高炉热风炉燃烧CBR智能控制技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业出版社

作者:孙进生

出品人:

页数:151

译者:

出版时间:2006-1

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502440909

丛书系列:

图书标签:

• 高炉
• 热风炉
• 燃烧控制
• CBR
• 智能控制
• 冶金
• 工业自动化
• 人工智能
• 优化控制
• 节能降耗

《高炉热风炉燃烧CBR智能控制技术》图书内容概述 本书系统深入地探讨了冶金行业中高炉热风炉燃烧过程的优化与智能控制技术，特别是聚焦于基于案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）的智能控制策略在该领域的应用。全书内容紧密围绕提高热风炉热效率、降低燃料消耗、稳定热风温度以及减少污染物排放这一核心目标展开，构建了一套从理论基础到工程实践的完整技术体系。 第一部分：热风炉运行原理与传统控制面临的挑战 第一章：高炉热风炉基础理论与结构 本章详细介绍了热风炉作为高炉炼铁关键辅助设备的功能、分类（如蓄热式、再生式）及其工作原理。重点阐述了热风炉的燃烧过程、热量传递机制（对流、辐射、传导）以及风温的形成过程。对不同类型热风炉（如外燃式、内燃式）的结构特点、关键部件（炉壳、炉衬、喷嘴、换热元件等）的材料选择和设计规范进行了深入剖析，为后续的控制系统设计奠定坚实的工程基础。 第二章：热风炉运行过程的关键参数与控制目标 详细分析了影响热风炉性能的核心工艺参数，包括：鼓风量、燃料消耗率、燃烧空气过剩系数、炉内温度分布（特别是热风温度、炉顶温度和炉体各层温度）、烟气排放浓度等。明确了现代热风炉控制系统的主要目标：实现高可靠性的热风温度控制（窄波动范围）、最小化燃料消耗、快速响应负荷变化以及满足日益严格的环保要求。 第三章：传统控制方法的局限性与智能化需求 本章回顾了热风炉中常用的传统控制策略，如基于PID（比例-积分-微分）的反馈控制、前馈控制以及简单的逻辑控制。分析了这些传统方法在高炉冶金过程动态性、非线性和强耦合性面前所暴露出的局限性：参数整定困难、对工况变化适应性差、无法有效处理多变量约束以及难以从历史经验中学习。由此引出采用先进智能控制技术，特别是CBR技术的必要性和紧迫性。 第二部分：案例推理（CBR）理论基础与方法论 第四章：案例推理（CBR）理论基础 本章系统介绍了案例推理（CBR）的基本概念、核心组成部分和工作流程。深入阐释了“案例”的定义、结构（问题描述、解决方案、相似度度量、知识复用度评估）。对比了CBR与其他人工智能技术（如专家系统、神经网络）的异同，强调了CBR在处理复杂、非结构化和依赖经验知识问题上的独特优势。 第五章：热风炉控制问题的案例建模 这是将CBR应用于热风炉控制的核心章节。详细阐述了如何将热风炉的燃烧优化问题抽象为CBR的案例库结构。包括： 1. 问题特征向量（Query Vector）的构建： 确定影响风温和效率的关键输入变量（如：当前风温偏差、目标风温、鼓风压力、燃料种类与热值、炉内温度梯度等）。 2. 解决方案（Solution Vector）的定义： 定义控制输出，如：燃料阀门开度调整量、燃烧风量调整量、点火策略的改变等。 3. 案例库的初始构建与知识获取： 描述如何从历史操作记录、专家操作日志和最佳运行数据中提取、清洗和结构化初始案例库。 第六章：相似度度量与案例检索机制 本章聚焦于CBR的核心技术——相似度计算。针对热风炉控制的多维、异构数据特性，设计和比较了多种相似度度量方法： 1. 特征权重分配： 采用熵权法或主成分分析（PCA）确定不同输入变量（如温度与流量）在相似度计算中的相对重要性。 2. 距离度量函数： 应用加权欧氏距离、马氏距离或更适合非线性数据的核函数相似度度量方法。 3. 动态检索机制： 提出基于模糊逻辑或粗糙集的动态相似度调整策略，以应对高炉运行中某些关键参数（如炉衬老化程度）的隐性影响。 第三部分：CBR在热风炉燃烧控制中的集成与实现 第七章：基于CBR的燃烧优化决策模型 本章将前述的相似度计算结果转化为实际的控制指令。重点讨论了如何利用检索到的最相似案例来指导当前工况下的决策制定： 1. 解决方案重用与适应性调整（Adaptation）： 阐述了如何根据当前查询问题与最佳案例之间的差异（差异向量），对案例中记录的控制动作进行修正和微调，以确保控制输出的平稳性和准确性。 2. 知识的迭代与案例库的维护： 描述了控制系统在实际运行中如何评估控制效果，并将新的、成功的操作记录转化为新的案例或修改现有案例，实现控制知识的自动学习和经验积累。 第八章：热风炉CBR智能控制系统架构设计 本章提出了一个完整的、可嵌入工业控制系统（ICS）的CBR智能控制系统架构。该架构包括：数据采集接口层、预处理层、CBR推理引擎层、控制输出接口层以及可视化监控界面。详细讨论了CBR引擎与底层PLC/DCS系统的集成方法，特别是如何保证CBR的计算延迟满足热风炉实时控制的要求。 第九章：风温与燃烧效率的CBR协同控制 本章探讨了CBR在处理多目标优化问题时的应用。如何构建一个多目标CBR系统，同时优化风温的稳定性和燃料消耗率。内容涉及： 1. 约束处理： 如何将安全运行的硬约束（如最高炉顶温度限制）集成到案例检索和适应性调整过程中。 2. 多案例合成策略： 当检索到多个具有不同优化侧重点的相似案例时，如何通过加权平均或专家决策规则，合成出最优的控制动作。 第四部分：工程应用、性能评估与未来展望 第十章：工程案例分析与系统部署 本章选取典型的热风炉运行数据，展示了CBR智能控制系统在实际生产环境中的部署流程和效果验证。通过对比CBR控制前后的关键指标（如风温波动标准差、单位热风热耗降低百分比、停炉周期内燃料节省量），客观量化CBR技术的经济效益和社会效益。 第十一章：系统鲁棒性与异常工况处理 重点分析了CBR系统在面对传感器故障、燃料质量突变、炉衬老化等非正常工况时的应对策略。阐述了如何通过引入“不相似案例处理机制”（如降级到传统控制或激活专家预设方案）来增强系统的鲁棒性。 第十二章：结论与未来研究方向 总结了CBR技术在高炉热风炉燃烧控制领域的成就，并展望了未来可以进一步结合的先进技术，例如将深度学习（DL）用于更精确的案例特征提取，或结合强化学习（RL）来自动优化案例库的结构和相似度权重，推动热风炉控制向更深层次的自主优化发展。

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作为一名长期在高炉车间工作的技术人员，我对书中所提及的“CBR智能控制技术”充满了期待，但同时也带有一丝审慎的观察。我们深知，高炉热风炉的燃烧控制并非易事，它涉及到复杂的传热传质过程，以及多种燃料（如高炉煤气、外供天然气、甚至可能包含一些辅助燃料）的混合燃烧。不同的燃料特性、不同的热风需求、不同的炉况变化，都会对燃烧过程提出不同的挑战。在我看来，任何新的控制技术，最终都要落实在“能否提高生产效率、降低生产成本、保证产品质量”这几个核心指标上。我希望这本书能够详细地解释CBR技术如何能够有效地应对这些复杂的工况变化。例如，在应对突发的煤气成分波动时，CBR系统是如何快速检索并应用最适合的控制策略，以维持稳定的燃烧状态？在需要大幅度调整风温或热风量的指令时，它又将如何规划燃烧过程，以避免对炉衬造成过度的热冲击？我更关注的是，这本书所提供的技术，是否经过了充分的工业实践检验，是否真正能够提升我们实际操作中的便利性和效果。如果它能够提供一些具体的案例分析，展示CBR技术在不同类型的高炉热风炉上的应用效果，比如在提高热风温度稳定性、减少燃气消耗、降低CO排放等方面，那将极具说服力。

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我对这本书的另一层关注点，在于它如何解决热风炉燃烧控制中的一些“老大难”问题。例如，我们都知道，在换向过程中，热风炉内部的温度和压力会经历剧烈的变化，如何在这短时间内平稳过渡，避免对下一循环的燃烧产生不利影响，一直是控制的难点。此外，不同燃烧器之间的协同工作，如何实现均匀布风和高效燃烧，也需要精细的调节。我希望这本书能深入探讨CBR技术在这些具体场景下的应用。它是否能够通过学习大量换向过程的案例，自动优化换向过程中的吹扫、点火、火焰稳定等各个环节？在燃烧器控制方面，它是否能够根据实时监测到的燃烧情况，智能地调整各个燃烧器的燃料和空气供给，从而实现整体燃烧的优化？我更倾向于看到一些能够展示CBR技术在处理动态、非线性和多变量耦合问题上的优势的论述。如果书中能够提供一些具体的案例，说明CBR技术是如何在实际操作中，帮助解决某些曾经让操作员束手无策的燃烧异常情况，那将是非常有价值的。我对它如何将模糊的、经验性的操作知识转化为可执行的控制规则感到好奇。

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我之所以对这本书如此关注，是因为“高炉热风炉燃烧”本身就是一个充满挑战的领域，而“CBR智能控制技术”则为这个领域注入了新的活力。在我看来，传统的控制方法往往难以完美地应对热风炉燃烧过程中复杂多变的工况，例如煤气质量的不稳定性、炉况的变化以及外部环境的干扰。我希望这本书能够详细介绍CBR技术是如何在这种复杂的背景下发挥作用的。它是如何从海量的历史运行数据中提取出有价值的“案例”，并且如何有效地存储和管理这些案例？更重要的是，当系统面临一个全新的工况时，它是如何通过案例的检索和推理，生成最适合的控制策略？我特别好奇，它是否能够应对那些“非标准”的工况，也就是在已有案例库中找不到完全匹配的情况。这本书是否能提供一些具体的案例分析，说明CBR技术在提高热风炉燃烧效率、稳定性和安全性方面的实际效果？例如，它是否能够帮助实现更精确的温度控制，降低燃料消耗，或者减少CO2等有害气体的排放？我期待这本书能揭示如何让热风炉燃烧过程变得更加“聪明”，更加“自主”。

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这本书的名字，让我对其内容产生了浓厚的兴趣，特别是“CBR智能控制技术”这个部分。我一直对将人工智能技术应用于传统工业领域，以提升效率和优化性能的方法很感兴趣。热风炉的燃烧控制，在我看来，就是一个非常典型的例子。传统控制往往依赖于经验和预设的参数，但实际的生产过程却充满了各种不确定性和变化。我希望这本书能详细阐述CBR（Case-Based Reasoning）技术是如何应用于热风炉燃烧控制的。它是否会涉及如何构建一个包含大量历史操作数据的案例库？这些案例是如何被定义和表示的？当遇到新的工况时，CBR系统又是如何通过与现有案例进行比较，来找到最相似的案例，并从中提取出有效的控制策略？我尤其好奇，CBR技术是如何处理那些并不完全匹配的案例，以及如何通过不断的学习和经验积累，来提升其预测和控制的精度。这本书能否提供一些具体的案例研究，展示CBR技术在提高热风炉燃烧的稳定性、能效以及减少环境污染方面的实际成效？我希望它能为我们揭示更多关于如何让热风炉燃烧过程变得更加智能化的奥秘。

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我对这本书的期待，在于它能否为解决高炉热风炉燃烧过程中的实际问题提供一套有效的技术方案。作为一名行业内的技术人员，我深知，热风炉的燃烧控制是一个多变量、非线性的复杂系统，受到燃料成分、空气供给、炉内压力、温度分布等多种因素的影响。我希望这本书能够详细阐述CBR（Case-Based Reasoning）技术在应对这些复杂性方面的优势。例如，当煤气成分突然发生变化时，CBR系统是如何通过检索历史数据，快速找到最有效的应对策略，以保持火焰的稳定性和热风温度的平稳？又或者，在不同的操作负荷下，它是如何调整燃烧参数，以实现最优的能效和排放？我非常期待书中能够提供一些实际的应用案例，说明CBR技术是如何帮助克服传统控制方法的一些局限性，比如应对突发状况的能力、以及在复杂工况下的适应性。如果书中能有相关的技术细节，例如案例库的构建方法、案例的相似度度量准则、以及案例的推理和复用机制等，那将非常有价值。我希望它能够真正为提升热风炉的自动化和智能化水平提供有力的支撑。

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这本书的标题，让我对其内容产生了极大的好奇心，特别是“CBR智能控制技术”这个部分。CBR，也就是基于案例推理，这是一种非常有趣的AI技术，它强调通过记忆和检索过去的成功案例来解决当前的问题。我很好奇，在热风炉燃烧这样复杂的工业场景中，是如何具体应用这种技术的。究竟哪些参数会被作为“案例”的关键特征？是历史上的某个时间点，记录了大量的燃烧参数，如燃料流量、空气量、温度、压力、以及最终的热风温度和组成？还是某种特定的工况变化，例如，在煤气成分发生变化时的应对措施？我期望书中能够详细阐述CBR的整个生命周期，从案例的获取、存储、检索，到案例的适应和学习。它是否会涉及到如何量化案例之间的相似性？当遇到一个新的工况时，它又是如何根据相似性来选择最合适的历史案例，并从中提取出控制策略？我特别想知道，CBR技术是如何处理那些并不完全匹配的案例，以及如何在新旧案例之间进行权衡和融合，从而不断提升控制系统的智能水平。这本书能否提供一些实际的案例，展示CBR技术如何在热风炉的燃烧过程中，帮助实现更精准的温度控制、更优化的燃料消耗、以及更低的污染物排放？

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我对这本书的关注点，更多地在于它所提出的“智能控制技术”究竟是如何具体实现的。在钢铁行业，尤其是高炉这样的大型连续生产过程中，对设备稳定性的要求是极其严苛的。任何微小的波动都可能引发一系列连锁反应，对生产造成不可估量的影响。因此，引入“智能”的概念，意味着我们需要更深入地理解其背后的算法和逻辑。我设想，这本书很可能不仅仅是停留在理论层面，而是会提供一套完整的设计思路和实现方案。例如，在CBR框架下，它是如何定义一个“案例”的？一个案例可能包含哪些关键的输入变量，比如风温、风压、燃料类型、燃烧室压力、CO2和CO浓度等？输出又是什么？是调整燃料流量、助燃空气流量，还是改变燃烧器的角度？更重要的是，当系统遇到一个全新的、在已有案例库中找不到完全匹配情况的工况时，它是如何进行“推理”和“适应”的？是通过案例的相似度度量，还是某种更复杂的泛化能力？我期望书中能够详细阐述这些技术细节，甚至可能包含一些具体的数学模型、算法流程图，以及在实际工程中进行部署和优化的经验。同时，我也好奇它如何处理那些历史数据中可能存在的噪声和不准确性，以及如何确保所生成的控制策略既能保证生产的稳定性，又能达到最佳的能效和排放指标。

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这本书的名字让我对高炉炼铁的核心工艺——热风炉的燃烧控制产生了浓厚的兴趣，毕竟，如何高效、稳定地将热能传递给送入高炉的风，直接关系到铁水的产量、质量以及能耗。我一直觉得，在传统的控制模式下，很多时候依靠的是经验丰富的操作员的直觉和对设备状态的细微感知，虽然这种方式能够保证生产，但其背后往往蕴含着大量的试错和调整，而且在面对复杂多变的工况时，这种“人工智慧”的响应速度和优化能力总有其局限性。所以，当看到“CBR智能控制技术”这个词组时，我立刻联想到的是它可能是一种基于案例推理（Case-Based Reasoning）的先进方法，通过学习和借鉴以往成功的控制案例，来解决当前面临的燃烧问题。这不仅代表着一种技术上的革新，更意味着一种思维方式的转变，从被动应对到主动学习，从经验依赖到知识驱动。我十分好奇，这本书是如何将CBR这种人工智能的理论框架，有效地嫁接到高炉热风炉燃烧这样一个具体的工业应用场景中的。它是否会涉及到案例的表示、检索、复用、学习等核心环节？又将如何处理那些可能存在不确定性、甚至是冲突的案例？我对它如何构建一个能够不断进化的“智能大脑”感到非常好奇，希望它能够揭示更多关于如何让热风炉燃烧过程变得更加“聪明”的奥秘，从而提高能源利用效率，减少环境污染，最终为钢铁生产注入新的活力。

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我之所以对这本书充满好奇，是因为它所提出的“CBR智能控制技术”可能为解决高炉热风炉燃烧过程中一些长期存在的难题提供新的思路。我们知道，热风炉的燃烧是一个动态且复杂的耦合过程，对燃料的质量、空气的供给、以及内部的温度和压力分布都有着非常高的要求。传统的PID控制或者模糊控制，在应对某些突发或极端工况时，往往显得力不从心。我希望这本书能深入探讨CBR技术如何能够更好地处理这些挑战。例如，它是否能够通过学习大量以往成功的燃烧调整案例，在煤气成分突然变化时，快速找到最有效的燃料和空气配比方案，以维持火焰的稳定？又或者，在需要大幅度调整热风温度以适应高炉生产需求时，CBR系统又是如何智能地规划燃烧过程，避免对炉体造成过度的热冲击？我特别关注的是，这本书能否提供一些具体的案例分析，展示CBR技术在实际运行中，是如何帮助操作人员更有效地应对各种复杂的燃烧情况，从而提高生产效率，降低能耗，并最终实现更优的环境效益。

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我之所以对这本书产生浓厚的兴趣，是因为它提到了“智能控制”，而我一直认为，热风炉的燃烧控制是钢铁生产中一个非常关键且极具挑战的环节。传统上，这很大程度上依赖于操作员的经验和对设备状态的直观判断。然而，随着技术的发展，我们总在寻求更科学、更精细、更自动化的解决方案。CBR（Case-Based Reasoning）技术，对我来说是一个相对新颖的概念，我希望这本书能深入浅出地解释它在热风炉燃烧控制中的应用。它如何将以往成功的操作经验，以一种结构化的方式存储起来，并在需要时进行快速检索和应用？例如，当遇到某种异常的燃烧情况，比如火焰不稳定或温度偏低时，CBR系统是否能够迅速找到类似的历史工况，并提取出最有效的调整方法？我特别想了解，它是如何处理那些可能存在细微差别的案例，并从中进行“泛化”或“适应”，以生成适用于当前新工况的控制指令。这本书能否提供一些具体的案例研究，展示CBR技术如何在实际应用中，帮助提高热风炉的运行稳定性，降低能源消耗，甚至减少有害气体的排放？我对它如何构建一个能够自我学习和优化的智能系统非常感兴趣。

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