一、宝钢炼钢车间刷新生产记录（论文文献综述）
许少杰[1]（2021）在《基于遗传算法的钢厂天车建模与调度优化》文中研究指明随着我国十四五规划和2035年远景目标的提出,与钢材密切相关领域的“新基建”将迎来爆发式增长,钢材产量的增加将对工厂生产调度效率提出更高的要求。在钢厂炼钢—连铸区段生产中,天车因其不受地面环境约束、运行负载高、吊运稳定等特点成为了主要的跨内运输工具,但由于天车调度时需要考虑多台天车同时执行任务的情况,使得传统的人工调度的效率一直不高。为了优化企业资源配置、提高生产效益、降低生产成本,本文针对连铸生产车间多机多任务、空间、时间等多重限制条件对某钢厂车间进行模型建立,并研究一种生产调度优化的有效方法。首先,分析钢厂天车任务特点,对车间内元素抽象化进行建模,为天车模型设置一定的规则,如属性规则、择车规则、避让规则等。其中属性规则是抽象描述天车与车间元素的重要组成部分,在仿真过程中记录属性的变化对展示优化序列与描绘优化成果具有重要的作用。择车规则会根据天车与任务的匹配程度,为任务分配匹配度更高的天车执行任务。在天车运行过程中受到空间条件限制会出现需要避让的情况,设置了一个避让规则供天车在遇到需要避让的情况下做出合理运动。其次,为优化天车调度模型设计了改进遗传算法,针对改进遗传算法对初始种群依赖较高的问题引入蝙蝠算法进行改进,同时为使算法具有跳出局部最优的能力设计了带有灾变环节的自适应遗传算法。以天车序列为染色体编码,以某新建钢厂连铸车间为对象,经过多次的迭代计算生成可行且优化的调度方案。最后,针对目前较少研究仿真结果与实际PLC通信以传递计算结果的问题,研究了基于西门子虚拟PLC利用TCP/IP协议通信的方法,将优化结果转换成天车控制命令传递至PLC,并通过仿真软件对优化结果进行查看。研究结果表明本文提出的优化调度方法是合理有效的,带有灾变环节的自适应遗传算法在面对多机多任务调度时具有良好表现,该方法可用于辅助钢厂其他车间调度,并对一般制造企业的天车调度具有借鉴和参考价值,最后提供的上位机通信办法对于提高优化成果落地,企业数字化水平提升具有重要意义。
梁青艳[2]（2021）在《基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化》文中认为绿色化和智能化是钢铁行业智能制造转型升级的两大基本要素,研究生产系统以及能源系统的优化问题具有非常重要的现实意义。近几年随着企业自动化、信息化水平的普遍提高,智能制造提升工程也逐渐着手实施,急需利用智能模型去解决复杂生产流程中的生产优化调度问题以及钢铁企业能源多介质优化调配问题。本文针对当前炼钢调度以及能源优化问题研究中的不足和局限性,提出基于流程网络仿真进行优化建模的新的解决方案,进行了关键技术研究和应用验证,主要研究内容如下:（1）充分考虑钢铁企业炼钢调度的特点及难点,提出了基于多智能体技术的炼钢智能化动态调度方案,构建了通用性的多智能体流程网络仿真优化基础模型,并分别结合普钢和特钢不同实际生产场景进行了应用验证。应用结果表明该技术可以大大减少无效作业时间,提高作业效率,并且能适应多变的现场环境,有效解决了炼钢生产流程中具有强耦合、多路径、多目标、多约束、多干扰特性的计划调度较为困难的难题。（2）充分考虑钢铁企业能源和生产耦合紧密的特点,从能量流的角度出发,构建了能量流网络基本描述模型包括主工序能量流模型、分介质能量流网络模型、能量流网络集成模型,对物质流、能量流之间相互影响、相互耦合的关系进行了信息表征;提出了从钢铁流程生产工艺出发,基于静态因素、动态因素及能源本身波动规律建立主工序能量流节点模型的建模方案,并分别以煤气和电力介质为例进行了主工序能量流具体分析、模型描述及预测验证。预测过程中充分考虑到实时工艺节奏和动态工况信息,使模型具有更好的适应性。煤气预测模型,模型误差基本在10%以内;电力96点负荷预测模型,模型误差在5%以内的达到96%,均获得了较好的预测效果。（3）以能量流网络模型为基础,针对以满足需求,放散最小为目标的能源计划的智能生成问题构建了基于规则的能源仿真调配模型,针对以放散和成本最小为目标的能源动态调度问题构建了基于优化算法的能源优化调配模型,并分别通过仿真分析,验证了模型的适用性和有效性。这两部分的研究分别针对不同的具体应用问题,不同优化目标进行了建模,而且和能量流网络模型结合,形成了完整的模型体系,为能源的多工况场景计划制订、优化协调提供了新方法。
张先勇[3]（2020）在《基于信息融合的鱼雷罐车安全监控系统与关键技术研究》文中研究表明鱼雷罐车是大型钢铁企业转运高温铁水的主要运输车辆。现有的安全监控研究关注于罐体材料和物流管理较多,而对罐体倾动角度精确测量和运输全路径连续定位等的研究较少,甚至鲜有报道。鉴于此,本文依托国家重点研发计划项目的子课题“专用运输车辆转运作业安全监控与预警技术研究”（2017YFC805104）,结合武汉钢铁股份有限公司的实际应用场景,通过开展了一系列实验研究,建立了鱼雷罐车安全监控关键技术的信息融合模型,构建适合鱼雷罐车转运安全的评估指标体系,提出了运用图像识别技术非接触式精确测量角度的方法、车辆连续位置检测和停车精确定位方法,以及全天候障碍物识别方法,实现了从理论到实践应用的转化。研究成果对指导鱼雷罐车转运安全监控系统的开发具有重要参考价值。具体研究内容包括以下几个方面:1、针对鱼雷罐车转运作业的安全监控特点,研究了基于目标决策的安全监控系统各层次的信息融合模型,为信息融合技术在鱼雷罐车转运安全监控领域的应用提供技术支撑;针对重大钢铁企业事故的多因素分析,运用人为因素的分析分类系统（HFACS）分析了安全事故,融合层次分析法（ANP）和二次逻辑回归模型对鱼雷罐车事故进行多因素的关联性分析和权重分析,构建适合鱼雷罐车转运安全指标体系。2、针对鱼雷罐车高温罐体倾动角度检测问题,提出了运用图像识别技术非接触式精确测量角度的方法。利用高清相机连续拍摄罐体端部特征图像,运用BRISK算子检测图像特征点。利用汉明距离对特征点进行两次筛选,提高配准点的准确度,最后结合最大类间方差法（OTSU）计算罐体的旋转角度。设计实验方法进行测试,分析实验数据,探讨了倾角非接触式测量技术和连续位置监测技术的测量精度和响应速度。3、针对鱼雷罐车在高炉车间和运输路经中的连续定位问题,提出了融合室内外定位数据,运用最小二乘法线性拟合在信号盲区的定位方法。该方法比单一的惯性计算方法有更好的定位精确性。研究利用卫星定位系统获取室外数据,UWB系统获取室内定位数据。建立多基站获得更多组合的室内定位数据,利用卡尔曼滤波（Kalman）降噪优化原始数据,按照距离远近进行权重分配以提高TOA/TDOA组合定位算法的准确度。针对停车精确落位问题,提出采用电涡流传感器微距测量的方法监测停车位置,设计试验,检验有效性。4、针对轨道全天候障碍物识别问题,提出了融合视觉相机、红外成像和毫米波雷达三种探测技术于一体的全天候障碍物识别技术方法。并重点对视觉图像处理过程进行了深入研究,运用Canny算子对图像边缘检测;利用霍夫变换对图像中的轨道边缘进行检测提取;基于兴趣范围提取颜色异常区域,通过形态学处理,标注出障碍物位置。分析了毫米波雷达、红外线成像的性能和降噪技术,研发了多传感器融合的鱼雷罐车转运全天候障碍物识别系统。5、研究了基于计算机自动处理的实时安全监控系统与车辆制动系统联动技术,研发了融合多传感器的鱼雷罐车运输安全监控系统和罐体倾动监控系统,并集成上述技术建立统一安全监控平台,进行了功能测试和示范应用。本文通过对鱼雷罐车运输连续位置监测技术和罐体倾动角度非接触式测量技术的研究,开发了基于信息融合的安全监控系统平台,为大型钢铁企业的鱼雷罐车转运安全监控提供了技术保障。
周钧[4]（2020）在《铁钢包定位跟踪及优化设计研究》文中指出在冶金行业中,铁钢包是炼铁炼钢的重要载体,提高铁钢包物流的自动化和信息化水平,对于减轻员工工作强度、提升企业管理水平、提高冶金生产效率有非常重要的意义。为此,本文以东北特殊钢股份有限公司为背景,着力解决铁钢包跟踪管理上两个突出问题——铁钢包数量的优化和铁钢包的定位跟踪。其一,目前铁钢包在流转过程中存在排队等待、空包烘烤、重包积压等情况。论文分析了铁钢包的流转过程,然后基于有限容量的排队论,构建了铁钢包物流的排队模型。基于实际情况结合仿真运算,分析系统容量对排队系统性能的影响并确定具体取值。随后,计算求解铁钢包排队系统的性能指标和在线铁钢包数目的理论最优值,企业根据最优值确定实际在线铁钢包数目,从而为企业方面物流的调整和优化提供理论依据和数学参考。其二,针对钢铁生产环境的复杂性,对比选定RFID定位技术实现铁钢包的全流程跟踪。随后,论文分析RFID定位系统硬件设计的具体细节和注意事项。最后针对数据传输问题,设计数据传输网络和通讯报文,并利用心跳检测等机制保证数据通信的可靠准确。其三,设计并实现铁钢包定位跟踪系统软件,主要包含主控系统软件、行车终端系统软件和可视化显示平台,功能覆盖调度指令下发、执行结果反馈、与MES交互、库区可视化展示、无纸化报表等方方面面。软件具备界面简洁、功能完善、使用友好等特点。本论文有效解决钢铁企业铁钢包定位跟踪管理中存在的实际问题,理论研究被东北特钢实践证明是可行的,定位跟踪系统也已在东北特钢成功上线运行,运行效果优良,获得一致好评。
王欣[5]（2019）在《唐钢冷轧信息化MES系统改造的设计与实现》文中研究指明在中国钢铁行业兼并重组的大背景下,唐钢公司开始调整信息自动化体系架构。目前唐钢信息化应用的主要问题是:高级排程APS系统没有覆盖到冷轧厂,从而无法形成公司范围内钢轧一体化的全局生产计划的统筹协调;一冷轧厂二三级之间没有完全打通,使得三级的作业指令、工艺参数未能准确的传达到一二级系统,而生产实绩也无法由二级上传,导致基础数据不够准确及时。为了解决这一问题,提出了信息化MES系统的升级改造课题。课题的研究方案采用.Net技术架构,Visual Studio开发环境,C#开发语言,Oracle数据库,整体采用C/S结构,实现应用程序自动更新功能。课题在充分的需求调研基础上,规划出六大功能模块,并详细说明了生产计划管理系统、质量管理系统、物流及库存管理、轧辊及成本系统、综合查询、维护系统等方面的设计。系统设计开发完成后,搭建了测试服务器,对系统所有功能模块进行了测试,测试包括应用测试和接口测试。通过课题改造,实现了冷轧MES（Manufacturing Execution System）系统接收SAP（Systems Application Products in DATA processing）系统下发的生产订单信息、APS（Advanced Planning and Scheduling）下发的计划信息、ODS（Order Dress System）系统下发的订单设计信息,满足了信息化整体架构中各系统要求,有效提高了冷轧薄板厂的生产效率和执行效率,满足了唐钢精细化规范化的生产要求。图14幅;表11个;参54篇。
吴翔[6]（2015）在《宝钢电炉大方坯连铸机轻压下设备控制系统优化与研究》文中研究指明连铸坯,作为钢铁产品原材料,其本身的质量决定了最终成品的质量情况,影响着最终用户的使用感受。因此炼钢厂的主要经营目标之一就是依据最终成品的功用生产制造质量合格的连铸坯。本文首先回顾了连铸技术的历史发展过程,工艺的逐步成熟造就了连铸流程和技术的大幅改进和优化。通过研究连铸坯的主要质量缺陷,并思索其对成品性能的影响,考虑到大方坯铸坯断面较大,所浇铸的钢种又比较特殊,中心偏析和疏松成为影响大方坯质量的重要问题,对大方坯持续稳定、高质量的生产带来了极大的影响。基于此引出了轻压下功能和技术实际应用的思考,阐述了轻压下技术的工艺原理,并对其主要关键技术进行了总结与探讨。为了解决连铸浇铸过程中产生的实际问题,本文就宝钢电炉厂大方坯连铸机的动态轻压技术展开了研究。虽然通过参数研究、摸索和调整,工艺效果显着,但是随着产品钢种的扩展以及质量要求的提高,出现了较多的问题直接影响了控制系统稳定可靠地运行。结合实际生产情况,本文主要对轻压下控制系统中至关重要的第一环——辊缝标定及辊缝控制展开了研究,并对其加以优化改进。文中比较了几种轻压下辊缝标定用具的优劣,鉴于使用原辊缝标定用具标定存在较多缺点和安全隐患,为了提高效率,降低安全隐患,结合宝钢电炉厂大方坯连铸机的实际参数,研究设计了一种新的高效实用的辊缝标定用具,并据此对辊缝标定过程进行了优化,实现了快速、精确、有效的辊缝标定目标。在辊缝标定用具改进完成以后,文中就轻压下应用中与辊缝标定有关的主要问题进行了客观的分析,并提出了切实有效的解决方案,同时重点研究了因弹性形变及设备间隙造成的辊缝检测量失真的问题。通过现场收集19#各拉矫机机架在不同压力下所得的辊缝检测值,确定了压力与辊缝之间的对应关系,从而形成了一种辊缝自动检查功能。使得辊缝检测最大偏差由之前的平均2.2mm降低到0.1mm,辊缝控制精度获得大幅提高,保证了轻压下功能的控制和使用效果。在比较磁滞伸缩传感器获得的位置反馈信号与压下位置的系统设定值的基础上,辊缝自动检查功能计算获得的辊缝补偿值,叠加补偿到PID控制器中,输出控制拉矫机液压伺服阀的开度,从而实现被控对象拉矫机的上升或下降的动作。辊缝自动检查功能的成功应用为之后的常规检查维护提供了设备异常警示及故障查找的数据基础。
王彬[7]（2015）在《长材型特殊钢厂炼钢—连铸过程生产计划优化与协同调度》文中研究指明生产过程的精细化控制与科学的生产组织是保证生产流程协调、高效运行的关键。相对于普碳钢生产,特殊钢的生产过程工序较为复杂,长期普遍存在生产消耗大、故障事故多、运行成本高的状况；而相对于板带材生产,棒线材生产过程更具多批量、多钢种、多规格等特点。这些特点使长材型特殊钢炼钢—连铸过程生产计划与调度的研究过程更为复杂。本文运用冶金流程工程的相关理论,从特殊钢炼钢—连铸过程的物质流参数解析与运行优化入手,充分考虑生产组织与过程控制的融合,在把握冶金过程物质流、设备运行规律的基础上,运用智能算法优化生产计划,展开生产调度与工艺控制相互协同的研究。本文以普碳钢与弹簧钢混合品种的长材型特殊钢厂——方大特钢为研究对象,首先对整个炼钢—连铸生产流程进行深入解析,对过程运行时间、温度制度、生产模式进行优化,炼钢—连铸全流程运行时间可缩减14.27min。综合考虑合理的产品结构以及不同产品在各工序/设备的生产节奏等因素,确定优化的炉机匹配模式,形成产品结构与炉机匹配的优化技术,对炼钢厂系统调控策略进一步深化和完善,为长材型特殊钢厂炼钢—连铸过程生产模式评价与优化的解决方案。同时,从工艺过程控制入手,在生产计划优化的基础上,构建符合生产实际需求的、以炉机匹配度、连浇炉数以及过程等待时间和柔性工序周期波动为主要评价指标的多目标优化调度数学模型,在炼钢厂“炉机对应”运行原则基础上,利用柔性工序缓冲策略求解生产模式优化后的炼钢—连铸调度问题。分析转炉炼钢过程模型、LF精炼过程模型以及连铸坯凝固冷却过程模型与调度模型的“协同”作用,构建了基于生产工艺模型的协同调度方案。最后,将物质流参数解析与运行优化、生产计划与调度优化以及工艺控制优化进行综合集成,并与MES相结合,构建集物质流参数解析、运行控制、工艺模型于一体的炼钢—连铸过程辅助控制与协同调度系统,将调度规则、智能算法与冶金流程运行优化方法相融合,形成长材型特殊钢厂协同调度技术。
周强雷[8]（2014）在《基于炼钢—连铸仿真平台的流程控制与生产调度研究》文中提出本课题为“985工程”炼钢-精炼-连铸流程的控制系统集成与流程综合优化实验研究平台中的子课题。实验平台采用虚拟现实仿真计算机系统与实物模拟系统相结合的仿真实验环境,以现场数据为驱动,通过网络通讯与仿真操控和虚拟场景形成交互信息,实现了生产过程的实际操控仿真。本实验平台是连接理论研究与钢铁生产实际应用所必须的中间环节,可以模拟炼钢-连铸生产环节,为实现炼钢-连铸全流程优化控制与调度提供研究基础。本论文主要包括以下研究内容：完成炼钢-连铸实验平台中物理装置的控制系统及其与虚拟现实系统的交互。在物理模型的控制系统中,采用西门子S7400 PLC作为控制器,上位机装有WINCC组态软件,组建炼钢-精炼-连铸整个生产流程的网络控制系统,建立监控系统等。采用工业以太网技术实现各个控制PLC与上位机之间的互联互通；利用Socket通信接口和OPC通信接口,实现虚拟现实与控制PLC的通讯,保证虚拟现实中的虚拟场景与物理模型装置的同步动作等。基于炼钢-连铸实验仿真平台,将实验平台的炼钢-连铸生产调度问题抽象为3阶段的混合流水车间调度问题,建立炼钢-连铸生产调度的0-1混合整数规划模型。采用遗传算法与线性规划相结合的算法给出炼钢-连铸生产调度问题求解策略。通过优化传搁时间满足钢水温度要求,通过最小化浇次开浇提前／拖期惩罚来协调生产节奏。采用二进制染色体编码方式,以染色体编码表示炉次设备指派与炉次在设备上的加工顺序,采用反向调度理论给出具体调度方案。对炼钢-连铸生产调度计划进行可视化设计,根据调度系统对甘特图的功能需求,开发具有人机交互功能的甘特图；采用ADO技术实现对调度系统数据库中数据表的读取和修改；根据调度计划中可能存在的冲突,设计计划可行性检测模块；给出基于甘特图的人机交互和计划可行性检查进行调度计划动态调整的方法和步骤。
陈文斌[9]（2013）在《宝钢热轧三合一MES系统设计与实现》文中指出宝钢作为中国钢铁制造行业的领头羊，他拥有着国内屈指可数的高度自动化控制信息系统。宝钢已实现用计算机控制信息系统来管理产销一体化的整体管理架构理念，这是宝钢长期以来能在国内钢铁制造行业中一直保持高产能、高质量的基础和保障。热轧三合一作为宝钢整个生产链中，承上启下的一个重要环节，针对宝钢的生产特点，本文设计并实现了热轧三合一MES信息系统。本文将详细介绍宝钢热轧三合一MES信息系统的设计及实现。通过对宝钢生产过程的充分调研，根据用户的实际需求及性能要求，首先确定了.net作为三合一系统前台应用的开发工具，后台使用Pro*C的开发软件，保证程序的高效运行；系统架构以Tuxedo中间件为基础的C/S三层架构模式构建的，即采用客户端，中间件，数据库的三层C/S架构，充分保证服务器的性能发挥到最大化。并通过功能型需求和非功能性需求两方面，对宝钢热轧三合一MES系统进行需求分析。采用模块化的结构体系，确立了以下主要功能模块：板坯管理模块，计划管理模块，设备管理模块，实绩管理模块，质量管理模块等，后台数据库采用现在最流行的关系型数据库ORACLE10g在保证系统性能的同时，又保证数据的实时性，可扩展性，安全性及可靠性。客户端系统采用了.net的开发环境，保证了客户端的易用性，可维护性。宝钢热轧三合一MES信息系统正是从企业生产的实际需要出发，设计出先进、实用、高效、符合宝钢管理特色的计算机管理系统。宝钢热轧三合一MES信息系统，是在宝钢二炼钢现有的计算机管理的基础上，将原有的炼钢和热轧这两大块的生产工艺合二为一，该系统实现了计算机在日常工作中给予现场生产指导，特别是在生产计划、管理控制及信息共享等方面起到了重要的作用。同时，该系统也实现了人机对话界面友好，操作简化，能让现场生产操作人员和管理人员能更加便捷、直观、迅速地掌握宝钢的日常管理生产流程，从而使宝钢的生产计划控制、生产过程管理、产品质量把控及信息化管理水平跃上了一个新的台阶，从而进一步降低了生产管理成本，并且同时提高了企业的经济效益和市场竞争力。
陈建[10]（2013）在《基于数据挖掘技术的宝钢铁水脱硫数学模型的建立与应用》文中研究说明为了降低钢材中有害杂质硫的含量,在炼钢之前要将铁水中硫预先脱去。论文在结合宝钢实际使用经验,对比分析现有脱硫的代数学模型和神经网络模型的基础上,根据宝钢二炼钢脱硫工艺,提出一种基于数据挖掘技术的铁水脱硫数学模型。论文的主要工作如下：在数据预处理阶段,提出如何从现有的生产系统数据库中抽取数据用于建模分析的方法,包括制定过滤规则,在抽取前采取ETL方式降低数据集中的噪声,在抽取后采用了基于密度的离群点检测技术清除样本集中异常数据,同时为了降低建模数据维数,对样本集进行了数据分层,并运用假设检验工具对分层标准进行显着性检验。在脱硫数学模型方面,源自分类思想,提出一种基于k-最近邻分类器基本原理建立脱硫剂加入量计算方法。k-最近邻分类器的基本原理在历史生产实绩中搜寻与当前生产状况最相似的批次,并用历史投料量预测当前投料量。由于样本集内部结构可能对分类结果造成影响,与传统的寻找k-最近邻算法不同的是,采用了两种考虑内部分类结构的算法作为补充。此外,针对计算对象之间距离时涉及到的属性权重,还提出一种基于参数试验的最佳权重确定方法。论文最后详细论述在宝钢现有生产控制系统中新增一套脱硫模型运行管理子系统的过程方法,主要包括系统分析和系统设计两个阶段,并且进行了在线功能考核。结果表明论文所提出的基于数据挖掘技术的铁水脱硫数学模型命中率达到87%,具备现场使用条件。
二、宝钢炼钢车间刷新生产记录（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、宝钢炼钢车间刷新生产记录（论文提纲范文）
（1）基于遗传算法的钢厂天车建模与调度优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 调度问题及天车调度问题概述 |
| 1.2.1 调度问题 |
| 1.2.2 天车调度问题 |
| 1.3 天车调度研究现状 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 天车调度现有研究局限性 |
| 1.4 论文主要研究内容与结构 |
| 1.4.1 研究内容与方法 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 钢厂连铸车间天车调度仿真模型建立 |
| 2.1 钢厂连铸车间天车问题分析 |
| 2.1.1 钢厂连铸车间天车要素抽象化 |
| 2.1.2 钢厂连铸生产车间天车吊运特点 |
| 2.2 钢厂与普通制造业车间天车调度的区别 |
| 2.3 天车调度的仿真建模 |
| 2.3.1 符号定义 |
| 2.3.2 任务发生时择车规则 |
| 2.3.3 天车运动中的属性 |
| 2.3.4 避让规则设计 |
| 2.4 仿真流程与伪代码设计 |
| 2.4.1 仿真流程 |
| 2.4.2 仿真伪代码 |
| 2.4.3 天车仿真详细流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 优化天车调度问题的遗传算法设计 |
| 3.1 天车调度数学建模 |
| 3.1.1 简化条件 |
| 3.1.2 数学模型 |
| 3.2 遗传算法设计 |
| 3.2.1 编码设计 |
| 3.2.2 种群初始化 |
| 3.2.3 适应度函数设计 |
| 3.2.4 选择设计 |
| 3.2.5 交叉设计 |
| 3.2.6 变异设计 |
| 3.2.7 终止迭代规则 |
| 3.3 对遗传算法初期寻解优化 |
| 3.3.1 蝙蝠算法介绍 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.3.3 算法对比 |
| 3.4 灾变遗传算法 |
| 3.4.1 灾变机制 |
| 3.4.2 灾变环节设置 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 实例检验 |
| 4.1 炼钢—连铸车间介绍 |
| 4.2 炼钢连铸车间数据获取 |
| 4.3 遗传算法优化 |
| 4.4 基于虚拟现场对象的PLC控制系统设计 |
| 4.4.1 设计方案 |
| 4.4.2 设计框架 |
| 4.4.3 程序设计 |
| 4.4.4 实验成果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 炼钢生产优化调度问题研究现状 |
| 1.2.1 炼钢生产调度的特点及难点 |
| 1.2.2 炼钢生产调度问题的研究方向 |
| 1.2.3 生产调度问题主要研究方法 |
| 1.2.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.3 能源优化调配问题研究现状 |
| 1.3.1 能源产耗模型的研究 |
| 1.3.2 单一能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.3 多能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.5 本论文主要研究内容和创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 2 基于多智能体技术的炼钢流程仿真优化模型 |
| 2.1 建模方案 |
| 2.2 基于多智能体的仿真优化模型 |
| 2.2.1 多智能体基本概念 |
| 2.2.2 智能体体系结构 |
| 2.2.3 智能体基本结构 |
| 2.2.4 智能体状态划分 |
| 2.2.5 物料智能体 |
| 2.2.6 设备管理智能体 |
| 2.2.7 设备智能体 |
| 2.2.8 天车管理智能体 |
| 2.2.9 天车智能体 |
| 2.2.10 智能体任务协调流程 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 炼钢-连铸流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 3.1 炼钢-连铸生产工艺流程及阶段 |
| 3.2 生产工艺流程特点 |
| 3.3 技术方案 |
| 3.3.1 仿真优化流程 |
| 3.3.2 多智能体模型实例化 |
| 3.3.3 作业时间波动分析 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 仿真优化分析 |
| 3.4.2 多场景下的生产调度 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 高速工具钢炼钢流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 4.1 高速工具钢生产工艺流程及阶段 |
| 4.2 生产工艺流程特点 |
| 4.3 技术方案 |
| 4.3.1 仿真优化流程 |
| 4.3.2 多智能体模型实例化 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 案例描述 |
| 4.4.2 冶炼浇铸流程优化调整 |
| 4.4.3 电渣工序优化调整 |
| 4.4.4 设备故障调整 |
| 4.4.5 炉次优化调整 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 能量流网络模型 |
| 5.1 能源系统分析 |
| 5.1.1 能源消耗分析 |
| 5.1.2 能源平衡分析 |
| 5.1.3 能源转换分析 |
| 5.1.4 能源系统特点总结 |
| 5.2 能量流网络模型 |
| 5.2.1 能量流网络结构描述 |
| 5.2.2 主工序能量流模型 |
| 5.2.3 分介质能量流网络模型 |
| 5.2.4 能量流网络集成模型 |
| 5.3 煤气能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.3.1 煤气产耗波动特点 |
| 5.3.2 煤气主工序节点模型 |
| 5.3.3 模型验证 |
| 5.4 电力能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.4.1 负荷波动特点 |
| 5.4.2 电力负荷主工序节点模型 |
| 5.4.3 模型验证 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 基于能量流网络动态仿真的能源优化调配 |
| 6.1 基于调度规则的仿真优化模型 |
| 6.1.1 基于规则的整体调配流程 |
| 6.1.2 燃气调配计算逻辑 |
| 6.1.3 蒸汽调配计算逻辑 |
| 6.1.4 电力调配计算逻辑 |
| 6.2 基于优化算法的仿真优化模型 |
| 6.2.1 仿真优化调配流程 |
| 6.2.2 目标函数 |
| 6.2.3 约束条件 |
| 6.2.4 模型求解 |
| 6.3 能源仿真优化模型软件化 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 案例说明 |
| 6.4.2 基于调度规则的能源仿真计算 |
| 6.4.3 基于优化算法的能源仿真分析 |
| 6.5 本章总结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学科研工作及发表论文 |
| 致谢 |
（3）基于信息融合的鱼雷罐车安全监控系统与关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 鱼雷罐车定位技术的研究状况 |
| 1.2.2 鱼雷罐车运输安全监控技术的研究 |
| 1.2.3 鱼雷罐车罐体安全监控技术的研究 |
| 1.2.4 信息融合和HFACS在运输安全监控领域的应用研究 |
| 1.2.5 国内外研究存在的问题分析 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 相关基本理论与鱼雷罐车安全监控系统框架 |
| 2.1 信息融合的基本理论 |
| 2.1.1 信息融合的功能模型 |
| 2.1.2 信息融合的层次 |
| 2.2 信息融合的技术方法 |
| 2.2.1 卡尔曼(Kalman)滤波 |
| 2.2.2 加权平均算法 |
| 2.2.3 网络层次分析法(ANP) |
| 2.3 鱼雷罐车安全监控系统的融合模型的研究 |
| 2.3.1 鱼雷罐车转运安全监控系统的特征分析 |
| 2.3.2 室内定位多传感器的融合模型 |
| 2.3.3 室内外连续位置监测多设备的信息融合模型 |
| 2.3.4 障碍物识别多设备的信息融合模型 |
| 2.3.5 鱼雷罐车转运安全监测多系统的信息融合模型 |
| 2.4 基于人为因素的鱼雷罐车安全评价体系 |
| 2.4.1 鱼雷罐车安全评价指标分析 |
| 2.4.2 基于HFACS的鱼雷罐车安全评价指标体系构架 |
| 2.4.3 HFACS-TCA模型因素关联分析 |
| 2.4.4 HFACS-TCA模型因素权重分析 |
| 2.5 鱼雷罐车安全监控体系总体框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 鱼雷罐车罐体倾动监测技术研究 |
| 3.1 非接触式倾角探测技术方案 |
| 3.1.1 倾角探测设备应用场景 |
| 3.1.2 非接触式角度探测技术方案 |
| 3.2 基于BRISK算法的图像识别方法 |
| 3.2.1 BRISK算法 |
| 3.2.2 图像识别测量角度实验 |
| 3.2.3 倾角测量实验结果分析 |
| 3.3 罐体倾动监控电路与数据通信网络 |
| 3.3.1 罐体倾动监测与控制功能 |
| 3.3.2 罐体倾动角度控制电路原理 |
| 3.3.3 监测数据通信网络结构 |
| 3.4 倾角监测系统测试与分析 |
| 3.4.1 系统测试装置 |
| 3.4.2 倾角监测系统测试与评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 鱼雷罐车连续位置监测与精确定位技术研究 |
| 4.1 鱼雷罐车运输管理 |
| 4.2 室内外主要定位技术 |
| 4.2.1 室外定位技术-GPS系统 |
| 4.2.2 室内定位技术比较 |
| 4.2.3 GPS接收器选型与精度测试 |
| 4.3 UWB定位算法优化、信号降噪与测试 |
| 4.3.1 UWB定位算法优化与信号降噪 |
| 4.3.2 UWB测试分析 |
| 4.4 电涡流传感器微距测量 |
| 4.4.1 电涡流传感器响应测试 |
| 4.4.2 测试结果分析 |
| 4.5 鱼雷罐车室内外连续定位技术 |
| 4.5.1 连续定位算法 |
| 4.5.2 室内外连续定位系统工作流程 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 鱼雷罐车全天候障碍物识别技术应用研究 |
| 5.1 障碍物检测技术比较 |
| 5.2 视觉相机的障碍物识别技术 |
| 5.2.1 视觉图像处理流程 |
| 5.2.2 基于Canny算子的图像边缘检测 |
| 5.2.3 轨道边缘提取 |
| 5.2.4 障碍物的图像识别 |
| 5.3 障碍物识别系统测试分析 |
| 5.3.1 毫米波雷达测试 |
| 5.3.2 热图像识别测试 |
| 5.4 全天候障碍物识别系统结构 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 鱼雷罐车运输安全监控系统研发与应用 |
| 6.1 罐体倾动监控系统设计 |
| 6.1.1 罐体倾动监控系统结构 |
| 6.1.2 配置模块设计 |
| 6.1.3 图像采集模块 |
| 6.1.4 倾角计算模块 |
| 6.1.5 倾动控制模块 |
| 6.2 鱼雷罐车运输安全监控预警系统设计 |
| 6.2.1 配置模块 |
| 6.2.2 轮对振动状态传感器数据采集模块 |
| 6.2.3 GPS、UWB定位数据采集模块 |
| 6.2.4 障碍物信息分析模块 |
| 6.2.5 位置信息分析模块 |
| 6.2.6 制动信号触发模块 |
| 6.3 联动控制系统结构设计 |
| 6.3.1 鱼雷罐车运行安全综合判断与联动制动系统设计 |
| 6.3.2 机车应急排空电磁阀的控制系统设计 |
| 6.3.3 安全监控联动系统结构 |
| 6.4 鱼雷罐车转运安全监控预警装备示范应用 |
| 6.4.1 罐体倾动防倾翻监测与控制装备 |
| 6.4.2 鱼雷罐车运输作业防倾翻监控预警装备 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 |
| 附录2 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 附录3 软件源代码(局部) |
| 附录4 系统界面 |
| 附录5 示范施工现场 |
（4）铁钢包定位跟踪及优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁钢包数量优化的研究现状 |
| 1.2.2 物料定位跟踪系统的研究现状 |
| 1.2.3 可视化管理系统的研究现状 |
| 1.3 论文研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 定位跟踪系统需求分析及总体设计方案 |
| 2.1 工艺流程和现场情况介绍 |
| 2.1.1 钢铁生产工艺简介 |
| 2.1.2 钢厂现场环境概况 |
| 2.1.3 铁钢包流转过程分析 |
| 2.2 钢铁企业的信息化改造 |
| 2.3 铁钢包定位跟踪系统的需求与目标 |
| 2.3.1 需求分析 |
| 2.3.2 设计目标 |
| 2.4 铁钢包定位跟踪系统总体架构和系统方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 铁钢包数量优化设计 |
| 3.1 排队论概述 |
| 3.1.1 排队论的基本概念 |
| 3.1.2 排队论中的符号规定和参数指标 |
| 3.1.3 有限容量的排队模型(M/M/c/N模型)介绍 |
| 3.2 铁钢包的排队模型 |
| 3.2.1 铁包周转过程排队模型 |
| 3.2.2 钢包周转过程排队模型 |
| 3.3 基于有限容量排队论的在线铁钢包最优解计算模型 |
| 3.4 铁包排队系统实际案例求解分析 |
| 3.4.1 铁包排队系统计算参数 |
| 3.4.2 系统容量N对铁包排队系统性能的影响 |
| 3.4.3 铁包理想在线个数计算 |
| 3.5 钢包排队系统案例计算分析 |
| 3.5.1 钢包排队系统计算参数 |
| 3.5.2 系统容量N对钢包排队系统性能的影响 |
| 3.5.3 钢包理想在线个数计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 定位跟踪系统硬件设计及性能研究 |
| 4.1 铁钢包定位系统设计 |
| 4.1.1 定位跟踪技术研究 |
| 4.1.2 基于RFID的铁钢包定位系统设计 |
| 4.2 RFID定位系统的性能分析与优化 |
| 4.2.1 金属环境下的标签安装 |
| 4.2.2 根据RSSI值提高定位精确度 |
| 4.2.3 RFID的数据清洗 |
| 4.3 定位系统无线传输方案设计 |
| 4.3.1 无线通信技术研究 |
| 4.3.2 无线传输系统抗干扰分析 |
| 4.3.3 无线局域网规划 |
| 4.4 无线通信可靠性保证 |
| 4.4.1 通信数据报文设计 |
| 4.4.2 通信连接检测机制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 定位跟踪系统软件设计及优化 |
| 5.1 定位跟踪系统软件需求分析 |
| 5.1.1 行车终端软件需求分析 |
| 5.1.2 主控系统需求分析 |
| 5.1.3 可视化显示平台需求分析 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.3 行车终端软件设计 |
| 5.3.1 行车终端软件整体架构 |
| 5.3.2 行车终端软件界面 |
| 5.4 主控软件系统设计 |
| 5.4.1 主控软件整体架构 |
| 5.4.2 主控软件界面 |
| 5.5 可视化显示平台设计 |
| 5.5.1 库区可视化界面设计 |
| 5.5.2 报表的无纸化改造 |
| 5.5.3 可视化显示平台效果展示 |
| 5.6 软件测试结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题总结 |
| 6.2 课题进一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）唐钢冷轧信息化MES系统改造的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题目的与意义 |
| 1.3 国外现状 |
| 1.4 国内现状 |
| 1.5 MES技术概述 |
| 1.5.1 MES的定义 |
| 1.5.2 MES发展历程 |
| 1.5.3 钢铁行业MES的特点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 系统需求分析 |
| 2.1 功能需求 |
| 2.1.1 计划管理系统 |
| 2.1.2 质量管理系统 |
| 2.1.3 物流及库管系统 |
| 2.1.4 轧辊及成本管理 |
| 2.1.5 综合查询 |
| 2.1.6 维护系统 |
| 2.2 服务器配置 |
| 2.3 接口设计 |
| 2.3.1 与四级SAP系统的接口 |
| 2.3.2 与高级排程APS系统的接口 |
| 2.3.3 与订单设计ODS系统的接口 |
| 2.3.4 与其他三级系统的接口 |
| 2.3.5 与二级系统的接口 |
| 2.4 开发工具选择 |
| 2.4.1 开发环境 |
| 2.4.2 开发语言 |
| 2.5 数据库选择 |
| 2.6 非功能性需求 |
| 2.6.1 登录权限管理 |
| 2.6.2 软件属性管理 |
| 2.6.3 界面操作管理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 系统功能设计与实现 |
| 3.1 系统总方案 |
| 3.1.1 系统功能架构 |
| 3.1.2 系统主流程 |
| 3.2 计划管理系统 |
| 3.2.1 酸轧作业命令管理 |
| 3.2.2 酸洗作业命令管理 |
| 3.2.3 罩退作业命令管理 |
| 3.2.4 镀锌作业命令管理 |
| 3.2.5 重卷修复管理 |
| 3.2.6 生产统计报表 |
| 3.3 质量管理系统 |
| 3.3.1 表面质量检查 |
| 3.3.2 取样信息管理 |
| 3.3.3 综合判定 |
| 3.3.4 判定结果上传 |
| 3.3.5 冷轧质量库内改判 |
| 3.3.6 冷轧质量跨月改判 |
| 3.3.7 物料封闭 |
| 3.3.8 物料释放管理 |
| 3.3.9 中间接收质量检验管理 |
| 3.3.10 匹配验证管理 |
| 3.3.11 质量界面操作履历查询 |
| 3.4 物流及库管系统 |
| 3.4.1 入库确认 |
| 3.4.2 物料出库确认 |
| 3.4.3 库内移动 |
| 3.4.4 库存数据统计 |
| 3.4.5 包装处理 |
| 3.4.6 缴库处理 |
| 3.5 轧辊及成本系统 |
| 3.5.1 轧辊基础信息管理 |
| 3.5.2 轧辊磨削管理 |
| 3.5.3 轧制实绩管理 |
| 3.5.4 月底能源调差管理 |
| 3.5.5 成本分摊 |
| 3.6 综合查询 |
| 3.7 维护系统 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 系统测试 |
| 4.1 测试方法 |
| 4.2 测试环境 |
| 4.3 应用测试 |
| 4.4 接口测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 企业导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（6）宝钢电炉大方坯连铸机轻压下设备控制系统优化与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 连铸技术概述 |
| 1.1.1 连铸技术的发展 |
| 1.1.2 连铸生产工艺流程 |
| 1.2 连铸坯质量缺陷与防范措施 |
| 1.2.1 铸坯质量缺陷及其影响 |
| 1.2.2 中心偏析与疏松及其防范措施 |
| 1.2.3 连铸轻压下技术的发展和应用 |
| 1.3 本文主要研究背景和内容 |
| 1.3.1 研究背景 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 轻压下工艺技术及装备 |
| 2.1 轻压下工艺技术 |
| 2.1.1 轻压下方式分类 |
| 2.1.2 轻压下技术工艺原理 |
| 2.1.3 动态轻压下关键技术 |
| 2.2 宝钢电炉厂大方坯连铸机轻压下控制 |
| 2.2.1 轻压下技术在宝钢的应用 |
| 2.2.2 宝钢电炉厂大方坯连铸机轻压下控制系统及设备构成 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 辊缝标定设备研究改进与过程优化 |
| 3.1 辊缝标定设备的发展历程 |
| 3.2 轻压下拉矫机辊缝标定设备的研究改进 |
| 3.2.1 原辊缝标定用具 |
| 3.2.2 辊缝标定用具的设计研制 |
| 3.3 轻压下拉矫机辊缝标定过程优化 |
| 3.3.1 原辊缝标定过程 |
| 3.3.2 优化后的辊缝标定过程 |
| 3.3.3 优化后辊缝标定方法的优势 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 辊缝标定及辊缝控制优化改造 |
| 4.1 解决标定过程超时 |
| 4.2 解决辊缝检测量失真 |
| 4.2.1 设计思路及研究方法 |
| 4.2.2 实现方式 |
| 4.2.3 具体改造过程 |
| 4.3 辊缝自动检查功能的作用 |
| 4.3.1 降低轻压下辊缝检测误差 |
| 4.3.2 补偿轻压下辊缝检测误差 |
| 4.3.3 捕捉设备异常 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（7）长材型特殊钢厂炼钢—连铸过程生产计划优化与协同调度（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 特殊钢的生产工艺流程 |
| 2.1.1 特殊钢生产工艺流程概述 |
| 2.1.2 多品种小批量的生产特征与管控方式 |
| 2.2 炼钢—连铸过程的生产计划与调度 |
| 2.2.1 炼钢—连铸过程生产计划与调度的概念 |
| 2.2.2 炼钢—连铸过程生产计划与调度的特点 |
| 2.3 炼钢—连铸过程生产计划与调度的研究与应用 |
| 2.3.1 基于数学规划方法的生产计划与调度研究 |
| 2.3.2 基于智能算法的生产计划与调度研究 |
| 2.3.3 基于仿真优化方法的生产计划与调度研究 |
| 2.4 论文结构与研究内容 |
| 2.5 小结 |
| 3 炼钢—连铸过程的物质流参数解析与生产模式优化 |
| 3.1 炼钢—连铸过程的物质流参数解析 |
| 3.1.1 炼钢—连铸过程的时间参数解析 |
| 3.1.2 炼钢—连铸过程的温度参数解析 |
| 3.1.3 炼钢—连铸过程的产能解析 |
| 3.2 炼钢—连铸过程的生产模式优化 |
| 3.2.1 工序产能与设备产能的关系研究 |
| 3.2.2 不同产品的生产周期与作业路线分析 |
| 3.2.3 炼钢—连铸过程的炉机匹配研究 |
| 3.3 小结 |
| 4 炼钢—连铸过程生产计划模型 |
| 4.1 炼钢炉次计划模型 |
| 4.1.1 炼钢炉次计划模型的构建 |
| 4.1.2 炼钢炉次计划模型的求解 |
| 4.1.3 炼钢炉次计划模型的仿真实验 |
| 4.2 连铸浇次计划模型 |
| 4.2.1 连铸浇次计划模型的构建 |
| 4.2.2 连铸浇次计划模型的求解 |
| 4.2.3 连铸浇次计划模型的仿真实验 |
| 4.3 小结 |
| 5 炼钢—连铸过程生产调度模型 |
| 5.1 生产调度规则库的建立 |
| 5.2 炼钢—连铸过程调度模型的构建 |
| 5.3 炼钢—连铸调度模型求解策略 |
| 5.4 小结 |
| 6 生产调度模型与工艺模型的协同及其与MES的接口 |
| 6.1 生产调度模型与工艺模型协同的系统架构 |
| 6.2 生产调度模型与工艺控制模型协同方案的设计 |
| 6.2.1 生产调度模型与转炉炼钢过程模型的协同方案 |
| 6.2.2 生产调度模型与LF精炼过程模型的协同方案 |
| 6.2.3 生产调度模型与连铸坯凝固冷却过程模型的协同方案 |
| 6.3 生产调度模型与工艺控制模型同MES的数据接口 |
| 6.3.1 数据接口的定义与功能 |
| 6.3.2 数据接口运行机制 |
| 6.4 小结 |
| 7 炼钢—连铸过程辅助控制与协同调度系统 |
| 7.1 系统设计 |
| 7.1.1 数据层的设计 |
| 7.1.2 业务逻辑层的设计 |
| 7.1.3 表现控制层的设计 |
| 7.2 系统数据库设计 |
| 7.3 系统运行 |
| 7.3.1 系统的运行环境 |
| 7.3.2 系统的操作界面 |
| 7.3.3 运行结果与分析讨论 |
| 7.4 炼钢厂的精益制造技术 |
| 7.4.1 炼钢厂的精益制造技术的研发背景 |
| 7.4.2 炼钢厂的精益制造技术的主要内容 |
| 7.4.3 炼钢厂的精益制造技术的实施情况 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 论文结论 |
| 8.2 论文创新点 |
| 8.3 下—步工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于炼钢—连铸仿真平台的流程控制与生产调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 炼钢-连铸生产工艺流程 |
| 1.3 炼钢-连铸生产调度仿真研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 炼钢-连铸生产计划可视化技术 |
| 1.4.1 可视化技术的概念 |
| 1.4.2 炼钢-连铸调度系统的可视化 |
| 1.5 课题主要研究内容 |
| 第2章 基于虚拟现实的炼钢-连铸仿真平台控制系统设计 |
| 2.1 炼钢-精炼-连铸综合实验研究平台的整体结构 |
| 2.2 炼钢—连铸实验平台的监控系统 |
| 2.2.1 炼钢—连铸流程控制系统网络架构 |
| 2.2.2 监控系统软硬件设计 |
| 2.3 虚拟现实与PLC控制系统的通讯 |
| 2.3.1 基于Socket的TCP/IP通讯 |
| 2.3.2 OPC通讯 |
| 2.3.3 基于VS的通讯协议转换平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于炼钢-连铸仿真平台的调度模型与优化算法 |
| 3.1 炼钢-连铸生产调度综述 |
| 3.2 炼钢-连铸调度问题的基本规则和步骤 |
| 3.3 炼钢-连铸调度问题描述 |
| 3.4 基于炼钢-连铸实验平台的调度模型 |
| 3.4.1 炼钢-连铸生产调度问题假设条件及参数设定 |
| 3.4.2 炼钢-连铸生产调度问题目标函数及约束条件 |
| 3.5 遗传算法概述 |
| 3.6 遗传算法的基本思想及操作流程 |
| 3.6.1 遗传算法的基本思想及特点 |
| 3.6.2 遗传算法的操作流程 |
| 3.7 炼钢-连铸生产调度遗传算法应用 |
| 3.7.1 染色体编码 |
| 3.7.2 适应度函数 |
| 3.7.3 生成初始种群 |
| 3.7.4 遗传操作 |
| 3.7.5 算法终止条件 |
| 3.8 算法参数设计 |
| 3.9 仿真实验 |
| 3.10 本章小结 |
| 第4章 炼钢-连铸调度计划的可视化与动态调度 |
| 4.1 甘特图技术 |
| 4.2 甘特图的功能的设计与实现 |
| 4.2.1 甘特图功能设计 |
| 4.2.2 甘特图功能的实现 |
| 4.3 基于甘特图的人机交互和动态调整 |
| 4.3.1 炼钢-连铸调度计划的可行性检查 |
| 4.3.2 基于人机交互的调度计划动态调整 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）宝钢热轧三合一MES系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 制造执行系统 MES 背景和意义 |
| 1.1.1 制造执行系统 MES 的背景 |
| 1.1.2 制造执行系统 MES 的现状 |
| 1.1.3 制造执行系统 MES 的意义 |
| 1.2 论文研究的主要工作和目标 |
| 1.2.1 论文的主要工作 |
| 1.2.2 系统指标 |
| 1.3 章节安排 |
| 第二章 宝钢热轧三合一 MES 信息系统的核心技术介绍 |
| 2.1 二炼钢 L3 系统的核心技术概述 |
| 2.1.1 后台系统开发平台 |
| 2.1.2 前台系统开发平台 |
| 2.1.3 数据库开发平台 |
| 2.2 本章小结 |
| 第三章 宝钢热轧三合一 MES 信息系统的需求分析 |
| 3.1 宝钢热轧三合一 MES 信息系统的总体需求概述 |
| 3.2 宝钢热轧三合一 MES 信息系统应用功能性需求分析 |
| 3.2.1 板坯管理模块： |
| 3.2.2 计划管理模块 |
| 3.2.3 设备管理 |
| 3.2.4 实绩管理模块 |
| 3.2.5 质量管理模块 |
| 3.3 宝钢热轧三合一 MES 信息系统非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 宝钢热轧三合一 MES 信息系统总体设计 |
| 4.1 宝钢热轧三合一 MES 信息系统总体模块划分 |
| 4.2 宝钢热轧三合一 MES 信息系统功能模块设计 |
| 4.2.1 板坯管理模块 |
| 4.2.2 计划管理模块 |
| 4.2.3 设备管理模块 |
| 4.2.4 实绩管理模块 |
| 4.2.5 质量管理模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库 E‐R 表 |
| 4.3.2 数据库表详细设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 宝钢热轧三合一 MES 信息系统详细设计与实现 |
| 5.1 系统开发平台和软件开发工具 |
| 5.2 板坯管理模块设计与实现 |
| 5.2.1 5/6CC 板坯库位图 |
| 5.2.2 5/6CC 在线板坯跟踪 |
| 5.3 计划管理模块 |
| 5.3.1 出钢计划画面 |
| 5.3.2 炉次制造命令 |
| 5.4 设备管理模块 |
| 5.4.1 设备寿命管理画面 |
| 5.5 实绩管理模块 |
| 5.5.1 转炉作业实绩画面 |
| 5.5.2 板坯切断实绩 |
| 5.6 质量管理模块 |
| 5.6.1 炉次钢种判定画面 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 宝钢热轧三合一 MES 信息系统的测试 |
| 6.1 系统测试概述 |
| 6.1.1 测试目的 |
| 6.1.2 测试环境 |
| 6.1.3 测试过程 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 测试结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 宝钢热轧三合一 MES 信息系统研究总结 |
| 7.2 前景展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于数据挖掘技术的宝钢铁水脱硫数学模型的建立与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景 |
| 1.1.1 铁水脱硫工艺 |
| 1.1.2 宝钢铁水脱硫现状 |
| 1.1.3 宝钢铁水脱硫生产过程控制系统 |
| 1.2 本文研究目的与意义 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 国内外现有模型分析 |
| 2.1 模型评价准则 |
| 2.2 代数学模型 |
| 2.2.1 模型公式 |
| 2.2.2 参数拟合 |
| 2.2.3 应用状况 |
| 2.3 神经网络模型 |
| 2.3.1 网络结构 |
| 2.3.2 权重训练 |
| 2.3.3 多网并联 |
| 2.3.4 使用局限 |
| 2.4 模型对比分析 |
| 第三章 前期数据准备 |
| 3.1 数据收集 |
| 3.1.1 抽取 |
| 3.1.2 转换 |
| 3.1.3 装载 |
| 3.2 离群点检测 |
| 3.2.1 产生原因分析 |
| 3.2.2 基本概念 |
| 3.2.3 检测方法 |
| 3.2.4 人工确认 |
| 3.3 数据分层 |
| 3.3.1 假设基本原理 |
| 3.3.2 工位对加入量的影响 |
| 3.3.3 生产时间对加入量的影响 |
| 3.3.4 前除渣对加入量的影响 |
| 3.3.5 数据分层结论汇总 |
| 第四章 基于数据挖掘技术的脱硫模型研究 |
| 4.1 数据挖掘技术简介 |
| 4.2 k-最近邻分类器 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 不平衡类问题 |
| 4.3 基于k-最近邻分类器的脱硫剂加入量计算方法 |
| 4.3.1 加入量预测算法 |
| 4.3.2 寻找k-最近邻算法 |
| 4.3.3 算法组合 |
| 4.4 基于参数试验的属性权重最优值确定方法 |
| 4.4.1 数学抽象 |
| 4.4.2 确定试验点 |
| 4.4.3 试验结果分析 |
| 第五章 模型的系统实现与应用效果 |
| 5.1 系统分析 |
| 5.1.1 用户需求 |
| 5.1.2 开发环境 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 进程设计 |
| 5.2.2 界面设计 |
| 5.2.3 数据表设计 |
| 5.3 现场实施效果 |
| 5.3.1 命中率考核 |
| 5.3.2 模型控制投料 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、宝钢炼钢车间刷新生产记录（论文参考文献）
- [1]基于遗传算法的钢厂天车建模与调度优化[D]. 许少杰. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化[D]. 梁青艳. 钢铁研究总院, 2021(01)
- [3]基于信息融合的鱼雷罐车安全监控系统与关键技术研究[D]. 张先勇. 华中科技大学, 2020(01)
- [4]铁钢包定位跟踪及优化设计研究[D]. 周钧. 东南大学, 2020(01)
- [5]唐钢冷轧信息化MES系统改造的设计与实现[D]. 王欣. 华北理工大学, 2019(01)
- [6]宝钢电炉大方坯连铸机轻压下设备控制系统优化与研究[D]. 吴翔. 上海交通大学, 2015(01)
- [7]长材型特殊钢厂炼钢—连铸过程生产计划优化与协同调度[D]. 王彬. 北京科技大学, 2015(06)
- [8]基于炼钢—连铸仿真平台的流程控制与生产调度研究[D]. 周强雷. 东北大学, 2014(08)
- [9]宝钢热轧三合一MES系统设计与实现[D]. 陈文斌. 电子科技大学, 2013(01)
- [10]基于数据挖掘技术的宝钢铁水脱硫数学模型的建立与应用[D]. 陈建. 复旦大学, 2013(03)