"大型高炉异常炉况早期检测与诊断研究"

本硕士开题报告旨在探讨大型高炉异常炉况早期检测和诊断方法，指导教师为清华大学自动化系的叶昊教授。该研究是在控制科学与工程专业下展开的，由庞人铭撰写。本研究的目的是针对大型高炉异常炉况进行早期检测和诊断，以提高高炉生产的效率和稳定性。 第一章介绍了本研究所选题的背景。大型高炉是钢铁生产中重要的设备，其正常运行对于保障钢铁工业的稳定发展至关重要。然而，由于高炉运行环境的复杂性，常常会出现各种异常炉况，如堵料、煤气集中、耐材损耗等问题，这些异常炉况如果不能及时检测和诊断，将对高炉的正常生产造成严重影响。因此，早期检测和诊断大型高炉异常炉况具有重要的理论和实际意义。 第二章对相关文献进行了综述。首先介绍了故障诊断方法的综述，包括传统的基于规则的专家系统、基于模型的故障诊断方法以及基于数据驱动的故障诊断方法等。然后针对高炉异常炉况诊断方法进行了综述，介绍了基于声音和振动信号的异常炉况检测方法、基于煤气成分和流速的异常炉况诊断方法等。这些文献综述为本研究的开展提供了重要的理论依据和研究思路。 接下来，本研究将围绕大型高炉的异常炉况早期检测和诊断展开深入的研究。首先，将建立大型高炉异常炉况的数学模型，包括高炉的热力学模型、动力学模型和煤气流动模型等，以实现对异常炉况的准确描述和模拟。其次，将利用传感器网络对高炉的运行状态进行实时监测和数据采集，包括声音传感器、振动传感器、温度传感器、压力传感器等，以获取高炉运行过程中的各种信息。然后，将基于这些信息开展大型高炉异常炉况的早期检测和诊断研究，利用模型预测、数据分析、故障诊断等方法，实现对高炉异常炉况的及时发现和诊断。最后，将设计并实现一套基于异常炉况检测和诊断的智能控制系统，为高炉的安全稳定运行提供有效的保障。 综上所述，本研究将在大型高炉异常炉况早期检测和诊断方面取得重要的理论和应用成果，为相关领域的研究提供新的思路和方法。同时，本研究的成果也将对钢铁工业的发展和高炉生产的提高产生积极的推动作用。希望通过本研究的开展，能够为国内外大型高炉的安全稳定运行和相关领域的学术研究做出积极贡献。