| 【中文题名】 | 新型干法水泥生产过程中智能燃烧专家系统的研究 |
| 【英文题名】 | Research of Intelligent Burning Expert System during New Style Dry-Process Production |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-6-28 |
| 【中关键词】 | 专家系统,智能燃烧,面向对象,UML,.NET框架, |
| 【英关键词】 | expert system,intelligent controlling,object-oriented,UML,.NET framework, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程> |
| 【论文摘要】 | 专家系统是一个智能计算机程序,它利用知识和经验,通过推理来解决某领域中只有人类专家才能解决的难题。专家系统的研究和应用已经成为全世界人工智能研究的热点和焦点。智能燃烧专家系统(IBES)是针对新型干法水泥生产过程中的复杂且至关重要的中控操作而设计的。其中中控操作主要针对各关键处测点的反馈值分析判断,进一步来控制喂料、控制喂煤、控制风速及风温等来保证窑的正常生产。此系统的设计不仅使得中控操作不再需要非常有经验的操作员进行实时监控,而是使用专家知识使其变的智能化,而且还对生产过程中的异常现象进行预警。同时对这些操作的变化进行存库,对以后对生产的分析评估具有重要的参考价值。本系统的设计最终使得用料量,用煤量减少,能源合理有效的利用,提高了水泥的质量和产量,节约劳动力,同时达到安全生产的目的,从而大大提高生产力水平。
该模型采用面向对象程序设计语言开发,内部封装了知识库、推理机等专家系统模块,可以提供产生式,面向对象等知识表示方法,以及交互式获得的知识获取方法,能综合运用的基于知识表示方式的推理、不精确推理等推理控制策略以及解释机制。
本文分析了在系统实现中使用到的数据库、决策支持、人工智能、... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 绪论 |
8-12 |
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1.1 论文研究背景、目的及意义 |
8 |
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1.2 国内外研究现状 |
8-9 |
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1.3 本系统的主要工作 |
9-12 |
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第2章 智能燃烧专家系统设计的理论知识 |
12-22 |
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2.1 工艺参数 |
12-16 |
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2.1.1 关键温度点 |
12-13 |
|
2.1.2 关键压力点 |
13 |
|
2.1.3 关键气体分析点 |
13-14 |
|
2.1.4 窑电流 |
14-15 |
|
2.1.5 其他关键参数 |
15-16 |
|
2.2 工艺原理 |
16-21 |
|
2.2.1 操作原则 |
16-17 |
|
2.2.2 分解炉用煤操作 |
17-18 |
|
2.2.3 窑头用煤操作 |
18 |
|
2.2.4 预分解窑操作中常见问题和产生原因 |
18-21 |
|
2.3 本章小结 |
21-22 |
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第3章 系统开发方法和平台选取 |
22-42 |
|
3.1 面向对象的开发方法 |
22-25 |
|
3.1.1 面向对象的概念 |
22-24 |
|
3.1.2 面向对象系统分析(OOA) |
24 |
|
3.1.3 面向对象的设计(OOD) |
24-25 |
|
3.2 三层架构 |
25-31 |
|
3.2.1 三层架构的设计概述 |
25-27 |
|
3.2.2 三层架构的优势 |
27 |
|
3.2.3 采用三层架构中应注意的几点问题 |
27-28 |
|
3.2.4 IBES三层框架结构 |
28-31 |
|
3.3 UML统一建模语言 |
31-34 |
|
3.3.1 标准建模语言UML的内容 |
31-33 |
|
3.3.2 标准建模语言UML的应用领域 |
33-34 |
|
3.4 .NET框架 |
34-37 |
|
3.4.1 ADO.NET2.0数据库连接技术 |
35-36 |
|
3.4.2 IBES系统中ADO.NET实例 |
36-37 |
|
3.5 SQL Server 2005数据平台概述 |
37-41 |
|
3.5.1 SQL Server 2005数据平台概述 |
37-39 |
|
3.5.2 IBES利用SQL Server 2005新特性 |
39-41 |
|
3.6 本章小节 |
41-42 |
|
第四章 专家系统的基本原理 |
42-52 |
|
4.1 专家系统概述 |
42-44 |
|
4.1.1 IBES的组织结构 |
43-44 |
|
4.2 知识表示及获取 |
44-48 |
|
4.2.1 知识表示 |
44-46 |
|
4.2.2 知识获取 |
46-47 |
|
4.2.3 知识库设计 |
47-48 |
|
4.3 推理机设计 |
48-51 |
|
4.3.1 推理模式 |
48-49 |
|
4.3.2 推理机制 |
49-50 |
|
4.3.3 推理机优化处理 |
50-51 |
|
4.3.4 系统的自学习 |
51 |
|
4.4 本章小节 |
51-52 |
|
第五章 智能燃烧专家系统的详细设计与实现 |
52-66 |
|
5.1 IBES系统UML建模 |
54-57 |
|
5.1.1 用户事例图 |
54-55 |
|
5.1.2 类图 |
55 |
|
5.1.3 时间序列图 |
55-56 |
|
5.1.4 用户活动图 |
56-57 |
|
5.2 数据库的设计 |
57-61 |
|
5.2.1 数据库表设计 |
57 |
|
5.2.2 数据库设计和查询优化 |
57-59 |
|
5.2.3 关键存储过程编写 |
59-60 |
|
5.2.4 数据库的维护 |
60-61 |
|
5.3 运行实例 |
61-66 |
|
5.3.1 参数设定 |
61-63 |
|
5.3.2 控制系统 |
63 |
|
5.3.3 查询系统 |
63-64 |
|
5.3.4 数据分析 |
64 |
|
5.3.5 监控系统 |
64-66 |
|
第6章 总结与展望 |
66-67 |
|
6.1 全文总结 |
66 |
|
6.2 展望 |
66-67 |
|
参考文献 |
67-70 |
|
攻读硕士研究生期间发表论文 |
70-71 |
|
致谢 |
71 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387741 |
