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高炉异常炉况预报专家系统研究

Form: 论文之家作者：李芳 Publish: 2007-10-25 Hits:-

【中文题名】

高炉异常炉况预报专家系统研究

【英文题名】

The Research of Expert System for Blast Furnace Exceptional Situation Forecast

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-10-25

【中关键词】

高炉,异常炉况,隶属度,推理机,知识库,专家系统

【英关键词】

Blast Furnace,Exceptional Furnace Situation,Degree of Membership,Reasoning Machine,Knowledge Base,Expert System,

【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】

高炉是钢铁生产企业的咽喉,必须为炼钢工序及时提供足够数量的合格铁水,炉况的好坏直接关系到企业的产量、质量、效益和安全生产。高炉炼铁是在一个密闭的容器内进行的,炉内发生的物理化学过程极其复杂,炉内现象和炉况状态无法直接观察。因此,高炉炉热水平、异常炉况预报一直是国内外研究的热点。作者参加了我校与国内某大型钢铁企业炼铁厂“4#高炉异常炉况预报及应用”项目的研究工作,主要研究成果如下: (1)分析研究了高炉炼铁的工艺过程,产生异常炉况的机理、出现的征兆,为建立预报高炉炉热水平、高炉异常炉况的推理规则奠定了基础。 (2)针对现场应用,开发出客户端OPC软件,在工作站可以直接读出PLC从高炉现场采集的实时数据。 (3)对采集到的运行数据进行了加权平滑滤波处理,消除了包含在数据中的噪声。 (4)从高炉的各种实测参数中,通过相关分析,确定影响高炉各种异常炉况的特征参数。 (5)针对各种高炉异常炉况的推理需求,计算出有关特征值(平均值、偏差、变化梯度、方差等)。 (6)分析研究了高炉测量参数的不确定性,通过特征参数隶属度的计算,确定推理前提条件的可信度。在高...

【论文题纲】

中文摘要	3-5
Abstract	5-10
1 绪论	10-18
1.1 课题研究背景	10-11
1.2 高炉数学模型发展情况	11-12
1.3 国内外高炉专家系统的典型应用	12-13
1.3.1 国外典型应用	12-13
1.3.2 国内典型应用	13
1.4 课题研究目的、内容及创新点	13-16
1.4.1 研究目的	13-14
1.4.2 研究内容	14-15
1.4.3 创新点	15-16
1.5 本文组织结构	16-18
2 高炉炼铁工艺及异常炉况分析	18-28
2.1 高炉炼铁原理	18-20
2.1.1 高炉冶炼的任务	18
2.1.2 高炉结构及炼铁过程	18-19
2.1.3 高炉冶炼的工艺特点	19-20
2.2 异常炉况分析	20-28
2.2.1 炉况冷行	20-21
2.2.2 炉况热行	21-22
2.2.3 管道行程	22
2.2.4 悬料	22-23
2.2.5 崩料	23-24
2.2.6 炉缸堆积	24-25
2.2.7 炉墙结厚、结瘤	25-28
3 模糊数学及专家系统理论基础	28-40
3.1 模糊数学的发展	28
3.2 模糊理论基础	28-32
3.2.1 模糊集合	28-30
3.2.2 隶属函数构造	30-32
3.3 专家系统定义	32-33
3.4 知识表示方法	33-36
3.4.1 产生式规则表示法	34
3.4.2 框架表示法	34-35
3.4.3 语义网络表示法	35-36
3.4.4 过程表示法	36
3.4.5 可信度表示法	36
3.5 知识提取	36-37
3.6 模糊推理	37-40
3.6.1 不确定性推理方法	37-39
3.6.2 推理策略	39-40
4 数据处理及预报模型	40-64
4.1 高炉的特殊检测技术	40-51
4.1.1 炉喉十字测温	40-43
4.1.2 炉身静压检测	43-47
4.1.3 料位检测技术	47-51
4.2 异常炉况预报模型参数选取	51-52
4.3 数据预处理技术	52-58
4.3.1 数据的平滑处理	52-54
4.3.2 特征参数提取	54-55
4.3.3 复合参数计算	55-57
4.3.4 参数的模糊处理	57-58
4.4 基于模糊推理的预报模型	58-64
4.4.1 可行性分析	58
4.4.2 炉况预报逻辑推理图	58-62
4.4.3 异常炉况判定方法	62-64
5 高炉异常炉况预报专家系统的实现	64-82
5.1 高炉专家系统的基本框架	64
5.2 专家系统的开发环境	64-65
5.3 知识库设计	65-73
5.3.1 知识存储结构	65-70
5.3.2 知识库管理系统	70-73
5.4 推理机实现	73-79
5.4.1 推理流程	73-78
5.4.2 模糊推理子模块程序代码	78-79
5.5 可视化人机界面	79-82
6 结论与展望	82-84
6.1 结论	82-83
6.2 后续展望	83-84
致谢	84-86
参考文献	86-89
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	89

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389027



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