| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 高炉炉况预测的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 高炉煤气流分布的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 存在的问题及解决思路 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 | 第18-20页 |
| 2 高炉炉况影响因素和煤气流的形成与分布状态分析 | 第20-33页 |
| 2.1 高炉生产流程及工艺 | 第20-22页 |
| 2.2 炉况影响因素与异常炉况分析 | 第22-28页 |
| 2.2.1 炉况影响因素分析 | 第22-26页 |
| 2.2.2 异常炉况分析 | 第26-28页 |
| 2.3 煤气流的形成与分布状态分析 | 第28-32页 |
| 2.3.1 煤气流的形成 | 第28-30页 |
| 2.3.2 煤气流的分布状态分析 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于主客观证据融合的高炉炉况预测方法 | 第33-51页 |
| 3.1 基于主客观证据融合的高炉炉况预测方案 | 第33-34页 |
| 3.2 基于模糊专家推理的主观证据提取 | 第34-38页 |
| 3.2.1 模糊隶属度函数构造 | 第34-37页 |
| 3.2.2 基于产生式规则的主观证据表示 | 第37-38页 |
| 3.3 基于后验概率LSSVM模型的客观证据提取 | 第38-42页 |
| 3.3.1 LSSVM炉况预测分类器 | 第38-42页 |
| 3.3.2 后验概率LSSVM模型 | 第42页 |
| 3.4 基于D-S证据推理的主客观证据融合炉况预测 | 第42-44页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第44-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 高炉CO利用率与煤气流分布关系模型 | 第51-64页 |
| 4.1 高炉煤气流分布的多源检测信息及关联性分析 | 第51-54页 |
| 4.1.1 高炉煤气流分布的多源检测信息 | 第51-52页 |
| 4.1.2 高炉CO利用率与煤气流分布的关联性分析 | 第52-54页 |
| 4.2 高炉煤气流分布多源检测信息的特征提取 | 第54-59页 |
| 4.2.1 基于大津法的红外图像特征提取 | 第54-56页 |
| 4.2.2 基于布料模型的矿焦比提取 | 第56-57页 |
| 4.2.3 其它特征参数提取 | 第57-59页 |
| 4.3 基于LSSVR的CO利用率与煤气流分布关系模型 | 第59-61页 |
| 4.3.1 CO利用率与煤气流分布的LSSVR关系模型结构 | 第59-60页 |
| 4.3.2 LSSVR关系模型的参数选取 | 第60-61页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
