基于单位时间锌产量预测的密闭鼓风炉炉况研究

论文摘要

密闭鼓风炉铅锌熔炼过程冶金反应机理复杂,具有变量多、非线性、时变、藕合严重的特点,难以用传统的数学模型描述熔炼生产过程。维持炉况稳定是提高锌产量和质量的基本保证。将现有的炉况诊断理论应用于鼓风炉熔炼过程,进行基于炉况诊断的研究,对做好密闭鼓风炉熔炼优化控制是至关重要的,由此可以进一步提高密闭鼓风炉的生产率,减少污染,增加企业的市场竞争力。单位时间锌产量是反映密闭鼓风炉炉况稳定的主要指标,本文研究了基于单位时间锌产量预测的密闭鼓风炉炉况诊断问题。通过对来自生产现场监测参数的历史数据进行过滤处理,应用机理分析和粗糙集方法选择建模变量,建立了基于BP神经网络的单位时间锌产量预测模型;在运用粗糙集方法数据进行处理的过程中,采用基于高斯混合模型的连续数据离散化方法,用SPSS统计软件验证了此离散化方法是行之有效的;基于机理分析和可拓评价方法建立铅锌熔炼密闭鼓风炉炉况诊断模型。在理论研究的基础上,开发了铅锌熔炼密闭鼓风炉炉况诊断系统。系统软件采用Visual C++编程,实现了炉况主要参数在线监视、炉况诊断、数据查询和帮助等功能。现场运行情况表明该系统具有较高的故障诊断准确率和工作可靠性,具有很好的实用特性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.1.1 炉况诊断的重要性
• 1.1.2 单位时间锌产量预测的意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 炉况诊断国内外研究现状
• 1.2.2 可拓学国内外现状
• 1.3 论文主要研究内容
• 第二章 ISP熔炼过程机理分析
• 2.1 ISP冶炼过程工艺
• 2.1.1 ISP工艺流程及熔炼过程
• 2.1.2 熔炼过程机理分析
• 2.2 炉况诊断的主要评价指标
• 2.3 影响单位时间锌产量的主要因素
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于粗糙集与BP网络的单位时间锌产量预测模型
• 3.1 引言
• 3.2 粗糙集方法与原理
• 3.2.1 高斯混合模型
• 3.2.2 基于高斯混合模型的数据离散化
• 3.2.3 属性约简-基于条件信息熵的知识约简算法
• 3.3 BP神经网络
• 3.4 基于粗糙集与BP神经网络的单位时间锌产量预测
• 3.4.1 粗糙集方法进行数据处理
• 3.4.2 数据处理结果分析
• 3.4.3 BP神经网络预测单位时间锌产量
• 3.4.4 预测结果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于可拓评价方法的炉况诊断
• 4.1 引言
• 4.2 可拓学概述
• 4.2.1 物元理论
• 4.2.2 可拓集合与可拓逻辑
• 4.3 常用的综合评价方法
• 4.3.1 层次分析法和模糊综合评价方法
• 4.3.2 可拓评价方法
• 4.3.3 三种综合评价方法的比较
• 4.4 可拓评判的炉况诊断模型
• 4.5 本章小结
• 第五章 系统软件实现
• 5.1 软件总体设计
• 5.1.1 开发工具
• 5.1.2 系统总体结构
• 5.2 软件功能设计
• 5.3 软件界面
• 5.4 运行结果分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果