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。     

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.     

基于BP神经网络的漏钢预报技术研究

介绍了利用BP神经网络进行连铸结晶器漏钢预报的基本方法,优化神经网络系统的结构和参数,粘结性漏钢的温度波形特点等,同时用C#开发了单偶、横向、纵向漏钢预报系统,能快速准确地对粘结性漏钢进行预报。     

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.     

连铸漏钢预报方法及装置

连铸机在浇注中由于拉漏而造成的漏钢是实现连铸机高速铸造提高铸机产量的一大障碍,且漏钢还损坏了设备,因此国内外都竞相研究产生漏钢的原因及其防止对策,开发了能预报漏钢的仪表装置。连铸机的漏钢大致可分为两类,即粘结性漏钢和非粘结性漏钢。漏钢预报的方法根据漏钢种类的不同采取了不同的测量原理。对于漏钢事故中发生率最高的粘结性漏钢,目前较成熟的预报方法是将热电偶埋入结晶器铜板内测量其温度的变化。宝钢1930板坯连铸机配置了这种测量原理的漏钢预报仪表系统。     

鞍钢板坯连铸拉漏预报系统投入试运行

日前 ,鞍钢集团新钢铁公司第三炼钢厂与有关单位共同努力 ,使两台板坯连铸机、共四个流 ,全部安装了防漏钢自动监测预报系统 ,并投入试运行。此项技术填补了该厂在这一领域的空白。板坯连铸拉漏预报系统是目前国际、国内冶金行业应用在连铸生产中较为先进、成熟的技术。它通过在连铸结晶器铜板上安装热电耦。在短时间内连续检测结晶器铜板温度的变化 ,从而对拉坯过程进行监控。经举对减少、扼制粘结漏钢事故 ,增强连铸生产效能具有明显效果。鞍钢板坯连铸拉漏预报系统投入试运行     

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.     

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。     

结晶器内粘结漏钢及其传播行为的研究

在板坯、薄板坯结晶器温度实测数据的基础上,分析了稳定工况下的温度变化及其分布特点;结合实测的粘结漏钢数据样本,对温度的反映情况进行研究,探讨了粘结传播过程中温度的典型特征,并着重分析了粘结的纵向和横向传播行为.研究结果可为高拉速下粘结性漏钢的预报和测温系统热电偶布置方案的设计提供参考.     

耐候钢异型坯连铸结晶器保护渣性能优化研究

由于异型坯形状复杂,在浇注耐候钢的过程中,铸坯表面质量较差,并经常发生粘结漏钢事故。通过实验室研究和工业性试验相结合的方法,根据异型坯连铸耐候钢的特点,分析了耐候钢异型坯表面质量差和浇注过程中发生粘结性漏钢的原因,提出了异型坯连铸耐候钢保护渣优化设计思路,重点研究了协调保护渣润滑和传热性能的影响因素。根据研究结果配制的异型坯连铸耐候钢专用保护渣,大生产应用结果表明,连浇炉数达到10炉以上,未发生粘结漏钢事故,耐候钢异型坯表面质量也有了明显提高。     

连铸作业漏钢事故中铸坯温度行为的分析研究

对宝钢连铸漏钢预报系统的现场数据进行了分类分析，探讨了温度，钢钟拉速和其他参数对预报系统的影响，并对铸坯在结晶器内的热力学行为进行了研究。并对系统模型参数的设置及系统模型本身提出了个性意见。     

宝钢板坯连铸漏钢预报系统的开发与应用

宝钢开发的连铸漏钢预报系统ＢＢＰＳ,其预报模型由逻辑判断、神经元网络及空间网络判断模型综合而成。自从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。     

基于模糊聚类及神经网络的连铸漏钢预报

在模糊RBF神经网络的基础上,通过融合基于贴近度的改进FCM和Conditional FCM算法,建立了改进的模糊RBF网络模型;并结合某钢厂连铸现场采集的历史数据将该模型应用于连铸漏钢预报的过程中。结果表明,改进的网络模型能更准确地辨识连铸粘结漏钢过程中典型温度模式1和模式2,对二者的预报率分别达到949%和983%,报出率均达到100%,其预报性能更佳,能更有效地预报拉漏事故。     

连铸结晶器内粘结漏钢的形成机理及对策

连铸结晶器内钢液弯月面在连铸生产中起着至关重要的作用，本文结合钢液弯月面的行为对粘结漏钢的形成进行了详细地分析，介绍了一种新的粘结漏钢形成机理，认为钢液弯月面的破损是粘结漏钢发生的直接起因，此外，还在该机理的基础上，探讨了防止粘结漏钢的对策。     

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。     

结晶器智能管理系统在板坯连铸生产中的研发

板坯连铸生产中有很多重要的技术,中冶赛迪工程技术股份有限公司通过多年的研究,开发出了连铸结晶器智能管理系统(MIMS)。本文简要介绍MIMS的软硬件系统,重点介绍MIMS系统中基于逻辑判断、神经网络和摩擦力分析3种算法的漏钢预报技术。通过在柳钢板坯生产线采集的数据测试,证明MIMS系统的漏钢预报报出率高,该系统能为连铸生产提供生产指导,减少漏钢事故。     

板坯漏钢预报系统在生产中的应用

阐述了粘结漏钢的形成机理和漏钢预报系统的基本原理.通过统计典型粘结数据,分析并优化了漏钢预报系统的参数,提出提高漏钢预报系统预报准确率的措施,以进一步降低粘结漏钢率.     

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。     

板坯连铸粘结漏钢的特点与分析

针对连铸过程中时常发生的粘结漏钢情况,分析了造成粘结漏钢的各种因素,为预防粘结漏钢的发生提供参考。     

连铸结晶器漏钢预警系统算法研究

连铸是把液态钢浇铸、冷凝和切割变成铸坯的过程,高温钢液通过结晶器浇铸成型。如果钢液在结晶器内发生粘结,继续高速拉坯将导致漏钢事故,给安全生产带来巨大的风险。连铸结晶器漏钢预警系统作为预防漏钢的智能系统,能够通过精密的算法及时侦测到钢液粘结,通过降低浇铸速度增加凝固时间,使粘结处坯壳补强,从而避免浇铸漏钢事故发生。系统功能是基于算法实现的,所以,对结晶器漏钢预警系统算法的研究显得十分重要。