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第1章 绪论 1

1.1 冶金过程计算机系统的发展趋势 1

1.1.1 冶金过程计算机控制的必要性 1

1.1.2 冶金过程计算机的主要任务 2

1.2 计算机在冶金过程中的应用概况 3

1.2.1 冶金过程的人工智能优化 3

1.2.2 人工智能优化的特点 4

1.2.3 人工神经网络 4

1.3 计算机数据采集与数据处理 4

1.3.1 数据采集的基本结构 4

1.3.2 数据采集目标 5

1.3.3 采样数据的预处理 7

1.3.4 数据处理 10

第2章 人工神经网络 12

2.1 人工神经网络基础 12

2.1.1 人工神经网络处理单元 12

2.1.2 人工神经网络结构及工作过程 14

2.1.3 人工神经网络的性质 15

2.1.4 人工神经网络的学习方法 15

2.1.5 人工神经网络学习技巧 16

2.2 反传人工神经网络算法 17

2.2.1 反传人工神经网络结构 17

2.2.2 误差逆传播学习算法原理 17

2.2.3 广义Delta规则算法 20

2.3 自组织特征神经网络 22

2.3.1 自组织特征神经网络特点 22

2.3.2 自组织特征神经网络结构 22

2.3.3 自组织特征神经网络算法原理 23

2.3.4 自组织特征神经网络的计算步骤 24

2.4 遗传算法 25

2.4.1 遗传算法的编码、再生、交叉与变异 26

2.4.2 遗传算法的计算步骤 29

2.4.3 用遗传算法训练神经网络的计算步骤 32

第3章 原料流程的计算机应用 34

3.1 概述 34

3.1.1 原料场使用计算机的意义 34

3.1.2 原料场使用过程计算机的目的 35

3.1.3 原料场过程计算机系统结构 35

3.2 原料场过程的计算机功能 36

3.2.1 原料作业计划输入 36

3.2.2 原料运输计划编制 36

3.2.3 料仓库存管理 37

3.2.4 胶带运输机运转控制 38

3.2.5 移动机械运转控制 38

3.2.6 作业实况收集 39

3.2.7 料场库存管理 39

3.2.8 编制报表 39

3.2.9 数据显示 39

3.2.10 技术计算 39

3.2.11 数据通信 40

3.3 原料场计算机应用新技术 40

3.3.1 整粒车间使用模糊控制理论的远程计算机控制 40

3.3.2 矿槽内原料堆积的计算机控制 40

3.3.3 矿层混矿均匀的计算机控制 41

3.3.4 专家系统的应用 42

第4章 烧结过程的计算机应用 44

4.1 烧结过程主要设备及工艺流程概述 44

4.2 引入过程计算机的目的 45

4.3 烧结过程的计算机功能 45

4.3.1 掌握配料槽料位 46

4.3.2 混合料槽料位控制 46

4.3.3 配料混合控制及返矿槽料位控制 46

4.3.4 混合料水分控制 46

4.3.5 烧结台车料层厚度控制 46

4.3.6 铺底料槽料位控制 47

4.3.7 点火炉、保温炉燃烧控制 47

4.3.8 成品取样数据处理 47

4.3.9 数据打印 48

4.3.10 数据显示 48

4.3.11 数据通信 49

4.4 烧结配料的控制模型及人工智能的应用 49

4.4.1 配料模型和质量预测 49

4.4.2 烧结OGS操作指导系统 50

4.4.3 模糊控制在烧结终点控制中的应用 51

第5章 高炉冶炼过程模型与计算机应用 53

5.1 概述 53

5.1.1 高炉冶炼过程主要设备及工艺 53

5.1.2 高炉冶炼过程计算机控制的基本思路 54

5.2 高炉冶炼过程的计算机功能 54

5.2.1 原料、燃料作业数据处理 54

5.2.2 原料、燃料装入数据处理 55

5.2.3 高炉炉体和热风炉炉壳温度监视 55

5.2.4 渣、铁数据处理 56

5.2.5 炉内数据处理 56

5.2.6 热风炉燃烧控制 57

5.2.7 技术计算 57

5.2.8 数据处理功能 57

5.2.9 数据显示功能 57

5.2.10 高炉计算机通信 58

5.3 高炉过程数学模型与计算机控制 58

5.3.1 热风炉数学模型 59

5.3.2 配料计算与优化数学模型 61

5.3.3 高炉反应动力学模型 62

5.3.4 高炉热状态模型 64

5.3.5 无料钟高炉布料模型 68

5.3.6 高炉操作预测模型 72

5.4 高炉冶炼过程的人工智能控制 72

5.4.1 概述 72

5.4.2 专家系统结构 73

5.4.3 GO-STOP高炉炉况监控与预报系统 75

5.4.4 炉热监测和控制专家系统 78

5.4.5 炉料下降异常预报和控制 80

第6章 铁水预处理过程的计算机应用 82

6.1 工艺概述 82

6.2 铁水预处理基础自动化 85

6.3 铁水预处理过程的计算机功能 86

6.4 铁水预处理过程的计算机应用实例 88

6.4.1 宝钢铁水预处理系统 88

6.4.2 利用神经网络预报铁水预处理终点硫含量模型 90

第7章 转炉炼钢控制模型与计算机应用 92

7.1 转炉炼钢的主要设备及工艺概述 92

7.1.1 转炉炼钢的主要设备 92

7.1.2 转炉炼钢过程简述 93

7.2 转炉炼钢计算机控制系统 93

7.2.1 系统的构成 93

7.2.2 系统的功能 95

7.3 转炉静态控制模型 99

7.3.1 静态模型分类 99

7.3.2 终点控制模型 100

7.3.3 机理模型 102

7.3.4 经验模型 106

7.3.5 统计模型 109

7.3.6 静态模型的比较 110

7.4 转炉动态控制模型 110

7.4.1 动态控制的必要性 110

7.4.2 动态控制模型原理 111

7.5 神经网络在转炉炼钢中的应用 112

7.5.1 吹炼过程熔池温度和碳含量连续显示的神经元网络系统 112

7.5.2 基于“神经元网络＋知识库”的转炉动态模型 113

7.6 转炉炼钢过程控制的新进展 116

7.6.1 利用废气信息进行吹炼控制 116

7.6.2 利用炉渣信息进行吹炼控制 118

7.6.3 转炉合金优化模型 119

第8章 计算机在电弧炉炼钢中的应用 122

8.1 电弧炉构造与电弧炉炼钢工艺概述 122

8.2 电弧炉炼钢中的自动化控制系统 123

8.2.1 主要功能 123

8.2.2 电弧炉炼钢原料的称量与控制 124

8.2.3 电弧炉冷却系统控制 125

8.2.4 电弧炉电极升降自动控制 126

8.3 电弧炉炼钢数学模型 130

8.3.1 电能分配模型 130

8.3.2 冶金模型 131

8.3.3 热平衡模型 135

8.4 电弧炉炼钢过程中的计算机功能 138

8.4.1 电弧炉炼钢过程引入计算机的目的 138

8.4.2 人机对话功能 138

8.4.3 数据库管理系统 143

8.4.4 数据通讯系统 144

8.4.5 物料跟踪 144

8.5 神经元网络在电弧炉电极调节中应用 144

第9章 炉外精炼控制模型与计算机应用 148

9.1 工艺概述 148

9.1.1 炉外精炼的主要目的和任务 148

9.1.2 炉外精炼的手段 148

9.1.3 炉外精炼的技术特点 149

9.2 炉外精炼过程计算机的功能 150

9.3 计算机在RH真空循环脱气精炼过程中的应用 150

9.3.1 RH真空循环脱气精炼设备 150

9.3.2 RH真空精炼控制模型 151

9.3.3 RH过程控制模型计算所需信息 156

9.3.4 RH过程中的控制模型运行与功能 157

9.3.5 RH真空精炼过程计算机应用实例 157

9.4 计算机在LF炉钢包精炼过程中的应用 160

9.4.1 LF炉钢包精炼设备 160

9.4.2 LF炉外精炼数学模型 161

9.4.3 LF炉精炼数学模型的功能 164

9.4.4 LF炉能量输入设定点的人工智能优化系统 164

9.5 计算机在CAS/CAS-OB钢包精炼过程中应用 167

9.5.1 CAS/CAS-OB钢包精炼设备 167

9.5.2 CAS-OB精炼数学模型 168

9.5.3 计算机控制系统在CAS-OB钢包精炼过程中的功能 172

第10章 连铸过程控制模型与计算机控制系统 174

10.1 连续铸钢工艺设备概述 174

10.2 过程检测及仪表 175

10.3 连铸过程计算机控制系统 176

10.3.1 计算机控制目的 176

10.3.2 计算机系统结构 176

10.3.3 计算机控制系统的功能 177

10.4 连铸过程控制模型及人工智能的应用 179

10.4.1 质量控制系统模型 179

10.4.2 拉坯速度优化模型 179

10.4.3 切割优化模型 180

10.4.4 二冷水控制模型 181

10.4.5 连铸坯热送热装在线控制数学模型 181

10.5 连铸过程计算机控制应用实例 185

10.6 新型结晶器钢水液位控制系统 189

第11章 铁合金冶炼过程的计算机应用 191

11.1 工艺流程概述 191

11.2 铁合金冶炼过程的计算机控制系统 192

11.2.1 原料配料工序控制 192

11.2.2 原料磨细过滤工序控制 193

11.2.3 造球工序控制 193

11.2.4 烧结工序控制 193

11.2.5 冶炼料仓、配料及输送的计算机控制系统 193

11.2.6 预热工序控制 194

11.2.7 铁合金电炉PLC控制 194

11.2.8 电极压放自动控制 195

11.2.9 电极深度计算 196

11.3 过程计算机的功能 197

参考文献 198