性，实时预控带钢入锌锅温度和动态加锌控制策略，实现“面向干扰的前瞻式”预控，确保锌液工艺温度稳定。

效果对比：温度波动缩小至±1.5℃，外观缺陷率降低40%，电磁感应加热高功率启动次数降低80%以上。

（5）自然人行为学习典型案例：酸轧生产节奏AI控制，酸轧生产从“人工感觉”到AI智能

痛点：酸轧机组生产节奏稳定性差，传统人工经验控制易受原料波动、设备状态影响，操作人员预留量大。传统全自动控制逻辑僵化，影响产量和生产稳定性。

AI赋能：基于LSTM与强化学习算法，感知操作人员行为特征、机组运行状态、热轧原料特征，构建轧制节奏动态优化控制模型，实时预测并自适应调整最优生产节奏曲线，完成“感知-决策-执行”复杂闭环控制与自学习优化，实现酸轧全产线的智能节奏控制。

效果对比：生产节奏稳定性有效提升，频繁升降速次数降低50%以上，非计划停机减少20%，保障机组产量的稳步提升。

酸轧全线速度动态优化控制模型运行前后对比

针对传统过程控制系统的核心痛点，围绕五大核心难题适配不同的应用场景，构建“AI大模型+机理模型深度融合”的新一代精准控制技术架构，研发轧钢生产全工序的AI工艺模型矩阵，提高过程控制系统的精度和自分析自决策能力。实践表明，可显著降低产线生产事故，提高产品质量和生产效率。

03 AI+精准控制实践与推广

随着北科工研AI精准控制矩阵研发和落地，板带热连轧新一代AI+精准控制模型已经在国内数十家钢铁企业得到应用，并推广到中国台湾地区、韩国浦项。冷轧AI+精准控制模型已在国内鞍钢、本钢、攀钢西昌、马钢、涟钢等多家钢铁企业成功落地，具备广泛推广价值。

北科工研研发的AI精准控制模型通用性强，可快速适配不同产线。通过AI技术赋能板带生产，助力国内钢铁企业实现提质增效与智能化转型。核心技术可拓展至金属轧制及流程工业，并融合数字孪生和智能管控技术持续升级。