高炉热风炉空燃比优化研究

热风炉论文 空燃比论文 数据挖掘论文 人工智能论文
论文详情
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 课题背景及现状第8-14页
        1.1.1 课题背景第8-9页
        1.1.2 国内高炉热风炉燃烧优化控制发展概况第9-13页
        1.1.3 国外高炉热风炉燃烧优化控制发展概况第13-14页
    1.2 人工智能控制理论概述第14-15页
    1.3 数据挖掘概述第15页
    1.4 非线性时间序列分析与应用第15-16页
    1.5 本文主要研究内容第16-17页
2 热风炉工艺流程与操作要求第17-25页
    2.1 热风炉在高炉生产中的作用第17页
    2.2 热风炉类型与结构第17-20页
        2.2.1 热风炉类型第17-18页
        2.2.2 热风炉结构第18-20页
    2.3 热风炉工作原理与工艺流程第20-22页
        2.3.1 单个热风炉工作原理第20页
        2.3.2 热风炉组工作流程第20-21页
        2.3.3 热风炉系统工作逻辑第21-22页
    2.4 高炉热风炉参数统计第22-23页
    2.5 高炉热风炉燃烧操作要求第23-25页
3 高炉热风炉燃烧现状分析第25-32页
    3.1 高炉热风炉燃烧现状第25-26页
    3.2 高炉热风炉煤气消耗现状第26-27页
    3.3 高炉煤气热值分析第27-30页
    3.4 空燃比与燃烧效率分析第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 基于数据挖掘的空燃比离线寻优第32-42页
    4.1 基于数据挖掘的空燃比离线寻优框架第32页
    4.2 高炉热风炉数据预处理第32-35页
        4.2.1 数据剔除与填补第33-35页
        4.2.2 数据相关性分析第35页
    4.3 数学模型的建立第35-39页
        4.3.1 BP 神经网络第35-37页
        4.3.2 模型建立过程第37-39页
    4.4 空燃比离线寻优第39-41页
        4.4.1 遗传算法第39-40页
        4.4.2 空燃比极值寻优第40-41页
    4.5 本章小结第41-42页
5 基于非线性时间序列模型的空燃比在线寻优第42-56页
    5.1 基于非线性时间序列模型的空燃比在线寻优框架第42-43页
    5.2 相空间重构第43-46页
        5.2.1 滞后时间间隔的确定第43-45页
        5.2.2 嵌入维数的确定第45-46页
    5.3 高炉热风炉非线性时间序列噪声处理第46-47页
    5.4 优良数据筛选与不良数据优化第47-51页
        5.4.1 优良数据筛选第47-50页
        5.4.2 不良数据优化第50-51页
    5.5 多变量非线性时间序列模型的建立第51-54页
        5.5.1 径向基函数神经网络模型第51-52页
        5.5.2 径向基神经网络学习过程第52-53页
        5.5.3 基于RBF 神经网络空燃比非线性时间序列模型的建立第53-54页
    5.6 本章小结第54-56页
结论第56-57页
参考文献第57-61页
在学研究成果第61-62页
致谢第62页
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