+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Метод и алгоритмы обработки информации в системе прогнозирования качества агломерата

Метод и алгоритмы обработки информации в системе прогнозирования качества агломерата
  • Автор:

    Виноградова, Людмила Николаевна

  • Шифр специальности:

    05.13.01

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2010

  • Место защиты:

    Череповец

  • Количество страниц:

    135 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    250 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"1 Общая характеристика проблемы прогнозирования качества 1.1 Анализ существующих методов и средств прогнозирования


ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 Общая характеристика проблемы прогнозирования качества


агломерата.

1.1 Анализ существующих методов и средств прогнозирования

параметров непрерывного технологического процесса производства агломерата.

1.2 Характеристика производства1 агломерата как объекта прогнозирования .


1.3 Определение требований к математическому обеспечению прогнозирования параметров непрерывного технологического

процесса производства агломерата.


1.4 Выводы.

2 Математическое обеспечение метода прогнозирования выхода годного агломерата


2.1 Разработка метода прогнозирования выхода годного агломерата
2.2 Разработка метода хранения технологических параметров в системе прогнозирования
2.2.1 Метод сжатия технологических параметров производства
агломерата.
2.2.2 Метод сжатия изображений излома агломерационного
2.3 Разработка математической модели системы прогнозирования
качества агломерата .
2.4 Выводы
3 Алгоритмы обработки информации и прогнозирования выхода
годного агломерата.
3.1 Алгоритм сжатия и хранения технологических параметров в
системе прогнозирования .
3.1.1 Фрактальный алгоритм сжатия изображения
3.1.2 Фрактальный алгоритм сжатия данных
3.1.3 Алгоритмы декомпрессии изображения и данных.
3.2 Обучение самонастраивающейся нейронной сети
3.3 Алгоритм функционирования нейронной сети
3.4 Обобщенный алгоритм прогнозирования выхода годного агломерата.
3.5 Выводы
4 Экспериментальные исследования метода и алгоритмов
обработки информации в системе прогнозирования качества агломерата.
4.1 Основные функциональные элементы и блоки
4.2 Методика настройки алгоритмического обеспечения.
4.3 Результаты экспериментальных исследований
4.4 Перспективы применения разработанных метода и алгоритмов обработки информации в системах прогнозирования технологических параметров непрерывных металлургических процессов.1.
4.5 Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, г. Всеросс. Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, г. Всеросс. Череповецкие научные чтения» (Череповец, , гг. ЭВМ Череповецкого государственного университета. Публикации. По материалам диссертации опубликованы печатных работ, в том числе 2 монографии и 5 статей в рецензируемых научных журналах, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки России. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 5 наименований и 3 приложений. Работа содержит 5 страниц, рисунка и таблиц. Во введении обоснована актуальность, сформулированы цель и задачи исследования, представлены и положения, выносимые на защиту, их научная новизна и практическая ценность работы. В первом разделе проведен анализ существующих методов и средств прогнозирования параметров непрерывного технологического процесса агломерата, рассмотрены свойства и состав агломерата с точки зрения процесса прогнозирования, определены задачи и требования к системе прогнозирования качества агломерата. Во втором разделе определены наиболее важные технологические параметры, влияющие на качество агломерата, разработан метод сжатия этих параметров на основе фрактальной аппроксимации с использованием хеш-функции, построена логическая модель метода прогнозирования выхода годного агломерата, описаны метод сжатия изображений излома агломерационного спека и основные этапы прогнозирования с помощью самонастраивающейся нейронной сети. В третьем разделе разработаны алгоритмы сжатия изображений на основе аффинных преобразований, человеко-машинного взаимодействия для создания ретроспективного банка данных, обобщенный алгоритм прогнозирования выхода годного агломерата, представлена методика обучения и тестирования нейронной сети на реальных данных. Заключение содержит перечень основных результатов диссертационной работы. Анализ существующих методов и средств прогнозировашп! Для доменных печей чрезвычайно важна устойчивость показателей качества агломерата во времени, стабильность которых обеспечивает равномерный ход плавки [, ]. Недостоверная и несвоевременно получаемая информация вынуждает производственный персонал руководствоваться интуицией при управлении агломерационным процессом, а это не способствует улучшению качественных показателей агломерации [5]. Для повышения качества агломерата на ведущих российских и зарубежных предприятиях внедряются автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП). В производственных условиях контролируют лишь прочность, восстановимость и химический состав1 агломерата. Прочность агломерата зависит от химического состава исходной' шихты, качества ее подготовки, расхода топлива на агломерацию, условий-спекания; минералогического состава и обработки готового продукта. Обычно прочность, агломерата определяют степенью его разрушения-, при-постоянном разрушающем воздействии;. Восстановимость агломерата зависит от минералогического состава,, основности и ‘ пористости агломерата На нагретую до определенной температуры пробу агломерата, воздействуют восстановителем в течение определенного времени. Количество' восстановителя или его параметры контролируются. О4 восстановимости судят либо по- изменению состава-газовой фазы, либо по изменению массыпробы вследствие убыли химически, связанного- с железом-: кислорода. В- настоящее время* определение восстановимости осуществляют при помощи автоматизированных установок, позволяющих фиксировать степень восстановления- по диаграммной ленте прибора [, ]. Химический состав агломерата в производственных условиях контролируется непрерывно. Наиболее1 важными показателями-этого • вида контроля являются^ постоянство содержания железа и закиси железа в. От этих показателей в значительной, мере зависит ровность, хода доменной плавки,, стабильность шлакового и теплового-режимов и качество чугуна [3, , , ]. Названные свойства агломерата анализируются путем взятия проб по окончании* процесса'- агломерации -Если-'.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.918, запросов: 966