随着企业信息化建设的不断深入,特别是制造执行系统(MES)在钢铁和石化两个典型流程制造行业的成功应用,使企业更容易建立一个快速反映、有弹性、精细化、统一的信息化制造环境,帮助企业提高产品质量,降低材料和人力等资源的消耗。本系统就是在这样一个大环境下,针对钢铁制造业中精炼炉生产,设计的一套具有功能更为全面、适应MES系统的过程自动化系统软件。本文在分析了LF炉相关的生产工艺的基础上,根据LF炉过程优化、过程管理的要求,设计出了LF炉过程自动化系统。在数据通讯方面,对于过程自动化系统与MES(即三级系统)的信息通讯,分析了冶炼生产过程中相关物料和冶炼信息,同时结合数据库数据交互技术,提出了应用SQL语言完成数据信息通讯,使MES能够及时地对生产进行协调与优化。对于过程自动化系统与基础自动化系统的实时数据通讯,从理论上分析了OPC通讯技术原理,同时结合SIEMENS的OPC服务器,提出了本文的实时数据通讯解决方案。钢水温度是精练过程关键参数,重点深入研究如何建立钢水温度预估模型。由于钢水温度对钢的产量、质量和炉龄、包龄,及节能降耗,都有重要的影响,且影响钢水温度的因素比较复杂,很难用数学方程精确建模,因此对温度预报的准确性就显得尤为重要。本文根据现场生产实际情况,分析了冶炼控制过程,针对钢水温度这个高度非线性预测对象。本文应用粒子群优化算法的收敛速度快和能够得到全局最优解的特性,以及BP神经网络具有很好的鲁棒性和泛化能力,提出应用PSO-BP网络与专家系统相结合的方法对钢水温度进行连续预测。应用该模型对LF炉钢水温度进行预测,对预测结果进行了统计分析,结果表明,该模型对LF炉过程温度的预报误差±5℃,命中率达到85%,具有应用推广价值。