炼钢过程底吹氩系统故障诊断
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 底吹氩技术的发展与现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内发展和现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外发展和现状 | 第13页 |
| 1.3 故障诊断常用的方法 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基于解析模型的方法 | 第14页 |
| 1.3.2 基于信号处理的方法 | 第14页 |
| 1.3.3 基于知识的方法 | 第14-16页 |
| 1.4 底吹氩系统故障诊断的国内外研究现状 | 第16页 |
| 1.5 本文完成的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 LF炉底吹氩技术 | 第18-32页 |
| 2.1 LF炉设备与冶炼工艺 | 第18-23页 |
| 2.1.1 LF炉设备简介 | 第18-21页 |
| 2.1.2 LF炉的精炼特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 LF法精炼工艺 | 第22-23页 |
| 2.2 LF炉底吹氩系统工艺 | 第23-26页 |
| 2.2.2 LF炉底吹氩的功能 | 第23-24页 |
| 2.2.3 LF炉底吹氩的工作原理 | 第24-25页 |
| 2.2.4 LF炉底吹氩制度 | 第25-26页 |
| 2.3 LF炉底吹氩供气系统及故障 | 第26-30页 |
| 2.3.1 LF炉底吹氩供气系统 | 第26页 |
| 2.3.2 底吹氩系统故障诊断管路 | 第26-28页 |
| 2.3.3 LF炉底吹氩供气系统的故障 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 底吹氩管路系统的建模 | 第32-46页 |
| 3.1 流体力学相关理论 | 第32-36页 |
| 3.1.1 伯努利方程 | 第32-34页 |
| 3.1.2 能量损失 | 第34-35页 |
| 3.1.3 管道压力降 | 第35-36页 |
| 3.1.4 总流的连续方程 | 第36页 |
| 3.2 底吹氩系统管路建模 | 第36-39页 |
| 3.2.1 底吹氩管路建模分析 | 第36-37页 |
| 3.2.2 管内压力降计算 | 第37-39页 |
| 3.2.3 模型的建立 | 第39页 |
| 3.3 模型分析 | 第39-43页 |
| 3.3.1 沿程阻力系数的确定 | 第39-42页 |
| 3.3.2 流量调节阀阻力损失系数的确定 | 第42页 |
| 3.3.3 弯管处阻力损失系数的确定 | 第42-43页 |
| 3.3.4 透气砖出口压力的确定 | 第43页 |
| 3.4 故障诊断方法确定 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于神经网络的底吹氩故障诊断 | 第46-66页 |
| 4.1 神经网络特点及优势 | 第46-47页 |
| 4.2 人工神经网络及BP网络 | 第47-52页 |
| 4.2.1 人工神经元 | 第47-49页 |
| 4.2.2 网络模型选择 | 第49-50页 |
| 4.2.3 BP神经网络 | 第50-52页 |
| 4.3 基于神经网络的底吹氩系统故障诊断 | 第52-65页 |
| 4.3.1 故障诊断的样本 | 第52-54页 |
| 4.3.2 网络的设计过程 | 第54-61页 |
| 4.3.3 网络的训练过程 | 第61-64页 |
| 4.3.4 故障诊断的结果 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
