一、什么是连铸专家系统（论文文献综述）
邹康[1]（2021）在《基于拉矫力的连铸机扇形段状态评估及故障预测方法研究》文中认为连铸机扇形段是连铸机的核心部件,其运行状态将直接影响铸坯质量。扇形段的运行过程数据直接反映了其运行状态,如何利用运行过程数据对连铸机扇形段状态进行评估和故障预测是当前的研究热点。本文以某钢厂弧形板坯连铸机的扇形段为研究对象,基于拉矫力时间序列数据,研究了扇形全段状态评估、扇形分段故障定位及故障预测的方法。主要研究内容如下:（1）提出了对于拉矫力时间序列的预处理方法。首先针对总拉矫力时间序列中存在的异常、波动问题,对数据进行了清洗、平滑处理,并比较了传统小波去噪和SG平滑算法的效果。然后针对总拉矫力时间序列中的多模态多工况问题,分析了在连铸机各运行工况下,总拉矫力运行数据的变化规律,提出了数学模型进行序列分割。最后提取了时域特征,构建了特征参数集。（2）提出连铸机在两种不同工况下的扇形全段状态评估方法。对于正常浇铸工况,由于两流总拉矫力数据的变化趋势相对平稳,且具有强相关性,提出了一种基于AE特征曲线的扇形全段状态评估方法,该方法利用AE模型和滑动窗口对总拉矫力数据集合进行特征值计算,得到了特征值曲线;设定了特征值阈值;提出了总拉矫力变化方向的判断方法。针对开始浇铸工况,由于异常样本较少、与正常样本数目之间存在不平衡问题,构建了SVDD的二分类模型,提取时域特征作为模型输入;利用WOA算法进行了模型参数优化。实验结果表明,上述方法能够有效识别出各工况下连铸机扇形全段的异常状态。（3）提出基于模糊聚类的扇形分段故障定位和基于SVR的故障预测模型。首先提取各扇形分段的时域特征得到了特征模式矩阵,然后结合模糊聚类模型和统计规则进行故障定位。最后运用滑动窗口对故障扇形分段拉矫力时间序列进行处理,构建训练和测试样本,并利用线性核函数支持向量回归模型进行故障预测。实验结果表明,该方法能够有效识别出故障扇形分段并对故障进行预测。
全力[2]（2020）在《基于大数据挖掘的炼钢—连铸过程智能排产研究》文中研究说明炼钢-连铸工艺是先将铁水炼成钢水,再浇注形成钢板的生产过程。而在炼钢-连铸运输过程的紧凑程度直接决定钢铁企业的经济效益和能源消耗,炼钢-连铸过程天车、台车和生产设备的时间衔接逻辑即炼钢调度,炼钢调度主要包括正常生产时的静态作业计划编排和故障下的计划重排。目前我国大部分的炼钢企业炼钢-连铸过程调度主要依靠现场人工经验,但是炼钢-连铸过程工序复杂、设备多、现场环境多变,人工调度往往存在生产效率低、编排计划不紧凑的问题。本文针对炼钢-连铸生产过程不紧凑的问题,提出一种基于天车、台车物联网定位下大数据规则挖掘的炼钢-连铸智能调度方法,该方法首先将历史生产过程数据形成调度决策表,采用粗糙集算法挖掘工艺约束规则,并行倒推计算静态作业计划,基于遗传算法寻优故障下的计划重新操作模式,主要包括以下内容:（1）大数据工艺约束规则挖掘,首先基于物联网获取的运载设备、装载设备和生产设备位置及状态信息,拼接形成“运载设备位置+装载设备位置+生产设备状态+操作记录”的调度决策表。采用粗糙集算法对决策表进行规则挖掘,得到钢种的工艺路径、天车台车运输路径等工艺约束,为计划编排及重排提供工艺约束规则。（2）通过并行倒推算法实现作业计划编排,首先建立炼钢-连铸过程工序、工位关系拓扑图,约定设备个数,基于连铸机中间包计划,建立多目标优化模型,逆工艺路径的时间并行倒推来编制作业计划,得到冶炼车间生产作业计划。（3）对动态重排调度问题进行优化,采用倒推遗传算法进行求解。在遗传算法中将炉次在该工序上不同设备上的位置进行遗传算法的编码,用以时间最优为目的的适应度函数对遗传基因进行筛选获取每一步的最优解。最后,根据实际生产数据对本文提出的方案进行验证,实验结果表明该方案能够对生产计划进行快速编排,并且能对重调度问题进行有效的优化,提高整个炼钢过程的生产效率。
刘炜[3]（2018）在《炼钢-精炼-连铸生产过程钢包智能调度方法及应用研究》文中指出现代大型炼钢-精炼-连铸生产过程由多台转炉,多台多种精炼炉,多台连铸机,以及装载钢水的多个钢包和运输钢包的多台天车组成。转炉将冶炼后的钢水注入钢包;天车运载装满钢水的钢包到精炼炉进行精炼,然后将装载精炼后钢水的钢包送到连铸机进行浇铸。炼钢-精炼-连铸生产调度包括炉次（一台转炉内冶炼的钢水）调度和钢包调度。炉次调度是保证炉次在炼钢与精炼工序加工时不冲突,在连铸工序上准时开浇并不断浇的情况下确定炉次的加工设备和加工开始时间,生成炼钢-精炼-连铸生产作业时间表。钢包调度以炉次计划为依据,在满足炉次计划中设备指派与在该设备上的开工与结束时间的条件下,选配承载炉次的钢包,并确定运输钢包的天车、天车运输钢包的路径和作业的开始/结束时间。钢包调度包括钢包选配、钢包路径编制和天车调度。钢包选配根据生产工艺为炉次选择脱碳钢包或者选择脱磷钢包然后选择脱碳钢包。钢包路径编制确定天车运送选配后的钢包从扒渣工位到精炼炉、连铸机和倒渣工位的路径。天车调度按钢包的路径编制计划和炉次调度计划确定运送钢包的天车及天车的作业起始和结束时间。由于钢包调度必须满足多个相互冲突的目标和相互冲突的约束条件,难以采用已有的优化调度方法;因此人工凭经验制定调度计划,造成编制调度计划费时,在线使用的钢包多,而且炉次按计划时间开工的命中率低。本文针对上述问题,开展了炼钢-精炼-连铸生产过程的钢包智能调度方法及应用研究,主要成果如下:1.建立炼钢-精炼-连铸生产过程钢包优化调度模型,该优化调度模型包括钢包优化选配模型,钢包优化路径编制模型和天车优化调度模型,分析了钢包优化调度为多冲突目标、多冲突约束的优化决策难题。（1）钢包优化选配模型,包括脱磷包选配模型和脱碳包选配模型,其中脱磷包优化选配模型以钢包温度最高、寿命最长、剩余在线使用时间最大为性能指标,以工艺规定的待选钢包温度、使用寿命和维护结束时间的约束条件建立约束方程,决策变量为脱磷钢包。脱碳包优化选配模型以钢包温度最高、寿命最长、材质等级最低和下水口数量最少为性能指标,以工艺规定的钢包温度、寿命、材质、下水口使用次数,维护结束时间和钢包烘烤时间的约束条件建立约束方程,决策变量为脱碳钢包。（2）钢包优化路径编制模型以钢包运输路径最短、起吊放下次数最少、同一路径中先后相邻两个钢包的间隔时间最长、运输温降和时间最少为性能指标;以路径上的天车载重、路径可运输时间、可用路径长度、路径中运输的钢水温降不超标的约束条件建立约束方程;决策变量为钢包运输路径。（3）天车优化调度模型以天车运输时间最短,相互避让次数最少,运行效率最大为性能指标;以天车载重、可用运输任务时间、天车之间安全距离、运输钢水温降不超标的约束条件建立约束方程;决策变量为运输钢包的天车和天车作业开始/结束时间。通过上述调度模型分析了钢包优化调度是多冲突目标、多冲突约束的优化难题。2.采用基于最小一般泛化的规则推理、启发式和基于甘特图的人机交互等智能方法与钢包调度过程的特点相结合,提出了钢包智能调度方法,包括基于最小一般泛化规则推理的钢包选配方法,基于多优先级的启发式钢包路径编制方法,基于冲突解消策略和基于甘特图编辑人机交互调整炉次的启发式天车调度方法。其中,钢包选配方法采用最小一般泛化智能方法建立钢包选配规则,钢包优化选配钢包路径按性能指标重要程度确定钢包路径优先级并对可用路径排序,优化了钢包运输路径;天车调度针对天车调度中的冲突问题,将基于甘特图编辑的人机交互调整炉次计划和启发式天车调度相结合,明显提高了天车调度的炉次按计划时间开工的命中率。3.采用所提出的钢包智能调度算法,研发了炼钢-精炼-连铸过程钢包调度软件系统,并成功应用于某国内大型钢铁企业的炼钢-精炼-连铸生产过程。采用面向对象思想和模块化复用技术开发了炼钢-精炼-连铸过程钢包调度软件系统,该软件系统包括调度算法图形化组态、算法管理、可视化仿真、结果显示与分析功能模块。调度算法图形化组态使用图形化组态技术配置算法规则,生成钢包调度方法;算法管理负责钢包调度算法的注册、维护和分组管理;可视化仿真的验证采用了计算机动画技术,对钢包和炉次调度计划进行仿真,实时显示钢包调度过程运行参数并进行数据统计,图表形式对钢包调度结果进行显示,调度人员通过甘特图可以方便的进行钢包调度计划调整。将研制的钢包调度软件系统成功应用于国内最大的炼钢-精炼-连铸生产线的钢包调度。应用结果表明:编制钢包调度计划的时间由人工平均编制时间30秒减小为3.4秒,需要钢包数量由23个减少为19个,日钢包维护次数由17次减少为12次。炉次在炼钢-精炼-连铸生产中按炉次计划开工的时间命中率由61%提升到65%,为企业带来显着的社会经济效益。
张雪梅,汪洪峰[4]（2018）在《连铸结晶器专家系统的研发与生产实践》文中研究指明结晶器专家系统是一个可使连铸铸机操作工和技术人员"钻到结晶器里"观察连铸过程的工具。其基本特点是在线可视化,它可以在浇铸过程中实时检测到热电偶温度、结晶器摩擦力、结晶器热流等关键生产参数的变化,给出其处于危险或临界状况的报警值,然后自动降低拉速或调整操作,及时消除隐患。为实现稳定、优化的连铸过程及生产操作创造了条件,对连铸产品的质量改进都有着重要意义。
黄凌远[5]（2018）在《宝钢连铸机系统的流程优化和系统实现》文中指出连铸机是一种使高温钢水直接浇注成钢坯的钢铁生产设备,由于其生产效率和金属收得率高、节约能源、钢坯质量好等优点得到了快速广泛的应用,连铸机几乎成为现代钢铁企业的标配,连铸率也成为衡量一个钢铁企业先进与否的重要标准。宝钢作为国内钢铁龙头企业,自1989年第一台板坯连铸机投产以来,经过近30年的建设,现共有各种规格板坯连铸机6台12流。这些连铸机在不同时期分别投产,新旧不一,有些还经过了改造,状态和工艺水平参差不齐。在生产中这些连铸机分别暴露出一些大大小小的问题,其中很大部分是有共性的问题。针对普遍存在的人工操作耗费人力、自动流程需人工监控、操作场所不够集中、异常处理未流程化等问题,通过控制系统软硬件改造实现生产流程的优化和改进是很有必要的。本研究总结作者十余年专注于连铸机控制技术研发和近10个连铸机改造项目实践,提炼形成了连铸生产流程优化的一整套方法,包括:用最新的机电一体化设备、机器人等代替人工劳动和手工操作;在自动流程中使用专家系统来做监控分析,用工艺模型的计算结果来优化操作和设定;合并操作室,减少操作分散性;将异常的处理整理集成为标准自动/半自动流程。在此基础上又给出了对于不同状况连铸机系统进行改造的三种不同方案:对于老化系统彻底更新换代的整体更新方案;对于可部分保留系统升级重构的局部更新方案;对于主流系统增加功能的系统扩展方案。深入研究了连铸流程优化中的生产专家系统和工艺模型,并以漏钢预报系统为例说明了生产专家系统和工艺模型的结构、功能以及在流程优化中的应用方法。本文首先探讨了国内外连铸生产发展的现状,对宝钢连铸生产中存在的问题进行了分析、归纳和总结,提出了本文的技术路线。然后给出了连铸生产流程优化方法和系统实现方案。最后以连铸流程优化在宝钢一炼钢1930连铸机提高劳动效率项目中的具体实现进行了应用验证。
袁楚雄[6]（2017）在《宝钢股份3、5、6号连铸热检项目风险管理研究》文中提出近年来国家提出了智慧制造2025要求,各大钢铁企业相继研发并推广了大量科研成果应用及产品化项目。科研成果应用与产品化项目往往因存在难题因素多、涉及范围较广而面临较多风险。本文面向钢铁企业科研成果应用与产品化项目风险管理,并以宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目为例进行研究。本文通过专家访谈、现场调研的方式识别出了该项目风险的各级风险因素,建立了该项目的风险评估模型。组建专家团使用层次分析法、19标度法评分得到各级风险因素两两比较的权重矩阵。通过验证与计算,得到各级风险因素的权重。结合专家团对各风险因素的概率评分,推算出各个风险因素的风险评级。推算结果为该项目一级因素中目标风险评为较高风险,财务风险评为较低风险,其他评为一般风险。最后根据风险评级对每个风险因素进行应对。本文提出使用层次分析法与专家评分法相结合的方式,来解决钢铁行业科研成果应用与产品化项目风险因素多、风险难以评估的问题,研究思路可供参考。
许晓昱[7]（2017）在《八钢连铸结晶器液位控制系统设计》文中提出在现代钢铁工业生产中,连铸设备逐步向着大型化、多钢种、高效、高产、环保等方向发展。而热送、热装、及热轧等加工工艺的不断进步,对连铸控制系统的稳定性和铸坯质量的要求也越来越高。结晶器液位控制是根据预设好的结晶器内钢税液面值通过自动调节拉速或中间包注流大小来保持液面稳定的工艺技术。结晶器液位控制是连铸生产过程中非常重要的一环,钢水液面的异常波动将造成结晶器保护渣和杂质大量卷入结晶器内,严重影响铸坯质量,严重时甚至会导致溢钢和漏钢事故的发生。因此,提高结晶器钢水液位控制精度和稳定性,对降低钢坯质量缺陷、提高连铸作业率,节能减排,降本降耗都有着非常重要的意义。本文针对八钢150t转炉连铸生产工艺需求,进行了结晶器液位控制系统的设计。八钢150t转炉配套1台10流方坯连铸机,综合考虑生产成本和铸坯质量因素,本设计最终确定了最后的控制思想:普通钢种冶炼采用拉速调节控制液位;特殊钢冶炼则采用塞棒控制液位。本文对连铸工艺过程进行了分析,建立了自动控制的数学模型,并利用传统PID控制思路,对控制器进行了设计和编程。同时,为了保证控制系统的精度和响应速度,本文还对液位检测系统、塞棒控制机构进行了分析、比较和选型设计。最终确定,液位检测系统采用Cs137射线检测装置,塞棒控制机构采用高精度伺服电动缸。本设计投入生产运行后,在大多数情况下液位控制精度能够达到±5mm,基本满足了生产工艺需求。但由于结晶器液位控制系统自身具有的大时滞性、强时变性和非线性,以及大量不确定扰动因素的存在,在一些特殊情况下,液位波动较大,无法完全满足生产需要。今后将尝试用模糊控制技术,构建结晶器液位模糊PID控制器,尝试设计能够更好地满足生产工艺对液位控制系统的要求。
陈学军[8]（2017）在《宁钢薄带连铸工业化项目的风险管理研究》文中研究说明宁钢薄带连铸工业化项目作为宝钢集团的重大科研项目,也是钢铁业的一项世界前沿技术。本文通过对该项目风险管理的研究为例,找出影响该项目的主要风险因素,采取有效得力的应对措施,降低项目实施过程中的风险,并建立有效的风险监控机制,有助于促进企业决策的科学化、合理化,减少决策的风险,有助于企业经营目标的顺利实现。本文主要采用项目风险管理方法为:一、风险识别采用专家组调查列举法;二、风险评估采用以层次分析法和定量定性结合法。项目风险管理研究的主要内容分为以下几个部分:第一部分阐述本文产生的背景和选题的意义及国内外研究现状,以及本文采用的研究的内容和方法。第二部分主要阐述工业化项目的风险管理相关理论。第三部分对宁钢薄带连铸工业化项目的情况进行介绍。由于项目投资大,项目不确定因素多,项目风险管理研究及其必要。第四部分建立宁钢薄带连铸工业化项目实施过程中的风险评估体系,开展项目的风险管理研究,第五部分根据评估结果对该项目的主要风险采取了防范和应对。并从完善项目风险管理流程和加强项目风险监督控制作了进一步的探讨。第六部分对该项目风险评估的结论和展望。通过该项目的研究,确定了宁钢薄带连铸工业化项目的主要风险为国家产业政策风险、预算不足风险、管理不足风险和技术变更风险。风险评价结果为中等风险。对该项目实施过程进行风险管理研究不仅对工业化项目的实施有现实意义,对于风险管理理论也是有益的补充与完善。本文所采取的相关评估体系和应对措施也对薄带连铸工业化项目的研发提供了宝贵的决策依据和项目成功的保障。
俞胜平[9]（2017）在《炼钢—连铸生产重调度软件系统的研究》文中进行了进一步梳理现代大型炼钢-连铸生产过程是由多台转炉、多台多种精炼炉、多个中间包、多台连铸机,以及装载钢水的多个钢包组成。转炉将冶炼后的钢水注入钢包（一台转炉内冶炼的一炉钢水,称为一个炉次）,被载运到精炼炉进行精炼。精炼后的钢水被运送到连铸机前倒入中间包,经中间包（流入同一个中间包进行浇铸的炉次集合,称为一个浇次）流入连铸机连续浇铸形成钢坯。炼钢-连铸生产静态调度是指在生产工艺路径和炉次处理时间为固定常数前提下,以给定浇次在连铸机上准时开浇、同一浇次内炉次连续浇铸及同一设备上相邻炉次作业不冲突等为目标,决策各炉次在转炉工序和精炼工序的加工设备,并决策各炉次在转炉、精炼炉及连铸机上的开工时间,形成调度时刻表。在炼钢-连铸生产过程中,因铁水或废钢供应不及时会经常发生钢水在转炉设备上开工延迟,可能造成同一设备上相邻炉次作业冲突或同一浇次内相邻炉次在连铸机上断浇,导致静态调度计划失效。炼钢-连铸生产重调度是在保证生产工艺路径不变的前提下,以转炉、精炼炉上相邻炉次作业不冲突和同一浇次内相邻炉次在连铸机上不断浇为目标,决策未加工炉次在转炉和精炼的加工设备,以及在转炉、精炼炉和连铸机上的开工时间和完工时间,决策已开工炉次在该设备上的完工时间。在炼钢-连铸生产重调度优化中,以所有炉次在相邻工序的加工等待时间总和最小为目标、同一浇次内相邻炉次在连铸机上不断浇和同一设备上相邻炉次作业不冲突为约束方程,从而导致上百个相互冲突的约束方程。采用数学规划或进化计算的优化算法难以同时满足上百个相互冲突的约束方程,因此只能依靠有经验的调度工程师凭经验人工编制重调度计划,不仅决策炉次数量少、编制时间长,且使所有炉次加工等待时间长、重调度效率低。本文以中国上海某大型钢铁集团的炼钢-连铸生产线为背景,针对多台转炉、多台精炼炉、多台连铸机及多重混合精炼方式下的开工时间延迟下的炼钢-连铸生产重调度软件系统进行了深入研究,主要成果如下:1.以所有炉次在相邻工序的加工等待时间总和最小为性能指标,以转炉、精炼炉上相邻炉次作业不冲突和同一浇次内相邻炉次在连铸机上不断浇等建立约束方程,以在设备上已开工但未完工炉次的完工时间、未开工炉次的加工设备、开工时间和完工时间为决策变量,建立了炼钢-连铸生产重调度优化模型。利用炉次处理时间在规定区间内可调,并结合调度专家的经验,提出了炼钢-连铸生产智能重调度策略。其结构由炉次作业冲突和连铸断浇识别、重调度炉次决策、炉次加工设备决策、炉次在各设备上的开工时间和完工时间决策、基于甘特图和线性规划的炉次加工设备、开工时间和完工时间调整等五部分组成,给出了每部分功能描述。2.将启发式、线性规划、有向图和甘特图相结合提出了炼钢-连铸生产智能重调度算法,包括:（1）基于有向图的炉次作业冲突和连铸断浇识别算法。该算法由基于有向图表示炉次加工设备、加工顺序及相互关系的邻接矩阵、开工延迟时的炉次开工时间和完工时间计算、炉次作业冲突和连铸断浇判别公式组成。（2）重调度炉次决策算法。其由炉次加工状态判别和重调度炉次选择组成,重调度炉次选择的原则是以在某设备上已开工但未完工的炉次,以及未开工炉次为重调度炉次。（3）启发式炉次的加工设备决策算法。其启发式因素为优先选择使炉次作业冲突值最小的设备、相邻设备间位置距离最短的设备和加工炉次数最少的设备作为炉次的加工设备。该算法由炉次批次划分和排序、炉次开工时间和完工时间计算、炉次作业冲突值计算和炉次加工设备决策组成。（4）启发式和线性规划相结合的炉次在各设备上的开工时间和完工时间决策算法。包括启发式的炉次在各设备上的开工和完工时间预决策和基于线性规划的炉次开工和完工时间调整算法。预决策算法由炉次作业冲突值计算、冲突解消、炉次连铸断浇值计算和断浇消除组成。调整算法以所有炉次在相邻工序的加工等待时间总和最小为目标,以炉次加工区间为约束方程,采用单纯形算法求解炉次开工和完工调整时间。（5）基于甘特图和线性规划的炉次加工设备、开工时间和完工时间人机交互调整算法。该算法包括基于甘特图的重调度计划可视化、基于人机交互的炉次加工设备、炉次开工和完工时间调整。炉次加工设备调整采用启发式算法,炉次加工区间调整采用线性规划算法。3.采用某炼钢-连铸生产实际数据对本文提出的炼钢-连铸生产重调度算法进行了仿真实验。选取不同的炉次数量、炉次精炼重数、炉次精炼重数差异、扰动发生时间点和扰动延迟量,对所提出的重调度算法进行了仿真实验,并对重调度算法中的不同重调度顺序和不同设备指派规则进行了仿真实验。最后将本文重调度算法与完全重调度算法进行了仿真比较实验,仿真实验结果表明了本文重调度算法的有效性。4.采用客户机/服务器（Client/Server,C/S）系统体系结构、Oracle 1 Og数据库、Microsoft Visual C++ 6.0和Borland Delphi 6.0等开发工具,利用面向对象思想和模块化复用技术,设计与开发了基于本文所提出重调度算法的炼钢-连铸生产重调度软件系统。该软件系统由实时数据采集、炉次计划跟踪、炉次计划查询、炉次设备指派、启发式开工和完工时间调整、线性规划开工和完工时间调整、人机交互调整、重调度算法性能指标评价、工艺基础数据管理、设备环境配置和用户管理等模块组成。5.将研发的炼钢-连铸生产重调度软件系统成功应用于具有3台转炉、6台精炼炉、3台连铸机、多重精炼方式的上海某大型钢铁集团的炼钢-连铸生产线,运行结果表明重调度操作灵活方便,显着提高了重调度效果:（1）本文重调度算法使得炉次加工日平均等待时间从234分钟降低至166分钟,日平均设备负荷率从50.44%上升到55.16%,从而进一步使得30天的加工炉次数量由原来的平均1980个增加到平均2040个,大大提高了生产效率。（2）重调度时间从原来的1分钟以上缩短至10秒以内,提高了重调度效率。
赵蕊[10]（2017）在《板坯连铸机自动化系统的设计》文中研究表明连铸机是炼钢的中心环节。连铸机自动化控制系统的设计是结合国内外的成熟技术及现有连铸机的一些有益的设备改造经验的基础上进行的。根据连铸机的工艺要求,采用结晶器液压非正弦振动、结晶器在线调宽、结晶器专家系统、结晶器液面控制系统、电磁搅拌等技术设计了连铸机自动化控制系统,研究了大包回转台控制曲线的数学计算、电磁搅拌的原理、液面控制系统PID控制算法等。采用西门子系列变频器用于铸坯拉矫驱动,研究了铸流跟踪原理并对拉矫负荷平衡的计算方法进行了研究。研究了自动化控制系统的构建原则,利用自动化控制理论和可编程控制技术构建起连铸自动化控制系统的总体框架。结合工程实际情况,对连铸机自动化控制系统采用PLC基础自动化和二级过程控制相结合的模式进行了设计。设计了自动化控制系统的网络拓扑结构和连铸机的软件系统。完成了基础自动化和过程自动化系统的设备组态和通讯。各种主流和先进的控制方法在板坯连铸机上的应用,提高了连铸机的自动化控制水平,降低人工因素对板坯质量的影响,保证了铸机的作业率,在市场竞争中取得良好的经济效益。
二、什么是连铸专家系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、什么是连铸专家系统（论文提纲范文）
（1）基于拉矫力的连铸机扇形段状态评估及故障预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械故障诊断方法发展史 |
| 1.2.2 连铸机扇形段状态评估及预测方法 |
| 1.2.3 连铸机扇形段状态评估及预测方法的发展趋势 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第2章 连铸机驱动辊列拉矫力 |
| 2.1 连铸机结构 |
| 2.2 拉矫辊列结构 |
| 2.3 拉矫辊列驱动辊拉矫力模型 |
| 2.3.1 弯曲段驱动辊拉矫力力学模型 |
| 2.3.2 矫直段驱动辊拉矫力力学模型 |
| 2.3.3 水平段驱动辊拉矫力力学模型 |
| 2.4 不同工艺参数下的实际总拉矫力范围 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 连铸机驱动辊列拉矫力数据分析 |
| 3.1 现场数据采集 |
| 3.2 正常运行时的拉矫力曲线变化 |
| 3.3 扇形段故障时拉矫力曲线表现形态 |
| 3.4 拉矫力原始数据预处理 |
| 3.4.1 异常数据清洗 |
| 3.4.2 数据平滑处理 |
| 3.4.3 拉矫力时间序列分割 |
| 3.5 数据时域特征提取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 连铸机扇形全段状态评估方法 |
| 4.1 扇形全段状态评估模型 |
| 4.2 正常浇铸工况扇形全段状态评估方法 |
| 4.2.1 基于AE的总拉矫力数据集分析 |
| 4.2.2 参数的确定 |
| 4.2.3 总拉矫力变化方向识别 |
| 4.2.4 正常浇铸工况扇形全段状态评估 |
| 4.3 开始浇铸工况扇形全段评估方法 |
| 4.3.1 SVDD方法概述 |
| 4.3.2 基于WOA-SVDD的扇形全段状态评估模型 |
| 4.3.3 开始浇铸数据验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 扇形段分段故障定位及故障预测 |
| 5.1 扇形分段的故障定位及故障预测模型 |
| 5.2 扇形段分段故障定位 |
| 5.2.1 分段定位模型构建 |
| 5.2.2 数据验证及结果分析 |
| 5.3 基于支持向量机(SVR)回归的扇形分段故障预测 |
| 5.3.1 预测模型构建 |
| 5.3.2 预测结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）基于大数据挖掘的炼钢—连铸过程智能排产研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 第二章 炼钢-连铸大数据工艺约束规则挖掘 |
| 2.1 炼钢-连铸生产工艺 |
| 2.2 炼钢-连铸物联网应用 |
| 2.3 炼钢-连铸影响因素选择 |
| 2.4 基于粗糙集的规则挖掘流程 |
| 2.4.1 粗糙集算法介绍 |
| 2.4.2 粗糙集规则提取步骤 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 炼钢-连铸静态调度作业计划编排 |
| 3.1 炼钢-连铸作业调度计划 |
| 3.2 静态作业计划编排 |
| 3.3 时间并行倒推算法原理 |
| 3.4 作业调度数学模型 |
| 3.5 作业计划调度算法流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于遗传算法的炼钢-连铸动态重排问题研究 |
| 4.1 遗传算法优化原理 |
| 4.1.1 炼钢-连铸重调度计划 |
| 4.1.2 遗传算法的特点及应用领域 |
| 4.2 重调度计划算法过程设计 |
| 4.2.1 遗传算法介绍 |
| 4.2.2 遗传算法数学模型 |
| 4.3 重调度算法流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 炼钢-连铸生产调度算法实现与仿真实验 |
| 5.1 作业编排系统实现 |
| 5.1.1 系统实现设计 |
| 5.1.2 系统功能说明 |
| 5.2 实验算法参数设置 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（3）炼钢-精炼-连铸生产过程钢包智能调度方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义及课题背景 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.1.2 课题背景 |
| 1.2 炼钢-精炼-连铸生产调度的研究与应用现状 |
| 1.2.1 调度问题的分类 |
| 1.2.2 炼钢-精炼-连铸调度方法 |
| 1.2.2.1 经典优化方法 |
| 1.2.2.2 智能优化方法 |
| 1.2.2.3 人工智能方法 |
| 1.2.2.4 混合优化方法 |
| 1.2.2.5 优化方法分析 |
| 1.2.3 炼钢-精炼-连铸钢包调度的研究现状 |
| 1.2.3.1 钢包调度算法研究现状 |
| 1.2.3.2 钢包调度软件研究现状 |
| 1.3 炼钢—精炼—连铸钢包调度存在的问题 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 第2章 炼钢-精炼-连铸生产过程钢包优化调度模型 |
| 2.1 钢包调度过程描述 |
| 2.1.1 常用术语概述 |
| 2.1.2 钢包调度与主设备调度的关系 |
| 2.1.3 钢包调度过程描述 |
| 2.1.4 钢包调度计划 |
| 2.1.4.1 钢包调度相关代码涵义 |
| 2.1.4.2 钢包选配计划表 |
| 2.1.4.3 钢包路径编制计划表 |
| 2.1.4.4 天车调度计划表 |
| 2.2 钢包优化调度模型 |
| 2.2.1 钢包优化选配模型 |
| 2.2.1.1 钢包选配问题涵义 |
| 2.2.1.2 脱磷钢包选配模型 |
| 2.2.1.3 脱磷钢包优化选配难点分析 |
| 2.2.1.4 脱碳钢包选配模型 |
| 2.2.1.5 脱碳钢包优化选配难点分析 |
| 2.2.2 钢包优化路径编制模型 |
| 2.2.2.1 钢包路径编制问题涵义 |
| 2.2.2.2 钢包优化路径编制模型 |
| 2.2.2.3 钢包优化路径编制难点分析 |
| 2.2.3 天车优化调度模型 |
| 2.2.3.1 天车调度问题涵义 |
| 2.2.3.2 天车优化调度模型 |
| 2.2.3.3 天车优化调度难点分析 |
| 2.3 钢包调度现状及问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 炼钢-精炼-连铸生产过程钢包智能调度方法 |
| 3.1 炼钢-精炼-连铸生产过程钢包智能调度策略 |
| 3.2 钢包智能调度算法 |
| 3.2.1 最小一般泛化与规则推理相结合的钢包选配算法 |
| 3.2.1.1 钢包选配对生产效率影响程度分析 |
| 3.2.1.2 基于最小一般泛化方法的选配规则提取 |
| 3.2.1.3 脱磷钢包选配算法 |
| 3.2.1.4 脱碳钢包选配算法 |
| 3.2.2 基于多优先级的钢包路径启发式编制算法 |
| 3.2.2.1 钢包路径编制对生产效率影响程度分析 |
| 3.2.2.2 基于多优先级的钢包路径编制启发式算法 |
| 3.2.3 冲突解消策略和甘特图编辑相结合的启发式人机交互天车调度算法 |
| 3.2.3.1 天车调度对生产效率影响程度分析 |
| 3.2.3.2 冲突解消策略和甘特图编辑相结合的启发式人机交互天车调度算法 |
| 3.3 钢包调度算法仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 炼钢-精炼-连铸钢包调度软件 |
| 4.1 炼钢-精炼-连铸钢包调度软件需求分析 |
| 4.2 炼钢-精炼-连铸钢包调度软件功能设计 |
| 4.3 炼钢-精炼-连铸钢包调度软件开发 |
| 4.3.1 人机交互界面 |
| 4.3.2 算法管理 |
| 4.3.3 可视化仿真 |
| 4.3.4 数据显示管理 |
| 4.3.5 调度算法模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工业应用 |
| 5.1 炼钢-精炼-连铸生产过程简介 |
| 5.1.1 设备条件 |
| 5.1.2 生产工艺特点 |
| 5.1.3 实际厂区分布 |
| 5.2 钢包调度系统软硬件平台简介 |
| 5.3 软件系统工业应用 |
| 5.4 软件系统工业应用效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表的论文、获奖情况、发明专利及所做科研工作 |
| 作者简介 |
（4）连铸结晶器专家系统的研发与生产实践（论文提纲范文）
| 1 结晶器专家系统的构成和解析 |
| 1.1 温度软件包 |
| 1.2 振动软件包 |
| 2 结晶器专家系统指导连铸操作的实例 |
| 2.1 结晶器黏结漏钢 |
| 2.2 结晶器保护渣中断 |
| 2.3 水口穿孔 |
| 2.4 表面纵裂 |
| 2.5 水口堵塞 |
| 3 结晶器专家系统的检查与维护 |
| 3.1 热电偶的安装规范 |
| 3.2 在线结晶器热电偶工作状态的判断 |
| 4 结论 |
（5）宝钢连铸机系统的流程优化和系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外连铸生产发展研究现状 |
| 1.2.1 新日铁的Q参数控制 |
| 1.2.2 浦项的浇铸监控软件包和结晶器液面模糊控制器 |
| 1.2.3 基于结晶器摩擦力监控技术的漏钢预报 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 1.3.1 研究内容及取得成果 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 连铸机系统的流程分析与存在的问题 |
| 2.1 连铸生产综述分析 |
| 2.1.1 连铸生产流程分析 |
| 2.1.2 国内外连铸生产的现状 |
| 2.2 宝钢连铸生产流程存在的问题 |
| 2.3 连铸生产流程优化的技术路线 |
| 2.3.1 连铸生产流程优化的思路 |
| 2.3.2 连铸生产流程优化的实现思路 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 宝钢连铸机系统的流程优化与改造关键技术研究 |
| 3.1 连铸生产流程优化和再造 |
| 3.2 连铸控制系统的改造方案设计 |
| 3.2.1 整体更新方案 |
| 3.2.2 局部更新方案 |
| 3.2.3 系统扩展方案 |
| 3.3 生产流程优化中生产专家系统的运用 |
| 3.3.1 连铸生产中的生产专家系统 |
| 3.3.2 生产专家系统的运用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 连铸机流程优化的具体应用和实现 |
| 4.1 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目简介 |
| 4.1.1 项目概述 |
| 4.1.2 技术目标 |
| 4.2 宝钢一炼钢1930 连铸机系统分析 |
| 4.2.1 宝钢一炼钢1930 连铸机系统构架分析 |
| 4.2.2 宝钢一炼钢1930 连铸机系统数据流程分析 |
| 4.2.3 宝钢一炼钢1930 连铸机系统功能 |
| 4.3 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目中的流程优化 |
| 4.4 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目中流程优化的实现 |
| 4.4.1 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目中的控制系统改造 |
| 4.4.2 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目中的功能实现 |
| 4.4.3 宝钢一炼钢1930 连铸机提高劳动效率项目系统测试 |
| 4.5 连铸生产流程优化产生的效益 |
| 4.5.1 改造后指标 |
| 4.5.2 人力资源的优化效果 |
| 4.5.3 产品质量的优化效果 |
| 4.5.4 结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）宝钢股份3、5、6号连铸热检项目风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 相关研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 项目风险管理理论概述 |
| 2.1 项目风险管理的概念及特征 |
| 2.1.1 项目风险管理的概念 |
| 2.1.2 项目风险管理的特征 |
| 2.2 项目风险管理的阶段 |
| 2.2.1 项目风险识别 |
| 2.2.2 项目风险评估 |
| 2.2.3 项目风险应对与控制 |
| 第3章 宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目风险识别与评估 |
| 3.1 宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目概述 |
| 3.1.1 项目主要内容 |
| 3.1.2 项目主要指标 |
| 3.2 宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目的风险识别 |
| 3.2.1 项目目标风险识别 |
| 3.2.2 项目外包风险识别 |
| 3.2.3 项目技术风险识别 |
| 3.2.4 项目施工风险识别 |
| 3.2.5 项目财务风险识别 |
| 3.3 宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目的风险评估 |
| 3.3.1 构建项目风险指标体系 |
| 3.3.2 风险因素权重计算 |
| 3.3.3 综合抗风险能力计算 |
| 3.3.4 风险评估结论 |
| 第4章 宝钢股份3、5、6号连铸热检系统项目风险应对与控制措施 |
| 4.1 较高风险等级的风险因素应对与控制措施 |
| 4.2 一般风险等级的风险因素应对与控制措施 |
| 4.3 较低风险等级的风险因素应对与控制措施 |
| 4.4 低风险等级的风险因素应对与控制措施 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）八钢连铸结晶器液位控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究的背景 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 |
| 1.2 连铸控制技术研究现状 |
| 1.2.1 连铸工艺的形成与发展 |
| 1.2.2 连铸控制技术研究现状 |
| 1.3 经典PID控制理论及其发展 |
| 1.4 模糊控制理论的形成和发展 |
| 1.5 本文主要的研究内容 |
| 第2章 连铸结晶器液位控制系统分析 |
| 2.1 连铸工艺简介 |
| 2.2 连铸机工艺技术参数 |
| 2.3 八钢150t转炉连铸机主体设备功能及技术参数 |
| 2.3.1 大包回转台 |
| 2.3.2 中间包 |
| 2.3.3 结晶器 |
| 2.3.4 拉矫机 |
| 2.3.5 铸流导向系统 |
| 2.4 连铸结晶器液位控制系统分析 |
| 2.4.1 结晶器液位控制的目的 |
| 2.4.2 传统结晶器液位控制方式及其存在的问题 |
| 2.5 结晶器液位控制难点 |
| 2.6 新的结晶器液位控制方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 结晶器液位控制系统设计 |
| 3.1 结晶器液位控制系统设计要求 |
| 3.2 结晶器液位控制方式的选择 |
| 3.3 结晶器液位控制系统总体方案及原理 |
| 3.3.1 拉速自动控制系统原理 |
| 3.3.2 塞棒控制系统原理 |
| 3.4 结晶器液位检测装置的设计选型 |
| 3.4.1 射线检测法原理及其优劣势分析 |
| 3.4.2 电涡流检测法原理及其优劣势分析 |
| 3.5 结晶器液位控制装置的设计选型 |
| 3.5.1 定径浇铸中快速滑动水口的选择 |
| 3.5.2 塞棒浇铸中塞棒执行机构的选择 |
| 3.6 结晶器液位控制系统控制器设计 |
| 3.6.1 结晶器液位控制模型分析和建立 |
| 3.6.2 定径浇铸模式下拉速控制器的设计 |
| 3.6.3 塞棒浇铸模式下塞棒控制器的设计 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 结晶器液位控制系统实现 |
| 4.1 结晶器液位控制系统硬件设计 |
| 4.1.1 PLC系统硬件配置 |
| 4.1.2 人机界面 |
| 4.1.3 通信功能 |
| 4.1.4 现场操作箱 |
| 4.1.5 地址分配(以一个流为例) |
| 4.2 Step7及下位PLC软件设计 |
| 4.2.1 Step7软件介绍 |
| 4.2.2 软件功能的实现 |
| 4.3 监控系统的开发设计 |
| 4.3.1 WinCC简介 |
| 4.3.2 WinCC构成 |
| 4.3.3 监控画面的设计 |
| 4.4 系统实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）宁钢薄带连铸工业化项目的风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文创新点 |
| 2 工业化项目的风险管理相关理论 |
| 2.1 风险的概念 |
| 2.1.1 风险的定义 |
| 2.1.2 风险的分类 |
| 2.1.3 风险成本及其负担 |
| 2.2 项目风险管理概念 |
| 2.3 风险识别方法 |
| 2.4 风险评估方法 |
| 2.5 风险管理的基本流程 |
| 2.6 薄带连铸工业化项目风险管理研究应用 |
| 2.6.1 薄带连铸工业化项目风险简介 |
| 2.6.2 薄带连铸工业化项目风险管理的研究现状和存在的问题 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 宁钢薄带连铸工业化项目情况 |
| 3.1 宁钢薄带连铸工业化项目简介 |
| 3.1.1 宁钢薄带连铸工业化项目介绍 |
| 3.1.2 宁钢薄带连铸工业化项目的工艺流程 |
| 3.1.3 宁钢薄带连铸工业化项目实施人员、进度及投资效益 |
| 3.2 宁钢薄带连铸工业化项目外部环境 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 宁钢薄带连铸工业化项目风险识别与风险评价 |
| 4.1 宁钢薄带连铸工业化项目风险评估原则 |
| 4.2 宁钢薄带连铸工业化项目风险识别 |
| 4.2.1 风险评估专家组确定 |
| 4.2.2 风险的识别（风险专家调查列举法） |
| 4.3 宁钢薄带连铸工业化项目风险评估体系的建立及应用 |
| 4.3.1 风险评估体系的建立 |
| 4.3.2 评估指标评分方法 |
| 4.3.3 风险评估应用（采用层次分析法（AHP）） |
| 4.4 本章小结 |
| 5 宁钢薄带连铸工业化项目主要风险应对及风险的监控 |
| 5.1 宁钢薄带连铸工业化项目主要风险应对 |
| 5.1.1 国家产业政策风险应对 |
| 5.1.2 预算不足风险应对 |
| 5.1.3 管理不足风险应对 |
| 5.1.4 技术变更风险应对 |
| 5.2 宁钢薄带连铸工业化项目风险监控 |
| 5.2.1 完善宁钢薄带连铸工业化项目风险管理流程 |
| 5.2.2 加强宁钢薄带连铸工业化项目风险监督控制 |
| 5.3 宁钢薄带连铸工业化项目风险管理发展方向 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）炼钢—连铸生产重调度软件系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 钢铁生产调度研究现状 |
| 1.2.1 生产调度相关概念 |
| 1.2.1.1 生产调度问题的定义 |
| 1.2.1.2 生产调度理论的起源与发展 |
| 1.2.1.3 生产调度问题的分类 |
| 1.2.2 钢铁生产调度方法研究现状 |
| 1.2.2.1 最优化方法 |
| 1.2.2.2 人工智能方法 |
| 1.2.2.3 智能优化方法 |
| 1.2.2.4 混合优化组合 |
| 1.3 炼钢-连铸生产重调度方法研究现状 |
| 1.3.1 重调度方法分类 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 国内研究现状 |
| 1.4 炼钢-连铸生产调度系统国内外应用现状 |
| 1.5 存在的问题及本文工作 |
| 第2章 炼钢-连铸生产重调度问题描述 |
| 2.1 炼钢-连铸生产过程描述 |
| 2.1.1 炼钢-连铸生产过程设备及功能 |
| 2.1.2 炼钢-连铸生产工艺过程的描述 |
| 2.1.3 炼钢-连铸生产过程的特点 |
| 2.2 炼钢-连铸生产重调度问题描述 |
| 2.2.1 调度常用术语 |
| 2.2.2 炼钢-连铸生产批量计划 |
| 2.2.2.1 浇次计划 |
| 2.2.2.2 调度计划 |
| 2.2.3 炼钢-连铸生产过程中的扰动因素 |
| 2.2.4 炼钢-连铸生产调度计划异常情况 |
| 2.2.4.1 连铸断浇 |
| 2.2.4.2 炉次作业冲突 |
| 2.2.5 炼钢-连铸生产重调度的输入/输出信息描述 |
| 2.2.5.1 炼钢-连铸生产重调度的输入信息 |
| 2.2.5.2 炼钢-连铸生产重调度的输出信息 |
| 2.2.6 开工时间延迟下的炼钢-连铸生产重调度过程 |
| 2.3 炼钢-连铸生产重调度优化模型 |
| 2.3.1 符号定义 |
| 2.3.2 性能指标 |
| 2.3.3 约束方程 |
| 2.3.4 决策变量 |
| 2.4 炼钢-连铸生产重调度问题难点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 炼钢-连铸生产过程智能重调度优化方法 |
| 3.1 炼钢-连铸生产过程智能重调度策略 |
| 3.2 炼钢-连铸生产过程智能重调度优化算法 |
| 3.2.1 炉次作业冲突和连铸断浇识别算法 |
| 3.2.1.1 基于可到达矩阵的受影响炉次分析 |
| 3.2.1.2 开工时间延迟扰动对调度计划影响程度分析 |
| 3.2.1.3 开工时间延迟下的炉次作业冲突和连铸断浇判别 |
| 3.2.2 重调度炉次决策算法 |
| 3.2.3 炉次加工设备决策算法 |
| 3.2.3.1 设备指派子模型建立 |
| 3.2.3.2 基于炉次加工状态确定设备决策的炉次阶段 |
| 3.2.3.3 基于炉次开工时间对炉次设备决策顺序排序 |
| 3.2.3.4 基于炉次作业冲突最小和设备间运输时间最小规则求解炉次设备指派变量 |
| 3.2.3.5 基于优先级规则的炉次加工设备启发式决策算法 |
| 3.2.4 炉次在各设备上的开工时间和完工时间决策算法 |
| 3.2.4.1 启发式的炉次在各设备上的开工和完工时间预决策算法 |
| 3.2.4.2 基于线性规划的炉次开工和完工时间调整算法 |
| 3.2.5 基于甘特图和线性规划的炉次加工设备、开工时间和完工时间人机交互调整算法 |
| 3.2.5.1 基于人机交互的炉次加工设备调整 |
| 3.2.5.2 基于线性规划的炉次开工和完工时间调整 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 炼钢-连铸生产重调度方法仿真实验 |
| 4.1 仿真设计 |
| 4.1.1 基础参数设计 |
| 4.1.2 仿真参数设计 |
| 4.1.3 仿真实例设计 |
| 4.1.4 仿真过程设计 |
| 4.1.5 仿真结果评价指标设计 |
| 4.1.6 重调度方法设计 |
| 4.2 启发式重调度算法仿真实验 |
| 4.2.1 三重精炼方式下的启发式重调度算法仿真实验 |
| 4.2.1.1 启发式重调度算法设计 |
| 4.2.1.2 仿真参数设置 |
| 4.2.1.3 各种启发式重调度算法仿真实验结果分析 |
| 4.2.1.4 双参数变化情况下的启发式重调度算法仿真实验结果分析 |
| 4.2.1.5 与其他重调度算法的仿真实验结果分析 |
| 4.2.2 多重混合精炼方式下的的启发式重调度算法仿真实验 |
| 4.2.2.1 仿真参数设置 |
| 4.2.2.2 单参数变化情况下的重调度算法灵敏度分析 |
| 4.2.2.3 双参数变化情况下的重调度算法灵敏度分析 |
| 4.2.2.4 不同设备指派规则优先级的重调度性能分析 |
| 4.2.2.5 不同炉次重调度顺序决策规则下的重调度性能分析 |
| 4.2.2.6 不同重调度方法的重调度性能分析 |
| 4.3 启发式和线性规划相结合的重调度算法仿真实验 |
| 4.3.1 重调度算法设计 |
| 4.3.2 仿真参数设置 |
| 4.3.3 单参数变化情况下的重调度算法性能分析 |
| 4.3.4 双参数变化情况下的重调度算法性能分析 |
| 4.3.5 启发式和线性规划相结合的重调度算法与启发式重调度算法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 炼钢-连铸生产重调度软件系统的设计与开发 |
| 5.1 炼钢-连铸生产重调度软件系统需求分析 |
| 5.2 炼钢-连铸生产重调度软件系统总体设计 |
| 5.3 炼钢-连铸生产重调度软件系统功能设计 |
| 5.4 数据库设计与开发 |
| 5.4.1 数据库设计原则 |
| 5.4.2 概念模型设计 |
| 5.4.3 数据表设计 |
| 5.4.4 触发器设计 |
| 5.4.5 存储过程设计 |
| 5.5 界面设计与开发 |
| 5.5.1 界面设计原则 |
| 5.5.2 界面设计 |
| 5.5.3 界面开发 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 炼钢-连铸生产重调度软件系统工业应用 |
| 6.1 工业应用背景 |
| 6.2 系统目标 |
| 6.3 系统设计思想 |
| 6.4 系统运行环境 |
| 6.4.1 硬件运行环境 |
| 6.4.2 软件运行环境 |
| 6.5 工业应用基础数据 |
| 6.6 工业应用实例 |
| 6.6.1 基于有向图的炉次作业冲突和连铸断浇识别算法应用实例 |
| 6.6.2 基于线性规划和基于启发式的炼钢-连铸生产重调度方法应用实例 |
| 6.6.3 炼钢-连铸生产重调度方法比较应用实例 |
| 6.6.3.1 开工时间中等延迟程度下的重调度方法比较应用实例 |
| 6.6.3.2 开工时间大延迟程度下的重调度方法比较应用实例 |
| 6.6.3.3 炼钢-连铸生产重调度方法比较应用效果分析 |
| 6.7 工业应用效果 |
| 6.8 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表的论文、获奖情况、发明专利及所做科研工作 |
| 作者简介 |
（10）板坯连铸机自动化系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 连铸机工艺技术发展及特点 |
| 1.1.1 连铸机的工艺发展情况 |
| 1.1.2 连铸机的工艺技术特点 |
| 1.2 连铸机自动化技术及发展 |
| 1.2.1 连铸自动化技术简介 |
| 1.2.2 连铸机自动化技术的发展趋势 |
| 1.3 论文选题依据 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 连铸机自动控制系统原理 |
| 2.1 连铸机的控制区域 |
| 2.2 平台控制区域 |
| 2.2.1 钢包回转台 |
| 2.2.2 中包车 |
| 2.2.3 结晶器排烟和排蒸汽风机 |
| 2.3 铸流控制区域 |
| 2.3.1 结晶器液面控制 |
| 2.3.2 结晶器振动控制 |
| 2.3.3 结晶器在线调宽 |
| 2.3.4 结晶器专家系统 |
| 2.3.5 拉矫驱动 |
| 2.3.6 铸坯跟踪 |
| 2.3.7 扇形段动态轻压下 |
| 2.3.8 铸坯二次冷却水 |
| 2.3.9 电磁搅拌 |
| 2.4 后部辊道及出坯控制区域 |
| 2.4.1 铸坯切割装置 |
| 2.4.2 引锭杆存放及对中装置 |
| 2.4.3 去毛刺设备 |
| 2.4.4 铸坯后部输送辊道及横移装置 |
| 2.5 液压及润滑系统 |
| 2.5.1 液压系统 |
| 2.5.2 润滑系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 连铸机自动化控制系统的构成原则 |
| 3.1 设计原则及选型 |
| 3.2 系统总体框架 |
| 3.3 控制方式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 连铸机自动化控制系统的配置组态 |
| 4.1 基础自动化控制系统的配置 |
| 4.1.1 PLC输入输出点数的确定 |
| 4.1.2 自动化控制网络的拓扑结构 |
| 4.1.3 PLC系统的组态 |
| 4.2 过程控制系统的配置 |
| 4.2.1 过程控制系统的功能 |
| 4.2.2 过程控制系统与PLC的通讯 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
四、什么是连铸专家系统（论文参考文献）
- [1]基于拉矫力的连铸机扇形段状态评估及故障预测方法研究[D]. 邹康. 武汉科技大学, 2021(01)
- [2]基于大数据挖掘的炼钢—连铸过程智能排产研究[D]. 全力. 湖南师范大学, 2020(01)
- [3]炼钢-精炼-连铸生产过程钢包智能调度方法及应用研究[D]. 刘炜. 东北大学, 2018(01)
- [4]连铸结晶器专家系统的研发与生产实践[J]. 张雪梅,汪洪峰. 连铸, 2018(01)
- [5]宝钢连铸机系统的流程优化和系统实现[D]. 黄凌远. 上海交通大学, 2018(01)
- [6]宝钢股份3、5、6号连铸热检项目风险管理研究[D]. 袁楚雄. 东北大学, 2017(02)
- [7]八钢连铸结晶器液位控制系统设计[D]. 许晓昱. 东北大学, 2017(02)
- [8]宁钢薄带连铸工业化项目的风险管理研究[D]. 陈学军. 浙江工业大学, 2017(04)
- [9]炼钢—连铸生产重调度软件系统的研究[D]. 俞胜平. 东北大学, 2017(06)
- [10]板坯连铸机自动化系统的设计[D]. 赵蕊. 华北理工大学, 2017(03)