燒結(jié)是傳統(tǒng)高爐煉鐵的一個(gè)重要步驟,其燒結(jié)礦質(zhì)量直接決定了后續(xù)高爐煉鐵的好壞。近年來,隨著富鐵礦石的資源逐漸短缺,人們開始了對(duì)自然界儲(chǔ)量豐富的貧鐵礦石的開采使用,在對(duì)其燒結(jié)處理后形成品質(zhì)較高的燒結(jié)礦,再作為煉鐵原料。燒結(jié)作為一個(gè)高時(shí)滯性、高耦合性的非線性復(fù)雜反應(yīng)過程,可以根據(jù)當(dāng)前燒結(jié)礦質(zhì)量的好壞調(diào)整燒結(jié)工藝進(jìn)而提高后續(xù)的燒結(jié)礦質(zhì)量�；瘜W(xué)檢測(cè)是判斷燒結(jié)礦質(zhì)量好壞最準(zhǔn)確的方法,但從取樣到得出化驗(yàn)結(jié)果需要二至三個(gè)小時(shí),實(shí)時(shí)性太差,對(duì)當(dāng)前的燒結(jié)生產(chǎn)參考指導(dǎo)意義不大�；谏a(chǎn)參數(shù)的模糊控制法,雖然可以通過燒結(jié)初始參數(shù)預(yù)測(cè)出燒結(jié)質(zhì)量等級(jí)的高低,但是其使用的生產(chǎn)參數(shù)并不是某一斷面在整個(gè)燒結(jié)過程的跟蹤數(shù)據(jù),導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性差。機(jī)尾斷面觀察法,有著高度的實(shí)時(shí)性,有經(jīng)驗(yàn)的看火工根據(jù)觀察結(jié)尾燒結(jié)斷面的特征可以快速判斷出燒結(jié)礦質(zhì)量的好壞,但通過斷面圖像判斷燒結(jié)礦質(zhì)量有一定的主觀性,且長(zhǎng)時(shí)間觀察機(jī)尾斷面會(huì)視覺疲勞可能導(dǎo)致判斷出錯(cuò)。因此,為了克服上述兩種方法的缺點(diǎn),本文將機(jī)尾斷面圖像及過程參數(shù)相結(jié)合,進(jìn)行多參量的提取、分析,使用加權(quán)支持向量機(jī)（W-SVM）回歸估計(jì)得出系統(tǒng)對(duì)燒結(jié)礦質(zhì)量的判定結(jié)果。此外,本文還建立了... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于生產(chǎn)參數(shù)的模糊控制法
        1.2.2 機(jī)尾斷面觀察法
        1.2.3 兩種方法的比較
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文創(chuàng)新部分
第二章 燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及構(gòu)成
    2.1 燒結(jié)質(zhì)量在線判定系統(tǒng)構(gòu)成概述
    2.2 各功能模塊簡(jiǎn)介
第三章 用于燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定的關(guān)鍵參量的實(shí)時(shí)獲取
    3.1 機(jī)尾斷面可見光圖像的采集與最佳斷面圖像的篩選
        3.1.1 機(jī)尾斷面可見光圖像的采集
        3.1.2 機(jī)尾最佳斷面圖像的篩選
    3.2 機(jī)尾斷面紅外熱圖像的采集與處理
        3.2.1 機(jī)尾斷面紅外熱圖像的采集
        3.2.2 機(jī)尾斷面紅外熱圖像的處理
    3.3 基于OPC通信的現(xiàn)場(chǎng)傳感器參數(shù)實(shí)時(shí)獲取
第四章 燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定算法研究
    4.1 機(jī)尾最佳斷面圖像的特征提取
        4.1.1 經(jīng)驗(yàn)特征
        4.1.2 經(jīng)驗(yàn)特征的數(shù)值化提取
    4.2 對(duì)應(yīng)最佳斷面的現(xiàn)場(chǎng)傳感器參數(shù)的反演
    4.3 過欠燒的判定
    4.4 斷面橫向燒結(jié)均勻性的判定
    4.5 用于FeO含量及轉(zhuǎn)鼓指數(shù)判定的支持向量機(jī)方法
        4.5.1 SVM基礎(chǔ)
        4.5.2 加權(quán)支持向量機(jī)
第五章 燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立與遠(yuǎn)程訪問
    5.1 SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的建立
    5.2 遠(yuǎn)程訪問客戶端軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第六章 燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定系統(tǒng)的樣本收集與模型訓(xùn)練
    6.1 化驗(yàn)樣本的收集
    6.2 人工樣本的收集
    6.3 判定模型的訓(xùn)練
第七章 燒結(jié)礦質(zhì)量在線判定系統(tǒng)軟件實(shí)例與應(yīng)用結(jié)果分析
    7.1 馬鋼現(xiàn)場(chǎng)安裝的軟件示例及功能介紹
    7.2 FeO含量等級(jí)判定中標(biāo)率
    7.3 轉(zhuǎn)鼓指數(shù)判定中標(biāo)率
    7.4 燒結(jié)礦質(zhì)量等級(jí)判定準(zhǔn)確率
    7.5 過燒與欠燒判定準(zhǔn)確率
    7.6 橫向燒結(jié)均勻性判定準(zhǔn)確率
第八章 結(jié)論與展望
    8.1 論文總結(jié)
    8.2 后期展望
參考文獻(xiàn)
附圖（附表、附錄）
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號(hào)：2948964