一、4~#高炉自动控制系统TDC-3000运行监测及故障系统的开发（论文文献综述）
赵保权[1]（2021）在《蓄热式台车热处理炉燃烧系统控制策略研究》文中研究表明
薛永杰[2]（2021）在《高炉喷煤自动控制系统设计与关键控制算法研究》文中指出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。
任昱宁[3]（2020）在《高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统建模及负荷控制系统设计》文中研究表明高炉煤气是炼钢工业中生产的主要废气,高炉煤气燃气-蒸汽联合循环以高炉煤气作为主燃料,可以有效节能减排、发展循环经济。但是高炉煤气燃机在结构和运行原理上与传统天然气燃机有所区别,并且高炉煤气具有组分和热值变化频繁的特点,这就导致联合循环机组常常会偏离设计工况运行。另外联合循环本身存在大惯性、强耦合和强非线性的特点,在机组总负荷调节过程和燃料热值波动的情况下,传统控制系统很难取得满意的控制效果。因此掌握高炉煤气联合循环的动态特性,并采用先进控制算法进行控制策略改进,具有重要意义。本文的主要研究内容如下:（1）利用Matlab/Simulink平台搭建了完整的高炉煤气联合循环动态机理模型,在此基础上,分别从燃料旁通阀开度、IGV开度和燃料热值的角度对系统进行了阶跃动态响应试验。根据动态响应曲线,从机理的角度分析了高炉煤气联合循环主要变量间的动态特性。（2）针对高炉煤气联合循环中汽机惯性比燃机大很多、高炉煤气热值波动等特点,首先对系统进行了非线性和耦合性的分析,在此基础上,提出了基于可测扰动前馈MPC的负荷控制方案,将IGV和燃料热值的变化作为可测扰动前馈信息。针对高炉煤气联合循环大范围变工况的强非线性问题,提出了多模型MPC控制器的策略,选择IGV开度作为调度变量,有效减小了负荷大范围变化时非线性对控制品质的影响。（3）由于工程上开发一套完整的控制系统除了设计核心闭环控制算法外,还需考虑其他控制逻辑和相关设计问题,且对于高炉煤气燃机这种特殊结构和运行原理的机型,在国内DCS平台上自行开发的控制系统很少。为此,基于NT6000平台完整地开发了一套高炉煤气燃机控制系统,内容包括控测点及IO接口设计、控制逻辑设计（含模拟量控制）、数据连点、人机画面等,最后将开发的控制系统在仿真机上进行投运试验,验证了该控制系统的有效性。
林安川,阴树标,向艳霞,朱永华,罗英杰,赵红全,王萍[4]（2020）在《近年钢铁主业智能制造发展综述(上篇)》文中指出综述了铁前原料场、烧结、球团、高炉本体及其附属系统和钢铁智能制造概况,介绍了钢铁企业积极开展、推行从料场到轧材的各个工序基于"信息化、数字化、网络化、大数据技术和云计算"背景下的智能制造情况,以及在工艺过程优化、生产效率、指标提升等方面取得的良好效果,在一定程度上为钢铁企业即将或正在实施钢铁智能制造在技术选择、方向上提供了较为全面的借鉴。
顾维平[5]（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。
钟瑾慧[6]（2020）在《某钢铁企业车间环境粉尘污染特征与控制技术》文中研究表明随着钢铁行业的迅猛发展,我国钢铁产量逐年增长,中国成为世界上最大的钢铁生产国与消费国。但在钢铁生产加工过程中,冶炼产生烟气中的粉尘和空气污染物通过设备逸散到车间内,污染车间环境,腐蚀设备,危害职工身体健康。本文基于某钢铁厂现场调查与工程分析,在车间内进行采样,分析各车间环境中粉尘污染物浓度、产生源及污染特征,找出污染物危害的关键控制点:采用Excel、origin8.0等软件进行数据处理与统计分析,综合评价车间内粉尘污染物的分布特征以及近几年工艺改进前后车间粉尘浓度的变化。得到以下结论:钢铁厂车间环境粉尘包括烧结车间破碎、筛分、烧结过程和高炉炼铁,转炉炼钢,粗精轧钢作业时产生的粉尘、萤石混合性粉尘及矽尘。车间环境中的粉尘及二氧化硫污染主要集中在烧结车间,2017-2019年粉尘的浓度范围依次为 2.03-7.50 mg/m3、2.55-6.83mg/m3、1.77-15.27mg/m3,2019年配料室圆盘给料机、单辊破碎机、振动筛三个采样点粉尘浓度显着增加,接近短时间接触容许浓度（PC-STEL）;炼铁车间主要控制点是烧结矿、球团矿给料机及高炉炉体平台处粉尘的排放;2017-2019年炼钢车间炉后平台点位粉尘浓度均达最高,分别为11.89 mg/m3、10.57 mg/m3、8.93 mg/m3,成为炼钢车间粉尘污染关键控制部位;轧钢车间空气中粉尘浓度控制在4.89 mg/m3之内,均符合职业接触限值,主要控制粗轧机、中轧机处的扬尘污染。根据粉尘检测结果针对车间主要污染控制点,进行车间相应除尘设施改进:2019年在烧结车间现有半干法脱硫处理工艺上引入活性炭,并在机尾加入电除尘器,降低配料室圆盘给料机、单辊破碎机、振动筛处粉尘浓度;2018年针对炼铁车间扬尘增设加湿机及雾状水管除尘装置并采用重防腐涂料涂覆于管道内壁,抑制管道设备腐蚀,烧结矿、球团矿给料机点位粉尘浓度由5.60 mg/m3降至4.54 mg/m3,高炉炉体平台浓度由5.72 mg/m3降至4.57 mg/m3;转炉炼钢车间2018年新增总风量100万Nm3/h的三次负压除尘系统,车间各点位粉尘浓度均有不同程度下降,转炉炉后平台控制点浓度由10.57 mg/m3降至8.93 mg/m3;2017年轧钢车间设置了轴流风机及喷淋、喷雾除尘装置,18-19年加速冷却、粗轧机点位粉尘浓度均出现小幅下降。对于车间粉尘的危害,钢铁厂各车间采取了一系列管理措施,针对污染物种类及来源,设置相应的防护设施;针对在岗员工实行系统的职业健康监护,按规定佩戴合格的个人卫生防护用品;成立环境安全管理机构,并不断完善环境管理制度。
贾翊伟[7]（2020）在《布料溜槽受料作用的力学行为研究及其结构改进》文中研究表明高炉布料溜槽是无料钟式炉顶布料器的核心部件之一,所有炉料均对布料溜槽造成冲击和磨损,使其发生磨漏与变形,因此,设计的合理性和可靠性直接影响着炼钢的有效、安全的生产和使用寿命。近些年,采用多种研究发展对高炉布料溜槽的性能、结构和延长使用寿命等提出了更高的要求,对布料溜槽受料作用下的磨损和受力变形特性等,进行结构改进具有十分重要的意义。本论文主要完成的以下工作:（1）某3000m3高炉布料溜槽为研究对象,基于理论计算,应用离散元软件EDEM与SolidWorks等软件建立了喉管、托架和溜槽装配的离散元模型,通过计算仿真获得炉料的颗粒粒径和行为信息。为取得更加准确的效果,选取正确合理的接触模型,为后续仿真计算奠定基础。（2）分析溜槽不同区域的冲击及磨料磨损,建立高炉溜槽的布料的离散元磨损分析模型,通过控制变量法研究了不同溜槽倾角和炉料的不同结构形式和物理属性下,炉料对溜槽的磨损影响可以得出:炉料对溜槽的磨损主要集中在冲击区域附近,不同的影响因素对布料溜槽的磨损和受力特性影响有所不同,在此基础提出了布料溜槽在不同工况下的耐磨方案和使用方法。（3）运用EDEM和ANSYS Workbench建立耦合模型,仿真分析炉料对布料溜槽的受力特性。基于此耦合模型用于分析布料溜槽在最大受力时刻的应力和应变,得到溜槽在布料过程中溜槽受料作用引起的应力和应变特性:（1）溜槽在不同角度下,托架与溜槽接触的定位块联接处附近处应力最大,溜槽与托架配合超差,造成溜槽脱扣而脱落。因此在进行结构设计时,应该保证溜槽的耐磨和强度下,降低应力集中。（2）总变形量最大在溜槽末端处的,说明溜槽末端边缘强度较小,设计结构时,应采取措施减小尾部变形,使其控制在允许范围内。（4）根据本课题研究分析的内容上,对高炉布料溜槽的整体结构和局部位置进行初步改进,为延长其使用寿命和高效生产提供参考具有十分重要的意义。本文以离散元方法为主,并且结合有限元方法耦合,来研究溜槽在高炉布料的过程及炉料对溜槽的力学行为,可以充分利用离散元法和有限元法的优点,能够获取炉料与几何体的边界运动和力学相关内容,人为干预较少,以获取更稳定的分析结果,提供合理的数据理论支撑,同时进行溜槽的结构进行初步改进具有重要意义。
潘俊花[8]（2020）在《高炉热风炉自动控制系统的设计与应用》文中进行了进一步梳理热风炉是现代高炉冶金生产中不可或缺的加热入炉空气设备,它的主要作用是为高炉提供连续的炽热空气。在有限的条件下,尽量提高热风温度为高炉高产、稳产、节能、降耗创造了有利条件。热风炉本体需要监测控制的参数非常多,尤其各个温度点的变化规律性不强,线性特点较差;而且热风炉的操作随动性不强,运行检测参数反馈比控制操作动作严重滞后等。总之,热风炉的自动控制是一个随时间变化而变化的复杂工业过程。在客观条件受限的前提下,怎样把热风炉拱顶温度的控制系统设计合理,就显得尤为重要。本文以某钢厂1号1800m3高炉大修为背景,结合1#高炉热风炉的控制要求及工艺流程,提出并设计了系统控制方案。依据控制方案,分别对PLC系统和上位监控系统的硬件分别进行设计,下位机采用AB RSLogix5000编程软件,实现全自动换炉流程。上位机监控以组态软件（RSNetWorx）为开发工具,完成操作画面的设计,此外还设计了报警、过程参数和历史趋势画面等,更好的对热风炉系统的工艺流程进行动态监视和管理,并对历史数据和曲线进行保存归档,及时发现现场异常状态发出报警信号。笔者深入分析高炉热风炉的工艺流程和针对热风炉燃烧过程中温度变化大、很难实现实时控制,重点研究了热风炉燃烧的控制方案。分析和总结原有控制系统存在的问题,同时以废气温度和拱顶温度为参考,设计出由DCS和PLC组成的基于煤气和空气双交叉限幅热风炉自动控制系统,鉴于热风炉燃烧过程存在强耦合的特点,设计出智能模糊解耦控制,从而建立起模糊控制规则表。基于系统控制方案对系统的硬件和软件进行测试,现场试运行效果佳,达到系统的控制要求,在稳定性和可靠性方面得到了很大的改善,取得预期效果。
金锋[9]（2020）在《基于因果模型的钢铁煤气优化调度方法与应用》文中研究表明钢铁工业能耗高、污染严重,一直以来都是国家节能减排重点关注的行业。副产煤气作为生产过程中回收得到的二次能源,由于其热值高,可减少一次能源的消耗,因此研究其优化调度对于减少排放、降低用能成本和提高能源利用率具有重要意义。针对国内大型钢铁企业副产煤气系统的实际调度需求,综合考虑高炉煤气、焦炉煤气和转炉煤气在发生、消耗过程中的工艺特征,本文研究了一系列数据驱动的副产煤气优化调度方法,具体内容如下:针对高炉煤气产消量大、波动性强的特征,提出了一种基于因果延迟分析的短期调度方法。该方法给出了连续变量间的因果概率来进行变量约简,计算出各因素变量的延迟参数,并基于此构建对应的训练样本集,建立多核最小二乘支持向量机模型来预测柜位未来的变化趋势。进而给出一种改进的模糊C均值聚类算法对调度样本进行聚类,分析出与目标向量相匹配的聚类中心,并考虑该聚类中各样本的可行性评价指标与负荷范围约束,计算出最优的调度方案。针对转炉煤气在发生侧存在离散周期性、在消耗侧具有波动性强的特征,分别建立了一种基于因果网络的短期调度模型和一种基于粒度因果关系的长期调度模型。前者考虑了煤气在发生与消耗过程中存在的不确定性,基于各变量的标准差计算出预测区间,并建立了短期调度模型,给出了未来30分钟的调度方案。后者则面向长期的炼钢生产过程,构建了粒度因果关系模型实现煤气长期预测,同时考虑经济性与安全性指标多个优化目标,将调度范围延长至360分钟,计算在该时长范围内的最优调度方案组合,实现该系统的长期调度。针对多种副产煤气在消耗过程中存在相互耦合的特征,提出一种基于因果区间推理的联合调度方法。该方法考虑了各变量的时间延迟参数,构建各系统对应的样本集并分别进行粒度划分,建立了各柜位的区间推理模型。进而考虑可调用户的能源消耗特点,建立四层因果网络,并给出各局部网络的评价指标,实现多副产煤气系统的联合调度。采用国内大型钢铁企业副产煤气系统的实际运行数据,本论文对上述所提出的调度模型进行了实验,结果表明所提方法均可满足生产现场对于不同副产煤气系统的调度需求,且相较于现行的人工调度方法精度有所提高,可有效保证系统安全、减少煤气放散并降低用能成本。此外,基于上述方法开发的应用软件系统已经成功应用于该企业的能源管控中心,为现场操作人员的平衡调度工作提供了有力的支持,对钢铁企业的节能减排、降本增效具有重要意义。
苏晓莉[10]（2020）在《高炉布料过程建模的方法研究》文中进行了进一步梳理钢铁工业是国民经济的重要支柱产业,其存在着产能过剩矛盾加剧、自主创新水平不高、资源环境约束增强等问题,亟需优化当前生产工艺以进一步提高能源利用率、实现冶炼智能化。高炉炼铁是钢铁工业中最为重要的环节。“高效、优质、低耗、长寿、环保”是炼铁的基本技术方针。《钢铁工业“十三五”发展规划》强调提高自主创新能力、提升钢铁有效供给水平,积极发展智能制造和推进绿色制造。依此背景,实现高炉炼铁智能化和信息化,符合国家发展的需要。高炉炼铁中的布料制度是高炉四大操作制度之一。布料制度决定着炉料在炉内的分布状况,是改善高炉炉况、保证高炉顺行常用的操作手段。布料环节机理复杂、环境恶劣、关键参数检测困难,其优化过程一直是研究热点。本研究以高炉布料矩阵为研究对象,以高炉布料矩阵优化设定为目标,建立高炉布料矩阵聚类模型,分析历史布料规律;改进高炉布料过程数据驱动建模算法,为后续分析优化提供建模基础;建立高炉布料矩阵调整的分类模型,判断当前布料矩阵是否需要调整;建立高炉布料矩阵生成机制及优化模型,获得布料矩阵和料面的映射关系,进而优化布料矩阵的设定策略,改善传统布料矩阵设定方法。主要研究内容和创新性成果如下:（1）建立了高炉布料矩阵聚类模型。为分析高炉历史布料矩阵,以高炉料面信息和炉况参数为输入参数,建立了高炉布料矩阵聚类模型。同时,引入面板数据概念至高炉布料研究领域,从时间维度、样本维度和指标维度对高炉生产数据进行分析;深入研究了量子聚类算法（Quantum Clustering,QC）,将其运用至高炉布料矩阵聚类模型。使用高炉生产数据进行仿真实验,获得较高的聚类精度,验证了模型的可行性和准确性。（2）改进了高炉布料过程数据驱动建模算法。针对多层超限学习机（Multi-layer Extreme Learning Machine,ML-ELM）,结合高炉生产数据的特点,提出了多种改进的ML-ELM算法,提出的改进算法改善了 ML-ELM算法的共线性问题、过拟合问题和权值选取问题,提高了 ML-ELM算法在工业数据驱动建模领域的泛化能力和精度。使用高炉生产数据建立高炉铁水硅含量回归模型和高炉煤气利用率回归模型,获得了较好的回归结果,验证了改进算法的有效性和准确性,为后续的高炉布料矩阵建模研究提供基础。（3）建立了高炉布料矩阵调整的分类模型。为判断高炉布料矩阵是否需要调整,采用分类算法作为建模算法,并结合高炉布料操作规律和高炉生产数据,建立了高炉布料矩阵调整的分类模型,获得了较好的分类结果和泛化能力,验证了分类模型的可行性和有效性。（4）建立了高炉布料矩阵的生成机制及优化模型。为实现由料面信息得到高炉布料矩阵,以料面信息为输入参数,以布料矩阵中布料圈数为输出参数,采用神经网络算法作为模型的建模算法,建立了高炉布料矩阵生成机制模型;为优化高炉布料矩阵的设定,提出了布料矩阵的优化设定策略,建立了高炉布料矩阵优化模型。使用高炉生产数据进行仿真实验,验证了模型的可行性和有效性。高炉布料矩阵生成机制及优化模型的建立改善了传统布料矩阵设定方法,促进了高炉布料过程的智能化发展。
二、4~#高炉自动控制系统TDC-3000运行监测及故障系统的开发（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、4~#高炉自动控制系统TDC-3000运行监测及故障系统的开发（论文提纲范文）
（2）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 |
（3）高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统建模及负荷控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.2 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环研究现状 |
| 1.2.1 高炉煤气燃机建模研究及控制系统开发现状 |
| 1.2.2 余热锅炉及汽机仿真建模研究现状 |
| 1.2.3 联合循环先进控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统建模及动态特性试验 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环机组概述 |
| 2.2.1 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统结构 |
| 2.2.2 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环的运行特点 |
| 2.3 高炉煤气燃气轮机模型建立 |
| 2.3.1 压气机模块 |
| 2.3.2 煤气压缩机及组分混合模块 |
| 2.3.3 燃烧室模块 |
| 2.3.4 透平模块 |
| 2.4 余热锅炉及汽机模型建立 |
| 2.4.1 单相受热面模型 |
| 2.4.2 两相受热面模型 |
| 2.4.3 管道模型 |
| 2.4.4 汽机模型 |
| 2.4.5 工质热力性质模块 |
| 2.5 高炉煤气联合循环系统动态特性仿真试验及分析 |
| 2.5.1 系统稳态计算 |
| 2.5.2 燃料热值变化下的动态特性及分析 |
| 2.5.3 燃料旁通阀开度变化下的动态特性及分析 |
| 2.5.4 IGV开度变化下的动态特性及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统负荷控制系统设计及仿真试验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 M251S燃机联合循环传统主控系统介绍 |
| 3.2.1 转速控制系统 |
| 3.2.2 负荷控制系统 |
| 3.2.3 燃机温控系统 |
| 3.2.4 燃机热值控制系统 |
| 3.2.5 传统控制系统优缺点分析 |
| 3.3 考虑热值扰动的高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统控制系统设计 |
| 3.3.1 系统非线性分析 |
| 3.3.2 系统耦合性分析 |
| 3.3.3 控制系统设计 |
| 3.3.4 带扰动前馈的模型预测控制算法介绍 |
| 3.4 控制系统仿真及结果分析 |
| 3.4.1 额定工况下的机组控制系统仿真 |
| 3.4.2 变工况下的机组控制系统仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于NT6000 的M251S燃机控制系统开发 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 M251S燃机控制系统简介 |
| 4.3 DCS软件平台介绍 |
| 4.4 M251S燃机控制软件开发 |
| 4.4.1 测点及IO接口配置 |
| 4.4.2 转速-负荷控制逻辑设计 |
| 4.4.3 温度控制逻辑设计 |
| 4.4.4 热值控制逻辑设计 |
| 4.4.5 其他运行控制逻辑设计 |
| 4.4.6 人机画面设计 |
| 4.5 控制软件投运及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 今后工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件:东南大学全日制硕士专业学位研究生专业实践考核表 |
（4）近年钢铁主业智能制造发展综述(上篇)（论文提纲范文）
| 1 铁前原料系统 |
| 1.1 原料场、库区 |
| 1.1.1 原料场无人化建设发展历程概述 |
| 1.1.2 原料场、辅助设施自动化控制及无人化建设 |
| 1.1.3 库区辅助设施自动化控制及无人化建设 |
| 1.2 烧结 |
| 1.2.1 烧结生产过程综合控制系统进展 |
| 1.2.2 烧结专家系统的构建及应用 |
| 1.3 球团 |
| 2 炼铁及重要附属系统 |
| 2.1 热风炉 |
| 2.2 高炉煤粉喷吹 |
| 2.3 高炉冶炼专家系统 |
| 2.3.1 高炉专家系统研究发展概况 |
| 2.3.2 硅控制概况及预测预报模型的相关研究及进展 |
| 2.3.2. 1 硅控制概况 |
| 2.3.2. 2 硅预测预报模型的相关研究及进展 |
| 2.4 高炉炉前工作概述及其智能化进展 |
| 3 结语 |
（5）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 |
（6）某钢铁企业车间环境粉尘污染特征与控制技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外生产性粉尘研究与应用现状 |
| 1.2.2 钢铁行业粉尘处理工艺 |
| 1.2.3 国内外烟气脱硫工艺研究现状 |
| 1.2.4 粉尘等主要污染物的危害 |
| 1.3 研究对象 |
| 1.3.1 钢铁厂项目情况 |
| 1.3.2 生产规模及生产工艺流程 |
| 1.4 选题意义及研究内容 |
| 1.4.1 选题意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 现场调查与工程分析 |
| 2.1.1 烧结车间 |
| 2.1.2 炼铁车间 |
| 2.1.3 炼钢车间 |
| 2.1.4 轧钢车间 |
| 2.2 样品的采集 |
| 2.2.1 现场监测采样点设置原则和方法 |
| 2.2.2 采样布点 |
| 2.2.3 样品的采集、运输和保存 |
| 2.3 仪器与试剂 |
| 2.3.1 仪器设备 |
| 2.3.2 化学试剂 |
| 2.4 样品分析 |
| 2.4.1 车间粉尘样品分析 |
| 2.4.2 车间二氧化硫样品分析 |
| 第3章 结果与分析 |
| 3.1 烧结车间空气污染物浓度特征及来源分析 |
| 3.2 炼铁车间空气污染物浓度特征及来源分析 |
| 3.3 炼钢车间空气污染物浓度特征及来源分析 |
| 3.4 轧钢车间空气污染物浓度特征 |
| 3.5 不同车间粉尘来源差异性分析 |
| 3.6 车间环境粉尘粒度分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 粉尘污染工程控制技术 |
| 4.1 烧结烟气脱硫除尘控制技术 |
| 4.1.1 车间近几年烟气控制情况 |
| 4.1.2 烧结车间粉尘优化措施及控制技术 |
| 4.2 高炉炼铁烟气除尘控制技术 |
| 4.2.1 炼铁车间近几年粉尘控制情况 |
| 4.2.2 高炉干法除尘系统存在的问题及改进措施 |
| 4.3 转炉炼钢烟气除尘控制技术 |
| 4.3.1 炼钢车间近几年粉尘控制情况 |
| 4.3.2 炼钢车间粉尘优化措施及控制技术 |
| 4.4 轧钢车间现有技术除尘效果分析 |
| 第5章 车间环境管理措施 |
| 5.1 粉尘防护措施 |
| 5.2 职业健康监护情况分析 |
| 5.3 卫生防护措施及管理制度 |
| 5.3.1 个人卫生防护措施 |
| 5.3.2 环境管理制度措施 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 各车间采样图 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）布料溜槽受料作用的力学行为研究及其结构改进（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 溜槽问题的提出 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究的目的和意义 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 小结 |
| 2 溜槽布料过程的基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 颗粒接触力学理论 |
| 2.2.1 Hertz接触理论 |
| 2.2.2 MD接触理论 |
| 2.2.3 软球模型 |
| 2.2.4 接触力计算 |
| 2.3 离散单元法与EDEM |
| 2.3.1 离散单元法理论 |
| 2.3.2 EDEM软件 |
| 2.4 有限单元法理论与ANSYS Workbench |
| 2.4.1 有限单元法理论 |
| 2.4.2 ANSYS Workbench软件 |
| 2.5 离散元-有限元耦合理论分析 |
| 2.5.1 离散元-有限元耦合理论 |
| 2.5.2 离散元-有限元耦合形式分析 |
| 2.6 小结 |
| 3 布料溜槽离散元仿真模型建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 炉料颗粒模型 |
| 3.3 布料溜槽离散元模型 |
| 3.3.1 布料溜槽系统三维几何模型 |
| 3.3.2 接触参数设置 |
| 3.3.3 离散元模型 |
| 3.4 接触模型的选取 |
| 3.4.1 炉料之间的接触模型 |
| 3.4.2 炉料与溜槽之间的接触模型 |
| 3.5 小结 |
| 4 高炉布料溜槽磨损分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 离散元磨损分析模型 |
| 4.3 布料溜槽磨损分析 |
| 4.3.1 溜槽磨损区域分布 |
| 4.3.2 不同炉料粒径对磨损影响 |
| 4.3.3 不同炉料形状对磨损影响 |
| 4.3.4 不同炉料硬度对磨损影响 |
| 4.3.5 溜槽在不同倾角的磨损影响 |
| 4.4 小结 |
| 5 布料溜槽的应力与变形特性 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 布料溜槽的工作环境及受力分析 |
| 5.2.1 溜槽的工作环境 |
| 5.2.2 溜槽的受力分析 |
| 5.3 炉料对布料溜槽的作用力特性 |
| 5.4 离散元—有限元耦合建立过程 |
| 5.4.1 离散元的数据提取 |
| 5.4.2 模型有限元计算 |
| 5.5 布料溜槽应力与变形特性分析 |
| 5.6 小结 |
| 6 布料溜槽结构改进 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 布料溜槽耐磨结构改进 |
| 6.2.1 冲击磨损区改进 |
| 6.2.2 磨料磨损区改进 |
| 6.3 溜槽基体结构改进 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（8）高炉热风炉自动控制系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 第2章 热风炉燃烧控制系统 |
| 2.1 热风炉的简介 |
| 2.2 1#高炉热风炉整体工艺结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 高炉热风炉自动燃烧控制方案设计 |
| 3.1 主要工艺控制流程 |
| 3.2 单炉手动换炉 |
| 3.3 热风炉燃烧控制方案 |
| 3.3.1 比值控制 |
| 3.3.2 改进的控制系统 |
| 3.3.3 智能模糊解耦控制加前馈控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 热风炉自动控制系统软硬件设计 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.1.1 热风炉自动燃烧控制系统控制器的硬件选型 |
| 4.1.2 热风炉燃烧控制系统网络架构 |
| 4.2 热风炉控制系统软件设计 |
| 4.2.1 软件设计总体框架 |
| 4.2.2 系统的程序设计 |
| 4.2.3 EPKS过程控制软件操作画面制作 |
| 4.2.4 最终的报表 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 硬件测试 |
| 5.2 软件测试 |
| 5.3 运行效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于因果模型的钢铁煤气优化调度方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究问题概述 |
| 1.2.1 副产煤气系统 |
| 1.2.2 副产煤气调度问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 副产煤气系统建模方法 |
| 1.3.2 基于数据的调度方法 |
| 1.4 本论文主要研究内容 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 具体内容 |
| 2 基于因果延迟分析的高炉煤气系统调度 |
| 2.1 LSSVM回归模型 |
| 2.2 基于输入延迟LSSVM的柜位短期预测 |
| 2.2.1 变量约简与延迟参数确定 |
| 2.2.2 基于多核LSSVM的柜位短期预测方法 |
| 2.3 基于因果模糊聚类的短期调度模型 |
| 2.3.1 因果模糊聚类 |
| 2.3.2 调度方案可行性评价 |
| 2.4 工业数据测试验证 |
| 2.4.1 柜位低于安全下限的情况 |
| 2.4.2 柜位高于安全上限的情况 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于因果模型的转炉煤气系统调度 |
| 3.1 考虑源荷不确定性的短期调度方法 |
| 3.1.1 考虑源荷不确定性的产消流量区间预测 |
| 3.1.2 基于因果网络的短期调度方法 |
| 3.1.3 工业数据测试验证 |
| 3.2 基于粒度因果模型的长期调度方法 |
| 3.2.1 基于粒度因果关系的因素变量选择 |
| 3.2.2 基于多输出LSSVM的柜位长期预测方法 |
| 3.2.3 考虑多优化目标的长期调度模型 |
| 3.2.4 工业数据测试验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于因果区间推理的多副产煤气系统联合调度 |
| 4.1 因果区间推理方法 |
| 4.2 基于因果网络的联合调度模型 |
| 4.3 工业数据测试验证 |
| 4.3.1 两个煤气系统同时出现不平衡的情况 |
| 4.3.2 三个煤气系统同时出现不平衡的情况 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 钢铁企业副产煤气调度系统应用 |
| 5.1 系统概况 |
| 5.2 系统架构 |
| 5.3 系统详细设计 |
| 5.3.1 模型计算模块 |
| 5.3.2 辅助功能模块 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 运行实例 |
| 5.4.1 高炉煤气系统调度 |
| 5.4.2 转炉煤气系统调度 |
| 5.4.3 多副产煤气系统联合调度 |
| 5.4.4 生产计划维护 |
| 5.4.5 可调单元负荷能力维护 |
| 5.4.6 柜位安全限值维护 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）高炉布料过程建模的方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 高炉炼铁工艺简介 |
| 2.2 高炉布料规律 |
| 2.3 机器学习在高炉布料过程建模的应用 |
| 2.3.1 人工神经网络研究 |
| 2.3.2 聚类算法研究 |
| 2.3.3 分类算法研究 |
| 2.4 面板数据简介 |
| 2.4.1 面板数据基本概念 |
| 2.4.2 面板数据表达形式 |
| 2.5 研究现状分析 |
| 3 高炉布料矩阵聚类分析 |
| 3.1 高炉布料矩阵聚类模型 |
| 3.2 高炉布料矩阵聚类模型的参数选取 |
| 3.3 聚类算法介绍 |
| 3.3.1 K-means聚类算法 |
| 3.3.2 FCM聚类算法 |
| 3.3.3 量子聚类算法 |
| 3.4 聚类效果评价指标 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 数据处理 |
| 3.5.2 结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 高炉布料过程数据驱动建模的算法改进 |
| 4.1 高炉布料过程数据驱动建模的问题描述 |
| 4.2 超限学习机 |
| 4.3 多层超限学习机 |
| 4.4 改进的多层超限学习机算法 |
| 4.4.1 PCA-ML-ELM算法 |
| 4.4.2 PLS-ML-ELM算法 |
| 4.4.3 EPLS-ML-ELM算法 |
| 4.4.4 EAPSO-ML-ELM算法 |
| 4.5 仿真验证与分析 |
| 4.5.1 影响因素分析 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 高炉布料矩阵调整的分类模型 |
| 5.1 高炉布料矩阵调整的分类模型建模 |
| 5.2 分类算法介绍 |
| 5.2.1 支持向量机 |
| 5.2.2 随机森林 |
| 5.3 分类结果评价指标 |
| 5.4 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 高炉布料矩阵的生成机制及优化 |
| 6.1 高炉布料过程数学模型 |
| 6.1.1 炉料节流阀处运动模型 |
| 6.1.2 炉料节流阀至溜槽间运动模型 |
| 6.1.3 炉料溜槽内运动模型 |
| 6.1.4 炉料空区内运动模型 |
| 6.1.5 炉料落点分布模型 |
| 6.2 高炉布料矩阵生成机制模型建模 |
| 6.3 高炉布料矩阵优化模型 |
| 6.3.1 布料矩阵设定模型 |
| 6.3.2 布料矩阵优化设定过程 |
| 6.4 仿真结果与分析 |
| 6.4.1 生成机制模型仿真结果与分析 |
| 6.4.2 优化模型仿真结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、4~#高炉自动控制系统TDC-3000运行监测及故障系统的开发（论文参考文献）
- [1]蓄热式台车热处理炉燃烧系统控制策略研究[D]. 赵保权. 河北科技大学, 2021
- [2]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)
- [3]高炉煤气燃气-蒸汽联合循环系统建模及负荷控制系统设计[D]. 任昱宁. 东南大学, 2020
- [4]近年钢铁主业智能制造发展综述(上篇)[J]. 林安川,阴树标,向艳霞,朱永华,罗英杰,赵红全,王萍. 云南冶金, 2020(03)
- [5]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)
- [6]某钢铁企业车间环境粉尘污染特征与控制技术[D]. 钟瑾慧. 南昌大学, 2020(01)
- [7]布料溜槽受料作用的力学行为研究及其结构改进[D]. 贾翊伟. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [8]高炉热风炉自动控制系统的设计与应用[D]. 潘俊花. 兰州理工大学, 2020(12)
- [9]基于因果模型的钢铁煤气优化调度方法与应用[D]. 金锋. 大连理工大学, 2020
- [10]高炉布料过程建模的方法研究[D]. 苏晓莉. 北京科技大学, 2020(06)