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高炉是个逆流式的热交换竖炉,现代高炉体积庞大,内部反应涉及了物质三态和“三传”,反应机理以及动力学表现都相当复杂,兼之炉体密闭,使得认识和了解其内部物质变化和作用的规律比较困难。传统方法,通过近似、简化冶炼过程,从而建立数学模型来进行炉况判断,并不能满足高炉适时运行的需要且设计参量众多,模型往往非常复杂,难以掌握。因此,目前对于高炉炉况的判断和操作主要仍基于操作者多年的现场经验,其操作方式属于“基本理论+经验”。其中经验还占有相当大的比重,由此导致操作主观性大、传继性差,每个有经验的操作者都有一套自己的操作理论。尽量减弱操作者的主观性对高炉控制的影响,加大高炉控制的自动化程度已成为各个炼铁厂的迫切需要。其中以神经网络、专家系统的应用为主流。而专家系统的建立难以突破知识获取的“瓶颈”。“专业编程人员+高炉操作专家”的建模方式耗费大量的时间、人员与财力。由此,本文提出了一种以模糊数学聚类为基础的高炉基本炉况智能化判定的简易方法。通过对高炉冶炼过程数据初步聚类分析,从而得到各个参量与炉况之间的基本关系;接着,以所获得的关系(隶属度)为炉况打分,再通过二次聚类来生成炉况判定专家系统的雏形,并结合了VB 编制的界面构成了一个简易的炉况初判专家系统。通过多组数据与公式验证与讨论得出:聚类数目为3 时效果最佳。与其它方法相比,此方法具有如下优点:1) 判断模式从全局考虑,思路符合工长的操作者的经验逻辑,此方法所用建模参量,皆为日常高炉工作中易于获取的基本参量,易于高炉操作者接受。2) 满足高炉实时判断的要求,可作为在线分析的工具。3) 有数据分析自主生成专家系统知识库,打破传统开发模式的耗时多、耗人力且知识采集困难的“瓶颈”。4) 程序编写简单,易于非专业编程人员掌握且可移植性较强。通过不同地区、容积、冶炼强度的高炉运行中的大量数据验证了此方法的可行性,其既适用于高炉随机离散数据又适用于连续运行的数据。最后,作者还就系统将来的研究提出了进一步的改进意见。