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致谢
摘要
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第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 基于机理知识的炉况分析
1.2.2 基于模型的炉况分析
1.2.3 数据缺失补全的研究现状
1.2.4 聚类算法现状
1.3 本文工作以及文章组织结构
第二章 高炉数据分析平台的搭建
2.1 引言
2.2 高炉冶炼系统介绍
2.3.硬件平台搭建
2.3.1 工业现场软硬件介绍及搭建
2.3.2 数据传输的实现
2.3.3 实验室硬件平台搭建
2.4 数据分析软件工具
2.4.1 R语言介绍
2.4.2 Spark生态及运行原理
2.5 本章小结
第三章 高炉数据的缺失补全与异常矫正
3.2 高炉数据介绍及其相关性分析
3.2.1 高炉数据介绍
3.2.2 数据相关性分析
3.3 模型介绍
3.4 数据模型与性能评估
3.4.1 模型输入变量的确定
3.4.2 训练数据时长优化
3.5 本章小结
第四章 高炉炉况分类与检测
4.2 基于密度快速确定聚类中心的聚类算法
4.3 高炉炉况划分
4.3.1 数据预处理
4.3.2 实验结果分析
4.4 高炉炉况检测实验结果分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 研究工作展望
参考文献