鋼鐵生產(chǎn)監(jiān)測與質(zhì)量控制

前言
第1章 緒論
1.1 鋼鐵生產(chǎn)流程安全運行概述
1.1.1 冶煉工序流程安全運行
1.1.2 軋制工序流程安全運行
1.2 運行過程監(jiān)測簡介
1.2.1 基于模型的過程監(jiān)測技術
1.2.2 基于數(shù)據(jù)的過程監(jiān)測技術
1.2.3 基于知識的過程監(jiān)測技術
1.3 鋼鐵生產(chǎn)運行過程質(zhì)量管控
1.3.1 質(zhì)量管理發(fā)展歷程
1.3.2 鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)方式
1.3.3 鋼鐵企業(yè)全流程質(zhì)量管控
1.3.4 鋼鐵企業(yè)質(zhì)量過程控制特點
1.4 鋼鐵流程過程監(jiān)控方法分類
1.5 運行監(jiān)測技術與質(zhì)量監(jiān)控技術研究現(xiàn)狀
1.5.1 工業(yè)過程運行監(jiān)測技術研究現(xiàn)狀
1.5.2 工業(yè)過程質(zhì)量監(jiān)控技術研究現(xiàn)狀
1.5.3 工業(yè)過程質(zhì)量管控研究現(xiàn)狀
1.6 本書概況
參考文獻
第2章 基于模型的鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷技術
2.1 工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷技術基本問題
2.2 鋼鐵工業(yè)過程控制系統(tǒng)故障分類
2.2.1 傳感器或儀表故障
2.2.2 執(zhí)行器故障
2.2.3 過程對象故障
2.2.4 控制器故障
2.3 基于模型的過程監(jiān)測與故障診斷技術
2.3.1 狀態(tài)估計方法
2.3.2 參數(shù)估計方法
2.3.3 等價空間方法
2.4 鋼鐵生產(chǎn)流程典型對象監(jiān)測實例分析
2.4.1 精軋控制I／O層
2.4.2 嵌入式軟PLC層
2.4.3 PLC程序開發(fā)和編譯系統(tǒng)層
2.4.4 控制模型實時仿真
2.4.5 液壓辨識模型實時仿真
參考文獻
第3章 基于數(shù)據(jù)的鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.1 基于數(shù)據(jù)的過程監(jiān)測與故障診斷方法在鋼鐵流程中的應用概述
3.2 基于多元統(tǒng)計的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.2.1 基于PCA方法的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.2.2 基于CCA方法的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.2.3 基于PLS方法的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.3 鋼鐵流程分布參數(shù)系統(tǒng)過程監(jiān)測與故障診斷
3.3.1 分布參數(shù)系統(tǒng)及其過程監(jiān)測與故障診斷概述
3.3.2 基于分布參數(shù)系統(tǒng)的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.3.3 層流冷卻過程中分布參數(shù)系統(tǒng)的過程監(jiān)測與故障診斷
3.4 機器學習在鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷中的應用
3.4.1 基于機器學習的過程監(jiān)測與故障診斷概述
3.4.2 基于機器學習的鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.5 信息融合技術在鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷中的應用
3.5.1 基于信息融合的過程監(jiān)測與故障診斷
3.5.2 基于信息融合的鋼鐵流程過程監(jiān)測與故障診斷
3.6 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程監(jiān)測與故障診斷技術及其應用
3.6.1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動技術概述
3.6.2 基于大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的過程監(jiān)測與故障診斷技術
3.6.3 基于大數(shù)據(jù)分析方法的過程監(jiān)測與故障診斷技術
參考文獻
第4章 鋼鐵流程關鍵設備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與健康管理
4.1 設備狀態(tài)監(jiān)測與健康管理概述
4.1.1 設備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
4.1.2 設備的故障預測與健康管理
4.2 鋼鐵流程關鍵設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
4.2.1 軸承與齒輪狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
4.2.2 電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
4.2.3 鋼鐵工業(yè)爐窯狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷
4.3 鋼鐵流程設備的故障預測與健康管理
4.3.1 設備剩余壽命預測
4.3.2 設備故障預測技術
4.3.3 關鍵設備的健康管理
4.3.4 智能運維系統(tǒng)在鋼鐵行業(yè)的應用
參考文獻
第5章 鋼鐵流程的質(zhì)量監(jiān)測與故障診斷技術
5.1 質(zhì)量監(jiān)測與故障診斷技術的發(fā)展歷程
5.2 多模態(tài)工業(yè)過程質(zhì)量相關故障診斷
5.2.1 多模態(tài)的研究現(xiàn)狀
5.2.2 多模態(tài)的劃分
5.2.3 多模態(tài)最佳聚類數(shù)的確定
5.2.4 多模態(tài)質(zhì)量監(jiān)測方法
5.3 工業(yè)過程質(zhì)量相關的乘性故障檢測與診斷
5.4 .知識與數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動的質(zhì)量相關故障診斷
5.5 鋼鐵工業(yè)全流程質(zhì)量監(jiān)測與故障診斷
5.5.1 研究現(xiàn)狀
5.5.2 面向系統(tǒng)層級的復雜工業(yè)過程全流程故障診斷
5.5.3 “三維”視角下鋼鐵工業(yè)全流程質(zhì)量監(jiān)測與故障診斷
參考文獻
第6章 面向鋼鐵流程智能制造的智能監(jiān)控與健康管理
6.1 大數(shù)據(jù)分析技術在鋼鐵流程智能監(jiān)控與健康管理中的應用
6.2 人工智能技術在智能監(jiān)控與健康管理中的應用
6.2.1 基于機器學習的智能監(jiān)控與健康管理技術
6.2.2 基于深度學習的智能監(jiān)控與健康管理技術
6.2.3 寬度學習在智能監(jiān)控中的應用
6.3 帶鋼冷／熱連軋智能監(jiān)控與健康管理技術應用
6.3.1 軋制過程監(jiān)控技術
6.3.2 軋制過程工況管理、預測與維護技術
6.3.3 軋制過程全流程質(zhì)量監(jiān)控與管理技術
6.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)爐煉鋼模型與控制研究
6.4.1 轉(zhuǎn)爐煉鋼的終點控制技術
6.4.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼過程的多時態(tài)建模
參考文獻