高炉热风炉燃烧CBR智能控制技术

　　本书完全从实用的角度出发，详细介绍了热风炉燃烧CBR（基于实例的推理）的智能控制策略的具体实现方法，包括控制系统的组成，CBRTC（实例推理实时控制器）的结构、实例库的构造和知识表示、初始实例的提取和实例的检索匹配方法，热风炉送风温度和持续时间的CBR预测方法和以此为基础实现的热风炉系统的可变周期运行等内容。本书可供从事高炉热风炉自动化系统研究、设计和生产维护等工作的科技人员使用，也可供大专院校的自动化、计算机应用和相关工艺专业的师生参考。

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1. 绪论
1.1 高炉热风炉工艺
1.2 热风炉的燃烧控制问题
1.3 国外研究和应用现状
1.4 国内研究和应用现状
1.5 热风炉燃烧控制的研究和应用现状分析
1.6 本文的主要内容
2. 热风炉基础自动化系统及数据通讯接口
2.1 热风炉逻辑控制及工艺参数检测要求
2.2 热风炉基础自动化系统的组成
2.3 热风炉自动化系统的数据通讯接口
2.4 本章小结
3. 热风炉历史数据分析及最佳空燃比的确定
3.1 引言
3.2 造成热风温度偏低的人为因素
3.3 历史数据的采集方法
3.4 最佳空燃比的离线确定方法
3.5 最佳空燃比的在线确定方法
3.6 本章小结
4. 基于实例推理的实时控制器—CBRTC
4.1 CBR的基本概念
4.2 CBR的应用实例
4.3 从专家控制器到实例推理控制器
4.4 智能控制发展的简单回顾
4.5 控制系统应用中遇到的现实问题
4.6 基于实例控制的主要优点
4.7 基于实例控制的必要条件和特殊性
4.8 本章小结
5. 热风炉燃烧智能控制系统的总体结构
5.1 引言
5.2 热风炉燃烧制度的选择
5.3 热风炉燃烧控制的量化问题
5.4 热风炉燃烧过程的分阶段控制策略
5.5 单个热风炉的燃烧控制方法
5.6 热风炉燃烧控制系统的网络体系
5.7 热风炉燃烧控制系统的组成
5.8 热风炉系统的协调控制
5.9 本章小结
6. 热风炉燃烧CBRTC智能控制策略
6.1 CBRTC的实施过程
6.2 CBRTC实例库的构造和实例的知识表示
6.3 热风炉燃烧CBRTC实例抽取方法
6.4 CBRTC实例检索和特征权重确定方法
6.5 结合规则推理的实例推理控制器
6.6 CBRTC/RBR的实际调节效果
6.7 热风炉燃烧CBR智能控制系统的特点
6.8 本章小结
7. 热风炉送风温度预测及可变周期运行
7.1 引言
7.2 热风温度预测CBR实例库和实例的知识表示
7.3 热风温度趋势的CBR预测步骤
7.4 热风温度CBR预测方法的特点
7.5 热风温度趋势预测结果和分析
7.6 热风炉系统的可变周期运行
7.7 本章小结
8. 热风炉燃烧CBR智能控制策略的编程要点
8.1 引言
8.2 力控软件的内置数据表
8.3 建立热风炉燃烧CBRTC的内置数据表
8.4 力控软件的动作脚本
8.5 使用动作脚本完成CBRTC的推理过程
参考文献