基于支持向量机的漏钢预报系统在唐钢板坯连铸项目中的应用

在河北钢铁集团唐山钢铁集团有限责任公司板坯连铸生产中,浇铸过程中的漏钢是典型的事故。为了尽可能降低连铸过程中漏钢事故所造成的损失,上海宝信软件股份有限公司开发了连铸漏钢预报系统,通过将逻辑判断方法和机器学习方法相结合,大大提高了漏钢预报模型的准确性,相应减少了漏报和误报给连铸生产带来的经济损失。     

宝钢板坯连铸漏钢预报技术的进展

漏钢预报是连铸的一项重要技术,自宝钢板坯连铸投产以来,对漏钢预报系统的软件、硬件进行了多次技术升级和技术改造,显著提高了漏钢预报的使用性能和技术指标.在回顾宝钢板坯连铸投产以来漏钢预报技术发展过程的基础上,阐述了最新开发的漏钢预报系统BBPS<'2>的应用情况,同时对新投产的4号连铸机热成像漏钢预报系统情况做了说明.漏钢预报技术在提高连铸机的产能、改善铸坯质量、减少漏钢事故等方面发挥了重要作用.     

连铸漏钢预报系统应用及改进

介绍了达涅利漏钢预报系统的结构组成、漏钢预报判断原理、预报算法以及现场应用存在的问题及改进措施。     

结晶器漏钢预报专家系统的开发与应用

通过对河钢唐钢不锈钢公司板坯连铸机历史数据及粘结点传播行为进行分析研究,开发了一种基于逻辑判断的粘结点面传播判断模型,同时开发了整套结晶器漏钢预报专家系统。经实际生产验证,该专家系统对粘结漏钢的报出率为100%,预报准确率为81.8%,可满足现场使用要求。     

几种常用漏钢预报系统模型的比较（上）

漏钢预报系统属于高效连铸生产的关键工艺和装备。作为漏钢预报核心技术的模型是目前技术开发和运用的热点和难点。本文从连铸漏钢预报工程技术实际出发,总结铸坯振痕和裂纹生成的规律,介绍了坯壳生长热力学模型及其振痕、厚度模型;同时基于漏钢预报流行的热电偶测温方法,介绍了结晶器埋设热电偶间距的优化模型、基于结晶器铜板热传播的漏钢预报逻辑判断模型、热电偶网络化的漏钢预报逻辑判断模型及其神经网络模型,并对这些模型在现场的实际应用效果进行了评价。     

宝钢板坯连铸漏钢预报系统（BBPS）的开发与应用

漏钢预报是连铸的一顶重要技术,文中重要介绍了宝钢开发的漏钢预报系统BBPS,该系统从1999年9月投入现场应用以来,操作性能和各项技术指标双原引进日本的漏钢预报装置有较大的提高,在提高连铸机的产能、改善铸坯质量、减少漏钢事故等方面发挥了重要作用,该技术已完全取代了原来引进日本的技术。     

FTSC薄板坯连铸漏钢预报及热像图技术应用

介绍了FTSC薄板坯连铸漏钢预报及热像图技术的组成、特点、工作原理及实际应用情况.实践证明,该漏钢预报系统具有非常高的粘结漏钢预报准确性,粘结后恢复浇注的成功率达到99%,特有的热像图技术非常直观的反应了结晶器内的温度场情况,在弥补漏钢预报判断逻辑不足的同时,也为深入研究连铸过程中结晶器内的冶金行为提供了可视化平台.     

连铸黏结漏钢发生机理及预报模型

连铸是炼钢过程非常重要的工序之一。连铸过程多发漏钢事故，其影响因素多且机理复杂，其中以黏结漏钢最为常见，约占总漏钢事故的70%。连铸漏钢事故造成钢液泄漏，容易发生灼烫、火灾甚至爆炸等安全事故，造成人员伤亡和巨大的财产损失。为解决上述问题，剖析了黏结裂口的扩展方式和黏结漏钢的形成机理；基于热电偶测温法预报黏结漏钢的原理，利用神经网络建立黏结漏钢预报模型，并运用遗传算法完成神经网络的优化，预报模型测试样本的正确报出率达到100%,预报率为97.56%;对空间网络模型进行了验证，A型空间网络模型的输出符合期望，可以实现黏结在空间裂口扩展的预报。模型具有很好的应用价值，可为连铸安全生产提供支撑。     

基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制

利用模糊控制器和神经元的优点，基于漏钢预报较成熟的热电偶方法，设计出一种基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制系统，在保证不产生漏钢的前提下尽可能提高铸坯的拉速，从而提高钢产量。离线模拟结果了该方法的有效性。     

VAI连铸结晶器漏钢预报系统的应用实践

介绍了鞍钢鲅鱼圈钢铁分公司连铸机结晶器漏钢预报系统的工作原理和应用实践;通过对实际应用中产生的粘结漏钢报警信息分析,找出了影响漏钢误报和漏报的原因,并提出相应的改进措施,提高了结晶器漏钢预报系统的精度,降低粘结漏钢误报率。     

宝钢板坯连铸漏钢预报系统的开发与应用

简要介绍了宝钢开发的漏钢预报系统（BBPS）,该系统从1999年9月投入现场应用以来,操作性能和各项技术指标比原引进日本的漏钢预报装置有较大的提高,在提高连铸机的产能、改善铸坯质量、减少漏钢事故等方面发挥了重要作用,该技术已完全取代了原来引进日本的技术。     

连铸坯质量预测系统及应用

为满足热装热送、薄板坯连铸连轧等紧凑型生产流程技术的需要,中冶连铸技术工程股份有限公司自主研发了连铸坯质量预测系统(QES)。该系统针对容易影响铸坯质量的各个铸机参数进行实时监视,并将监视结果以缺陷发生概率的形式反映到铸流和铸坯上,实现铸流质量的在线预测以及铸坯质量预测。该系统已在山东莱芜银山钢铁厂3#板坯连铸机上成功上线应用,针对Q235B和SPHC钢种建立了判定规则,QES的铸坯判定准确率高达90.6%。     

不锈钢铸坯宽度优化控制模型研究及应用

 铸坯宽度的精确控制是连铸生产过程中保证铸坯质量的重要手段之一,过宽或过窄都会给轧钢工序带来不利影响。目前,铸坯宽度主要通过人工经验在线调整二冷区参数来进行控制,存在铸坯宽度合格率低、波动大的问题。因此,实现不锈钢铸坯宽度的自动优化控制就极为重要。针对不锈钢铸坯宽度控制过程中影响因素多且具有非线性、多变量耦合等特性,提出一种基于随机森林-差分进化(RF-DE)算法的铸坯宽度优化控制模型。首先,根据专家经验从大量连铸生产工艺参数中选取不锈钢铸坯宽度的关键影响因素,进而采用随机森林算法(random forest,RF)建立不锈钢铸坯宽度预测模型。接着,以连铸二冷工艺参数为决策变量,以宽度模型预测值与铸坯目标宽度的绝对误差为目标函数,构建带工艺约束条件的不锈钢铸坯宽度优化控制模型,进而采用差分进化算法对上述模型进行优化求解,获得可用于连铸生产控制的二冷工艺参数设定值。最后,通过某钢厂实际生产数据对模型进行验证。结果表明,相较于梯度提升树、支持向量回归、多层感知机等模型,随机森林模型泛化能力强且精确度高,更适用于铸坯宽度的预测,其平均绝对误差MAE为0.047 2 mm;且采用宽度优化控制模型后的不锈钢铸坯宽度合格率显著提高,新模型具有较高的宽度控制精度。     

预防中间包尾坯浇注过程中钢液卷渣的数学模拟和工艺优化效果

为降低中间包尾坯判废率,预防中间包尾坯降拉速过程钢液卷渣,应用流体力学软件FLUENT,对尾坯降拉速过程进行优化,研究尾坯拉坯过程的拉速变化对钢厂3^#板坯连铸机80 t中间包钢液紊流卷渣的影响。通过每次降拉速后的停留时间历程的湍动能时间跟踪曲线分析,确定了中间包尾坯降拉速优化方案。该方案在原方案基础上,将8 t铸余增加到10 t,缩短了各拉速下的持续拉坯时间,并将封顶操作从0.1 m/min提高到0.2 m/min,可减小尾坯卷渣的可能性和降低了生产成本,节约中间包尾坯降拉速总时间266.8 s和节约钢水量5.08 t。300mm×2000 mm 3^#板坯连铸机采用优化操作后,每月尾坯废品总量从576.4 t降低到139.1t。     

BP神经网络在连铸板坯质量在线诊断中的应用

为了更好地应用BP神经网络对连铸板坯质量进行在线诊断,基于连铸生产特点,利用采集的过程数据建立了符合生产实际的均一化函数.通过分析BP神经网络中各参数对网络性能及诊断准确率的影响,对BP神经网络的结构及学习算法进行修正,使该网络有选择和有区分地学习铸坯质量知识.结合某钢厂连铸现场数据,以黏结为例,建立了6种网络模型,对各模型算法进行了比较测试.结果表明:采用自定义函数均一化样本或采用提出的差异性算法训练神经网络,均可明显提高诊断准确率;采用选择性算法可确保诊断准确率不变的同时,提高学习速度;修正的算法更能很好地符合连铸生产实际.     

基于改进BP算法的连铸板坯中心偏析预报模型

结合某厂连铸生产数据,采用带有附加动量项的改进BP算法,建立了连铸板坯中心偏析的BP人工神经网络预测模型。应用结果表明,其预测准确率为90%,可满足连铸生产中对铸坯中心偏析预报精度的要求。分析导致预报偏差的主要原因是,网络模型隐含层节点较多、网络结构复杂、中心偏析等级为1.0的样本学习次数较多和噪音样本剔除不彻底等。     

Vibration Method to Detect Liquid–Solid Fraction and Final Solidifying End for Continuous Casting Slab

Accurate measurement of liquid–solid fraction of casting slab in the secondary cooling zone and precise prediction of final solidifying end of casting slab have momentous significances for internal defects improvement of continuous casting slabs, such as the segregation and shrinkage porosity etc. However, the on‐line detection of slab solidification processing and final solidifying end haven't accomplished, which have been acknowledged as metallurgy problem all over the world. The paper presents a novel method, which called vibration method, to detect the liquid fraction and locate the final solidifying end of continuous casting slab. A physical simulation device using the materials of organic glass and water has been set up according to the similarity theory. Basing on theoretical deduction, physical experiment and numerical simulation, the research results provide guidance and reference for the on‐line detection of liquid–solid fraction and final solidifying end of the slab.     

连铸板坯表面纵裂纹预判系统的开发

采用SQL Server 2008数据库技术,对连铸生产过程中板坯表面纵裂的影响因素进行了回归分析,模拟了实际生产线上的数据采集与提取,建立了连铸板坯表面纵裂纹预判系统模型,基于VS2010系统开发平台,使用C#语言+SQL SERVER 2008数据库开发了连铸板坯表面纵裂纹铸坯预判系统。     

基于模式识别和人工神经网络建立的板坯连铸二冷水模型

介绍了一个种铸坯表面测温的方法,并依据铸坯表面温度,应用模式识别与人工神经网络相结合的方法,建立了板坯连铸的二冷水模型。该模型既可根据模式识别的分类图预报优化的二次工艺参数,亦可根据钢种、中间包钢水温度、拉速及希望的二次区不同部位的铸坯表面温度由LS顾的输入神经元网络,预测报连铸不同回路的水量。该模型运用于生产实际后,铸坯表面裂纹大为减少,取得了较好的效果。