结晶器专家系统在宽厚板连铸机上的应用

南钢宽厚板连铸机安装了结晶器专家系统，在连铸生产过程中，这套系统对于减少连铸机粘连漏钢发挥了巨大作用。通过结晶器专家系统可以评估各种工艺参数、原材料的适应性，指导处理结晶器内的异常现象。     

济钢结晶器专家系统的研究与应用

介绍了济钢第三炼钢厂结晶器专家系统的应用原理,利用结晶器专家系统的热力学软件包和振动软件包分析浇铸过程中出现的问题,预测漏钢,获得最佳浇铸方式.     

结晶器专家系统在凌钢连铸的应用

介绍了凌源钢铁集团股份有限公司转炉炼钢厂连铸机上安装的连铸结晶器专家系统.实际运行表明:该系统运行效果良好,既能有效防止粘结漏钢事故发生,又能帮助观测结晶器工艺参数的异常状况,优化保护渣以及其他连铸操作方案,减少了纵裂和粘结发生率.     

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。     

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。     

结晶器漏钢预报系统在济钢5~#连铸机中的应用

为了稳定生产和提高铸坯质量,济钢5#连铸机应用了结晶器漏钢预报系统,通过对生产过程中结晶器运行参数的处理,检测结晶器内铸流的漏钢趋势并发出报警信号,同时向连铸机L1级系统反馈降低拉速的信号,主要应用预报系统的热流画面与冷点检测、反粘钢和反漏钢等功能。预报系统应用后,降低了粘结漏钢事故的发生率,保证了产品质量,延长了设备寿命,改善了铸机岗位人员的操作条件。     

韶钢宽板坯连铸机漏钢预报系统的应用

介绍了韶钢第三炼钢厂宽板坯连铸机漏钢预报系统的原理和应用情况,并通过实践应用,对漏刚预报系统的关键设备结晶器进行改造和对漏钢预报系统进行了参数优化,使DANIELI公司开发的结晶器漏钢预报系统技术在韶钢宽板坯连铸机上得到了进一步完善,极大减少了漏钢事故的发生,取得了显著的经济效益.     

液压伺服振动式板坯连铸机的漏钢预报技术

通过对板坯连铸机结晶器液压伺服振动系统液压伺服油缸压力及活塞行程的检测,并应用结晶器伺服液压振动系统的运动方程,确定结晶器与连铸坯坯壳之间的摩擦力,找出该摩擦力在漏钢前的变化特征,用来预报粘结、裂纹及异物卷入漏钢,有效减少漏钢事故的发生。     

专家系统在连铸生产中的应用

介绍专家系统的特点及其结构,总结了专家系统在结晶器液面控制、结晶器漏钢预报以及铸坯质量预报方面的应用,提出了今后的研究方向．     

连铸机漏钢预报系统优化改造

连铸机漏钢预报系统由检测和控制两部分组成,检测部分负责采集现场结晶器内的温度变化,通过控制部分在上位机显示发出漏钢预报信号,并通过PLC自动降低拉速。为提高漏钢预报准确率,对检测系统及应用软件进行二次开发和优化,增设了热电偶连接缓冲器、大容量中继补偿导线,优化了检测部位的密封性,重点对信号进行防水、防振动、防高温处理,并增加了离线仿真功能,使得漏钢预报系统长期稳定运行,综合漏钢次数从10次/a降到低于4次/a。     

烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用

采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比.系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.     

高炉异常炉况神经网络专家系统

采用神经网络来表达高炉专家系统的模糊规则及其隶属函数，生成的网络用于实现模糊推理，从而实现自动修改隶属函数，模拟模糊规则。采用本系统可实现快速的无匹配模糊推理并具有较强的学习能力。     

基于神经网络的高炉异常炉况判断专家系统

采用反向传播网络作为推理机,构造了高炉异常炉况判断专家系统,该系统具有良好的自学习功能和联想记忆功能.系统采用离线学习方式,在线运行时,可将高炉操作实绩存入知识库,作为进一步学习的样本,从而提高了系统精度和联想能力.     

高炉专家系统技术展望

从知识工程角度阐述了高炉专家系统技术发展的趋势，介绍了数据库，神经网络，专家系统分布式及协同式，机器人，多媒体及专家系统开发工具等技术对高炉专家系统的影响，并提出了基于多种技术集成的高炉智能控制的思想。     

神经网络专家系统的状态识别、知识表示和求解策略

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性。     

高炉参数学习用模糊神经网络专家系统

用模块化模糊神经网络模型进行参数学习专家系统的研究是根据不同的炉况类型及其相关主变量将整个参数学习模型分解的几个结构相似的子模糊神经网络的模型。其中,子神经能够模拟诊断推理过程,动态地进行特征数据的权重、模糊等级的界限值和规则可信度的调整。采用该方法对现场采集的数据进行实验。结果表明同该方法具有较好的学习效果。     

智能控制专家系统在莱钢高炉的应用

莱钢1号高炉智能控制专家系统是在“炼铁优化专家系统”的基础上，进一步建立了铁区计算机局域网，实现信息传递网络化；建立了铁水含硅量控制偏微分方程和神经网络算法，从而提高了工长操作的智能化水平；实现了专家系统在操作－技术－管理上的“三位一体”应用，并显著改善了高炉的技术经济指标。     

专家系统在冶金中的应用

综述了专家系统的特征、结构及其在冶金中的应用,指出了专家系统作为智能程序在冶金中的巨大作用,展望其未来的发展趋势。