韶鋼8號高爐專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)的開題報(bào)告

韶鋼8號高爐專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)的開題報(bào)告一、選題背景高爐是鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)的重要設(shè)備，掌握高爐操作技術(shù)對保證鋼鐵生產(chǎn)的質(zhì)量和效益有著至關(guān)重要的作用。韶鋼集團(tuán)是中國重要的鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)，其核心生產(chǎn)設(shè)備包括一系列高爐。由于高爐操作需要對大量的物理化學(xué)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和調(diào)整，操作風(fēng)險(xiǎn)極高，同時高爐操作技術(shù)依賴于操作人員的豐富經(jīng)驗(yàn)和技能，一旦操作不當(dāng)，可能會導(dǎo)致設(shè)備損壞或鋼鐵質(zhì)量下降等問題。因此，設(shè)計(jì)一套高效、準(zhǔn)確的高爐運(yùn)行控制系統(tǒng)對生產(chǎn)管理非常重要。二、研究目的本項(xiàng)目旨在研究韶鋼集團(tuán)8號高爐專家系統(tǒng)的開發(fā)，將專家經(jīng)驗(yàn)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對高爐生產(chǎn)過程的實(shí)時監(jiān)測、診斷和優(yōu)化控制，提高生產(chǎn)效率和鋼鐵質(zhì)量。三、研究內(nèi)容1.高爐生產(chǎn)過程的分析與建模通過對高爐生產(chǎn)過程的物理化學(xué)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，對產(chǎn)出的原料、焦炭、礦石的質(zhì)量進(jìn)行評估，并建立相應(yīng)的生產(chǎn)過程模型。2.專家系統(tǒng)的開發(fā)和優(yōu)化控制算法的設(shè)計(jì)根據(jù)模型和監(jiān)測數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)高爐運(yùn)行控制規(guī)則，并集成到專家系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)智能控制。同時，采用現(xiàn)代優(yōu)化理論和方法，對高爐生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化控制。3.系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)與開發(fā)設(shè)計(jì)系統(tǒng)用戶界面，便于操作人員操作和管理，同時可以對實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)和操作歷史記錄進(jìn)行查看和分析，為后續(xù)決策提供依據(jù)。3.測試與優(yōu)化對開發(fā)的專家系統(tǒng)進(jìn)行試運(yùn)行和測試，不斷改進(jìn)和優(yōu)化系統(tǒng)功能，提高高爐生產(chǎn)效率和質(zhì)量。四、預(yù)期成果本項(xiàng)目將開發(fā)具有實(shí)時監(jiān)測、分析、診斷和優(yōu)化控制能力的高爐專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的高爐生產(chǎn)管理和控制。同時，通過實(shí)驗(yàn)和測試，不斷完善和優(yōu)化系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的智能化程度和生產(chǎn)效率。五、研究方案1.系統(tǒng)建模與設(shè)計(jì)通過對高爐生產(chǎn)過程的物理化學(xué)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，建立生產(chǎn)過程模型，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制算法。2.系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)與開發(fā)設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面，便于操作人員操作和管理，同時可以方便監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史記錄查看和分析，為后續(xù)決策提供依據(jù)。3.軟件開發(fā)與測試開發(fā)專家系統(tǒng)軟件，進(jìn)行試運(yùn)行和測試，不斷優(yōu)化系統(tǒng)功能和性能，提高生產(chǎn)效率和鋼鐵質(zhì)量。六、研究難點(diǎn)1.高爐生產(chǎn)過程的物理化學(xué)參數(shù)監(jiān)測和評估。2.高爐運(yùn)行控制規(guī)則的設(shè)計(jì)和集成。3.系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性保障。七、進(jìn)度安排任務(wù)|時間節(jié)點(diǎn)---|---選題研究|第1-2周系統(tǒng)設(shè)計(jì)|第3-5周系統(tǒng)開發(fā)|第5-12周系統(tǒng)測試|第12-16周論文撰寫|第14-16周八、參考文獻(xiàn)1.谷旭亮.高爐操作專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)[J].鋼鐵工業(yè)自動化,2003(3):54-57.2.董偉.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐操作參數(shù)優(yōu)化控制[J].煙臺大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程版),2017,30(1):62-66.3.RabahHaddar,ZiedElouedi.High-LevelPetriNetsforDecisionSupportinIronMaking[J].TransactionsoftheSocietyforModelingandSimulationInternational,2016,92(4):347-360.4.