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文档摘要

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基于模糊神经Petri网的高炉故障诊断模型与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代钢铁生产中，高炉是极为关键的核心设备，处于整个钢铁生产流程的枢纽位置。高炉承担着将铁矿石还原为铁水的重要任务，为后续的炼钢等工序提供基础原料，其运行状况直接关系到钢铁生产的效率、质量与成本。从生产流程角度看，高炉生产的铁水质量若不达标，会导致炼钢过程中钢的质量缺陷，影响钢材的性能和用途；从成本角度，高炉的稳定运行能降低能耗、减少设备损耗，若高炉频繁故障，会大幅增加生产成本。

然而，高炉生产是一个极其复杂的物理化学过程，涉及高温、高压、多相流以及复杂的化学反应，运行环境恶劣，设备长期处于高负荷状态。同时