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| 內容簡介： |
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本书针对炼铁、炼钢、连铸、轧制及轧后处理等生产全流程，介绍构建钢铁工艺质量大数据平台，以及各工序表面质量、三维形貌、钢水温度、组织*能等关键参数检测技术，关键设备的故障诊断及协调优化技术，以及突破工序界面和系统壁垒，实现钢铁工业横向、纵向和端到端集成，建设可靠的、实时的、协作的钢铁智能化CPS系统。 本书可供冶金工业生产技术人员和科研人员阅读，也可供高等院校师生参考。
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| 目錄：
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1 智能制造概述
1.1 智能制造的本质
1.2 信息物理系统
1.3 智能制造发展战略
2 钢铁行业的现状与发展趋势
2.1 钢铁行业的现状与总体运行水平
2.2 钢铁行业的需求和政策引导
2.3 国内外智能化现状与趋势
2.3.1 SAP公司
2.3.2 西门子公司
2.3.3 坤帝科公司
2.3.4 普锐特公司
2.4 钢铁智能化CPS系统
2.4.1 CPS架构
2.4.2 CPS总体设计
2.5 数字孪生
2.5.1 虚拟制造
2.5.2 数字化工厂
3 高炉大数据建模及智能优化
3.1 高炉炼铁特点及操作复杂*分析
3.1.1 高炉炼铁的生产特点分析
3.1.2 高炉炼铁的*作手段<*r> 3.2 高炉生产指标
3.3 基于机理的高炉生产过程建模及分析
3.3.1 基于动力学的建模及分析
3.3.2 多流体高炉数学模型
3.3.3 高炉冶炼过程多目标系统优化模型
3.3.4 高炉冶炼过程智能控制数学模型
3.3.5 高炉冶炼过程控制的数学模型流程
3.3.6 高炉生产过程机理建模存在的问题
3.4 基于专家系统的高炉生产过程优化及分析
3.4.1 高炉专家系统的构成及特征
3.4.2 高炉专家系统存在的问题
3.5 高炉大数据建模与智能优化
3.5.1 高炉大数据建模与智能优化系统设计
3.5.2 基于关联分析的高炉大数据建模方法
3.5.3 基于高炉大数据的生产指标智能预测方法
4 炼钢过程智能模型与优化
4.1 铁水预处理脱硫智能模型
4.1.1 铁水单喷金属镁脱硫机理模型
4.1.2 脱硫机理模型参数多元线*回归预测
4.1.3 脱硫机理模型参数ELM神经网络预测
4.1.4 铁水预处理KR法脱硫
4.2 转炉炼钢终点预报智能模型
4.2.1 基于大数据的转炉吹炼终点碳含量和温度预测模型
4.2.2 基于卷积神经网络的转炉吹炼终点Mn和P含量预报模型
5 连铸智*优化控制*过程监控
5.1 连铸坯凝固特点分析
5.2 铸坯表面温度测量
5.2.1 铸坯表面温度测量现状
5.2.2 窄光谱CCD辐射测温仪工作原理
5.2.3 铸坯表面温度场测量稳定*
5.2.4 现场实际测量结果
5.3 基于机理的连铸凝固建模
5.3.1 连铸凝固过程多物理场耦合分析
5.3.2 连铸凝固过程数学模型
5.4 连铸坯智能优化控制
5.4.1 多质量目标的协调优化
5.4.2 连铸坯动态控制
5.4.3 电磁搅拌动态控制
5.5 连铸大数据建模及过程监控
5.5.1 连铸坯质量分析预报模型
5.5.2 基于多元统计的连铸过程监控模型
6 轧制过程智能优化
6.1 轧制自动化控制系统概述
6.1.1 轧制过程数学模型和算法的发展
6.1.2 人工智能技术在轧制中应用的进展
6.2 轧制过程智能供应链相关决策优化技术
6.2.1 生产计划的智能化管理技术
6.2.2 新一代炼钢-连铸智能排程与优化技术
6.2.3 产销智能决策技术
6.3 加热炉燃烧过程智能优化控制策略
6.3.1 加热炉在线温度预报模型的建立
6.3.2 加热炉空燃比自寻优策略
6.3.3 煤气流量智能集成优化设定策略
6.3.4 加热炉炉温智能优化模型
6.4 中厚板轧制智能化控制技术
6.4.1 基于多变量强耦合非稳态高精细的厚向尺寸瞬态控制
6.4.2 基于多智能体技术的轧制过程控制
6.4.3 智能化平面形状控制技术
6.4.4 LP板轧制控制技术
6.5 热连轧智能化控制技术
6.5.1 热连轧厚度-活套协调优化控制
6.5.2 热连轧带钢出口板形智能预测
6.5.3 热轧全流程负荷分配优化设计
6.6 冷连轧智能化控制技术
6.6.1 基于稳健回归M估计的酸液浓度预测模型
6.6.2 基于案例推理的温度设定策略
6.6.3 酸洗冷连轧速度优化控制策略
6.6.4 基于模型预测控制的厚度-张力策略
6.6.5 冷轧板形多目标优化控制
7 工艺设备智能维护
7.1 异源数据综合采集与分类存储
7.1.1 工艺设备级数据采集
7.1.2 流程级数据采集
7.1.3 大数据采集
7.1.4 实时数据库技术
7.1.5 数据管理
7.2 多元统计故障诊断方法
7.2.1 数据的标准化处理
7.2.2 基于主成分分析的故障诊断方法
7.2.3 基于**二乘的故障诊断方法
7.2.4 基于Fisher判别分析的方法
7.2.5 基于ICA的方法
7.2.6 非线*PCA与PLS
7.2.7 非线*ICA
7.3 智能故障诊断方法
7.3.1 基于案例的推理方法
7.3.2 基于专家系统的方法
7.3.3 基于模糊推理的方法
7.3.4 基于神经网络的方法
7.3.5 基于模式识别的方法
7.3.6 基于智能计算的方法
7.3.7 基于Bayes的故障诊断
7.3.8 人工免疫算法
7.3.9 支持向量机
7.3.10 混沌分形理论方法
7.3.11 故障树故障诊断方法
7.3.12 深度学习故障诊断方法
7.4 远程故障诊断系统
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