高炉专家系统的数据采集与处理

高炉专家系统是基于传感器型的在线实时专家系统，高炉信号由传感器采集后，需经过过程计算机进行预处理．数据预处理包括一次预处理和二次预处理，一次预处理即实现监测数据的平滑，二次预处理包括复合参数的计算，特征参数的计算及参数的模糊处理．通过预处理后的数据便可以用于高炉专家系统的推理。

济钢1750 m^3高炉专家系统实时数据采集与处理

介绍了济钢1#1 750 m3高炉专家系统通过OPC方式实现实时数据采集及对数据进行预处理的方法。数据预处理包括一次预处理和二次预处理,一次预处理即实现监测数据的平滑,二次预处理包括复合参数、特征参数的计算及参数的模糊处理。通过预处理后的数据可保证专家系统数据的实时、可靠、准确。

高炉专家系统技术展望

从知识工程角度阐述了高炉专家系统技术发展的趋势，介绍了数据库、神经网络、专家系统分布式及协同式、机器人、多媒体及专家系统开发工具等技术对高炉专家系统的影响，并提出基于多种技术集成的高炉智能控制的思想。

专家系统与人工神经网络在小型高炉控制系统中的应用

本文根据中小高炉实际情况,提出了小型高炉控制专家系统的设计方案,并对硬件选型和软件设计作了介绍。

高炉炉况诊断实时专家系统中数据丢失恢复系统的设计

针对高炉炉况诊断和操作决策人工智能系统中出现的上传数据丢失问题,采用计算机网络和数据丢失恢复技术,对集中采集的传感器数据传送到操作站,再上传到服务器中的数据进行检索搜寻,查找“丢失”的数据,然后从产生数据丢失的操作站的原始数据文件中搜寻丢失的数据,将搜寻到的数据重新上传至服务器,完成“丢失”数据的自动恢复.

高炉专家系统数据采集及处理方法的研究

针对利用传统的数据采集方法很难满足工业现场数据采集的问题,根据江苏永联钢铁集团公司进行高炉专家系统开发的经验,结合一般工业企业对于数据采集及处理的研究,改进了传统的利用OPC采集工业现场数据的方法,提出了采用IO Server中间数据采集层的数据获取方法。并针对高炉数据复杂、干扰大的特点,研究了高炉数据特性,给出了数据处理的主要方法。研究结果表明,利用此种方法采集数据具有较强的适用性和很高的稳定性,为高炉专家系统的发展提供了较为实用的参考价值。

大数据云平台技术在高炉工艺应用与发展

阐述了我国高炉智能技术发展历程与存在问题,介绍了高炉大数据云平台的基本构成和高炉冶炼过程可视化技术,并对高炉大数据平台发展方向进行了探讨。

宝钢高炉过程计算机系统现场数据采集与处理方法

宝钢高炉过程计算机系统主要负责现场数据收集和数据处理。生产现场安装的成千上万个监测设备,包括各种仪表、热电偶及其他监控设备的实时数据通过现场总线收集到过程控制计算机系统中,经过数据筛选、数据清洗及预处理等多重数据处理方法后,部分数据输出到数学模型做二次计算,部分数据处理直接通过人机界面——过程计算机画面提供给操作人员,以达到实时监控、提前操作、稳定炉况、顺产的目的。

高炉冷却壁检漏系统上位机软件设计

论述了利用计算机技术实现高炉冷却壁循环检漏的方法 ,介绍了其上位机软件设计的原理和过程 ,阐明了利用计算机软件对高炉冷却壁若干关键点测量温度的数据传输、处理的方法以及软件设计中的关键问题。

高炉能效利用诊断模块的开发与研究

通过利用各类高炉产入产出数据及相关冶炼数据,经计算机/能效专家库实时判断当前能源使用效率的最大化。

铁前数模技术进展与大数据应用探讨

高炉专家系统是近几十年铁前数模技术高度集成的典型代表,回顾了铁前专家系统的发展历程和概况,剖析了高炉专家系统技术存在的历史局限性和技术瓶颈,着重介绍了近年来铁前数模技术的继承与发展,以及取得的成效,最后从钢铁行业需求出发,探讨了大数据及机器学习技术在铁前领域尤其是高炉领域的应用前景和研究方向。