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面向高炉布料操作优化的在线信息检测方法及其应用(上)
  • ISSN号:1000-7059
  • 期刊名称:冶金自动化
  • 时间:0
  • 页码:6-9
  • 语言:中文
  • 分类:TF325.6[冶金工程—冶金机械及自动化]
  • 作者机构:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家863计划课题(2007AA04Z177);国家杰出青年科学基金项目(60425310)
  • 相关项目:工程系统与控制
中文摘要:

在高炉布料操作优化中,料面温度场分布、炉喉料层分布和高炉炉况是三类重要参考信息,本文针对这三类信息在线检测方法的研究现状进行了综述,并结合图像处理、机理分析、支持向量机和神经网络等多种先进技术,探讨了在常规检测设备条件下炉内信息的模型化检测方法和应用,最后展望了今后的发展方向。

英文摘要:

There are three kinds of key information to operation optimization of blast furnace distribution, including temperature field of burden surface, burden layer distribution of furnace throat, and blast furnace condition. A review of research on measuring methods of three kinds of on-line information is presented. Modeling measuring methods and their applications under usual conditions in blast furnace are discussed with some advanced technologies, such as image processing, mechanism analysis, support vector machine and neural network. Finally, development direction is prospected.

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期刊信息
  • 《冶金自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国钢铁工业协会
  • 主办单位:冶金自动化研究设计院
  • 主编:沈黎颖
  • 地址:北京西四环南路72号
  • 邮编:100071
  • 邮箱:yjzdh@tom.com
  • 电话:010-63841318
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7059
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2067/TF
  • 邮发代号:2-321
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4525