涟钢七号高炉Web炉况诊断专家系统的研究

论文摘要

高炉作为钢铁企业的主体一直是专家和企业重视和研究的对象。高炉的效益直接影响钢铁企业整个生产线的效益,关乎企业生存,意义重大。本课题的研究对象——涟钢7号高炉针对铁前系统成本高,开展了大规模“降本增效”技术攻关,要求高炉控制设备的自动化程度达到国内同类高炉的先进水平,对高炉的二级分析系统与诊断模型也提出更多的思路。本文以作者参与的涟钢七号高炉“高炉智能控制研究”为背景,从高炉的各种实际检测参数出发,运用高炉专家知识以及故障树诊断分析方法进行相关分析,确定影响高炉炉况的特征参数。针对高炉炉况中较为典型的异常炉况的推理需求,计算出有关的特征值(平均值、偏差、方差等)。通过分析发现,对炉况进行判断的过程中存在大量的模糊信息,因此运用模糊技术对炉况诊断系统中炉况知识和诊断推理过程进行了处理。论文在研究基础上,采用正向推理机制和产生式规则与数据库方式的炉况推理解释知识库,设计和实现了多种炉况并行诊断、高效推理、且具有平台无关性和扩展性的Web炉况诊断模糊专家系统。该系统利用柱状图、曲线图等可视化技术,使用户通过图形可直观地分析判断高炉炉内可能出现的异常炉况。Web炉况诊断专家系统能适应网络化和信息化的高速发展,打破了传统的专家必须亲临现场观察和指挥的模式。该系统的使用,能使管理人员、技术人员、专家等只需要通过浏览器就能实时观测到高炉现场的数据信息及炉况状态进行诊断,并及时给出参考意见。系统测试和运行考核表明,系统使用方便、速度快、诊断效果好,有很强的实用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外高炉专家系统研究现状
• 1.2.1 国外高炉专家系统的研究状况
• 1.2.2 国内高炉专家系统的研究现状
• 1.3 专家系统的发展现状及其开发技术
• 1.4 研究意义及研究内容
• 1.4.1 研究意义
• 1.4.2 研究的主要内容
• 第2章 高炉系统
• 2.1 高炉工艺
• 2.2 高炉控制系统
• 2.3 炉况诊断知识获取
• 2.3.1 炉况分析
• 2.3.2 故障推理树
• 2.4 小结
• 第3章 炉况诊断系统的开发
• 3.1 专家系统开发环境
• 3.2 炉况诊断系统中Jess 技术实现
• 3.2.1 炉况知识表示
• 3.2.2 Jess 规则应用
• 3.2.3 Rete 算法
• 3.2.4 推理控制策略
• 3.3 炉况知识预处理
• 3.4 基于模糊推理的炉况诊断系统实现
• 3.4.1 模糊知识表示
• 3.4.2 模糊规则编写
• 3.4.3 模糊推理结果
• 3.5 小结
• 第4章 基于WEB 的炉况诊断专家系统实现
• 4.1 Web 专家系统整体框架结构
• 4.2 诊断系统的总体网络设计
• 4.3 炉况知识库管理
• 4.4 小结
• 第5章 系统运行测试
• 5.1 登录界面
• 5.2 系统主界面
• 5.2.1 炉况综合诊断结果
• 5.2.2 炉况历史曲线查询
• 5.2.3 炉况知识查询
• 5.3 小结
• 第6章 总结
• 参考文献
• 致谢
• 附录A
• 附录B
• 附录C
• 附录D