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烧结混合料水分智能控制应用与自学习建模研究的开题报告
一、选题背景及意义：
在现代钢铁生产过程中，烧结技术是一项极其重要的冶金原料制备工艺，为高品质、高性能的钢铁产品的生产提供了必要的数据支持。烧结混合料的水分是影响烧结的重要因素之一，同时也是影响烧结工艺质量、产品质量和安全生产的关键因素，因此对于烧结混合料水分的控制非常重要。
目前，市场上有关于烧结混合料水分控制的研究很少，而且现有的水分控制方案所采用的开环控制模式难以实现稳定可靠的控制，因此，在钢铁生产领域对烧结混合料水分控制技术的研究，具有十分重要的现实意义。
二、研究内容：
本文主要研究在钢铁烧结生产过程中，烧结混合料水分的智能控制应用与自学习建模问题。具体研究内容如下：
1.烧结混合料水分的传感和测量方法，根据传感器的类型和特点，选择合适的传感器，对烧结混合料进行准确测量和检测。
2.烧结混合料水分智能控制理论研究。利用传感器采集的数据建立混合料水分智能控制模型，用于混合料的实时调整和控制。
3.烧结混合料水分自学习建模技术。利用机器学习算法，对大量的烧结数据进行处理和分析，建立混合料水分自学习建模模型，从而提高混合料水分的控制精度和稳定性。
4.烧结混合料水分实时监测和预警系统。根据烧结混合料的控制模型和自学习建模模型，建立混合料水分实时监测和预警系统，对异常情况进行实时预警、提醒和报警。
三、研究方法：
1.通过对烧结混合料水分传感器的选择和测量技术的优化，实现对烧结混合料水分的准确、快速测量。
2.建立混合料水分智能控制模型，通过对传感器采集的烧结数据进行分析和处理，对混合料的水分进行实时调整和控制。
3.采用基于深度学习的自学习建模技术，对大量的烧结数据进行处理和分析，从而建立起混合料水分自学习建模模型，提高混合料水分控制的精度和稳定性。
4.建立混合料水分实时监测和预警系统，对异常情况进行实时预警、提醒和报警，以保证生产安全和品质稳定。
四、预期研究结果：
本文研究的主要预期结果是：
1.研制出一套适用于钢铁烧结生产的混合料水分测量与控制系统，能够实现烧结混合料水分的快速、准确测量和精确控制，消除了传统开环控制模式下水分控制不稳定的缺点。
2.研究出一种基于机器学习的烧结混合料水分自学习建模方法，提高了控制模型的精度和稳定性。
3.研制出一套烧结混合料水分实时监测和预警系统，能够及时识别、修正和处理异常情况，保证烧结生产的安全、稳定。
五、研究的贡献及创新性：
研究的贡献主要体现在以下几个方面：
1.本研究采用了深度学习算法，并结合实践应用，实现了一个具有智能控制、自学习、实时监测与预警等多重优点的烧结混合料水分控制系统，是相对传统开环控制模式有很大的创新和提升。
2.研究的混合料水分自学习建模方法采用了新型机器学习算法，具有一定创新性，使得混合料水分控制自学习更加精准和高效。
3.本研究建立了一套烧结混合料水分实时监测和预警系统，能够及时预警和处理异常情况，保障烧结生产的安全和品质。
总之，本研究对于钢铁生产领域的烧结混合料水分控制、自学习和监测技术有一定的理论和实践意义。