【摘 要】
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随着钢铁工业的不断发展,球团矿已经成为高炉炉料中不可缺少的一部分,这也使得链箅机—回转窑生产系统得到了广泛的应用。在生产过程中,系统的热工状况非常复杂,具有大滞后性
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随着钢铁工业的不断发展,球团矿已经成为高炉炉料中不可缺少的一部分,这也使得链箅机—回转窑生产系统得到了广泛的应用。在生产过程中,系统的热工状况非常复杂,具有大滞后性、时变性和强耦合性等特点,且一旦生球质量或生产任务量发生变化,就需要对链箅机、回转窑和环冷机的运行速度以及各热工参数做相应地调整。传统的人工凭经验的操作方法,严重的影响了系统的稳定性和成品球的质量。鉴于上述情况,本文研究并设计了基于案例推理CBR (Case-Based Reasoning)的球团矿专家系统,用于对生产过程进行指导,以减少人为干预的因素,提高成品球的质量。在专家系统的分析与设计中,为了解决以往专家系统建立过程中存在的知识获取和知识表示困难的问题,本文采用案例推理方法,以案例的形式表示专家的知识,并用于系统推理。本文首先介绍了链箅机—回转窑球团矿生产工艺流程以及生球、成品球质量指标;其次对专家系统理论进行了论述,重点探讨了专家系统的基本结构和功能、知识表示方法、推理机制、知识获取等内容;然后结合球团矿生产工艺,在案例推理算法基本思想的基础上,利用产生式规则和框架相结合的方法实现了案例表示、推理模型的建立和案例内容的确定,并针对推理过程中出现的情况,提出了基于模糊理论的案例评价方法和基于层次聚类的案例整合方法;接下来选用Visual Basic.NET程序语言作为前台开发工具,SQL Server软件作为后台数据库,完成了系统总体结构、数据库和表的设计。在完成系统知识库的构建和推理机的设计后,编程实现了基于案例推理的球团矿专家系统,以用于链箅机-回转窑生产中;最后,对此专家系统进行了测试,测试结果表明系统是有效的,具有成品球质量控制和球团矿生产管理的双重功能,对于生产过程的优化指导,具有较好的参考价值。
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