神经网络专家系统在高炉布料控制中的应用

将模式识别中的统计方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统。并基于鞍钢10#高炉操作工艺,将该模式识别系统与专家系统相结合,建立了高炉布料操作专家系统。     

神经网络在高炉铁水含硫量预报中的应用

将TD方法与人工神经元网络方法有机地结合起来 ,提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略。并基于鞍钢 10 # 高炉操作过程 ,建立了高炉铁水含硫量预报专家系统     

神经网络在高炉铁水含硫量预报中的应用

将TD方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略。并基于鞍钢10^#高炉操作过程,建立了高 炉铁水含硫量预报专家系统。     

基于专家系统开发工具M.1的高炉专家系统的开发

采用专家系统开发工具Ｍ．１，结合Ｃ语言和ｄＢＡＳＥⅡ开发了高炉专家系统，实现了高炉专家系统对高炉异常炉况的自动判断及各项功能，并给出了运行实例。结果表明，本方法为高炉专家系统的开发提供了一条新的途径，并适合于其它类似中小型专家系统的开发。     

基于ANN技术的电力工程事故评价机制探讨

人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。本文将人工神经网络与其它传统方法相结合,对电力工程事故控制效果评价进行了相关研究。     

断裂影像自动判读专家系统初探

本研究是以专家系统为引导，数字图像处理和模式识别为证据的自动获取手段，采用人机交互方式和自动识别模块相结合的方法，建立以断裂构造为研究对象的半自动判读专家系统。本系统以ＰＣ机为主机，采用Ｃ语言编程。软件系统界面友好，操作方便。     

基于专家系统开发工具M.1的高炉专家系统

采用专家系统开发工具Ｍ．１开发了高炉专家系统，介绍了高炉专家系统的结构，高炉数据采集与处理，知识库和推理机的建立，解释机制和操作指导等。     

基于特征和知识的模式识别专家系统

作者在文献〔1〕,〔2〕中分别论述了传统模式识别及专家系统方法的局限性,提出了两者结合以实现模式识别专家系统的构想,给出了为实现这一构想的“缺言推理-回归”思维模型。本文以地震剖面图象的岩性分析为背景,给出一个运用上述思维模型实现的基于特征和知识的模式识别专家系统,阐明其中的理论与实现问题,并给出一个运行实例。     

复杂生产过程实时故障诊断专家系统

本文以高炉炼铁过程为例介绍了复杂生产过程故障检测实时专家系统（ＢＦＤＥＳ）。该系统综合运用了面向对象方法，知识编译，产生式及框架方法。提高高炉传感器的数据，ＢＦＤＥＳ系统可对高炉炉况作出实时判断，并可预测高炉运动的故障，该专家系统以实际在线运行表明，其性能良好并已取得显著的经济与社会效益。     

一种模糊矩阵并行推理算法及其应用

针对高炉专家系统知识库和推理机的特点，采用模糊集理论中的隶属函数的方法实现了知识的模糊矩阵表示和推理，提出了一种基于模糊矩阵的并行推理算法，提高了高炉专家系统的推理效率     

总线技术在计算机系统故障定位中的应用

在计算机维护及维修中，最关键的是故障检测、定位，该文简述了利用总线技术对计算机系统各环节的故障进行定位，此技术还可扩展到多芯片集成在一起的检测。这一方法在理论上是严格的，实践操作又方便，是很具有实用价值的。     

高炉炉顶压力智能解耦控制方法及应用

首先根据高炉炉顶压力系统的机理建立了高炉炉顶压力和高炉煤气余压透平发电装置（blast furnace top gas recovery turbine unit,以下简称TRT）前压力的动态数学模型,然后针对高炉炉顶压力系统具有强耦合、强扰 动和严重非线性的特点,提出一种融合PID 控制,模糊控制和专家控制的解耦方法、用于消除顶压和TRT 前压力的 耦合,解决环缝和静叶开度与流量的非线性问题．在某钢铁公司2 200 m3 高炉的应用表明,高炉炉顶压力波动可减 少到§2 kPa 以内,提出的控制方法具有很好的控制效果．     

高炉专家系统设计研究

主要介绍了高炉专家系统的硬件网络,软件系统结构和设计方法.     

高炉专家系统知识的实例学习*

知识获取是专家系统建造过程中最重要的环节之一，本文根据高炉炉况知识的特点，采用背景知识学习算法、归纳学习算法，实现了高炉专家系统知识的实例学习。     

料流轨迹图像中特征半径的分析和提取

本文针对目前高炉布料轨迹测量分析的困难,引入模式识别技术,提出激光栅格物理标定方法,对料流轨迹图像的边缘算法进行对比分析,分析不同算法的图像处理结果,采用非固定探测的方法获得边缘算法的阈值。并根据不同激光波长的料流轨迹成像效果,对图像的特征半径的动态分析,对图像的不同特征点采用不同长度的特征半径分析,得到料流轨迹落点分布和料流宽度信息,重建料流轨迹极坐标分布图,为料流轨迹图像的信息获取提供更精确的数据,实现高炉操作的闭环控制自动化和工业信息化的精确要求。     

基于高炉炉况评价和反馈补偿的喷煤量决策优化

高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流分布和炉缸热状态的重要参数,利用熵权法确定评价模型的输入参数权重,依据专家经验与数据统计分析相结合的方法划分参数等级,分别建立煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型;其次,建立与炉缸热状态和煤气流分布相适应的喷煤量反馈补偿模型,消除喷煤设定值不确定性、滞后性影响,提高煤粉的燃烧效率,实时、准确地为现场操作人员提供喷煤设定值.     

高炉热风炉全自动控制专家系统

叙述高炉热风炉的流量及自动换炉的优化设定专家系统，其特点是不要求完善的基础自动化和复杂、昂贵的分析器。根据实际情况，设置专家系统自动设定热风炉各加热期的煤气和空气流量，在达到废气温度管理期时，自动计算剩余加热时间和按此自动修正设定的流量，系统还按实际预热煤气和空气温度与预定值之间的偏差和换炉的剩余蓄热量以及使用热风温度和流量，自动修正所设定热风炉的各加热期的流量或换炉时间。此外还能在预热空气压力变化时自动修正空气阀门位置。本系统在实际应用中，取得了良好效果。     

Predicting aerodynamic instabilities in a blast furnace

This paper discusses the analysis of differential pressure signals in a blast furnace stack by using principal component analysis (PCA) and qualitative trend analysis (QTA) based on episodes. These methods can work jointly or separately and are applied using two toolboxes developed within the European CHEM project.¹ The objective in this paper is to predict aerodynamic instability in a blast furnace with sufficient warning to enable the blast volume to be reduced in order to minimise that instability. Both methods based on signals and the expert knowledge provide an efficient approach to slip prediction.