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鋼鐵生產監測與質量控制/流程工業智能製造叢書

  • 作者：姚林//王軍生//彭開香//張岩|責編:牛宇鋒
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030680358
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：208
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書重點圍繞鋼鐵工業全流程安全性、質量異常診斷與穩定控制的基礎理論與關鍵技術進行研究，提出具有預見性、實時性和系統性的理論與方法，為提升鋼鐵工業全流程運行安全、質量的穩定性和可靠性提供核心理論和新技術。主要內容包括：鋼鐵工業過程異常工況的實時監測與智能診斷；鋼鐵工業過程異常工況的智能預測；鋼鐵全流程質量異常的診斷與溯源；面向鋼鐵流程智能製造的智能監控與健康管理。
    本書可供鋼鐵生產自動化、信息化、智能化領域的管理人員、研究人員、工程技術人員閱讀，也可作為相關專業院校研究生的參考書。
作者介紹
姚林//王軍生//彭開香//張岩|責編:牛宇鋒
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  鋼鐵生產流程安全運行概述
    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  運行過程監測簡介
    1.2.1  基於模型的過程監測技術
    1.2.2  基於數據的過程監測技術
    1.2.3  基於知識的過程監測技術
  1.3  鋼鐵生產運行過程質量管控
    1.3.1  質量管理髮展歷程
    1.3.2  鋼鐵企業生產方式
    1.3.3  鋼鐵企業全流程質量管控
    1.3.4  鋼鐵企業質量過程式控制制特點
  1.4  鋼鐵流程過程監控方法分類
  1.5  運行監測技術與質量監控技術研究現狀
    1.5.1  工業過程運行監測技術研究現狀
    1.5.2  工業過程質量監控技術研究現狀
    1.5.3  工業過程質量管控研究現狀
  1.6  本書概況
  參考文獻
第2章  基於模型的鋼鐵流程過程監測與故障診斷技術
  2.1  工業過程監測與故障診斷技術基本問題
  2.2  鋼鐵工業過程式控制制系統故障分類
    2.2.1  感測器或儀錶故障
    2.2.2  執行器故障
    2.2.3  過程對象故障
    2.2.4  控制器故障
  2.3  基於模型的過程監測與故障診斷技術
    2.3.1  狀態估計方法
    2.3.2  參數估計方法
    2.3.3  等價空間方法
  2.4  鋼鐵生產流程典型對象監測實例分析
    2.4.1  精軋控制I／O層
    2.4.2  嵌入式軟PLC層
    2.4.3  PLC程序開發和編譯系統層
    2.4.4  控制模型實時模擬
    2.4.5  液壓辨識模型實時模擬
  參考文獻
第3章  基於數據的鋼鐵流程過程監測與故障診斷技術
  3.1  基於數據的過程監測與故障診斷方法在鋼鐵流程中的應用概述
  3.2  基於多元統計的過程監測與故障診斷技術
    3.2.1  基於PCA方法的過程監測與故障診斷技術
    3.2.2  基於CCA方法的過程監測與故障診斷技術
    3.2.3  基於PLS方法的過程監測與故障診斷技術
  3.3  鋼鐵流程分佈參數系統過程監測與故障診斷
    3.3.1  分佈參數系統及其過程監測與故障診斷概述
    3.3.2  基於分佈參數系統的過程監測與故障診斷技術
    3.3.3  層流冷卻過程中分佈參數系統的過程監測與故障診斷
  3.4  機器學習在鋼鐵流程過程監測與故障診斷中的應用

    3.4.1  基於機器學習的過程監測與故障診斷概述
    3.4.2  基於機器學習的鋼鐵流程過程監測與故障診斷技術
  3.5  信息融合技術在鋼鐵流程過程監測與故障診斷中的應用
    3.5.1  基於信息融合的過程監測與故障診斷
    3.5.2  基於信息融合的鋼鐵流程過程監測與故障診斷
  3.6  大數據驅動的過程監測與故障診斷技術及其應用
    3.6.1  大數據驅動技術概述
    3.6.2  基於大數據處理系統的過程監測與故障診斷技術
    3.6.3  基於大數據分析方法的過程監測與故障診斷技術
  參考文獻
第4章  鋼鐵流程關鍵設備的狀態監測、故障診斷與健康管理
  4.1  設備狀態監測與健康管理概述
    4.1.1  設備的狀態監測與故障診斷
    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監測與故障診斷
    4.2.1  軸承與齒輪狀態監測與故障診斷
    4.2.2  電機狀態監測與故障診斷
    4.2.3  鋼鐵工業爐窯狀態監測與故障診斷
  4.3  鋼鐵流程設備的故障預測與健康管理
    4.3.1  設備剩餘壽命預測
    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  智能運維繫統在鋼鐵行業的應用
  參考文獻
第5章  鋼鐵流程的質量監測與故障診斷技術
  5.1  質量監測與故障診斷技術的發展歷程
  5.2  多模態工業過程質量相關故障診斷
    5.2.1  多模態的研究現狀
    5.2.2  多模態的劃分
    5.2.3  多模態最佳聚類數的確定
    5.2.4  多模態質量監測方法
  5.3  工業過程質量相關的乘性故障檢測與診斷
  5.4  .知識與數據聯合驅動的質量相關故障診斷
  5.5  鋼鐵工業全流程質量監測與故障診斷
    5.5.1  研究現狀
    5.5.2  面向系統層級的複雜工業過程全流程故障診斷
    5.5.3  「三維」視角下鋼鐵工業全流程質量監測與故障診斷
  參考文獻
第6章  面向鋼鐵流程智能製造的智能監控與健康管理
  6.1  大數據分析技術在鋼鐵流程智能監控與健康管理中的應用
  6.2  人工智慧技術在智能監控與健康管理中的應用
    6.2.1  基於機器學習的智能監控與健康管理技術
    6.2.2  基於深度學習的智能監控與健康管理技術
    6.2.3  寬度學習在智能監控中的應用
  6.3  帶鋼冷／熱連軋智能監控與健康管理技術應用
    6.3.1  軋制過程監控技術
    6.3.2  軋制過程工況管理、預測與維護技術
    6.3.3  軋制過程全流程質量監控與管理技術
  6.4  數據驅動的轉爐煉鋼模型與控制研究
    6.4.1  轉爐煉鋼的終點控制技術

    6.4.2  轉爐煉鋼過程的多時態建模
  參考文獻

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