近年来各个领域对于节能减排的要求越来越高,很多钢铁企业都在运用余热发电技术来进一步降低烧结能耗,计算机监控系统是余热发电系统的重要组成部分。目前常见的余热发电监控系统大都通过计算机以二维的形式展现给操作人员,不能逼真地呈现真实工业运行状态;另外,目前的监控系统也不能对余热发电的重要指标-发电功率进行有效的监控。本文以实际项目应用为背景,将虚拟现实技术应用到余热发电监控系统中,从而设计出一套面向余热发电的三维动态监控系统,并且通过建立余热发电功率的预测模型,在监控系统中对余热发电功率进行实时监控。1.运用思维进化算法优化的BP神经网络建立了余热发电功率预测模型。运用思维进化算法优化的BP神经网络对余热发电过程中余热锅炉的工业参数组和余热发电功率之间的关系建立预测模型,对余热发电过程中的工业指标-余热发电功率进行预测,并和多项式拟合、BP神经网络两种预测模型进行比较,发现思维进化算法优化的BP神经网络的预测模型在对余热发电功率进行预测时具有较高的预测精度,由此选用思维进化算法优化的神经网络作为余热发电功率的预测模型并在监控系统中进行实现和调用。2.运用三维建模软件及脚本编程语言设计与制作了余热发电工业过程三维场景。通过3dsmax和unity3d制作余热发电过程三维场景,使用三维引擎技术搭建三维场景,三维场景中包括三维模型、地形、灯光等对象,使用脚本语言设计与编程实现了对余热发电工业设备三维模型的控制,可逼真地显示余热发电工业过程的实时运行状态,包括:烧结矿传送过程、烧结矿碎石过程、竖式冷却炉冷却烧结矿过程、冷却矿传送过程、蒸汽运送过程、余热锅炉运行过程、蒸汽除尘过程、汽轮机发电过程、各个工业设备参数的实时变化显示过程。3.设计了余热发电过程三维动态监控系统的人机交互监控系统。通过visualstudio工具集中的windowsform平台制作余热发电过程三维动态监控系统的人机交互系统。人机交互系统包括登录模块、数学模型模块、三维场景模块、传入参数模块、数据显示模块、数据通信模块、数据库模块及功率预测与监控模块,功率预测与监控模块包括数据预测和预测曲线显示。人机交互系统可以实时接收余热发电过程的工业参数,并在三维工业场景中进行实时运行显示,调用后台数学预测模型对采集上来的工业参数组进行余热发电功率的实时预测,并对实时的预测值和采集的真实值进行比较,且能够实时做出实时预测值和测量值的曲线比较图。操作人员在对余热发电系统进行实时三维监控的同时,可通过预测值和测量值的比较发现系统运行中出现的问题。本文对设计的三维动态监控系统进行了实现和测试,测试表明本监控系统软件可在不同三维视角下,全方位地监控余热发电工业过程(包括发电功率),降低了真实复杂工业环境过程中的监控难度,提高了冶金工厂的监控水平。