基于人工智能的高炉炼铁过程参数智能调控与故障预警研究

马 海兴, 冯 小勇
河南钢铁周口钢铁有限责任公司

摘要


钢铁工业加快智能化转型，传统高炉炼铁调控和故障预警方式满足不了生产需求。本文针对高炉炼铁过程复杂、非线性等特点，分析传统调控方法不足和智能调控需求。通过构建基于人工智能的参数智能调控模型，完成数据采集预处理、设计智能调控算法并训练验证模型；同时，基于故障类型和特征分析，研究故障预警算法并实现预警系统。文章还探讨技术挑战和应对办法，研究成果为高炉炼铁智能化生产提供理论和实践参考，有助于提升生产效率和稳定性，降低故障风险。

关键词


人工智能；高炉炼铁；参数智能调控；故障预警

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参考


[1]安剑奇，郭云鹏，张新民，等.高炉炼铁过程智能感知、诊断与控制方法的研究现状与展望[J].冶金自动化，2024，48（02）：2-23.

[2]刘小杰，张玉洁，刘然，等.高炉炼铁智能化发展的研究现状与展望[J].钢铁研究学报，2024，36（05）：545-559.

[3]张智峰，刘小杰，李欣，等.大数据与工业4.0时代下高炉炼铁流程智能化发展现状与展望[J].冶金自动化，2021，45（06）：8-16.

[4]李启会.高炉冶炼过程的模糊辨识、预测及控制[D].浙江大学，2005.

[5]刘文慧.基于多源信息融合的高炉煤气流分布识别和建模研究[D].内蒙古科技大学，2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3654-07-07-150048

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