导读:本文包含了炉况诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高炉,故障诊断,支持向量机,RBF神经网络
炉况诊断论文文献综述
赵堃[1]（2013）在《基于SVM-RBF的高炉炉况诊断方法研究》一文中研究指出高炉炼铁是钢铁行业的上游主体工序,作为国民经济支柱产业的重要组成部分,它对钢铁工业的发展起到了至关重要的作用。在高炉的实际生产中,如果出现故障,轻则对出铁量有影响,重则会对钢厂造成重大的损失,因此高炉炉况诊断对于高炉操作具有非常重要的意义。常见的高炉异常炉况有悬料、崩料、炉墙结厚、向凉向热等。高炉故障的一个明显特点是故障数据小样本问题。针对故障诊断面临的数据小样本问题,采用了一对多分类支持向量机和RBF神经网络相结合的方法,既解决了诊断中面临的小样本问题,又用RBF神经网络对一对多支持向量机可能出现的问题进行解决,提高整体的诊断准确率。在支持向量机中,惩罚因子C和核函数的参数选取对于支持向量机的分类准确率有着非常大的影响,因此采用粒子群算法对这两种参数进行寻优,保证了诊断的准确率。在此基础上,针对一对多分类器出现的样本偏斜问题,利用类中心超球体的方法对正负样本惩罚因子C的倍数进行试凑寻优,进一步的提高了诊断准确率。为了验证方法的有效性和可行性,基于MATLAB仿真环境进行研究。首先,利用UCI数据库中的IRIS数据,在MATLAB中对方法的可行性进行了仿真验证。接着,结合现场操作人员的经验和参考文献的内容,以高炉的向凉向热故障为例,选取了故障的特征参数,对由现场得到的数据进行了预处理,然后利用上述方法对高炉向凉向热故障进行了诊断。仿真结果表明,基于SVM-RBF的方法,能够对高炉向凉向热故障进行准确的诊断,且相比于单独使用SVM进行诊断具有更好的效果。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
汪波[2]（2011）在《基于D-S证据融合的高炉炉况诊断方法研究》一文中研究指出高炉是钢铁冶炼不可或缺的重要设备,长期顺行的炉况不但是高炉操作的先决条件,也是高炉长寿的必要保证。由于实际生产中的高炉具有高温、高压、粉尘、密闭、生产流程复杂等特性,导致其内部状态难以直接检测,从而无法对高炉炉况进行准确的判断。本文针对现阶段高炉炉况难以准确判断的问题,从工艺机理入手分析了常见炉况的影响因素,提取了高炉料面温度场和布料模型的相关信息以及重要的复合参数作为炉况诊断的重要依据,进而采用D-S证据融合法对高炉炉况进行准确诊断,同时解决了方法中存在的证据冲突问题,为炉况诊断提供了一种可行的新思路。首先,对炉况诊断所需的证据进行提取。根据高炉红外图像和十字测温,建立了高炉料面温度场；通过图像处理和几何计算,提取了高温区域宽度和中心偏移度；通过料面温度场分布特点,提取了料面温度场中心温度指数和边缘温度指数；根据高炉布料模型,提取了料面径向矿焦比；根据流体力学知识,提取了影响炉况的其他复合参数。进一步根据提取的特征信息,计算其平均值、变化梯度、标准差等,提供炉况诊断的重要输入其次,采用D-S证据融合法对炉况进行诊断。结合D-S证据理论的特点并和高炉生产实际情况,确定了证据理论的识别框架、信任函数、似然函数；针对炉况诊断中可能存在的证据冲突问题,提出了证据冲突的判断方法和解决途径；根据以上解决途径,提出了修正后的炉况诊断步骤。最后,基于某钢铁企业2200m3高炉生产的实际炉况数据对本文所提出的炉况诊断方法进行了仿真。结果表明,本文所提炉况诊断方法达到了较好的诊断效果,可为实际高炉生产提供一种有效、可靠的炉况诊断方法。(本文来源于《中南大学》期刊2011-06-30）
彭霞丹[3]（2011）在《涟钢七号高炉Web炉况诊断专家系统的研究》一文中研究指出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。(本文来源于《湘潭大学》期刊2011-06-01）
杨绪平[4]（2011）在《高炉异常炉况诊断专家系统》一文中研究指出高炉冶炼过程保持稳定顺行具有重要意义。管道行程、崩料和悬料等异常炉况严重影响到高炉的稳定生产,严重的时候,还会造成重大事故。因此,准确及时地预测和判断出炉况,对高炉稳定顺行极其重要。传统的高炉操作,主要依靠操作人员的操作经验和一些简化的数学模型,使用功能单一。随着人工智能技术的发展,开发出了结合人工智能和高炉操作经验的一些高炉专家系统。高炉专家系统异常炉况的预报一般采用模糊推理或神经网络的方式,神经网络可较全面地应用各种检测信息,但推理过程不够直观明确,且具有统计学模型的通病——其可靠性过分依赖建模时的过程条件;模糊推理方法更符合人类的思维习惯,但目前国内外异常炉况专家系统使用的检测信息种类一般比较少。实际上,高炉的很多参数可作为异常炉况的征兆参数,在实际生产中还经常出现个别参数因检测值出错而无效的情况。因此,在异常炉况预报模型中尽可能考虑较多的参数是明智的选择。本文通过对韶钢8号高炉实际生产数据进行的分析,选取十多种征兆参数,开发出综合应用模糊推理和产生式规则的异常炉况预报专家系统。根据高炉冶炼特点和操作经验,建立了异常炉况专家系统知识库,使用Microsoft Visual C++6.0软件开发实现系统功能。异常炉况预报专家系统可以提前预报可能发生的异常炉况,减少操作人员的大量的工作量,提高炉况的控制水平。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2011-05-20）
赵明[5]（2010）在《基于神经网络的高炉炉况诊断与预报研究》一文中研究指出钢铁工业是国民经济的支柱产业,高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分。长期稳定顺行的炉况不但是高炉高产低耗的先决条件,也是延长高炉寿命的必要条件。降低高炉冶炼过程的能量消耗,实现炼铁生产的稳定和优化,要求及时准确地判断和预报高炉炉况,适时、适度地采取各种调节措施。目前对于高炉炉况的判断和操作主要仍基于操作者多年的现场经验,由此导致操作主观性大、传继性差。因此,异常炉况预报一直是国内外研究的热点。论文以天津钢铁有限公司炼铁厂为研究背景,在查阅了大量国内外相关文献的基础上,综述了高炉炉况诊断的发展历程,对影响高炉炉况的因素进行了深入的研究。主要完成了以下几个方面的工作：(1)阐述了高炉炉况诊断系统在钢铁企业的重要作用,介绍了国内外的发展和研究现状。(2)本模型应用BP人工神经网络,确定了叁层前向网络结构,采用附加动量法以调整BP神经网络的权值,有效地克服了BP神经网络收敛慢、易陷入局部极小值的缺点,提高了计算的速度、滤波的数值稳定性和神经网络的输出精度。(3)通过对高炉炼铁工艺流程和原理的分析研究,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。在高炉数据分析的基础上,建立了判断高炉中的向热、向凉、管道行程、悬料、崩料等异常炉况预报。与其它方法相比,此方法具有如下优点：(1)判断模式从全局考虑,思路符合工长的操作者的经验逻辑,此方法所用建模参量,皆为日常高炉工作中易于获取的基本参量,易于高炉操作者接受。(2)满足高炉实时判断的要求,可作为在线分析的工具。(本文来源于《东北大学》期刊2010-11-01）
安剑奇,吴敏,何勇,曹卫华[6]（2010）在《基于料面温度场特征的高炉炉况诊断方法》一文中研究指出针对高炉(BF)生产过程中炉况状态难以诊断的问题,提出一种基于料面温度场特征信息的高炉炉况最小二乘支持向量机(LS-SVM)诊断方法.根据高炉炉顶红外图像和过程检测数据,采用信息融合技术建立高炉料面温度场.提取与炉况有关的料面温度场的特征信息,将特征信息作为炉况诊断模型的输入.采用最小二乘支持向量机构造炉况诊断模型,计算高炉运行状态.现场数据验证表明,该方法充分利用了温度场和炉况的关系,具有较好的诊断效果,能够有效地帮助现场操作人员及时发现异常炉况,稳定高炉运行.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2010年07期）
毛科学,梁剑波[7]（2010）在《涟钢6#高炉炉况诊断系统的数据采集》一文中研究指出高炉炉况诊断系统是一个实时分析、在线诊断实效性非常高的系统,系统通过并入ES-SERVER-CLIENT二级网络与Oracle数据服务器,并通过OPC技术读取服务器中的实时过程数据,再存储到本地SQL数据库中。本系统能快速、稳定的采集到诊断系统所需的各项参数,确保该诊断系统良好运行。(本文来源于《装备制造技术》期刊2010年05期）
余少标[8]（2010）在《高炉异常炉况诊断专家系统》一文中研究指出高炉异常炉况诊断专家系统是基于RExpert开发的,在推理机和知识库部分引进了对象的概念并进行了初步的规划,知识表达采用基于产生式规则的方法,并采用可信度进行模糊推理。(本文来源于《科技风》期刊2010年09期）
侯健,方觉,冯艳平[9]（2009）在《高炉异常炉况诊断研究》一文中研究指出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,异常炉况诊断一直是国内外研究的热点.研究中的一个重点问题就是:"要想快速准确地由高炉监控设备一段时间内的参数变化诊断出炉况,计算机必须能快速理解并处理这些存储参数,并得出炉况的诊断结论".文章重点探究的就是炉况参数如何计算机表达的几种可行方法.(本文来源于《南方金属》期刊2009年04期）
梁剑波[10]（2009）在《基于煤气流量的高炉炉况诊断系统设计及实现》一文中研究指出钢铁工业是我国国民经济重要的基础产业和支柱产业,影响着我国的国内生产总值和国际国内形象。高炉是一个密闭的压力容器,同时是钢铁冶炼过程中的最重要的设备,涟钢6号高炉是一座2200m~3的大型高炉,其产量占涟钢总产量的50%左右,能否及时发现其发生的故障影响着整个涟钢的经济效益,因而保证高炉运行在高产顺行的状态十分重要。但目前国内基本应用专家系统来反映炉况,效果并不理想,因此,本文研究利用煤气流量综合其它因素来更有效的诊断炉况。高炉煤气流量的变化能准确反映出炉内煤气流的分布状态,对高炉煤气利用、悬料、管道与崩料等异常情况的反映更敏感,煤气流分布状况直接影响高炉煤气热能和化学能的利用效率。本文首先分析高炉煤气流的分布以及布料工艺,通过检测高炉炉顶煤气流量以及高炉其它的检测设备和控制参数,如煤气流量在线检测、冷风流量、热风压力等,通过数学分析计算,找出在各种条件下煤气流量的变化及其变化率的大小、冷风流量、热风压力等与炉况的关系,建立高炉炉顶煤气流量与布料以及悬料,崩料和管道等异常炉况的关系模型。其次采用模糊专家推理机制,按照现场经验建立的高炉炉况诊断推理树,对6号高炉炉况进行诊断。最后,本文采用面向对象的编程语言进行程序设计,利用数据库技术对过程数据和专家规则进行管理。高炉炉况诊断系统现场运行结果表明,系统设计合理,结构紧凑,对于悬料,崩料和管道等故障炉况的诊断命中率可以达到90%以上。系统可以为高炉的上部调剂及炉顶压力设定提供可靠依据,指导高炉生产,优化高炉操作,保证炉况顺行,从而有效地避免高炉重大事故的发生。(本文来源于《中南大学》期刊2009-06-30）
炉况诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
高炉是钢铁冶炼不可或缺的重要设备,长期顺行的炉况不但是高炉操作的先决条件,也是高炉长寿的必要保证。由于实际生产中的高炉具有高温、高压、粉尘、密闭、生产流程复杂等特性,导致其内部状态难以直接检测,从而无法对高炉炉况进行准确的判断。本文针对现阶段高炉炉况难以准确判断的问题,从工艺机理入手分析了常见炉况的影响因素,提取了高炉料面温度场和布料模型的相关信息以及重要的复合参数作为炉况诊断的重要依据,进而采用D-S证据融合法对高炉炉况进行准确诊断,同时解决了方法中存在的证据冲突问题,为炉况诊断提供了一种可行的新思路。首先,对炉况诊断所需的证据进行提取。根据高炉红外图像和十字测温,建立了高炉料面温度场；通过图像处理和几何计算,提取了高温区域宽度和中心偏移度；通过料面温度场分布特点,提取了料面温度场中心温度指数和边缘温度指数；根据高炉布料模型,提取了料面径向矿焦比；根据流体力学知识,提取了影响炉况的其他复合参数。进一步根据提取的特征信息,计算其平均值、变化梯度、标准差等,提供炉况诊断的重要输入其次,采用D-S证据融合法对炉况进行诊断。结合D-S证据理论的特点并和高炉生产实际情况,确定了证据理论的识别框架、信任函数、似然函数；针对炉况诊断中可能存在的证据冲突问题,提出了证据冲突的判断方法和解决途径；根据以上解决途径,提出了修正后的炉况诊断步骤。最后,基于某钢铁企业2200m3高炉生产的实际炉况数据对本文所提出的炉况诊断方法进行了仿真。结果表明,本文所提炉况诊断方法达到了较好的诊断效果,可为实际高炉生产提供一种有效、可靠的炉况诊断方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
炉况诊断论文参考文献
[1].赵堃.基于SVM-RBF的高炉炉况诊断方法研究[D].东北大学.2013
[2].汪波.基于D-S证据融合的高炉炉况诊断方法研究[D].中南大学.2011
[3].彭霞丹.涟钢七号高炉Web炉况诊断专家系统的研究[D].湘潭大学.2011
[4].杨绪平.高炉异常炉况诊断专家系统[D].武汉科技大学.2011
[5].赵明.基于神经网络的高炉炉况诊断与预报研究[D].东北大学.2010
[6].安剑奇,吴敏,何勇,曹卫华.基于料面温度场特征的高炉炉况诊断方法[J].浙江大学学报(工学版).2010
[7].毛科学,梁剑波.涟钢6#高炉炉况诊断系统的数据采集[J].装备制造技术.2010
[8].余少标.高炉异常炉况诊断专家系统[J].科技风.2010
[9].侯健,方觉,冯艳平.高炉异常炉况诊断研究[J].南方金属.2009
[10].梁剑波.基于煤气流量的高炉炉况诊断系统设计及实现[D].中南大学.2009