神经元网络技术在连铸漏钢预报中的应用

介绍在连铸神经元网络漏钢预报系统中开发应用的人工神经元网络技术。对人工神经元网络的结构选型和训练进行了说明。现场运行结果表明：该系统对于不同的生产条件和工艺参数均具有良好的性能。     

连铸的粘结性漏钢及其预报

漏钢是连铸生产中最主要的问题之一。本文从宝钢连铸的生产实绩入手,分析了连铸过程中粘结性漏钢产生的原因、影响因素及粘结的发生倾向;描述了粘结性漏钢的主要特征及粘结过程中结晶器铜板温度变化的规律。通过对宝钢漏钢预报系统的实际应用结果调查,在对系统解剖的基础上,对现系统作了评价,指出了系统的局限性,提出了完善和建立一个更可靠的预报系统的方法。     

漏钢预报在板坯连铸的应用

以天津钢铁有限公司炼钢厂4#板坯连铸机为应用背景,结合炼钢厂4#板坯连铸热电偶在结晶器中的实际埋设情况,对4#板坯连铸的漏钢预报系统进行了软件部分的理论分析和现场应用研究,从而实现了提高4#板坯连铸机漏钢预报系统的预报准确率和及时性的目的.     

连铸漏钢与漏钢预报研究近况及问题

介绍连铸漏钢的种类及其特征，提出漏钢成因的新看法，总结预报系统中的数学模型及其软，硬件的应用，并就当前国内外对漏钢及其预报研究的新特点，提出了国内漏钢研究中存在的问题及我们当前应重点开展的工作。     

神经网络在宝钢连铸漏钢预报系统中的应用

介绍了连铸粘结性漏钢产生的机理和过程,以及宝钢利用人工神经网络技术建立的一套新的漏钢预报系统。该系统在预报精度和系统性能等方面均优于宝钢原有的漏钢预报装置。     

攀钢2#板坯连铸结晶器漏钢预报系统

介绍了攀钢新建 2 # 板坯连铸机漏钢预报控制系统 ,对系统的组成、功能及实现作了简要阐述。将DANIELI公司开发的结晶器漏钢检测系统MBDS专业软件 ,成功应用于攀钢 2 # 连铸机 ,不但减少了漏钢事故的发生和铸坯废品量 ,而且改善了铸坯质量 ,增强了连铸生产效能 ,为攀钢三期工程建设顺利达产提供了保障     

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。     

粘结漏钢预报技术的现状与动向

介绍了近年来国内外漏钢预报技术的发展概况和粘接漏钢形成的原因，讨论了现有几种漏钢检测方法的优劣。指出逻辑漏钢预报系统只有漏钢机理研究获得突破性进展，才有可能提高漏钢预报的准确率，并认为神经元网络漏钢预报技术的研究有望取得突破。     

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。     

结晶器漏钢预报专家系统

着重介绍了济钢第三炼钢厂结晶器专家系统的软硬件组成，及其数据通信的实现。     

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。     

结晶器漏钢预报系统

对连铸机结晶器漏钢预报系统的控制原理,功能,结构进行了说明,该系统对提高连铸机作业率具有重要意义。     

结晶器振动频率对粘结性漏钢的影响

本文分析了粘结性漏钢的成因,探讨了结晶器振动频率对粘结性漏钢的影响,进而提出振动参数的优化及限度。     

基于逻辑判断的板坯漏钢预报系统研究

对结晶器铜板热电偶温度的4种不同信号模式进行了分析,发现应用模式下不同温度信号模式在传播速度和变化趋势上存在明显的差异。针对目前国内引进的板坯漏钢预报系统因无法调整其预报参数而造成的高漏报、误报率,利用VC＋＋编程语言开发了可调整预报参数并可显示热相图的逻辑漏钢预报系统,并利用国内某厂的实际生产数据进行了实验。实验结果表明：该系统运行稳定,能够更有效地对浇铸过程中的漏钢事故和铸坯有关表面缺陷进行预报。     

结晶器漏钢预报系统

对连铸机结晶器漏钢预报系统的控制原理、功能、结构进行了说明,该计提高连铸机作业率具有重要意义 。     

连铸粘连漏钢预报系统的研究

根据粘连扩散理论，对漏钢预报系统参数进行了分析和修改，并提出进一步改善的方法。     

基于温度比波形识别的BP神经网络漏钢预报模型

通过对粘结漏钢过程的研究,提出了一种温度比波形,该波形可以反映粘结发生时热点的传播过程,弥补了以往漏钢预报模型只能通过延迟检查对热点传播过程进行监控的不足.利用BP神经网络对温度比波形和粘结发生时的两种典型温度模式进行识别,建立漏钢预报模型.将该模型应用于板坯连铸漏钢预报中,并用某厂的现场数据对该模型进行测试,测试结果表明该模型能有效地进行漏钢预报.     

BP神经网络模型应用于结晶器漏钢预报的研究

连铸生产过程中,漏钢事故会严重影响生产.针对钢厂的漏钢事故,研究BP神经网络理论,应用神经元算法参与计算,准确预报事故信息.在用钢厂实际生产数据的模拟过程中,取得较好的结果,验证了算法的有效性和可行性.     

连铸漏钢预报技术

介绍了连铸漏钢预报几种方式的工作原理,并对国内外漏钢预报应用举有明：漏钢预报可以大幅度地减少连铸漏钢事故。