高炉专家系统的研究与开发(二)

一个高炉专家系统的最基本组成部分是知识库(Knowledge Base)和推理机(Inference Engine)。世界各国在开发高炉专家系统的实践中发现,知识库是决定专家系统成败与否和性能高低的关键。下面将主要讨论和开发知识库有关的知识表达方式、推     

人工智能高炉冶炼专用专家系统的开发

首钢高炉冶炼专家系统应用模糊矩阵、隶属度、隶属函数构成知识库、推理机，并与统计模型、机理模型结合，由高炉炉体状态，热状态和高炉顺行状态入手，全面地判断高炉冶炼进程，具有功能广泛，实用性强的特点。     

高炉智能控制与智能管理的探讨

实时专家系统技术用于高炉生产过程的智能控制与智能管理这是当前冶炼行业的计算机应用的重要课题。本文主要讨论高炉炉况知识的表达模式,不精确知识推理模式与提高专家系统实时响应能力的途径和方法。     

高炉冶炼专家系统的开发与应用

近年来人工智能高炉冶炼专家系统发展很快,日本高炉炉况异常判断专家系统命中率已达90%,高炉热状态预报系统命中率达90%以上.本文介绍了这种控制模型的特点和构成,探讨了知识及其构成,表现与评价的方法,以及实际应用的前景.     

人工智能高炉冶炼专家系统的开发

首钢高炉冶炼专家系统应用模糊矩阵,隶属度,隶属函数等构成知识库,推理机,并与统计模型,机理模型结合,从高炉炉体状态,热状态和高炉顺行状态入手,全面地判断高炉冶炼进程,具有功能广泛,实用性强的特点。一年多的运行表明,炉墙结厚和烧穿的预报命中率达到９８％以上,异常炉况及铁水含硅量的命中率分别为９０％和８５％以上。     

国产《智能控制专家系统》及其2项发明专利

“高炉炼铁智能控制专家系统”是浙江大学开发并推广应用成功的国产高炉专家系统,是具有自主知识产权的高炉专家系统。经过3年时间审查,最近,该专家系统获得了2项技术发明专利。这2项发明专利是: (1)智能控制高炉冶炼的系统(专利号:ZL 02 1 37569．0); (2)一种利用智能控制系统控制高炉冶炼的方法(专利号:ZL 02 1 37568．2)。同时,“高炉炼铁智能控制专家系统”被国家科技部批准为“十一五”期间的《国家科技成果重点推广计划》项目。     

高炉异常炉况诊断专家系统

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。系统还包括数据处理部分、人机交互界面和输出显示等。该系统适用于不同型号的高炉。     

武钢4号高炉冶炼过程专家系统开发概况

通过对４号高炉专家系统的详细设计，介绍了高炉冶炼专家系统的主要内容及芬兰专家系统的应用情况，并探讨了成功开发一个专家系统所必须满足一些条件。     

通用高炉炉况监控专家系统UBFES1开发与研究

该文针对高炉操作中出现的具体问题,提出了开发高炉专家系统中出现的问题和解决方法、通用高炉监控专家系统的规范、专家系统知识的简介（系统结构和功能、专家系统的知识获取、炉况预测数学模型与专家系统）及结论。     

武钢1号高炉专家系统的应用

对武钢1号高炉冶炼专家系统的功能进行了阐述.1号高炉的生产实践表明,正确利用专家系统可以实现优化高炉操作、稳定炉温、保持合理的炉型,达到稳定炉况和优化技术经济指标的目的.     

专家系统在生产制造系统（MES）中的应用

介绍了生产制造系统(MES)。对MES工程最核心的生产计划模块选用了专家系统来实现其功能。引进了STEELPIA平台的专家系统模型。通过搜索知识库的专家知识最终出钢,轧钢的作业指示。对补充到专家系统的知识库中的部分浇铸的调度策略的优化过程作了详细地描述。     

烧结过程控制专家系统的设计与开发

研究了烧结过程控制专家系统的总体设计方案,包括烧结矿化学成分控制和烧结过程状态控制。烧结过程控制知识采用混合知识表示模式和多库结构与多层次结构相结合的知识库组织形式,推理机采用多级目标推理模型和混合推理策略。开发了基于自适应预报的烧结矿化学成分控制专家系统和烧结过程状态控制专家系统,系统软件包括近1000条专家规则,成功地应用于现场的离线控制。     

富氧侧吹熔炼-多枪顶吹吹炼工艺全流程数值模拟

富氧侧吹熔池熔炼-多枪顶吹吹炼技术成熟可靠。基于该工艺铜冶炼生产过程的反应机理,采用冶金计算软件建立功能模块,模拟侧吹熔炼—顶吹吹炼—阳极炉精炼全流程,不仅为冶炼厂设计提供了依据,同时也为开发数模专家系统打下了基础。     

Prototype Diagnosis Expert System with Knowledge Refinement Function

When developing an expert system, the difficulty in acquiring knowledge poses a bottleneck. It is essential that the system possess a means to modify its knowledge bases. This study details the construction of a versatile inference system equipped with a rule-base refinement function that is expressed by a network with relations between the hypotheses as compositional elements. As an example for practical use, this paper examines the effectiveness of the system being proposed, using the rule base of an existing expert system to diagnose cracks in damaged bridge slabs. As a result, it was found that, by presenting adequate examples as training samples, the rule base is refined along with a remarkable increase in damage-cause inference accuracy.     

Arachidonic acid-induced calcium signalling in human airway smooth muscle cells

Until now computer-assisted parasite identification was based on database applications requiring data specification on an individual basis, thus limiting the ability of the system to handle rule-based knowledge as humans are used to do. A new Expert PArasite IdentificatiON (EPAION: Greek term for expert) system was developed to serve as an interface between the database and the user, where the database is a repository for bionomic and morphological facts about the parasites for the expert system. The system was developed by using a logic-based computer language which allows the definition of rules and facts to assist the creation of queries to the database. The components of the system are the knowledge base, the multimedia data base, the inference mechanism, and the graphical user interface. The operational modules of the system are the Parasite Identifier and the system Utilities. This expert system facilitates knowledge incorporation in a manner simulating the natural mental process, thus allowing the checking of the accuracy of the information that the user feeds to the computer and the creation of intelligent queries to the database. These characteristics accelerate focusing and optimize the parasite identification scheme regardless of the user's profile of competency.     

Studies on Expert System for Extraction of Rare Earths

An expert system has been developed,using LISP,for extraction of rare earths.The expert system was de-signed to mimic the deduction of chemists for rare earth separation.The knowledge base consists mainly of threeparts:(1)the extractant solvents common use and the separations of the individual rare earths;(2)the recom-mendation of process for the separation of mixed rare earths with extraetant P507;(3)the evaluation of econo-my for planning to build a rare earth factory The knowledge base of this system was organized as files includingframe files and rules.In addition,removing of the rules can be carried out in the file compiling window under theLISP environment.Both the forward-chaining and the reverse chaining were used simultaneously as the infer-ence strategies.The machine used was a microcomputer IBM PC-XT.     

高炉炉况的智能化判断方法

 提出了采用模糊聚类的方法,采集7种易于获得的高炉操作数据进行聚类分析,再结合神经网络训练,自行生成初始知识库,最终形成基本炉况判断专家系统。以随机采取的某445 m3高炉的现场数据(共150组)进行了验证性分析,结果表明,聚类方法适当,判断分析结果与高炉操作者的判断结果高度吻合,说明这是一种可行的高炉智能控制的新方法。     

中厚板水幕冷却专家系统仿真实现

针对水幕冷却控制系统的难点 ,作者采用专家系统技术 ,把工艺专家不精确的经验知识进行知识表示 ,存储于计算机 ,以知识库为基础 ,运用一定的推理策略 ,以钢种 15MnV为例进行冷却制度设定。仿真结果表明 ,系统对各种规格的钢板均可根据工艺专家的经验知识进行冷却制度的设定以及冷却制度的评价和优选 ,对生产工艺进行专家式的指导。     

首钢2号高炉冶炼专家系统的开发与应用

首钢2号高炉冶炼专家系统由炉体状态、热状态和顺行状态入手,全面判断高炉冶炼进程,具有功能广泛、实用性强的特点。投入运行一年多的实践表明,炉墙结厚和烧穿的预报命中率达到98％以上,异常炉况预报命中率为90％以上。     

稀土溶剂萃取故障监测与诊断专家系统知识库的建立

以P507－HCl-煤油体系,镨钕分离四组分两出口生产工艺为例,首次开发了稀土溶剂萃取分离过程的故障监测与诊断专家系统REMD。该系统的核心部分是知识库,知识库的建立包括知识获取,知识表示和知识维护以及知识库的组织等,该系统共建了六个知识库,相对独立,又便于维护,共202条规则,包括对生产过程的日常监测及经常出现的一些宏观故障和微观故障诊断知识及修复调整的办法。