高炉是钢铁企业的咽喉，它的能耗极大，控制过程非常复杂。运用人工智能与知识工程技术，建立高炉智能诊断专家是实现高炉冶炼“优质、高产、低耗、长寿”的重要途径之一。 不同高炉的冶炼条件存在着很大的差异，而且国内高炉的自动化技术和检测水平还很落后，因此直接引进国外的专家系统往往价格昂贵且使用效果并不理想。 本课题依托于沙钢6＃高炉，立足于我国高炉生产的实情，研究并自主开发了高炉智能诊断专家系统。采用产生式规则、正向推理模式，实现了对异常炉况的在线和离线诊断功能。并建立了参数自学习子系统，通过对高炉炉况特征指数统计特性的分析，对参数的界限值进行定期学习和自动更新，提高了炉况诊断的准确性，使专家系统具有很强的自学习、自适应能力。 沙钢6＃高炉实际运用结果表明，该专家系统可以稳定、连续的在线运行，通过实时对炉况变化进行评价，对可能出现的异常给出预报，且命中率较高，具有良好的实用性和可靠性。