| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-22页 |
| §1.1 高炉冶炼过程智能控制自动化研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| §1.2 国内外高炉炼铁数学模型的研究情况和进展 | 第13-18页 |
| §1.3 应用模糊数学方法解析高炉冶炼过程 | 第18-20页 |
| §1.4 本文各章的内容要点 | 第20-21页 |
| 参考文献 | 第21-22页 |
| 第二章 解析高炉冶炼过程所应用的模糊数学 | 第22-44页 |
| §2.1 模糊数学理论基础 | 第22-38页 |
| §2.1.1 模糊集(F集)及隶属函数 | 第22-25页 |
| §2.1.2 关于高炉炉温[Si]的模糊等级及隶属函数 | 第25-26页 |
| §2.1.3 模糊数学基本定理及其第一、二类不确定性 | 第26-27页 |
| §2.1.4 模糊集合的贴近度 | 第27-28页 |
| §2.1.5 模糊关系和聚类分析 | 第28-33页 |
| §2.1.6 模糊规则和模式辨识 | 第33-36页 |
| §2.1.7 高炉冶炼系统模糊规则的提取 | 第36-37页 |
| §2.1.8 模糊神经网络 | 第37-38页 |
| §2.2 模糊系统与模型 | 第38-40页 |
| §2.2.1 模糊系统 | 第38-39页 |
| §2.2.2 模糊模型 | 第39-40页 |
| §2.3 本章小结 | 第40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 第三章 高炉冶炼过程的复杂性及其模糊分析 | 第44-66页 |
| §3.1 高炉炼铁过程的复杂性 | 第44-53页 |
| §3.1.1 高炉炼铁工艺流程的复杂性与智能控制的由来 | 第44-47页 |
| §3.1.2 高炉冶炼过程化学反应与流体运动的复杂性 | 第47-50页 |
| §3.1.3 高炉炼铁的目标与操作方针的复杂性 | 第50-52页 |
| §3.1.4 高炉冶炼过程的物质流与信息流的复杂性 | 第52-53页 |
| §3.2 高炉冶炼过程热状态描述的模糊性 | 第53-58页 |
| §3.2.1 高炉铁水温度的3维隶属函数描述 | 第53-54页 |
| §3.2.2 高炉铁水含硅量[Si] | 第54-56页 |
| §3.2.3 高炉铁水温度与含硅量之间的相关关系 | 第56-58页 |
| §3.3 高炉冶炼过程参数的模糊分析 | 第58-60页 |
| §3.4 高炉设备诊断的模糊识别问题 | 第60-61页 |
| §3.5 高炉冶炼过程炉况顺行状态的模糊识别问题 | 第61-63页 |
| §3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 第四章 高炉冶炼过程炉况故障的模糊诊断 | 第66-80页 |
| §4.1 炉况故障诊断的研究现状 | 第66-67页 |
| §4.2 异常炉况的模糊预测模型 | 第67-73页 |
| §4.3 异常炉况诊断模糊推理模型 | 第73-78页 |
| §4.4 本章小结 | 第78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 第五章 高炉冶炼过程炉温的模糊辨识和预测 | 第80-102页 |
| §5.1 炉温[Si]的T-S-K局部模糊回归模型的辨识及预测 | 第80-86页 |
| §5.1.1 模糊回归模型 | 第80-82页 |
| §5.1.2 模型阶数确定 | 第82-85页 |
| §5.1.3 模型应用 | 第85-86页 |
| §5.2 基于扩张原理的炉温[Si]模糊模型及辨识方法 | 第86-91页 |
| §5.2.1 模型的建立 | 第86-88页 |
| §5.2.2 模型应用 | 第88-91页 |
| §5.3 标准模糊预测模型 | 第91-93页 |
| §5.4 炉温[Si]的随机模糊神经网络预测模型 | 第93-98页 |
| §5.4.1 随机模糊神经网络模型 | 第93-97页 |
| §5.4.2 应用模型预测炉温[Si] | 第97-98页 |
| §5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-102页 |
| 第六章 高炉冶炼过程炉温[Si]的模糊控制 | 第102-116页 |
| §6.1 高炉冶炼过程控制 | 第102页 |
| §6.1.1 高炉冶炼过程的多工序控制 | 第102页 |
| §6.1.2 炉温控制 | 第102页 |
| §6.2 智能控制 | 第102-107页 |
| §6.2.1 智能控制的引入 | 第102-104页 |
| §6.2.2 智能控制系统 | 第104页 |
| §6.2.3 模糊控制 | 第104-105页 |
| §6.2.4 高炉炉温[Si]智能控制 | 第105-107页 |
| §6.3 炉温[Si]的模糊预测函数控制模型 | 第107-111页 |
| §6.4 高炉炉温[Si]的聚类模糊控制模型 | 第111-113页 |
| §6.4.1 聚类模糊控制模型 | 第111-113页 |
| §6.4.2 模型的应用 | 第113页 |
| §6.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-116页 |
| 第七章 高炉冶炼过程智能控制 | 第116-122页 |
| §7.1 实现高炉冶炼过程智能控制的基础自动化条件 | 第116-117页 |
| §7.1.1 子工序的基础自动化 | 第116-117页 |
| §7.1.2 高炉冶炼过程的信息网络化 | 第117页 |
| §7.1.3 运行智能控制自动化模型的前提条件 | 第117页 |
| §7.2 系统多目标优化数值变分模型 | 第117-118页 |
| §7.3 智能预报模型 | 第118-119页 |
| §7.4 基于智能方程的控制模型 | 第119页 |
| §7.5 本章小结 | 第119页 |
| 参考文献 | 第119-122页 |
| 第八章 结论 | 第122-124页 |
| 符号说明 | 第124-126页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128页 |
