烧结生产异常诊断专家系统的研究

论文摘要

烧结生产是一个工艺流程长、影响因素多、机理复杂的动态系统。且随着检测设备的增多,发生异常的可能性也随之增大,以至降低了烧结机的作业率,影响烧结矿产、质量。为了减少停机率,稳定生产,本文针对国内某烧结厂,将整个烧结生产过程作为研究对象,设计开发了一个烧结生产异常诊断专家系统。本文以对烧结生产过程异常现象的分析为基础,结合异常诊断的基本原理和方法,研究了烧结异常诊断系统的诊断方法和诊断策略。系统采用基于专家系统的诊断方法,通过对特征参数的模糊处理,再结合诊断知识来实现异常诊断。设计了诊断专家系统的结构,并将诊断模块划分为四个诊断子系统:烧结全程诊断子系统、配料混合诊断子系统、布料点火诊断子系统和烧结过程诊断子系统。根据烧结异常诊断的特点,系统采用产生式规则表示知识,推理机制采用正向推理的方法。利用windows平台上的Visual Studio.Net和Matlab作为开发工具,结合ADO数据库技术,开发出的异常诊断系统,通过应用测试,诊断命中率达到95%以上。通过系统的人机界面可以对异常信息、实时数据等进行查询,还可对知识规则库进行修改和添加等维护工作。本系统软件设计界面友好,功能较全,使用比较方便。对于烧结生产异常诊断专家系统的研究,不仅拓展了烧结诊断对象的范围,而且为今后烧结诊断系统的进一步开发提供了参考。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 文献综述
• 1.1 钢铁工业的发展和烧结技术的进步
• 1.1.1 钢铁工业发展情况
• 1.1.2 烧结技术发展情况
• 1.2 人工智能技术在钢铁工业中的研究和应用现状
• 1.2.1 人工智能技术在高炉中的研究和应用现状
• 1.2.2 人工智能技术在烧结中的研究和应用现状
• 1.3 异常诊断专家系统的研究和应用现状
• 1.4 论文的提出
• 第二章 烧结生产异常诊断专家系统的研究策略
• 2.1 异常诊断的基本原理和诊断方法
• 2.1.1 基本原理
• 2.1.2 诊断方法
• 2.2 烧结生产异常分析
• 2.2.1 烧结生产工艺简介
• 2.2.2 烧结生产异常现象
• 2.3 烧结生产异常诊断研究方法
• 2.3.1 信号检测
• 2.3.2 特征信号的提取
• 2.3.3 异常诊断
• 2.4 本章小结
• 第三章 烧结生产异常诊断专家系统设计
• 3.1 系统构造
• 3.1.1 系统组成及结构
• 3.1.2 诊断模块的划分
• 3.2 系统知识处理
• 3.2.1 知识获取
• 3.2.2 知识表示
• 3.2.3 知识组织
• 3.3 系统推理机制
• 3.3.1 推理方法
• 3.3.2 推理方向
• 3.4 本章小结
• 第四章 系统软件的开发与实现
• 4.1 开发工具的选取
• 4.1.1 开发环境选取
• 4.1.2 数据库系统选取
• 4.1.3 画图工具选取
• 4.2 软件的开发
• 4.2.1 软件系统关键技术的实现
• 4.2.2 软件组成
• 4.2.3 软件界面
• 4.2.4 软件安全措施
• 4.3 软件系统的应用
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果