基于时域分析的拉坯阻力曲线异常特征提取及在漏钢预报上的应用

介绍了板坯连铸结晶器拉坯阻力异常特征提取及在连铸漏钢预报中应用的研究。在对漏钢事故前拉坯阻力时域异常特征分析总结的基础上，针对两种异常特征模式——尖脉冲和斜坡设计了两种特征提取算法——幅值变化判断法和改进的过零率判断法，实际应用证明了算法的有效性。     

基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报

针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法-支持向量机（GASVM）分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率（预报精度）和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。     

板坯连铸漏钢预报系统的应用

介绍了福建三钢板坯连铸机采用中冶连铸漏钢预报系统的应用情况,对系统组成及其功能的实现做了阐述。该漏钢预报系统的成功应用,极大地减少漏钢事故的发生,改善了铸坯质量,提高了连铸机的作业率,取得了显著的经济和社会效益。     

结晶器三维温度场可视化系统实现

连铸漏钢是连铸生产工序的主要故障之一.目前,漏钢预报系统仅根据有限的温度采集数据随时间变化的二维曲线,操作人员无法了解采集点外区域的温度情况.本文主要介绍了三维温度场可视化系统的组成和实现方法.通过分析结晶器铜板的传热原理,建立热传导温度模型,确定边界条件.与实测温度值相比较,数值结果表明温度场模型的有效性.根据温度场模型的计算结果,用Microsoft Visual C+ + 6.0工具和有限元分析软件ANSYS开发了结晶器三维温度场可视化系统,作为漏钢预报的辅助判断手段和分析决策平台.     

结晶器液压振动控制系统设计分析

高效连铸技术是钢铁企业共同追求的目标之一,结晶器是影响提高连铸机的拉坯速度的关键设备,结晶器的非正常工作将会导致连铸过程中的漏钢事故。主要针对结晶器液压振动控制系统进行探讨,对于提高钢厂生产效率具有一定帮助。     

CSP结晶器在线调宽调锥液压故障分析与排除

马钢CSP薄板坯连铸连轧生产线上的连铸机使用漏斗型板式结晶器,其宽度和锥度可在连续浇注中不降低拉坯速度的前提下在线连续调节。重点介绍结晶器在线调宽的原理、方法以及液压控制故障的分析与排除。     

基于BP神经网络的连铸板坯裂纹预报

分析了连铸板坯裂纹的成因,并根据连铸生产的特点和工艺条件,结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策,引入BP神经元网络,采用神经网络与专家系统相结合的方法,运用热电偶温度数据,结合结晶器液面、保护渣、钢号、钢液C,S,P含量等数据实现板坯表面裂纹预报.     

基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报

针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群（SA-PSO）算法优化支持向量机（SVM）参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。     

板坯连铸凝壳的热变形分析

对板坯连铸凝固坯壳受到内外表面温差作用引起的热变形问题,从热弹性问题的功的互等定理或 Betti-Maxwell互换定理和线弹性力学的叠加原理出发,分别推导出两对边简支两对边固支的矩形凝壳在钢液静压力和温度场联合作用下的挠度解,并解释了挠度解中各项的意义。实例计算了在三种拉坯速度下凝壳热变形和鼓肚变形。该研究对于求解连铸板坯在钢液静压力及内外表面温差作用下的鼓肚变形及热变形具有实际意义。     

无接触式连铸板坯定长切割测控系统

在炼钢连铸生产工艺流程中，连铸坯的在线长度检测和定长切割是其中的重要环节。目前大部分系统采用接触式测量方法，由于加铸生产现场环境恶劣，测量系统日常维护量大、精度不能保证。运用计算机视觉测量技术建立一无接触式连铸板坯长度在线测量和切割控制系统，在介绍系统硬件构成和测量原理的基础上，重点探讨连铸坯图像在线边缘检测算法和动态跟踪原理，并给出完整软件控制流程和测量精度分析。