高炉专家系统知识表达方法

分析了高炉炉况知识的特征。对各种知识表达方法进行了具体的分析并给出了实例,提出了采用“产生式规则＋框架＋语义网＋神经网络＋过程”的综合知识表达方法。     

神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。     

底吹电弧炉均匀混合特性的实验研究

以底吹电弧炉熔池水模型测定底吹５种布置方式下熔池均匀混合时间，指出内３孔布置是混合效果最佳布置方式，并得出其τ∝ｍε＾－ｎ（ｎ≈０．６）的结果。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

提高高炉专家系统实时响应能力的途径

以知识工程的角度,从提高推理效率入手,讨论了提高高炉专家系统实时响应能力的途径,指出了提高高炉专家系统实时响应能力的方法。     

底吹电弧炉熔池流动状态的解析

采用激光多普勒测速仪测量底吹电弧炉熔池在中心底吹和内三孔底吹两种布置方式下，气体搅拌熔池水模型的速度场，利用ＳＩＭＰＬＥＣ算法计算两种底吹布置方式下水模型流场，结果表明：内三孔布置方式下的流场分布优于中心布置方式下的流场分布。     

高炉热状态预测专家系统的设计及实现方法

利用人工智能、知识工程及模糊数学思想，开发了高炉炉热预测专家系统．该系统知识表达采用了产生式规则的方式，推理机采用了模糊数学中可信度的方法进行模糊推理，取得了比较满意的效果．     

基于MYCIN不精确推理的Turbo Prolog程序设计

推理机是专家系统设计的关键环节。采用Turbo Prolog语言实现了基于MYCIN的不精确推理,为今后建造各种实用专家系统提供了方便。     

高炉专家系统的数据采集与处理

高炉专家系统是基于传感器型的生产线实时专家系统，高炉信号由传感器采集后，需经过过程计算机进行预处理，数据预处理包括一次预处理和二次预处理，一次预处理即实现监测数据的平滑，二次预处理包括复合参数的计算，特征参数的计算及参数的模糊处理，通过预处理后的数据便可以用于高炉专家系统的推理，以提高高炉专家系统的命中率。     

高炉专家系统的不精确推理模型

为适应高炉专家系统的要求，开发了一种不精确推理模型，在该 ，全面考虑了重要度，γ算子、证据值、佐证条件、时间因素及分层阈值等对最终结果的影响。