一、高炉喷吹系统中煤粉流量的模糊控制（论文文献综述）
寇璐垚[1]（2021）在《烟煤和兰炭混合燃烧特性及强化研究》文中研究说明为了降低燃料消耗,优化高炉效能,目前我国钢铁企业都采用高炉喷煤工艺进行炼铁,该工艺不仅可以降低高炉炼铁成本,还可以减轻在炼铁过程中对环境造成的污染。烟煤和无烟煤作为最主要的煤粉被应用于高炉喷煤中,随着无烟煤资源的匮乏,其价格不断在上升,因此亟需寻求一种的新的燃料来替代无烟煤。兰炭作为一种新型的炭素燃烧材料,由低阶煤块烧制而成,具有固定碳高、化学活性高和价格低等优点,燃烧后对环境所造成的污染很小,而且其燃烧性能与无烟煤很相似,在高炉喷吹中存在着巨大的市场发展潜力。然而,兰炭存在挥发性组分低、着火点高和燃尽比低等缺点,不能够作为单一喷吹燃料用于高炉中。针对以上的分析,本论文采用兰炭代替无烟煤,将烟煤与兰炭的混合煤粉作为喷吹煤粉进行燃烧实验,但是研究发现,随着兰炭配比量的增加,会导致混合煤粉的燃烧性能降低,影响高炉顺行,本研究通过向混合煤粉中加入一定量的助燃添加剂,在不降低混合煤粉的燃烧性能的前提下,尽可能的提高兰炭在混合煤粉中的使用量,达到有效的利用兰炭,降低高炉生铁成本的目的。本文首先采用热分析方法深入地研究了烟煤、无烟煤和兰炭三种煤粉单独燃烧时的燃烧特性,结果表明:烟煤的着火温度和燃尽温度最低,分别为517.72℃和695.03℃,最大燃烧速率最低,为9.90%/min,得到的综合燃烧特性指数也最低,为4.25×10-7,其燃烧性能最差;无烟煤的着火温度和燃尽温度分别为540.04℃和718.35℃,最大燃烧速率为10.64%/min,得到的综合燃烧特性指数最高,为4.65×10-7,其燃烧性能最好;兰炭的着火温度和燃尽温度最高,分别为564.36℃和736.91℃,但其最大燃烧速率最大,为11.62%/min,得到的综合燃烧特性指数为4.47×10-7,其燃烧性能略差于无烟煤。其次对烟煤与兰炭不同质量比的混合煤粉进行了热分析实验,以提供三种煤粉的冶炼厂目前所采用的混合喷吹煤粉（无烟煤:兰炭=1:1）的燃烧性能作为参照条件,得到以下结果:当兰炭与烟煤进行混合燃烧时,兰炭配比量为20%的混合煤粉燃烧性能最好,此时混合煤粉的着火温度和燃尽温度最低,分别为521.73℃和696.53℃,最大燃烧速率最大,为11.06%/min,得到的综合燃烧特性指数最高,为4.63×10-7;在不降低混合煤粉的燃烧性能的前提下,得到了兰炭最大配比量在25%,此时混合煤粉的着火温度、燃尽温度、最大燃烧速率温度和综合燃烧特性指数等燃烧特征参数都与混合煤粉（无烟煤:兰炭=1:1）的燃烧特征参数一致。研究了Fe2O3、La2O3两种添加剂分别对兰炭和烟煤的强化燃烧行为,主要结论如下:兰炭和烟煤的Fe2O3最佳添加量为2 wt%,而La2O3最佳添加量为1 wt%。当兰炭中加入2 wt%Fe2O3后,其着火温度最低,为552.33℃,燃尽温度最高,为739.67℃,最大燃烧速率最大,为11.88%/min,得到的综合燃烧特性指数最大,为4.83×10-7,其燃烧性能最好;当兰炭中加入1 wt%La2O3后,其着火温度和燃尽温度最低,分别为550.36℃和734.15℃,最大燃烧速率最大,为11.19%/min,得到的综合燃烧特性指数最大,为4.95×10-7,其燃烧性能最好。当烟煤中加入2 wt%Fe2O3后,着火温度为519.97℃,燃尽温度最高,为735.91℃,最大燃烧速率最大,为11.44%/min,得到的综合燃烧特性指数最大,为5.66×10-7,其燃烧性能最好;当烟煤中加入1 wt%的La2O3后,其着火温度518.47℃,燃尽温度最低,为650.89℃,最大燃烧速率最大,为13.16%/min,得到的综合燃烧特性指数最大,为7.48×10-7,其燃烧性能最好。综合可以得到La2O3比Fe2O3对兰炭和烟煤的助燃效果要更优异。在此基础上,考察了Fe2O3、La2O3两种添加剂最佳添加量分别对烟煤与兰炭混合煤粉的强化燃烧行为,结果表明:在不降低混合煤粉燃烧性能的前提下,向兰炭与烟煤的混合煤粉中加入2 wt%的Fe2O3后,可以使兰炭的最适配比量提高到35%,加入1 wt%的La2O3后,可以使混合煤粉中兰炭的最适配比量提高到40%之间,此时混合煤粉的燃烧特征参数都与参照煤粉（无烟煤:兰炭=1:1）的燃烧特征参数一致,满足高炉喷吹的指标要求。
郑小姣[2]（2021）在《高炉喷吹褐煤的可磨性与流动性研究》文中进行了进一步梳理目前我国经济持续快速发展的同时对能源的需求量日益增加,加上国内优质煤炭资源的短缺,发展对褐煤资源综合利用,将有效缓解我国煤炭能源供给紧张的局面。现阶段钢铁企业主要通过优化喷吹煤结构达到节约目的。基于褐煤资源储量丰富、燃烧性能优良、价格低等优点,越来越多钢铁厂将褐煤与其他煤种混配应用于高炉中,达到经济效益和工业效益双丰收局面。本论文是基于某钢铁厂高炉喷煤实际项目开展,对高炉喷煤前期的磨煤系统和输送系统开展实验室实验。本论文首先对云南省主要褐煤产地进行资源调查,最终选用弥勒褐煤作为实验用煤,并与烟煤A、无烟煤B混配应用于高炉,在此基础上进行了与喷煤前期阶段有关的可磨性相关实验、流动性相关实验,通过分别改变混煤的配比、粒径、水分等主要影响因素,寻求使混煤的可磨性和流动性达到最佳的条件,为实际生产提供参考。在探究可磨性实验中,从实验结果发现随着褐煤粒径的减小可磨性变好,随着褐煤的比例增加可磨性变差,结果表明三种煤混配时比例为20%+30%+50%时,褐煤给料粒径为80-100目（0.18-0.15mm）时其可磨性指数增长速率变化幅度开始增大,直至粒径为100-150目（0.15-0.106mm）可磨性指数达到最大,在此配比和粒径下混合煤样更易磨。实验对经过哈氏可磨仪磨后产物各个粒径质量进行分析发现其破碎方式为体积粉碎和表面粉碎共同作用结果;实验对经过哈氏可磨仪磨后的混煤200目筛上、下煤样进行灰分、挥发测定并与可磨性指数对比。结果表明经过可磨仪磨后200目（0.076mm）筛下灰分比筛上灰分多,且灰分与可磨性指数存在负相关规律。在探究流动性实验中发现随着粒径的减小流动性变差,结果表明各个单煤样粒径在小于100-150目（0.15-0.106mm）流动性缓慢变差,且在混煤配比为10%+20%+60%时流动性恶化严重,容易造成堵塞;实验发现无论是两种煤混配还是三种煤混配,水分在5%-10%之间流动性最好,水分过低或者过高均会造成流动性变差。实验最后对工厂实际添加褐煤后磨煤指标、磨煤量进行收集,分析造成磨煤量降低的原因主要是混煤密度不均匀、操作指标的改变以及混煤的灰分的不同。
刘前程[3]（2021）在《褐煤用于高炉喷吹的显微组分性能研究》文中认为在当前优质煤资源紧张的环境下,扩大高炉喷吹燃料的选择范围势在必行。本文以云南省的优势资源——褐煤作为研究对象,结合云南省某钢铁厂的实际用煤情况,对单煤样及一定比例混合煤样的可磨性与燃烧性能进行研究。首先围绕褐煤能否用于该炼铁厂高炉展开试验,认为可磨性能与燃烧性能是褐煤使用的关键;然后用煤岩学的研究方法对煤样进行处理,发现完全磨至160目/200目的煤样粒径再增大或减小都会对煤样的离心效果造成不良影响;在煤样破碎离心的过程中发现不同煤样灰分的破碎难易程度不同;混煤中密度低于1.45g/cm3的煤样显微组分较易破碎,褐煤加入量达30%时对无烟煤镜质组可磨性能的改善最为良好。最后对混煤的燃烧性能进行试验研究。试验发现褐煤各显微组分燃烧性能:稳定组>腐植组>惰质组;将单煤样的显微组分混合后,褐煤与无烟煤表现出更为良好的燃烧性能,但烟煤的燃烧性能被抑制;将各煤样混合后得到的煤样整体燃烧性能上得到较大改善,但燃尽温度的下降幅度低于着火点的降幅;单煤样在混煤样中的比例变动产生的影响随其他煤样的改变发生变化:褐煤占比0%时,烟煤:无烟煤=4:6时燃烧效果最好;褐煤占比10%时,烟煤:无烟煤=2:7时燃烧效果最好;褐煤占比20%时,烟煤的加入会使混煤样燃烧性能变差;烟煤占比0%时,褐煤:无烟煤=2:8时燃烧效果最好;烟煤占比10%时,褐煤:无烟煤=2:7时燃烧效果最好;烟煤占比20%时,褐煤:无烟煤=1:7时燃烧效果最好;本次试验中,褐煤加入量大于20%或者同时使用烟煤与褐煤时无烟煤占比小于70%都会使混煤样的燃烧性能变差。
薛永杰[4]（2021）在《高炉喷煤自动控制系统设计与关键控制算法研究》文中认为随着自动控制技术不断深入社会生产各个领域,我国钢铁企业为了减少生产成本,提出了以煤粉替代焦炭的高炉煤粉喷吹自动控制技术。如何实现稳定、连续和安全的煤粉喷吹一直是研究人员主要研究问题。本文以山东某钢厂三号高炉喷煤自动控制系统为研究对象,对控制系统的软硬件进行了设计,对关键控制算法进行了研究,实现了煤粉的稳定连续喷吹。本文的主要研究内容如下:（1）深入研究高炉工艺流程及特点,结合控制系统设计要求和技术指标,分析控制系统中存在的问题和控制难点,给出了控制系统的总体设计方案。（2）详细分析了钢厂高炉喷煤控制系统中存在的关键问题,设计了以西门子S7-300为控制核心,采用工业以太网和Profibus总线相结合的系统结构的高炉喷煤自动控制系统。给出了控制系统详细的软硬件设计、硬件选型、电气原理图设计、系统组态、控制程序设计及人机界面组态设计。该系统可实现煤粉制备、煤粉喷吹、数据记录、故障报警、远程调试监测等功能。针对喷煤量计算不准确和控制不稳定的问题,提出了输入-处理-输出（IPO）模型和多元线性回归喷煤量计量模型。该模型分析了系统中影响喷煤量的主要因素,利用实时更新的变量对回归方程的参数进行迭代,实时更新喷煤量的计量值,实现对喷煤量的精确计量。从而保证了喷煤量的稳定控制,实现煤粉的精确喷吹。（3）针对自动控制系统喷煤量人工设置存在一定模糊性和盲目性的问题,提出了基于改进粒子群算法（IPSO）优化极限学习机（ELM）的喷煤量预测模型。通过采用混沌惯性权重和自适应学习因子改善粒子群算法（PSO）收敛性,引入遗传算法的交叉变异操作提高粒子群算法全局最优性,然后利用改进的粒子群算法建立IPSO-ELM喷煤量预测模型。仿真结果表明,该预测模型与ELM喷煤量预测模型和PSO-ELM喷煤量预测模型相比,精度更高,在炉况波动较大时也有较高的预测精度,具有较高工业应用价值。
张世鑫[5]（2020）在《高炉喷吹煤粉燃烧特性研究以及对燃烧带煤气流分布的影响》文中指出高炉喷煤是钢铁企业实现降本增效可持续发展的重要手段,用来代替焦炭作为高炉内还原反应中热源和还原剂的部分作用,同时缓解练焦的所产生的压力。本文选取了某钢铁厂2500m3高炉喷吹用的三种煤粉作为实验样品,进行一系列的物理化学性质研究得出:烟煤的挥发分的含量高于其他两种煤,其氢氧含量也高于其他两种煤,烟煤和新疆原煤的硫含量相当,水洗精煤的硫含量最高。三种煤的高低位发热量按烟煤、水洗精煤和新疆原煤的顺序依次降低,烟煤开始变形温度最低,水洗精煤和新疆原煤的开始变形温度相当。三种煤的可磨性指数水洗精煤、烟煤和新疆原煤的可磨性依次降低;三种煤的焦渣特性指数相同,燃烧产物的粘结性相当。对不同配比的混煤进行热重和爆炸性实验,结果表明:随着烟煤比例的增加,增强了混煤的爆炸性,烟煤与水洗精煤的混煤火焰长度均小于100mm,且烟煤和新疆原煤的混煤呈强爆炸性,火焰长度均超过350mm,长于相对应的烟煤的水洗精煤的混煤火焰;当烟煤与新疆原煤混和时,挥发分含量在14～16时,燃烧性能较好;当烟煤与水洗精煤混合时,挥发分含量在12～17时,混煤燃烧性能最好。利用Factsage软件在高炉现行状态下进行相关计算,最佳熟料比为烧结矿:钛球:南非块矿:普球:澳矿采用比例分别为68.5%:1.1%:14.1%:15%:1.3%。此条件下能够保证炉渣较好的粘度和碱度,同时较好保证料柱的透气性,能够利于高炉的顺行。提升喷煤比的同时高炉顺行也会产生一定的恶化,配合调剂鼓风系统参数手段改善燃烧带煤气流分布十分必要,本文利用fluent软件研究发现鼓风温度和富氧率的变化对风口回旋区内的气相成分的变化趋势影响不大,但是鼓风温度和富氧率的变化均会促进煤粉燃烧反应的进行,是回旋区的高温区面积扩大且前移,保证一定的鼓风湿度,是高风温富氧喷煤条件下高炉顺行重要的调节手段。
顾维平[6]（2020）在《基于AB-PLC的大高炉喷煤自动控制系统的设计》文中进行了进一步梳理近几年国内新建高炉主要以大容量高炉为主。高炉喷煤作为高炉节能降耗的重要手段之一,受到更多的关注。为保证高炉喷煤系统喷吹的连续稳定性,提高喷吹煤比,高炉喷煤系统的自动化水平也受到钢铁行业更多的重视。目前国内大型钢铁企业如宝钢、鞍钢等大高炉喷煤的喷吹系统均由国外引进,凭借其较高的设备质量及较先进的自动化水平,平均煤比达到180-200kg/tFe左右,高于国内平均水平。本文在借鉴国内外高炉喷煤系统现有的控制方式基础上,对大高炉喷煤系统的电、仪、自（简称三电系统）设计阶段、调试阶段以及试运行阶段中存在的难点和要点进行分析和论证,特别是对高炉喷煤的喷吹系统提出更加新颖的控制思路和调节手段,攻克传统控制系统中的难点,以实现高炉喷煤的全自动喷吹。针对高炉喷煤的全自动喷吹控制系统中的关键技术——连续稳定喷吹,本文在传统的人工计算、调节喷煤相关参数进行喷煤的基础上,充分运用PLC强大的顺序控制、运动控制、传动及过程控制等处理能力对喷煤系统的各项参数进行实时计算及分析,自动调节与喷煤量有关的系统参数,得到稳定的喷吹流量,最大限度的减少了操作工人工干预喷煤量对系统连续稳定性的影响。以美国罗克韦尔自动化公司（简称A-B）公司生产的ControlLogix系列PLC为例,PLC系统采用logix5000编程软件及FTVIEW SE监控软件;采用设备网现场总线DeviceNet、以太网总线EtherNET以及控制网总线ControlNet无缝结合的网络架构。提高了三电系统的自动化水平。通过此新颖的自动控制系统在大高炉喷煤中的实践证明,该系统自动化程度高、煤粉粒度均匀、煤粉喷吹流量稳定、风口煤粉分配均匀、系统运行安全可靠,为高炉提高煤比提供了强有力的保障。目前该大高炉的平均煤比达到并超过了200kg/tFe,达到了国外引进设备的水平。
张运强[7]（2020）在《多信息融合的高炉喷煤优化控制研究》文中指出高炉是目前工业上最大的高温密闭反应容器,其冶炼过程具有非线性、强耦合性、时滞性等特点,能耗占钢铁企业总能耗近七成,故为实现高炉的节能低耗和智能自动化发展,对高炉冶炼过程进行优化控制研究势在必行。现阶段,以煤代焦是实现高炉冶炼节能降耗最为有效的途径之一,但在喷煤的时机与量的控制方面仍由炉长进行人为调控,因此操作过程盲目粗糙,且喷煤操作不当时,易使炉况剧烈波动,造成重大生产事故。针对上述问题,本文基于高炉冶炼原理,融合风口图像信息及高炉运行数据,运用智能控制方法进行高炉喷煤优化控制研究并开展了以下研究工作:（1）针对使用传感器对风口回旋区进行测温时,采集的风口辐射图像受工业环境影响带有大量噪声的问题,本文提出采用小波变换与BM3D相结合的滤波算法去除风口图像中的条纹噪声及高斯噪声。同时,针对风口图像中存在光晕、光斑等问题,采用分水岭算法对风口图像进行处理,进而提取出风口回旋区目标。最后,基于比色测温法计算出风口回旋区温度。（2）在高炉炉况平稳且具有较高煤粉消化率的前提下,结合炼铁专家经验,基于风口回旋区温度及高炉历史运行数据,建立了高炉喷煤补偿专家决策器,以实现对总喷煤补偿量的有效决策。（3）由于煤粉在回旋区燃烧时先吸热再放热,若将决策出的总喷煤补偿量一次加入高炉,会引起炉温的剧烈波动、炉况偏离原有平衡工作点。针对此问题,本文提出采用预测控制方法对总的喷煤补偿量进行二次决策。首先,采用改进PSO-KELM算法建立回旋区温度预测模型;然后基于预测模型,再经滚动优化、反馈校正,实现对喷煤补偿量的预测控制;最终,将总喷煤补偿量逐步适量加入高炉,同时通过煤焦置换比提前置换出喷煤补偿量所对应的上部焦炭量,使高炉能量流保持平衡,并避免炉温的剧烈波动。（4）针对补偿喷煤后高炉整体冶炼特性发生改变,不同喷煤量下拥有不同高炉时滞的问题,本文引入T-S模糊控制思想,首先结合炼铁专家经验及高炉历史运行数据确定出高炉喷煤系统最大时滞时间;然后将其人为均分,在不同时滞子区间建立高炉喷煤补偿控制系统T-S子模型,并依据模型逼近精度对时滞区间加以调整;最后,基于并行分布补偿原理设计反馈控制器,并依据Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式方法对高炉喷煤补偿闭环控制系统的稳定性加以分析。本文基于高炉冶炼原理,融合风口图像信息、高炉历史运行数据、炼铁专家经验及智能控制方法,提出了基于多信息融合的高炉喷煤优化控制研究方案。理论研究及仿真实验证明该方案可保证高炉炉况平稳运行。此研究对提高高炉喷煤运行优化控制水平具有重要的理论及实际应用价值。
王杰锟[8]（2019）在《炼铁高炉喷吹系统自动控制过程分析》文中研究说明为降低炼铁高炉的焦比,提高高炉生产效率,详细分析了炼铁高炉喷吹系统的自动控制过程。以PLC自动控制技术为基础,详细分析喷吹系统的自动控制系统组成,重点分析了喷吹系统中的放散、装料、冲压以及喷吹四大自动控制过程,为后续的炼铁高炉喷吹系统改造打下较为坚实的基础。所分析的喷吹系统自动控制过程,能达到节能降耗的目的,同时提高炼铁高炉的产能。
陈荣[9]（2019）在《基于专家知识与数据结合的最佳喷煤量决策》文中研究表明高炉是工业中最大、最复杂的单体生产设备。高炉冶炼过程是一个间歇式与连续式操作模式并存、具有动态分布参数特征、关键参数与运行指标（铁水质量、能耗和污染排放）难以在线检测的动态非线性系统,具有高温密闭、大时滞、多相态、强耦合、非线性、时变、欠调节手段等特性。高炉炼铁是钢铁产业链中能耗和污染最大的环节,亟待向长寿、高效、节能、环保高效智能自动化生产模式转型,而提高喷煤量替代部分焦炭是实现转型的重要手段。但由于高炉生产条件波动及高炉冶炼过程炉况的复杂性、状态的多变性,喷煤增减操作在时机和量上存在盲目性、模糊性、滞后性等问题,导致难实现优质、低耗和高产的优化控制目标,因此利用高炉冶炼过程专家知识和过程数据建立控制运行优化模型,是冶金与控制领域研究的热点问题,也是亟待解决的难点问题。针对以上问题,本文主要研究基于专家知识和数据结合的高炉冶炼过程下部喷煤控制问题,主要工作如下:（1）通过阅读、学习大量文献掌握高炉冶炼过程机理,依据高炉上部长机制、下部短机制操作的模式特点,利用分层优化方法,将高炉运行优化控制问题等效为有约束的上部、下部子系统优化控制问题,高炉平稳运行时,上部布料控制相对稳定,对下部炉温控制的影响等效为慢干扰,简化下部喷煤优化控制问题。在上部与下部解耦基础上,研究下部喷煤控制优化问题:一是建立炉况评价模型（煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型）,二是建立基于炉况评价的喷煤反馈补偿模型。（2）针对炉温检测具有滞后性且高炉过程参数具有多尺度特性问题,利用高炉生产过程参数,建立基于小波多尺度分解的极限学习机（ELM,Extreme Learning Machine）的炉温预测模型。（3）煤气流分布合理,炉缸热量充沛既是炉况良好的标志,也是煤粉消化率高的标志,同时也是喷煤优化实现的必要条件,但高炉炉况的影响因素多、关系复杂、难准确描述。本文结合冶炼原理、专家知识及过程参数信息,采用将模糊系统和神经网络互补性相结合的T-S模糊神经网络建立炉况综合评价模型。（4）由于高炉生产条件波动及高炉冶炼过程炉况的复杂性、状态的多变性,操作者根据炉况（炉温）对喷煤量增减操作时,在时机和量上存在盲目性、模糊性、滞后性等问题。为此,利用采集的高炉冶炼过程参数数据,依据专家经验建立基于煤气流分布与炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型,为操作者喷煤量增减操作提供指导,同时通过置换比求取相应的焦炭变化量,达到节能降焦目的。本课题以某钢铁厂的大型高炉为研究对象,以实现优质、低耗和高产为优化控制目标,从反馈补偿控制的角度,将专家经验、过程信息与智能算法相结合,首次提出与炉况相适应的优化喷煤量反馈补偿模式,利用反馈的实时性,滚动修正喷煤设定值,使喷煤量趋于与炉况相适应的最佳喷煤量,同时根据高炉冶炼系统能量流平衡通过置换比置换相应焦炭,使高炉长期处于平稳状态,对提高高炉冶炼系统的运行优化控制研究具有重要的科学意义和广阔的应用前景。通过仿真表明,该控制策略取得了较好的控制效果。
姚艳清[10]（2019）在《基于火焰温度的高炉喷煤优化控制研究》文中提出高炉是工业生产中最大的密闭反应容器,其冶炼过程具有强耦合、非线性、大时滞、多相态、参数难测量等特点,其能源消耗与污染排放占钢铁总产业的70%。为实现高炉冶炼过程向节能、低耗、自动化方向发展,对高炉运行优化控制研究势在必行。目前,通过喷吹煤粉代替部分焦炭是实现高炉节能降耗的最为有效的途径,而增煤减焦的时机与量的控制仍由炉长人为调控,在操作上具有盲目性、粗糙性,且操作不当易带来巨大经济损失。针对上述问题,本文围绕基于火焰温度的高炉优化控制研究展开以下工作:⑴高炉冶炼过程视为“黑箱”操作,其内部反应过程及参数难以获取。风口是唯一可实时观测炉内状态的窥视孔,对回旋区的实时观测并判断煤粉消化率是提高喷煤比操作的必要条件;对回旋区温度的准确检测是保证高炉顺行的关键。针对采用CCD图像传感器对高炉风口回旋区进行非接触高温测量时,因工业现场的复杂干扰,采集的风口辐射图像往往带有大量噪声,本文提出一种基于小波变换与BM3D算法结合的滤波算法,在去除条纹噪声的同时有效抑制高斯噪声。对于高温辐射图像中存在的大体积的光斑和光晕,采用分水岭算法来对辐射图像进行分割,准确识别待测辐射体目标。最后采用比色测温法求取回旋区温度。⑵针对喷煤增减量大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,本文通过建立风口回旋区煤粉消化率评价模型实时判断回旋区煤粉燃烧状态,为增煤减焦的决策与提高喷煤比提供依据。首创性提出一种集成回旋区理论燃烧温度、回旋区煤粉燃烧率、燃烧带活跃性与均匀性、温度及其变化梯度的主客观证据融合的模糊综合评价模型。利用多层次模糊综合评价法,自上而下、逐级地对回旋区煤粉消化率进行评价。对该评价模型进行实际高炉离线数据应用分析,评价结果符合实际运行数据分析。⑶对于高炉冶炼中的非线性、强耦合、大时滞等特点。在保证回旋区煤粉高消化率的同时,通过专家决策与预测控制实现喷煤前馈补偿,并为保证能量流与物质流的平衡,通过置换比规则置换焦炭,解决高炉的大时滞问题,实现高炉运行的优化控制研究,达到节能降耗的目的。实验研究与专家分析证明该方案可以保证高炉炼铁过程中能量流与物质流平衡,保证高炉整体平稳运行。本文的工作可有效实现高炉冶炼过程的运行优化,节约冶炼成本与能源消耗,提高资源的利用率,指导生产达到最佳效果。有助于促进高炉冶炼过程向节能、低耗、自动化方向发展。
二、高炉喷吹系统中煤粉流量的模糊控制（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、高炉喷吹系统中煤粉流量的模糊控制（论文提纲范文）
（1）烟煤和兰炭混合燃烧特性及强化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 高炉喷煤 |
| 1.1.1 高炉喷煤技术的发展 |
| 1.1.2 高炉喷吹用煤概况 |
| 1.1.3 高炉喷吹用煤评价指标 |
| 1.1.4 影响高炉中煤粉喷吹量的因素 |
| 1.1.5 提高高炉中煤粉喷吹量的措施 |
| 1.2 助燃剂对煤粉的催化燃烧研究进展 |
| 1.3 课题研究的背景意义及主要内容 |
| 第二章 实验原料、设备及研究方法 |
| 2.1 实验原料 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.3 实验研究方法 |
| 第三章 兰炭与烟煤混合燃烧特性的热重实验研究 |
| 3.1 兰炭、烟煤和无烟煤单独燃烧特性实验研究 |
| 3.2 兰炭与烟煤混合燃烧特性实验研究 |
| 3.2.1 兰炭添加量对混合煤粉燃烧特性的影响 |
| 3.2.2 升温速率对混合煤粉燃烧特性的影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 Fe_2O_3对煤粉强化燃烧特性的影响研究 |
| 4.1 Fe_2O_3对兰炭强化燃烧特性的影响研究 |
| 4.2 Fe_2O_3对烟煤强化燃烧特性的影响研究 |
| 4.3 Fe_2O_3对兰炭与烟煤的混合煤粉强化燃烧特性的影响研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 La_2O_3对煤粉强化燃烧特性的影响研究 |
| 5.1 La_2O_3对兰炭强化燃烧特性的影响研究 |
| 5.2 La_2O_3对烟煤强化燃烧特性的影响研究 |
| 5.3 La_2O_3对兰炭与烟煤的混合煤粉强化燃烧特性的影响研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）高炉喷吹褐煤的可磨性与流动性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstact |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 国内外高炉喷吹煤粉的发展 |
| 1.1.1 国内的发展历程 |
| 1.1.2 国外的发展历程 |
| 1.2 高炉喷吹褐煤研究的背景及意义 |
| 1.3 褐煤的研究现状 |
| 1.4 粉体可磨性的影响因素 |
| 1.4.1 工业分析对可磨性的影响 |
| 1.4.2 粒径对可磨性的影响 |
| 1.4.3 矿物质对可磨性的影响 |
| 1.4.4 配煤对可磨性的影响 |
| 1.5 粉体流动性的影响因素 |
| 1.5.1 粒径对流动性的影响 |
| 1.5.2 水分对粒径的影响 |
| 1.6 本课题主要研究的内容 |
| 第二章 可磨性和流动性实验方法 |
| 2.1 可磨性实验 |
| 2.1.1 可磨性定义 |
| 2.1.2 可磨性测定方法 |
| 2.2 流动性实验 |
| 2.3 工业分析实验 |
| 2.3.1 灰分实验方法 |
| 2.3.2 挥发分实验方法 |
| 2.3.3 全水分测定方法 |
| 2.4 实验所使用仪器设备 |
| 第三章 云南省适于高炉喷吹褐煤的资源调查 |
| 3.1 昭通片区褐煤资源调查介绍 |
| 3.1.1 三善堂煤矿 |
| 3.1.2 红泥村煤矿 |
| 3.1.3 守望乡煤矿 |
| 3.2 红河、文山片区褐煤资源调查介绍 |
| 3.2.1 夸竹煤矿 |
| 3.2.2 西梭柏煤矿 |
| 3.2.3 小龙潭煤矿 |
| 3.3 昆明片区褐煤资源调查介绍 |
| 3.3.1 先锋煤矿 |
| 3.3.2 可保煤矿 |
| 3.4 楚雄片区褐煤资源调查介绍 |
| 3.4.1 吕合煤矿 |
| 3.4.2 罗茨煤矿 |
| 3.5 曲靖片区褐煤资源调查介绍 |
| 3.6 煤样工业分析 |
| 3.7 本章小节 |
| 第四章 混合煤粉可磨性实验 |
| 4.1 可磨性实验用料、仪器设备及流程 |
| 4.1.1 可磨性实验用料、仪器设备 |
| 4.1.2 实验流程 |
| 4.2 单煤的可磨性相关实验 |
| 4.2.1 单煤的煤岩组分测定 |
| 4.2.2 单煤的可磨性实验 |
| 4.3 混煤的可磨性相关实验 |
| 4.4 不同粒径的褐煤对可磨性的影响实验 |
| 4.5 破碎后混煤的质量分布实验 |
| 4.6 灰分、挥发分与可磨性相关实验 |
| 4.6.1 混煤的灰分、挥发分变化 |
| 4.6.2 不同粒径褐煤的灰分、挥发分 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 混合煤粉流动性实验 |
| 5.1 实验用料、仪器设备及流程 |
| 5.1.1 实验用料、仪器设备 |
| 5.1.2 实验流程 |
| 5.2 粒径对流动性的影响实验 |
| 5.2.1 单煤的流动性 |
| 5.2.2 混煤的流动性 |
| 5.2.3 小于200 目不同占比的流动性 |
| 5.2.4 不同粒径的形貌对流动性的影响 |
| 5.3 水分对流动性的影响实验 |
| 5.3.1 褐煤不同水分的流动性 |
| 5.3.2 两种煤混配的流动性 |
| 5.3.3 三种煤混配的流动性 |
| 5.4 失水率实验 |
| 5.4.1 不同含水率的褐煤失水率 |
| 5.4.2 不同粒径的煤样的失水率 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 高炉喷吹褐煤的工业应用 |
| 6.1 高炉喷煤的工艺流程 |
| 6.2 工厂操作制度 |
| 6.3 磨煤机的工作原理 |
| 6.4 工业试验数据 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 可磨性相关实验结论 |
| 7.1.2 流动性相关实验结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A:研究生阶段发表的学术论文情况 |
| 附录 B:研究生阶段参与的科研项目 |
| 附录 C:研究生阶段获得的荣誉 |
（3）褐煤用于高炉喷吹的显微组分性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 高炉喷吹燃料现状 |
| 1.2 高炉喷吹煤种选择现状 |
| 1.3 国内高炉配煤研究现状 |
| 1.4 褐煤现状 |
| 1.5 课题研究主要情况 |
| 第二章 试验内容 |
| 2.1 试验仪器 |
| 2.2 试验方案 |
| 第三章 添加褐煤的混煤性能研究 |
| 3.1 煤样的工业分析 |
| 3.2 着火点试验结果分析 |
| 3.3 可磨性试验结果分析 |
| 3.4 燃烧性试验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 显微组分离心试验 |
| 4.1 粒径对离心效果影响分析 |
| 4.2 不同破碎程度煤样离心分布情况分析 |
| 4.3 破碎后混煤的离心分布情况分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 显微组分燃烧试验 |
| 5.1 单煤的各显微组分燃烧性能分析 |
| 5.2 混煤的燃烧性能分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 高炉褐煤喷吹的工业化应用 |
| 6.1 煤粉成分变化分析 |
| 6.2 送风指标变化分析 |
| 6.3 铁水指标变化分析 |
| 6.4 高炉渣指标变化分析 |
| 6.5 除尘灰指标变化分析 |
| 6.6 主要经济技术指标变化分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）高炉喷煤自动控制系统设计与关键控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 高炉喷煤国内外研究现状 |
| 1.2.1 高炉喷煤国外研究现状 |
| 1.2.2 高炉喷煤国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 高炉喷煤系统介绍 |
| 2.1 高炉喷煤工艺简介 |
| 2.1.1 高炉喷煤系统的组成 |
| 2.1.2 高炉喷煤工艺流程的分类及特点 |
| 2.2 某钢厂三号高炉喷煤系统 |
| 2.2.1 喷煤系统组成 |
| 2.2.2 喷煤系统主要设备及特点 |
| 2.2.3 喷煤系统目前存在的问题 |
| 2.3 控制系统需求分析 |
| 2.4 控制系统组成 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 喷煤自动控制系统硬件设计 |
| 3.1 喷煤自动控制系统硬件设计 |
| 3.2 控制系统硬件选型 |
| 3.2.1 上位机选型 |
| 3.2.2 下位机选型 |
| 3.3 模块接线图 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 喷煤自动控制系统软件设计 |
| 4.1 系统硬件组态设计 |
| 4.2 PLC控制程序设计 |
| 4.3 喷煤量控制模型设计 |
| 4.3.1 喷煤量控制算法研究 |
| 4.3.2 喷煤量计量和控制模型设计 |
| 4.3.3 喷煤量控制算法实现 |
| 4.4 人机界面设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 喷煤量预测模型研究 |
| 5.1 数据预处理 |
| 5.2 改进PSO优化ELM的预测模型 |
| 5.2.1 极限学习机 |
| 5.2.2 改进粒子群算法 |
| 5.2.3 改进粒子群算法优化极限学习机 |
| 5.3 算法仿真与结果分析 |
| 5.3.1 对比模型及评价指标 |
| 5.3.2 预测结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（5）高炉喷吹煤粉燃烧特性研究以及对燃烧带煤气流分布的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 高炉喷煤的意义 |
| 1.2 高炉喷煤技术的发展现状 |
| 1.3 高炉喷煤对冶炼的影响 |
| 1.3.1 高炉喷煤对理论燃烧温度的影响 |
| 1.3.2 对焦炭的影响 |
| 1.4 高炉喷煤的相关要求 |
| 1.5 课题提出的背景及主要内容 |
| 1.5.1 课题提出背景 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第二章 某高炉喷吹用煤粉的性质研究 |
| 2.1 喷吹用煤的工业分析和元素分析 |
| 2.2 喷吹用煤的高低位发热量和焦渣特性 |
| 2.3 喷吹用煤的可磨性系数和灰熔性 |
| 2.4 喷吹用煤的热解特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 某高炉喷吹用混煤的燃烧特性研究 |
| 3.1 不同混煤方案的燃烧率 |
| 3.2 不同混煤方案的活化能 |
| 3.3 不同混煤方案的着火温度 |
| 3.4 不同混煤方案的最大失重速率及其对应温度 |
| 3.5 不同混煤方案的燃尽指数及其综合燃烧特性指数 |
| 3.6 不同混煤的爆炸性参数 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 某高炉不同混煤条件下物料还原性及炉渣性质研究 |
| 4.1 高炉炉渣形成的过程 |
| 4.2 化学成分对炉渣冶金性能的影响 |
| 4.2.1 MgO对高炉炉渣冶金性能的影响 |
| 4.2.2 Al_2_O3对高炉炉渣冶金性能的影响 |
| 4.2.3 TiO_2对高炉炉渣冶金性能的影响 |
| 4.3 计算结果分析 |
| 4.3.1 不同配煤时炉渣的性质研究 |
| 4.3.2 不同铁矿石配比时炉渣的性质研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 某高炉燃烧带煤气流分布的研究 |
| 5.1 煤气流的形成以及煤粉的燃烧特性 |
| 5.2 高炉燃烧带煤气流分布的模拟计算 |
| 5.3 喷煤条件下鼓风参数对燃烧带煤气流分布的影响 |
| 5.3.1 鼓风温度对燃烧带煤气流的影响 |
| 5.3.2 鼓风含氧量对燃烧带煤气流的影响 |
| 5.3.3 鼓风含水量对燃烧带煤气流的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 高炉喷煤生产实践研究 |
| 6.1 高炉合理喷吹煤粉结构试验方案 |
| 6.2 高炉合理喷吹煤粉试验研究 |
| 6.3 高炉喷煤优化 |
| 第七章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于AB-PLC的大高炉喷煤自动控制系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 概述 |
| 1.1 高炉喷煤的意义 |
| 1.2 全自动喷吹的课题来源 |
| 1.3 国内外高炉喷煤喷吹系统控制技术的现状 |
| 1.3.1 国内喷煤现状 |
| 1.3.2 国外喷煤现状 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 1.4.1 大高炉喷煤的电气、仪表及自动化的设计 |
| 1.4.2 大高炉喷煤的全自动喷吹系统 |
| 第二章 大高炉喷煤系统 |
| 2.1 大高炉参数 |
| 2.2 大高炉喷煤系统的工艺 |
| 2.2.1 上料系统工艺及流程图 |
| 2.2.2 制粉系统工艺及流程图 |
| 2.2.3 喷吹系统工艺流程图 |
| 2.3 喷煤系统的主要设备及参数 |
| 2.3.1 上料系统主要电气设备及参数 |
| 2.3.2 烟气系统主要电气设备及参数 |
| 2.3.3 制粉系统主要电气设备及参数 |
| 2.3.4 喷吹系统主要电气设备及参数 |
| 2.3.5 其它主要电气设备及参数 |
| 2.4 高炉喷煤系统的控制方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大高炉喷煤系统的设计 |
| 3.1 系统的三电设备选型与节能设计 |
| 3.1.1 三电设备选型 |
| 3.1.2 三电系统节能设计 |
| 3.2 系统的电气设计 |
| 3.2.1 高炉喷煤系统电气设备控制方式 |
| 3.2.2 高炉喷煤系统高压配电设计 |
| 3.2.3 高炉喷煤系统低压配电设计 |
| 3.3 系统的仪表设计 |
| 3.3.1 高炉喷煤的检测仪表 |
| 3.3.2 系统功能 |
| 3.4 系统的施工图设计 |
| 3.4.1 避雷、接地设计 |
| 3.4.2 火灾报警系统设计 |
| 3.4.3 施工图设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大高炉喷煤系统的自动化设计 |
| 4.1 系统的自动化设备配置 |
| 4.1.1 PLC控制系统简介 |
| 4.1.2 控制系统特点 |
| 4.1.3 控制系统组成 |
| 4.1.4 Control Logix系统网络 |
| 4.1.5 模块选型及模块统计 |
| 4.1.6 AB模块的工作方式 |
| 4.1.7 PLC系统的网络架构 |
| 4.2 Control Logix系列PLC在系统中的运用 |
| 4.3 软件编程 |
| 4.3.1 创建工程 |
| 4.3.2 组态I/O模块 |
| 4.3.3 创建标签 |
| 4.3.4 输入逻辑 |
| 4.3.5 下载工程 |
| 4.3.6 程序编制 |
| 4.4 采用FTVIEW SE监控软件进行人机界面的编辑 |
| 4.4.1 FTVIEW SE的主要特点 |
| 4.4.2 监控界面编辑 |
| 4.4.3 操作界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 大高炉喷煤全自动喷吹系统 |
| 5.1 大高炉喷煤自动倒罐系统 |
| 5.2 大高炉喷煤煤粉流量自动控制系统 |
| 5.2.1 喷吹罐压力的自动调节 |
| 5.2.2 喷吹罐喷吹流量的自动调节 |
| 5.2.3 煤粉流量控制 |
| 5.3 大高炉喷煤管道自动控制系统 |
| 5.3.1 大高炉喷煤管道自动切换 |
| 5.3.2 大高炉喷煤管道自动吹扫 |
| 5.4 大高炉喷煤喷枪自动控制 |
| 5.5 大高炉喷煤故障状态时的自动控制 |
| 5.6 案例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）多信息融合的高炉喷煤优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高炉喷煤技术发展研究现状 |
| 1.2.2 高炉冶炼过程优化控制现状 |
| 1.2.3 预测控制应用研究现状 |
| 1.2.4 T-S模糊控制研究现状 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 高炉冶炼系统工况描述 |
| 2.1 高炉冶炼过程工艺描述 |
| 2.1.1 高炉结构 |
| 2.1.2 高炉冶炼工艺 |
| 2.2 高炉煤粉喷吹技术 |
| 2.3 高炉风口回旋区 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于模糊理论的喷煤补偿专家决策器 |
| 3.1 模糊理论 |
| 3.2 求取风口回旋区温度 |
| 3.3 专家决策器 |
| 3.3.1 确定模糊变量及其区间 |
| 3.3.2 确定模糊变量的模糊等级及隶属函数 |
| 3.3.3 编写专家决策器模糊规则 |
| 3.3.4喷煤补偿决策仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于预测控制的高炉喷煤运行优化控制研究 |
| 4.1 优化控制目标 |
| 4.2 高炉喷煤运行优化控制策略 |
| 4.3 基于预测控制的喷煤优化控制研究 |
| 4.4 高炉喷煤优化控制系统仿真 |
| 4.4.1 建立改进PSO-KELM神经网络预测模型 |
| 4.4.2 求取煤焦置换比 |
| 4.4.3 喷煤补偿预测控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于T-S模糊模型的高炉喷煤补偿稳定控制研究 |
| 5.1 喷煤补偿稳定控制相关问题分析 |
| 5.2 高炉喷煤补偿控制系统T-S模糊模型的建立 |
| 5.3 T-S模糊控制器设计及稳定性分析 |
| 5.3.1 设计模糊控制器 |
| 5.3.2 稳定性分析 |
| 5.4 喷煤补偿控制系统仿真实验 |
| 5.4.1 喷煤补偿T-S模糊建模仿真实验 |
| 5.4.2 喷煤补偿控制系统稳定性仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（8）炼铁高炉喷吹系统自动控制过程分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 自动控制系统的组成 |
| 2 自动控制过程分析 |
| 2.1 放散过程 |
| 2.2 装料过程 |
| 2.3 冲压过程 |
| 2.4 喷吹过程 |
| 2.5 其他 |
| 3 结语 |
（9）基于专家知识与数据结合的最佳喷煤量决策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高炉喷煤技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 高炉冶炼过程优化与决策现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 高炉冶炼系统过程描述及喷煤优化控制方案 |
| 2.1 高炉炼铁过程工艺描述 |
| 2.2 喷吹煤粉对高炉冶炼的影响 |
| 2.3 高炉冶炼过程控制模式 |
| 2.4 高炉冶炼过程喷煤优化控制方案 |
| 2.4.1 技术路线 |
| 2.4.2 创新点 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高炉冶炼过程数据分析 |
| 3.1 模型输入参数选择 |
| 3.1.1 炉温预测模型输入参数选择 |
| 3.1.2 炉况评价模型输入参数选择 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 异常值检测 |
| 3.2.2 缺失数据修补 |
| 3.2.3 数据归一化 |
| 3.3 数据降维 |
| 3.3.1 相关性分析 |
| 3.3.2 炉温预测变量相关性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于小波多尺度分解的炉温预测模型 |
| 4.1 基于小波多尺度分解极限学习机建模 |
| 4.2 小波分解与重构理论 |
| 4.3 极限学习机模型 |
| 4.4 炉温预测建模仿真分析 |
| 4.4.1 数据预处理 |
| 4.4.2 参数多尺度分解 |
| 4.4.3 模型参数选择 |
| 4.4.4 预测模型建立 |
| 4.4.5 模型评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于T-S模糊神经网络的炉况评价模型 |
| 5.1 炉况评价模型建模过程 |
| 5.2 参数等级区间确定 |
| 5.3 参数权值 |
| 5.4 T-S模糊神经网络 |
| 5.5 模型的建立与仿真分析 |
| 5.5.1 煤气流分布评价模型 |
| 5.5.2 炉缸热状态评价模型 |
| 5.5.3 模型评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于专家知识与数据结合的最佳喷煤量决策 |
| 6.1 模糊控制理论 |
| 6.2 喷煤反馈补偿模糊规则 |
| 6.3 模型建立与仿真分析 |
| 6.4 高炉煤焦置换比 |
| 6.4.1 置换比专家规则 |
| 6.4.2 置换比与煤比的关系 |
| 6.5 本章结论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于火焰温度的高炉喷煤优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高炉冶炼过程优化与决策 |
| 1.2.2 高炉喷煤技术现状 |
| 1.2.3 风口回旋区煤粉燃烧率研究现状 |
| 1.2.4 预测控制应用领域研究现状 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 高炉冶炼过程机理分析及优化框架 |
| 2.1 高炉炼铁过程工艺描述 |
| 2.1.1 高炉结构 |
| 2.1.2 高炉风口回旋区 |
| 2.2 高炉操作模式 |
| 2.3 高炉运行优化框架及方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风口回旋区火焰温度计算 |
| 3.1 风口辐射图像预处理 |
| 3.1.1 图像滤波算法 |
| 3.1.2 图像分割算法 |
| 3.2 风口辐射图像温度场建立的算法研究 |
| 3.2.1 比色测温原理 |
| 3.2.2 彩色CCD比色测温原理 |
| 3.3 仿真实验及实验效果 |
| 3.3.1 图像滤波试验 |
| 3.3.2 目标提取实验 |
| 3.3.3 温度检测 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于模糊层次分析法的风口回旋区煤粉消化率评价模型 |
| 4.1 回旋区煤粉消化率评价体系 |
| 4.1.1 计算回旋区理论燃烧温度 |
| 4.1.2 回旋区煤粉燃烧模型 |
| 4.1.3 风口燃烧带活跃性、均匀性定义 |
| 4.2 模糊层次分析法概述 |
| 4.3 回旋区煤粉消化率模糊评价模型建立 |
| 4.3.1 煤粉消化率评价指标体系建立 |
| 4.3.2 煤粉消化率评价指标计算 |
| 4.3.3 模糊层次分析法建模 |
| 4.3.4 煤粉消化率评价结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于模糊理论与专家经验的喷煤补偿决策器 |
| 5.1 模糊理论 |
| 5.2 专家决策器 |
| 5.2.1 喷煤设定值补偿量模糊规则的设计 |
| 5.2.2 喷煤设定值补偿决策仿真实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于火焰温度的高炉喷煤运行优化控制研究 |
| 6.1 控制目标 |
| 6.2 高炉喷煤运行优化控制策略 |
| 6.3 基于预测控制算法的运行优化控制研究 |
| 6.3.1 预测控制基本原理 |
| 6.3.2 基于T-S模糊神经网络的预测控制 |
| 6.4 高炉喷煤优化控制系统仿真 |
| 6.4.1 T-S模糊神经网络预测模型建立 |
| 6.4.2 高炉煤焦置换比规则 |
| 6.4.3 大滞后煤粉补偿预测控制 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、高炉喷吹系统中煤粉流量的模糊控制（论文参考文献）
- [1]烟煤和兰炭混合燃烧特性及强化研究[D]. 寇璐垚. 昆明理工大学, 2021(01)
- [2]高炉喷吹褐煤的可磨性与流动性研究[D]. 郑小姣. 昆明理工大学, 2021(01)
- [3]褐煤用于高炉喷吹的显微组分性能研究[D]. 刘前程. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]高炉喷煤自动控制系统设计与关键控制算法研究[D]. 薛永杰. 青岛科技大学, 2021(01)
- [5]高炉喷吹煤粉燃烧特性研究以及对燃烧带煤气流分布的影响[D]. 张世鑫. 贵州大学, 2020(01)
- [6]基于AB-PLC的大高炉喷煤自动控制系统的设计[D]. 顾维平. 江苏大学, 2020(02)
- [7]多信息融合的高炉喷煤优化控制研究[D]. 张运强. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [8]炼铁高炉喷吹系统自动控制过程分析[J]. 王杰锟. 自动化应用, 2019(08)
- [9]基于专家知识与数据结合的最佳喷煤量决策[D]. 陈荣. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [10]基于火焰温度的高炉喷煤优化控制研究[D]. 姚艳清. 内蒙古科技大学, 2019(03)