内容提要本书针对炼铁、炼钢、连铸、轧制及轧后处理等生产全流程，介绍构建钢铁工艺质量大数据平台，以及各工序表面质量、三维形貌、钢水温度、组织性能等关键参数检测技术，关键设备的故障诊断及协调优化技术，以及突破工序界面和系统壁垒，实现钢铁工业横向、纵向和端到端集成，建设可靠的、实时的、协作的钢铁智能化CPS系统。本书可供冶金工业生产技术人员和科研人员阅读，也可供高等院校师生参考。
目录1智能制造概述11.1智能制造的本质11.2信息物理系统21.3智能制造发展战略32钢铁行业的现状与发展趋势52.1钢铁行业的现状与总体运行水平52.2钢铁行业的需求和政策引导72.3国内外智能化现状与趋势92.3.1SAP公司92.3.2西门子公司102.3.3坤帝科公司122.3.4普锐特公司132.4钢铁智能化CPS系统142.4.1CPS架构142.4.2CPS总体设计172.5数字孪生232.5.1虚拟制造232.5.2数字化工厂263高炉大数据建模及智能优化313.1高炉炼铁特点及操作复杂性分析313.1.1高炉炼铁的生产特点分析323.1.2高炉炼铁的操作手段323.2高炉生产指标333.3基于机理的高炉生产过程建模及分析343.3.1基于动力学的建模及分析343.3.2多流体高炉数学模型353.3.3高炉冶炼过程多目标系统优化模型373.3.4高炉冶炼过程智能控制数学模型393.3.5高炉冶炼过程控制的数学模型流程403.3.6高炉生产过程机理建模存在的问题403.4基于专家系统的高炉生产过程优化及分析413.4.1高炉专家系统的构成及特征423.4.2高炉专家系统存在的问题463.5高炉大数据建模与智能优化473.5.1高炉大数据建模与智能优化系统设计473.5.2基于关联分析的高炉大数据建模方法493.5.3基于高炉大数据的生产指标智能预测方法564炼钢过程智能模型与优化604.1铁水预处理脱硫智能模型614.1.1铁水单喷金属镁脱硫机理模型614.1.2脱硫机理模型参数多元线性回归预测634.1.3脱硫机理模型参数ELM神经网络预测664.1.4铁水预处理KR法脱硫714.2转炉炼钢终点预报智能模型854.2.1基于大数据的转炉吹炼终点碳含量和温度预测模型854.2.2基于卷积神经网络的转炉吹炼终点Mn和P含量预报模型975连铸智能优化控制及过程监控1075.1连铸坯凝固特点分析1075.2铸坯表面温度测量1085.2.1铸坯表面温度测量现状1085.2.2窄光谱CCD辐射测温仪工作原理1095.2.3铸坯表面温度场测量稳定性1105.2.4现场实际测量结果1115.3基于机理的连铸凝固建模1125.3.1连铸凝固过程多物理场耦合分析1135.3.2连铸凝固过程数学模型1145.4连铸坯智能优化控制1205.4.1多质量目标的协调优化120
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